애드혹 네트워크에서는 제한된 자원과 전력을 가지고 있기 때문에 에너지 효율적인 데이터 집계 연산이 필요하다. 현재 데이터 집계 연산에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지만 기존의 연구에서는 노드의 밀집도를 고려하지 못하였다. 노드가 특정 영역에 밀집 되어 배치된다면 그 영역에 배치된 센서 노드들이 센싱 하는 정보는 그 연관성이 아주 강하다고 판단할 수 있다. 이는 중복된 데이터를 수집하는 효과와 같다고 볼 수 있으며, 이 정보를 전송하는데 소모되는 에너지는 낭비된다고 볼 수 있다. 제안하는 기법에서는 AMC알고리즘을 이용한 다중홉 클러스터링 환경에서 노드들이 밀집되어 있는 지역을 핫스팟 영역으로 지정하여 해당 지역에서 대표노드를 선정한다. 만약 데이터집계의뢰 메시지를 전송받으면, 주변의 노드를 대표하여 대표노드가 해당 환경 정보를 관리자에게 제공하여 중복되는 센싱 정보를 줄여 네트워크 수명을 증가시킬수 있도록 설계하였다.
무선 센서 네트워크에서 compromised node는 데이터 병합과정에서 허위 데이터를 삽입할 수 있다. 데이터 병합의 보안성을 위한 기존 접근 방법들은 높은 연산 부하를 요구한다. 따라서 본 논문에서는 허위 데이터 삽입 공격 발생 지점을 식별하는데 소요되는 통신 부하를 최소화하는 모니터링 기반 시큐어 데이터 병합 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 허위 데이터 삽입이 탐지되면 모니터링을 수행하고 있던 노드들의 MAC(Message Authentication Code)을 하나의 메시지로 요약하고 이를 BS(Base Station)로 전송하는 방법을 사용하며, BS는 이를 통해 공격 노드를 식별한다. 실험 결과는 제안된 프로토콜이 MAC들의 짧은 연결과 보통 연결을 사용하는 경우, 기존 연구에 비해 각각 45% 및 36% 적은 에너지를 사용하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 stainless steel로 재질로 된 금속평막모듈을 이용하여 고플럭스가 유지되면서 처리수의 안정화 방안을 모색하였다. 이 모듈은 기공사이즈가 13 ㎛ 단위여서 플럭스가 60 LMH에서 100 LMH까지 고플럭스로 운전이 가능하다 그러나 SS가 초기 운전 시 30~50 ppm 정도 유출되지만 SS가 응집핵으로 작용하므로 응집이 가능하게 된다. 기존 고분자막 여과수는 응집핵이 없어서 coagulation은 되지만 floculation이 안되므로 추가적으로 응집보조제인 clay나 벤토나이트를 투여하게 되는데 본 연구에서는 이런 응집보조제 필요 없이 SS 누출만으로 floculation이 되므로 총인처리와 처리수질이 안정성을 도모하고자 하였다. 최종적으로 안정적인 처리수에 고플럭스가 가능한 Metal필터 운전이 MBR 시스템에서 적용가능한지 타당성을 연구하고자 하였다.
데이터 병합은 무선 센서 네트워크의 주요 기술이지만 다수의 보안 문제를 유발할 수 있으며, 이들 가운데 하나가 데이터 병합 과정 중의 compromised node에 의한 허위 데이터 삽입이나 메시지 누락이다. 이 문제에 대한 대부분의 기존 해결책은 암호화에 의존하고 있는데, 이들은 많은 연산량과 통신 부하를 필요로 한다. 이와 같은 요구 조건에도 불구하고 기존 방법들은 공격 노드의 탐지가 아닌 공격의 확인 기능만을 가진다. 이러한 제약 사항은 공격이 반복적으로 발생하는 경우, 센서 노드의 에너지 낭비를 유발한다. 비록 기존의 한 연구에서 허위 데이터 삽입점을 식별하는 기능을 제공하고 있지만, 이 방법은 전체 노드 중 최대 50%의 노드만이 데이터 전송에 참여하는 단점을 가진다. 따라서 공격자 확인이 가능할 뿐만 아니라, 동시에 데이터 전송에 참여하는 노드의 수를 증가시킬 수 있는 새로운 접근 방법이 요구된다. 본 논문에서는 허위 데이터 삽입 혹은 메시지 누락을 수행하는 compromised aggregator에 대한 대응을 위해 모니터링 기반 시큐어 데이터 병합 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 크게 병합 트리 작성과 시큐어 데이터 병합으로 구성되는데, 시큐어 데이터 병합에는 모니터링을 기반으로 하는 비정상 데이터 삽입 탐지와 최소한의 암호화 기법이 사용된다. 시뮬레이션 결과에 따르면 제안된 프로토콜은 데이터 전송에 참여하는 노드의 수를 95% 수준으로 증가시키는 동시에, 허위 데이터 삽입 혹은 메시지 누락을 수행하는 compromised node의 탐지가 가능한 것으로 확인되었다. 한편 제안된 프로토콜에서 compromised node를 추적하는데 요구하는 통신 오버헤드는 전체 노드의 수가 n일 때, O(n)으로 기존 연구보다 우수하거나 유사한 수준을 가진다.
