본 연구에서는 홈 네트워킹 서비스를 위한 인증 시스템을 설계하고 이것을 실제 센서 노드에 적용하였다. 무선 센서 네트워크의 키 관리 기법인 대칭키 사전 분배방식과 계층적인 키 구조를 적용하여 인증키의 노출을 방지하였다. 또한 SPINS를 기반으로 CBC(cipher block chain) 방식의 RC5 암호화 알고리즘을 적용하여 인증키 및 데이터의 암호화를 수행하였다. 베이스 스테이션(BS)과 센서 노드로 실험 환경을 구축하였고, 각 센서 노드들은 수신된 데이터를 암호화된 인증키와 함께 BS로 전송하게 된다. 실험은 홈 네트워크 서비스에서 발생할 수 있는 보안 위협에 대한 시나리오를 설정하여 진행하였다. 이를 위해 TinyOS의 TOS_Msg 데이터 구조를 약간 변경하여 인증을 위한 8바이트의 인증키를 저장하고 각 센서 노드의 인증 및 데이터의 암호화를 가능하게 하였다. 이를 통해 다른 그룹의 센서노드와 BS 사이의 통신 및 악의적인 목적으로 추가된 센서 노드와의 통선으로 인한 오동작을 막을 수 있었고 생체신호와 같은 중요한 데이터를 전송하는 경우 암호화를 통한 안전한 홈 네트워킹 서비스가 가능함을 확인하였다.
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.
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 갖는 배터리에 의해 가동되며 한번 배치되면 사용자가 접근할 수 없고 배터리 교환이 불가능하다. 따라서 네트워크의 수명을 늘리기 위하여 네트워크 디자인 시에 에너지 효율성이 매우 중요하게 고려되어야 한다. BCDCP 기법에서는 모든 센서가 CH(클러스터 헤드)로 데이터를 보내고 CH는 BS(베이스 스테이션)로 취합된 데이터를 송신하는 효율적 클러스터링 프로토콜이지만 규모가 큰 네트워크에서는 적합하지 않으며 노드들의 물리적 위치를 고려하지 않기 때문에 효율성이 떨어진다. UCR 기법의 경우 BS에와 노드들의 거리만을 고려하기 때문에 BS에 가까운 노드가 빨리 죽는 문제가 있다. 본 논문에서는 균형된 에너지 소비를 통하여 네트워크 수명을 늘리기 위한 삼각모양 클러스터 라우팅 프로토콜(TSCRP- Triangular Shape Cluster Routing Protcol)을 제안한다. 본 기법은 비교적 간단하게 운영되기 때문에 헤드 선출에 필요한 오버헤드가 적고 센서들의 에너지 보유량뿐만이 아니라 센서들과 BS간의 거리를 유기적으로 결합하여 리더 노드를 선정하기 때문에 다른 기법에 비해 효율적이다. 실험에 의하면 TSCRP가 LEACH, BCDCP, UCR보다 우수한 것으로 나타났다.
USN 환경에서 제안된 라우팅 프로토콜 중에서 PEGASIS 프로토콜은 LEACH 프로토콜과 비교해 볼 때 노드의 에너지 소비량 감소에 효과적이다. 하지만, PEGASIS 프로토콜은 센서 네트워크의 특성인 BS 노드의 빈번한 변경으로 인한 센서 네트워크 망 구성의 변화에 취약성을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 작은 단위의 클러스터 헤드를 선출해 중간노드의 역할을 하게 하고자 한다. 이를 통해 PEGASIS 알고리즘이 가지고 있는 취약점을 보완할 수 있음을 보이고 이에 대한 시뮬레이션 결과를 보인다.
무선 센서 네트워크의 가장 중요한 요구사항인 효율적인 에너지 사용을 위해 클러스터 구조를 가진 계층 기반 라우팅 프로토콜로 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)가 제안되었다. LEACH 프로토콜은 수많은 센서 노드들이 임의 개수의 클러스터를 구성하고, 각 클러스터에는 멤버 노드와 클러스터 헤드가 존재한다. 멤버 노드들은 데이터를 감지하여 자신이 소속된 클러스터 헤드에게 전송하고 클러스터 헤드는 멤버 노드에게 전송받은 데이터를 융합하여 Base Station(BS)에게 전송한다. LEACH 프로토콜에서는 클러스터 헤드가 균등하게 분포되는 것을 보장하지 않고, 융합된 데이터를 BS에게 직접 전송하기 때문에 에너지 소모가 크다는 제한사항을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 제한사항을 개선하기 위해, 클러스터 헤드간 체인을 형성해 멀리 떨어진 BS가 아니라 가장 가까운 인접 클러스터 헤드에게 데이터를 전송하고, 최종적으로 BS와 가장 가까운 클러스터 헤드가 데이터를 융합해 전송하는 LECEEP를 제안한다. 시뮬레이션 결과 LECEEP가 LEACH 프로토콜과 비교하여 시간 경과에 따른 전체 네트워크의 에너지 소모 및 생존 노드 수 측면에서 우수함을 확인하였다.
