최근 무선 센서 노드를 이용하여 다양한 환경 정보를 수집하고 처리할 수 있는 기술들이 활발히 연구되고 있다. 무선 센서 네트워크는 제한적인 컴퓨팅 자원을 가진 소형의 센서 노드들로 구성된다. 무선 센서 네트워크에서 중요한 이슈중 하나는 모든 노드가 게이트웨이인 싱크 노드를 통해 정보수집 네트워크를 효율적으로 구성하는 것이다. 기존의 무선 센서 네트워크에서는 싱크 노드와 센서 노드들간의 데이터 통신에 있어서 한 싱크 노드가 다운되면 통신경로가 상실되는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 무선 슬롯 링 방식을 제안한다. 무슨 슬롯 링 방식은 기존의 트리형 혹은 클러스터형과 달리 센서 노드로 링형 네트워크를 구성하고 한 노드를 통해 데이터를 싱크노드로 전송하는 통신 기법을 제안한다.
데이터 병합은 무선센서네트워크에서의 근본적인 문제로 최근 몇 년간 큰 주목을 받고 있다. 본 논문은 무선센서네트워크의 분산 환경에서 네트워크의 에너지 효율 및 데이터 병합에 대해 다룬다. 기존 딜레이 효율 네트워크 구조는 센서의 전송범위가 제한 없이 네트워크를 구성했지만, 제안 알고리즘은 제한된 전송범위를 고려하여 네트워크를 구성한다. 센서들의 에너지 소비는 보다 거리가 먼 노드간의 통신으로 과소비 되는 경우가 많지만, 제안 알고리즘을 사용하여 상대적으로 거리가 먼 노드간 통신을 막아 에너지 소비를 줄일 수 있다. 데이터 병합 시 주요 방해요소인 primary interference를 고려하며 트리를 구축한다. 제안 기법에 의해 구축된 네트워크는 데이터 병합 딜레이를 최소화되고, 에너지 효율이 향상될 것이다.
국내외를 불문하고 네트워크 환경의 대중화로 인한 그 수요의 증가로 네트워크 기술 자체에 대한 이해는 물론이며, 네트워크에 연결된 수 많은 장비들에 대한 트래픽 문제의 해결과 효율적인 관리가 필수적이다. 중앙집중형 NMS는 네트워크에 연결된 수 많은 NE들을 구성하고 제어하기 위하여 대부분의 네트워크에서 SNMP를 이용하고 있으나, Manager와 Agent 들의 계속적인 Polling과 정보교환은 오히려 네트웍 트래픽을 증가시키는 역할을 하고 있다. 그리하여 최근에 SNMPv2를 이용한 분산형 망관리 시스템이 도입되고 있다. 따라서 본 논문은 망 관리 시스템의 내부적 부하인 SNMP의 네트워크 트래픽을 중앙집중형과 분산형 망관리 시스템으로 구분하여 시스템 다이내믹스 모델링 기법과 시스템 다이내믹스 시뮬레이션 툴인 STELLA를 이용하여 네트워크 트래픽 패턴을 분석하여, 망 관리 시스템 구축시 적절한 요소의 가감을 통해 네트워크 트래픽을 줄이고, 효율적인 망관리 시스템을 구축하는데 그 목적이 있다.
본 논문에서는 WSN(Wireless Sensor Networks)을 구성함에 있어 에너지 소비효율이 우수한 MAC 프로토콜을 제안하고자 한다. WSN은 매우 작은 크기의 단말에 무선통신모듈, MPU, 센싱모듈 등을 탑재하고 환경데이터를 측정하며 이를 자가망 구성을 통해 수신단으로 전송하는 기술을 말한다. 이러한 WSN에서 사용되는 단말은 에너지자원이 한정적인 단점이 있으며, 이를 극복하기 위한 효율적인 네트워크 운영이 최근 주요 이슈로 등장하고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 S-MAC을 개선하여 네트워크를 구성하는 단말들이 보다 효율적으로 에너지를 소모하도록 유도함으로써 네트워크 상태에 맞는 스케줄링과 데이터 전송이 이루어지게 하는 방법을 제안한다.
현재 ad hoc의 연구 방향은 무천 기반의 패킷 라우팅에 관련된 것이 대부뿐 이러 네트워크 토폴로지 생성에 대한 연구는 거의 진행된 것이 없다. 현재 대부분의 ad hoc 네트워크는 대표적인 싱글 채널 방식인 broadcast 기반의 무선 미디어 방식을 물리적 계층을 사용하며, 이를 기반으로 이동 노드의 무선 범위 제한을 극복하기 위한 형태로 네트워크 토폴로지를 형성한다. 블루투스(B1uetooth)는 frequency hopping(FH) 방식을 사용하므로 연결 설정 과정에서 동기화 과정이 반드시 요구되며, ad hoc 네트워크을 형성을 위해 다중 채널을 사용한다. 따라서 블루투스와 같이 다중 채널을 물리적 계층으로 사용하는 네트워크에서는 싱글 채널 방식과 달리 명시적으로 토폴로지를 형성하기 위한 메커니즘이 요구된다. 본 논문에서는 다중 채널과 블루투스가 탑재된 노드의 이질적 특성을 고려한 스캐터넷(Scatternet) 구성 메커니즘을 제안한다. 본 메커니즘은 칵 노드의 전력 상태와 이동성 정보를 바탕으로 스캐터넷의 마스터와 브리지 노드틀 선택 함으로서 효율적인 네트워크 토플로지를 구성한다.