데이터 병합은 무선 센서 네트워크 상에서 정보 전송시 소요되는 에너지를 줄이기 위해 잘 알려진 기법 중에 하나이다. 무선 센서 네트워크가 신뢰할 수 없고, 심지어 위험 환경에 노출되고 있으나, 기존 데이터 병합 기법은 센서 노드와 베이스 스테이션 종단간 데이터 프라이버시(데이터 기밀성 및 무결성)를 제공하지 못하는 문제점을 갖고 있다. 최근 들어 연구되고 있는 데이터 동상 암호체계 기법이 상기 위험 환경에서 종단간 프라이버시를 제공하기 위한 한 방법이 될 수 있다. 본 논문에서는 데이터 병합시 데이터 기밀성과 무결성을 보장하기 위하여 기존 동상 암호체계 기법 및 타기법 분석을 통하여 가능한 조합을 제시하고 CPU 부하 및 통신비용 측면에서 그 성능을 평가한다.
무선 센서 네트워크에서 최대 수명 데이터 수집 문제는 네트워크에 배치된 모든 노드의 데이터 전송 에너지를 최소화함으로써 네트워크의 수명을 최대화하는 문제이다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 최대 수명 데이터 수집문제를 효과적으로 해결하기 위한 메타휴리스틱 기법 중 하나인 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 보다 효과적인 해를 찾기 위해 새로운 이웃해 생성방식과 복구함수를 적용한다. 제안된 알고리즘의 성능은 네트워크 수명과 알고리즘 실행시간 관점에서 기존의 알고리즘과 비교평가 하였으며, 실험 결과에서 제안된 알고리즘이 최대 수명 데이터 수집 문제에 효과적으로 적용됨을 보여준다.
In wireless mesh sensor networks (WMSNs), sensor nodes are connected in the form of a mesh topology and transfer sensor data by multi-hop routing. A data aggregation method for WMSNs is required to minimize the number of routing hops and the energy consumption of each node with limited battery power. This paper presents a shortest path data aggregation method for WMSNs. The proposed method utilizes a simple hash function based on shuffled row major indexing for addressing sensor nodes. This allows sensor data to be aggregated without complex routing tables and calculation for deciding the next hop. The proposed data aggregation algorithms work in a fractal fashion with different mesh sizes. The method repeatedly performs gathering and moves sensor data to sink nodes in higher-level clusters. The proposed method was implemented and simulations were performed to confirm the accuracy of the proposed algorithms.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권2호
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pp.68-73
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2018
In recent years, the utilization of the WSN have been rapid. Energy consumption of these networks must be as low as possible. LEACH algorithm is one of the clustering technique. We modify the traditional LEACH algorithm in such way that it will be capable to self-organize large number of nodes and for saving communication resources such as processing time and initiation time. The efficiency of the network highly depends on how the algorithm divides cluster area and selects cluster head. The proposed algorithm can be evaluated through the extensive simulation the result we obtained shows that the life time of a network is increased when energy load is distributed equally among the sensor.
각 센서들이 측정한 데이타의 평균값 등을 구하는 집계연산은 센서 네트워크에서 자주 사용되는 응용이다. 센서 네트워크를 구성하는 센서는 작은 배터리로 작동되기 때문에 센서의 에너지 소모를 줄이는 것은 센서 네트워크의 중요한 문제이다. 센서의 에너지 소모를 줄이기 위한 가장 중요한 요소는 전송되는 메시지 수를 줄이는 것인데, 네트워크 내 집계연산과 데이타 필터링이 집계연산 시 전송되는 메시지 수를 줄이기 위한 효과적인 방법이라고 알려져 있다 네트워크 내 집계연산과 데이타 필터링을 동시에 수행하면 더 많은 메시지글 줄일 수 있으며, 최근에 이 방법을 근간으로 한 연구가 있었다. 본 논문에서는, 기존의 데이타 필터링 방법보다 더 효율적이고 효과적인 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 센서 노드의 자기 조정에 기반하고 있기 때문에 더 쉽고 간단하다. 다양한 실험을 통해서, 본 논문에서 제안하는 방법이 다른 방법들보다 더 많은 메시지를 줄이는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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