A convergecast is a popular routing scheme in wireless sensor networks (WSNs) in which every sensor node periodically forwards measured data along configured routing paths to a base station (BS). Prolonging lifetimes in energy-limited WSNs is an important issue because the lifetime of a WSN influences on its quality and price. Low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) was the first attempt at solving this lifetime problem in convergecast WSNs, and it was followed by other solutions including power efficient gathering in sensor information systems (PEGASIS) and power efficient data gathering and aggregation protocol (PEDAP). Our solution-chain routing with even energy consumption (CREEC)-solves this problem by achieving longer average lifetimes using two strategies: i) Maximizing the fairness of energy distribution at every sensor node and ii) running a feedback mechanism that utilizes a preliminary simulation of energy consumption to save energy for depleted Sensor nodes. Simulation results confirm that CREEC outperforms all previous solutions such as LEACH, PEGASIS, PEDAP, and PEDAP-power aware (PA) with respect to the first node death and the average lifetime. CREEC performs very well at all WSN sizes, BS distances and battery capacities with an increased convergecast delay.
Objectives : This study is aimed at developing and discussing the prediction model of blood stasis pattern of traditional Korean medicine(TKM) using machine learning algorithms: multiple logistic regression and decision tree model. Methods : First, we reviewed the blood stasis(BS) questionnaires of Korean, Chinese, and Japanese version to make a integrated BS questionnaire of patient-reported outcomes. Through a human subject research, patients-reported BS symptoms data were acquired. Next, experts decisions of 5 Korean medicine doctor were also acquired, and supervised learning models were developed using multiple logistic regression and decision tree. Results : Integrated BS questionnaire with 24 items was developed. Multiple logistic regression models with accuracy of 0.92(male) and 0.95(female) validated by 10-folds cross-validation were constructed. By decision tree modeling methods, male model with 8 decision node and female model with 6 decision node were made. In the both models, symptoms of 'recent physical trauma', 'chest pain', 'numbness', and 'menstrual disorder(female only)' were considered as important factors. Conclusions : Because machine learning, especially supervised learning, can reveal and suggest important or essential factors among the very various symptoms making up a pattern identification, it can be a very useful tool in researching diagnostics of TKM. With a proper patient-reported outcomes or well-structured database, it can also be applied to a pre-screening solutions of healthcare system in Mibyoung stage.
최근 유무선 혼합망의 사용이 증가됨에 따라 무선망의 핸드오프, 경로 손실, 페이딩, 등과 같은 전송 오류의 원인을 개선하기 위한 연구가 전개되고 있다. 유선의 신뢰성을 보장하는 표준 TCP, SCTP를 무선망에 적용하는 것은 혼잡제어, 흐름제어의 메커니즘을 적용함으로써 데이터 전송의 효율을 저하시킨다. 본 연구는 무선망에서 SCTP를 적용하기 위해서 SCTP와 SNOOP을 혼합하는 것으로, 무선망에서 전송오류가 발생했을 때 BS의 동작과정을 개선한 것이다. BS(Basic Station : 기지국)는 전송오류 시 ZWP(Zero Window Probe)를 MN(Mobile Node:이동노드)에게 보내어 경로와 상태를 확인하고 RWND를 갱신하여 에러상태를 확인한다. 그리고 새로운 경로를 선택하고, FH(Fixed Host : 고정호스트)에게는 ZWA(Zero Window Advertisement)를 보내어 혼잡제어나, 흐름제어 메커니즘을 호출하는 것을 방지하고 대기상태로 기다리게 한다. 무선망의 연결이 안정된 후에 데이터 전송을 함으로써 데이터의 전송 효율을 약 10% 향상한다.
According to the double-phase cluster-head election method (DCE), the final cluster heads (CHs) sometimes are located at the edge of cluster. They have a long distance from the base station (BS). Sensor data is directly transmitted to BS by CHs. This makes some nodes consume much energy for transmitting data and die earlier. To address this problem, energy efficient multi-hop cluster-head election strategy (EEMCE) is proposed in this paper. To avoid taking these nodes far from BS as CH, this strategy first introduces the distance from the sensor nodes to the BS into the tentative CH election. Subsequently, in the same cluster, the energy of tentative CH is compared with those of other nodes, and then the node that has more energy than the tentative CH and being nearest the tentative CH are taken as the final CH. Lastly, if the CH is located at the periphery of the network, the multi-hop method will be employed to reduce the energy that is consumed by CHs. The simulation results suggest that the proposed method exhibits higher energy efficiency, longer stability period and better scalability than other protocols.
In-band wireless full-duplex is a promising technology that enables a wireless node to transmit and receive at the same time on the same frequency band. Due to the complexity of self-interference cancellation techniques, only base stations (BSs) are expected to be full-duplex capable while user terminals remain as legacy half-duplex nodes in the near future. In this case, two different nodes share a single subchannel, one for uplink and the other for downlink, which causes inter-node interference between them. In this paper, we investigate the joint problem of subchannel assignment and power allocation in a single-cell full-duplex orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) network considering the inter-node interference. Specifically, we consider two different scenarios: i) The BS knows full channel state information (CSI), and ii) the BS obtains limited CSI through channel feedbacks from nodes. In the full CSI scenario, we design sequential resource allocation algorithms which assign subchannels first to uplink nodes and then to downlink nodes or vice versa. In the limited CSI scenario, we identify the overhead for channel measurement and feedback in full-duplex networks. Then we propose a novel resource allocation scheme where downlink nodes estimate inter-node interference with low complexity. Through simulation, we evaluate our approaches for full and limited CSIs under various scenarios and identify full-duplex gains in various practical scenarios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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