보안은 유ㆍ무선 환경에서 가장 이슈가 되는 분야이다. 현재 이동 애드혹 망은 보안에 대한 고려 없이 진행이 되어있다. 고정된 기반구조를 가지고 있지 않기 때문에 보안은 이동 애드 혹 망에서 가장 취약한 점이며 많은 논문에서 ADOV 혹은 DSR 같은 프로토콜의 위협적인 요소들에 대해 문제점을 제시 하여왔다. 본 논문에서는 가장 가볍고 처리 속도가 빠른 메시지 인증 코드를 사용함으로써 AODV 라우팅(routing) 프로토골(protocol)에 보안기능을 제안하였다.
삶의 질을 높이기 위하여 무선 애드혹망 기술은 컴퓨터과학과 건강관리 응용산업에서 가장 중요한 분야의 하나로 알려져 있다. 유비쿼터스 건강시스템은 또한 실시간으로 비상상태의 경고기능을 제공해준다. 이러한 기능은 봉사자들의 수를 줄여줄 뿐 아니라 만성적인 병자와 노인들을 살아갈 수 있도록 돕는다. 시스템의 응용을 위하여 효과적이며 적절한 네트워크 시스템은 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 환자 노드가 지속적으로 뇌파를 측정하여 병원에 위치한 서버로 전송하는 다양한 네트워크 환경을 제안한다. 그리고, 이동노드들의 다양한 이동성과 토폴로지로 구성된 네트워크 시스템들을 옵넷 시뮬레이터로 시뮬레이션을 하고 평가할 것이다.
최근 산업 및 연구 단체에서 이동 애드혹 망에 대한 관심이 높아지고 있다. 지금까지의 연구들은 하위 계층에 초점을 맞추고 있었던 것에 반해, 본 논문에서는 이틀 연구의 결과로 형성된 이동 애드혹망을 실제로 이용하기 위한 응용의 하나로 효율적인 서비스 검색 방법을 제시한다. 통신 오버헤드 측면에서 서비스 검색을 효율적으로 하기 위하여 피어 투 피어(P2P) 오버레이 네트위크에서 사용되는 분산 해쉬 테이블 시스템을 이용한다. 그러나 오버레이 네트워크는 물리적 네트워크 토폴로지와 독립적이기 때문에 기존의 유선망에서 사용되던 토폴로지 기반 메커니즘들은 노드들의 이동이 잦아 물리적 토폴로지가 수시로 바뀌는 이동 애드혹 망에 부적합하다. 본 논문에서는 오버레이 네트워크에서 라우팅의 비효율성을 극복하기 위한 근접성 기반 오버레이 네트워크 라우팅 기법을 제안한다. 근접성 기반 오버레이 네트워크 라우팅 기법에서, 각 노드는 1홉 브로드캐스팅을 통해 물리적으로 가까운 노드의 정보를 모으고, 이론 이용하여 논리적으로 목적지에 가까운 노드론 선택하여 메시지를 전송한다. 이러한 방식으로 메시지를 전송할 경우, 분산 해쉬 테이블 시스템과 같이 낮은 오버헤드를 유지하면서 플러딩 기반 기법과 비슷한 정도로 물리적인 홉 수를 줄일 수 있고, 노드들의 이동성이 있는 환경에서도 좋은 성능을 나타낸다는 것을 ns-2 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있다.
본 논문은 MANET망에서 최적의 통달거리를 구하는 분석 수단을 제공한다. 본 연구의 결과는 특히 전술망에서 유용하게 사용 가능하며, 이는 최적 통달거리가 전송용량 및 지연시간, 배터리 소모 등에 영향을 끼치기 때문이다. 더불어, 제안된 분석 수단을 통해 MANET 단말을 휴대한 병사들을 배치하기 위해 사전에 최적 통달거리를 결정하는 것이 가능하도록 한다. 또한, Hata 전파 모델을 기반으로 다양한 전파 환경하에서 배터리 운용시간과 최적 통달거리를 비교/분석한다. 제안된 방안을 통해 MANET망의 운용 환경에 따라 MANET에서 최적 통달거리를 얻는다.
