B-ISDN과 같은 초고속 네트워크에서 전송오류의 주요원인은 과잉밀집 상태에 있어서의 버퍼 오버플로우이며 이로 인해 셀손실을 야기한다. 기존의 통신 프로토콜은 손실된 패킷이나 전송에러들을 다루기 위해 ARQ와 같이 오류탐지와 재전송 기법을 사용하고 있으나 이러한 ARQ 방법들은 재전송으로 인한 전송 지연시간이 매우 크기 때문에 초고속 네트워크에서는 적합하지 않다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 줄이기 위하여 B-ISDN에서 Forward Error Correction(FEC)를 이용하여 셀손실 회복방법의 셀손실율을 수치적으로 분석하였다. FEC 기법은 Two-state Markov 모델인 셀손실 프로세스 모델을 기초한 성능평가에서 상당한 낮은 셀손실율을 나타내었으며 ATM 네트워크에 인터리빙의 적용은 버스티한 트래픽을 랜덤(random)하게 배열하게 함으로서 셀손실율을 개선할 수 있음을 보이고 있다. 이러한 요소들은 향후 오류제어 기법 설계시 고려해야 할 주요요소로 사용될 수 있다. 또한 IP-over-ATM 네트워크에서 신뢰성 있는 IP 패킷의 전달을 위하여 FEC 기법의 효과에 관한 성능을 분석하고 평가하였다. 본 성능평가의 결과로 FEC 기법은 IP-over-ATM 환경에\ulcorner 신뢰성이 있는 IP 전달을 위한 해결책을 제시한다.
무선 센서 네트워크는 제한적인 자원을 가지고 동작되는 작은 센서들로 구성되어 있다. 이러한 무선 센서노드들은 초기에 대량으로 랜덤하게 배치되어 스스로 클러스터를 구성하고, 각 클러스터 헤더노드를 선출하여 정상적인 통신이 이루어져야 한다. 이러한 일련의 작업을 무선 센서노드 설치시 관리자가 직접적으로 관여할 수 없기 때문에 자가 구성 라우팅 기능이 가능하여야 한다. 본 논문에서 제안하는 자가구성 라우팅 기법은 계층구조를 형성하는 이동 무선센서 네트워크 환경에서 적용되며, 무선 센서 노드의 초기 배치시 필요한 라우팅 알고리즘과 무선센서 네트워크의 특성상 발생할 수 있는 작동불능 노드의 삭제 및 새로운 노드의 추가를 쉽게 할 수 있도록 제안한다. 각각의 센서노드는 자신의 제한된 에너지를 효율적으로 활용하여 데이터를 처리할 수 있고, 센서노드의 삭제 및 추가가 용이하게 함으로써 네트워크의 작동 오류를 최소화 할 수 있어 네트워크 전체의 수명을 연장할 수 있다.
본 연구에서는 센서 네트워크 보안 메커니즘을 홈네트워크 구조에 적용한 시스템을 설계하고 이를 홈네트워크 미들웨어의 가상망에 구현하였다. 홈네트워크 미들웨어의 기본구조는 lookup 서버가 서비스 노드와 일대일 또는 브로드캐스트 통신 방식의 구조이며, 여기에 요구되는 보안요소는 일대일의 통신인 경우에는 기밀성과 인증, 브로드캐스트일 경우에는 브로드캐스트 인증의 보장이다. 센서 네트워크 보안 기술인 SPINS는 기밀성과 인증을 보장하는 SNEP와 브로드캐스트 인증을 제공하는 ${\mu}TESLA$ 부분으로 구성되는데 이를 홈네트워크 미들웨어의 기본구조에 적용한 시스템을 설계하였다. MAC 생성을 위한 CBC-MAC, 메시지 신선성을 제공하는 CTR, 메시지의 랜덤특성을 보장하여 주는 PRF 방식, 그리고 센서노드에 사용될 암호화 알고리즘으로는 낮은 연산량으로 충분한 보안성을 갖는 RC5를 이용하였다. 구현된 결과는 CTR 모드로 인해 공격자가 키를 습득하더라도 새로운 메시지를 복호화 할 수 없었으며 상호 MAC 교환으로 인해 정당한 사용자로부터 전송되었다는 것을 인증할 수 있었다. 이 구현 결과는 향후 효율적이고 안전한 홈 네트워크 시스템 개발에 응용될 수 있을 것으로 기대한다.