일반적으로 ISDN의 망구조는 4가지의 주요원칙에 의거 형성되며 발전된다고 볼 수 있다. .데이터 정보와 콘트롤 정보간의 분리 .Basic 및 advanced 서비스의 효율적인 적용 .가입자와 망간의 상호독립성 유지 .망의 계층적 구조 그러고 ISDN은 정보통화로 네트워크, 콘트롤 네트워크 및 서비스 네트워크로 구성되며 이들의 효율적인 운용으로 ISDN의 망 및 서비스기능이 설정 된다. 따라서 본 고는 이상의 사항을 구체적으로 분석하고, 그 구조모델을 검토하기 위하여 ISDN의 주요 요구사항, 기능요소, 교환구조, 기능요소들간의 통신에 관해 살펴보았다.
본 논문에서는 베이지안 네트워크와 통합 감사자료를 이용하여 시스템 사용자에 대한 비정상행위를 탐지하고 분석하는데 효과적인 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 리눅스 시스템에서의 여러 가지 감사자료들을 통합한 감사자료로부터 사용자의 행위에 대해 베이지안 네트워크로 구성하고자 한다. 베이지안 네트워크를 구성할 때 효율적인 학습이 가능한 Sparse Candidate 알고리즘을 적용하고, 감사자료의 일부가 결여되어 있는 경우에도 추론이 가능하도록 MCMC(Markov Chain Monte Carlo)의 일종인 Gibbs Sampling 방법을 적용한다.
본 논문에서는 자기구성 퍼지다항식 뉴럴 네트워크(SOFPNN)를 구성하고 있는 퍼지 다항식뉴론(FPM)의 구조와 파라미터를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화시킨 새로운 개념의 진화론적 최적 고급 자기구성 퍼지 다항식 뉴릴 네트워크를 소개한다. 기존의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크에서 모델을 설계할 때에는 설계자의 주관적인 특징과 시행착오에 의해서 모델을 구축하였다. 이러한 설계자의 경험을 배제하고 객관적이고 효율적인 모델을 구축하기 위해서 본 논문에서는 FPH의 파라미터들을 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 동조하였다. 즉, 모델을 구축하는데 기본이 되는 FPN의 각각의 파라미터들-입력변수의 수, 다항식 차수, 입력변수, 멤버쉽 함수의 수, 그리고 멤버쉽 함수의 정점-을 동조함으로써 기존의 모델에 비해서 구조적으로 그리고 파라미터적으로 최적화된 네트워크를 생성할 수 있다. 뿐만 아니라 주어진 데이터의 특성을 모델 구축에 반영하고자 멤버쉽 함수의 정점 역시 유전자 알고리즘으로 동조하였다. 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 성능을 확인한 결과 기존의 퍼지모델 및 신경망 모델에 비해서 아주 우수한 근사화 능력과 일반화 능력을 가짐을 알 수 있다.
안정적이고 효율적인 네트워크 환경을 제공하기 위해서는 네트워크상에 존재하는 각종 자원들을 감시, 제어하는 네트워크 관리가 필수적이며 이러한 네트워크 관리 객체를 저장·관리하는 관리정보베이스에 대한 보안이 필수적이다. 본 논문에서는 안전한 관리정보베이스의 보장을 위하여 시스템 상태정보, 연산모드. 관리객체와 접근권한으로 구성되는 컨텍스트을 기반으로 한 강제적 접근통제 정책은 네트워크 관리 모델에 적용하므로서 관리정보의 무결성을 보장한다.
이동 애드혹 네트워크(MANET)는 무선네트워크에서 노드들이 제한적인 에너지를 가지고 있기 때문에 보다 효율적인 노드의 관리가 요구 된다. 이러한 MANET에서는 정적인 네트워크에 비해 토폴로지가 자주 변하므로 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜이 요구된다. 기존에 제안 된 CACH(Context-aware Adaptive Clustering Hierarchy)[1]는 하이브리드 라우팅 방식을 분산 클러스터링 기반으로 구성하여 네트워크 수명을 연장하고 지연시간을 감소하였다. 하지만 노드의 밀도증가를 효율적으로 알고리즘에 적용하지 못한 문제점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는, CACHE(Context-aware Adaptive Clustering Hierarchy and Energy efficient)를 제안한다. CACHE는 노드 밀도 변경에 대해 적응적으로 알고리즘을 적용할 수 있도록 클러스터 구성을 수정하여, CACH가 갖는 노드 밀도 문제를 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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