자가구성 능력을 가진 전술모바일애드혹 네트워크는 기간망을 사용할 수 없는 전술환경에서 단위전술부대와 중앙지휘소와의 통신연결을 제공하기 위해 사용된다. 하지만, 작전 전술부대가 임무수행을 위해 중앙지휘소로부터 장거리 위치로 이동하거나 지형적 장애물이 있는 경우에는 통신단말간 데이터링크가 단절되어 전술부대로부터 지휘소까지의 데이터 경로가 유효하지 않을 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 ADLCoM(Autonomous Data Link Connectivity Maintenance) 구조를 제안한다. ALDCoM하에서 각 전술그룹단위는 하나이상의 GW 노드 (게이트웨이)를 갖으며 GW 노드들은 전술부대 및 지휘소 간의 데이터 링크상태를 지속적으로 확인한다. 만약 데이터링크가 단절될 가능성이 높다면 하나이상의 육상 또는 공중 무인기를 데이터링크를 위한 릴레이로서 동작하도록 요청하여 전술 부대 및 지휘소간, 또는 전술 부대간의 데이터링크의 연결을 지속적으로 유효하게 유지 시킨다. 전술환경을 모의한 시뮬레이션을 통하여 ADLCoM구조가 전술모바일애드혹망의 성능을 현저히 높일 수 있음을 보인다.
병원과 같은 의료센터에서 이동하는 환자들의 상태를 효과적이며 실시간으로 감지하기 위해서는 다양한 무선통신망 프로토콜과 네트워크 상황을 고려해야 한다. 802.11a, 802.11g, direct sequence와 같은 무선통신 프로토콜들은 각각의 장단점이 있으며 모바일 노드의 개수나 전파도달 거리등 다양한 요소들이 망의 성능에 영향을 줄 수 있다. 특히, 환자들의 상태를 뇌파전송(EEG)을 통해 감지하기 때문에 이러한 데이터 특성도 고려하여 네트워크 토폴로지를 구성하였다. 따라서, 본 논문에서는 환자의 EEG 데이터를 효율적으로 전송할 수 있는 무선통신망을 설계하고 이를 Opnet 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션한 뒤 그 결과를 이용하여 성능을 분석하였다. EEG를 전송하는 무선네트워크 환경에서는 전반적으로 802.11g의 성능이 우수한 것으로 나타났으며 토폴로지의 구성요소에 따라 결과의 특성에 다소 차이가 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권6호
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pp.1153-1166
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2011
차량 네트워크에서 부정행위를 탐지하는 것은 안전 관련 응용 및 혼잡 완화 응용을 포함하는 광범위한 영향을 갖는 매우 중요한 문제이다. 대부분 부정행위 탐지 방법들은 악의적인 노드들의 탐지와 관련이 있다. 대부분 상황들에서, 차량들은 운전자의 이기적인 이유 때문에 틀린 정보를 보낼 수 있다. 합리적인 행위 때문에 부정행위를 하는 노드를 식별하는 것보다 거짓 경보 정보를 탐지하는 것이 더 중요하다. 이 논문에서, 우리는 경보 메시지를 전송한 후, 부정행위를 한 노드들의 행위를 관찰하여 거짓 경보 메시지를 탐지하는 가변 정밀도 러프집합 기반 부정행위 탐지 방법을 제안한다. 차량 네트워크에서 이동하는 노드의 타당한 행위들로부터 경보 프로파일인 경보 정보 시스템이 먼저 구축되어진다. 어떤 이동하는 차량이 다른 차량으로부터 경보 메시지를 받으면, 수신차량은 그 메시지로부터 경보종류를 알아낸다. 경과시간 후, 수신차량이 경보 전송차량으로부터 비콘을 받으면, 수신차량은 경보 정보 시스템으로부터 가변 정밀도 러프집합을 사용하여 상대적 분류 오차를 계산한다. 만일 그 상대적 분류 오차가 그 경보종류의 최대 허용 가능한 분류 오차보다 크면, 수신 차량은 그 메시지를 거짓 경보 메시지로 결정한다. 제안하는 방법의 성능은 모의실험을 통하여 2가지 척도, 즉 정확률과 부정확률로 평가되어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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