하천에서 유해화학물질 유입 사고 발생 시 수환경 피해를 최소화하기 위해 신속한 초기 대응이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 수환경 화학사고 대응 시스템 구축을 위해 하천 실시간 모니터링 지점에서 관측된 유해화학물질의 농도 자료를 이용하여 발생원의 유입 지점과 유입량을 역추적하는 프레임워크를 개발하였다. 본 연구에서 제시하는 프레임워크는 첫 번째로 하천 저장대 모형(Transient Storage Zone Model; TSM)과 HEC-RAS 모형을 이용하여 다양한 유량의 수리 조건에서 화학사고 시나리오를 생성하는 단계, 두번째로 생성된 시나리오의 유입 지점과 유입량에 대한 시간-농도 곡선 (BreakThrough Curve; BTC)을 21개의 곡선특징 (BTC feature)으로 추출하는 단계, 최종적으로 재귀적 특징 선택법(Recursive Feature Elimination; RFE)을 이용하여 의사결정나무 모형, 랜덤포레스트 모형, Xgboost 모형, 선형 서포트 벡터 머신, 커널 서포트 벡터 머신 그리고 Ridge 모형에 대한 모형별 주요 특징을 학습하고 성능을 비교하여 각각 유입 위치와 유입 질량 예측에 대한 최적 모형 및 특징 조합을 제시하는 단계로 구축하였다. 또한, 현장 적용성 제고를 위해 시간-농도 곡선을 2가지 경우 (Whole BTC와 Fractured BTC)로 가정하여 기계학습 모형을 학습시켜 모의결과를 비교하였다. 제시된 프레임워크의 검증을 위해서 낙동강 지류인 감천에 적용하여 모형을 구축하고 시나리오 자료 기반 검증과 Rhodamine WT를 이용한 추적자 실험자료를 이용한 검증을 수행하였다. 기계학습 모형들의 비교 검증 결과, 각 모형은 가중항 기반과 불순도 감소량 기반 특징 중요도 산출 방식에 따라 주요 특징이 상이하게 산출되었으며, 전체 시간-농도 곡선 (WBTC)과 부분 시간-농도 곡선 (FBTC)별 최적 모형도 다르게 산출되었다. 유입 위치 정확도 및 유입 질량 예측에 대한 R2는 대부분의 모형이 90% 이상의 우수한 결과를 나타냈다.
철도 신호제어시스템은 철도의 선로변에 위치하면서 열차의 안전운행을 책임지는 매우 중대한 시스템이다. 이러한 신호제어장치들은 각자의 고유의 기능을 수행하면서 다른 제어장치들과 링크되어 하나의 신호제어시스템으로 구성되어진다. 요즘 철도신호시스템에 사용되는 각 장치들이 전자화되어감에 따라 철도신호장치들간 정보전송을 위한 네트워크에 대한 중요성이 증대되었다. 철도신호시스템과 같은 고신뢰성이 요구되는 시스템에서 실시간 요구조건과 신뢰도를 만족시킬 수 있는 네트워크 기술에 대한 필요성 또한 증대되고 있다. 가장 널리 쓰이는 기술인 이더넷은 프로토콜 자체의 랜덤 특성으로 인해 실시간 요구사항을 만족하지 못하였으나 최근 들어 스위치드 이더넷으로 진화하면서 산업용 제어시스템에 이더넷 기술이 적용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 스위치드 이더넷의 이론적 해석을 통해 철도신호시스템에 적용 가능성을 확인하였고, 네트워크에 결함발생 시 결함검지 및 회복 알고리즘이 포함된 높은 신뢰성을 가진 이더넷 기반 네트워크 알고리즘과 모의시험을 통한 그 성능을 분석하였다.
현대의 데이터베이스 서버는 거대하고 복잡한 소프트 시스템의 구조이다. 복잡한 SQL(Structured query language) 언어는 점점 늘어가고 ANSI 표준을 바탕으로 새로운 형태로 발달하고 있다. 데이터베이스 서버를 테스트하는 작업은 꾸준히 진행되어 왔으며 앞으로도 계속 도전하고 있는 과제중 하나이다. 그 과제에 적합한 새로운 테스트 기법의 개발을 위해서는 보편적으로 막대한 인력과 비용이 요구된다. 본 논문에서는 수동적인 테스트에서의 막대한 인력과 비용의 문제로부터의 해결책을 제공하기 위해서 자동화된 SQL 쿼리 테스트 프레임워크를 제시한다. 본 프레임워크는 SQL의 기본이 되는 SQL BNF(Backus-Naur Format) 문법을 기본으로 하여 문법적, 의미적으로 정확한 "지능적인" SQL 쿼리를 랜덤하게 자동적으로 생성 한다. 생성된 "지능적인" 쿼리는 논리적 모델에서 얻어지고, 통계적인 정보를 통해 사용자에게 유용한 체크리스트를 제공한다. 각각의 데이터베이스 개발업체는 그들의 데이터베이스와 새롭게 개발되는 데이터베이스를 통합적으로 테스트 환경을 제공함에 따라 테스트 과정에서의 인력과 비용의 문제를 해결하고, 데이터베이스의 장단점을 파악하는 기준을 제공하여 품질 향상에 도움이 될 것이다.
무선 센서 네트워크는 제한적인 자원을 가지고 동작되는 작은 센서들로 구성되어 있다. 이러한 무선 센서노드들은 초기에 대량으로 랜덤하게 배치되어 스스로 클러스터를 구성하고, 각 클러스터 헤드 노드를 선출하여 정상적인 통신이 이루어져야 한다. 이러한 일련의 작업을 무선 센서노드 설치 시 관리자가 직접적으로 관여할 수 없기 때문에 자가 구성 라우팅 기능이 가능하여야 한다. 논문에서 제안하는 통신영역을 고려한 클러스터 헤드 노드 선출 알고리즘은 계층구조를 형성하는 무선센서 네트워크 환경에서 적용되며, 베이스 스테이션의 통신 영역을 계산하여 클러스터 헤드 노드를 선정하고 클러스터를 구성한다.
본 논문에서는 다중 채널 환경의 무선 센서 네트워크에서 에너지 소모를 최소화하고 데이터 수율(Throughput)을 증대시키기 위한 비동기 방식의 맥 프로토콜을 제안한다. 제안하는 맥 프로토콜인 SPMC-MAC(Slim Preamble Multi Channel Media Access Control)은 [6]에서 제안했던 수신 노드가 깨어날 시간 정보의 이점을 이용하여 프리앰블의 길이를 줄이는 매커니즘을 채택한다. 프리앰블은 수신 노드의 ID와 랜덤하게 선택된 채널을 포함하여 전용의 기본 채널을 통해서 전송된다. 전송 세기 제어는 통신 가능 범위 내에서 적정 노드 수를 유지함으로써 데이터 전송 시 충돌과 간섭을 줄일 수 있다. 수학적 분석과 모의실험을 통해 에너지 소모와 수율에 대해 제안하는 SPMC-MAC과 X-MAC을 비교한다.
센서 네트워크는 다수의 센서 노드들을 이용하여 특정위치의 물리적 데이터를 수집함으로써 이를 베이스 스테이션에게 전달해 주는 초소형, 저가, 저전력 무선 통신 기술이다. 센서 네트워크의 센서 노드들은 제한된 전력을 가지기 때문에 센서 노드의 에너지 소모를 줄이며 신뢰성 있게 데이터를 전송하는 프로토콜의 설계가 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 센서 네트워크 환경의 특성을 고려하여 대칭키(Symmetric key)방식을 기반으로 플랫 구조의 센서 네트워크 환경에 적용 가능한 키 합의 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 세션키 생성 단계에서 센서의 ID와 랜덤수를 이용하여 세션키를 생성하고 통신하는 노드 중 한 노드가 세션키를 확인한다. 이 노드는 세션키 확인 단계를 통해 데이터 전송 시 세션키 확인에 필요한 정보를 전송하여 상호 세션키 확인이 이루어지게 하며, 세션키 생성 단계와 확인 단계가 정당하게 이루어지면, 이후에 발생하는 세션키는 서브 프로토콜을 이용하여 생성함으로써 효율적으로 통신함을 보인다.
무선 센서네트워크 환경에서 대칭형 암호화 알고리즘을 적용하는 경우에 제한된 자원과 키 길이로 인하여 다양한 보안 공격에 취약하다. 이러한 문제해결을 위해 온라인상에서 중앙 키 관리 센터를 통해 정기적으로 사용 중인 키를 갱신하는 메커니즘이 필요하다. 여기서 제안된 프로토콜은 정기적인 키 갱신 및 키 정보 인증을 실시하며, 송신자는 키 정보를 암호화하지 않고 공개된 하나의 랜덤 비트 패턴으로 방송한다. 또한 간단하고 빠른 비트위주 XOR 연산을 사용한다. 제안된 키 관리 프로토콜이 네트워크의 성능 측면에서 다른 프로토콜보다 우수함을 보이기 위해 기존의 대칭키 암호화 프로토콜, 마스터 키 기반 SPINS 프로토콜과 비교분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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