• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.840-845
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• 2007

무선 센서 네트워크에서 효율적인 데이터 처리와 신속한 전송을 위해 사용되는 미들웨어는 순간적인 데이터 밀집현상으로 발생하는 중간 노드의 데이터 손실 문제를 해결해야한다. 본 논문에서는 계산 능력, 소비 전력 등 극히 한정된 자원만을 사용하여 데이터를 전달해야 하는 무선 센서 네트워크 환경에서 수집된 데이터의 효율성 및 정확성을 향상시킬 수 있는 Delta-Average 기법을 제시하였다. 제안된 기법을 통해 데이터의 상이성과 평균화 방식을 이용함으로써 순간적인 데이터 밀집현상으로부터 중복된 데이터에 대한 불필요한 전송을 방지하면서 정확성을 높이도록 하였다. 마지막으로 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 TinyDB에서 TOSSIM 시뮬레이션을 수행하였으며 성능분석 결과를 통해 데이터 정확성이 향상되었음을 검증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.43-51
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• 2011

최근 무선 이동 컴퓨팅 기술과 위치기반 서비스 응용기술 등의 발전으로 과거보다 신속한 질의 처리를 지원할 수 있게 되었다. 그러나 여전히 하드웨어 및 소프트웨어의 기술적 한계가 존재한다. 질의 처리에 있어 가장 중요한 부분은 정확성과 신속성이다. 정확성을 높이기 위해서는 데이터에 상세한 정보를 저장해야 한다. 이 경우 데이터의 정보량이 증가하여 신속성이 떨어지게 된다. 반면에, 신속성을 높이기 위해서는 방송 주기를 줄여야만 얻고자 하는 데이터를 신속하게 얻게 된다. 이 경우 색인 정보의 부족으로 클라이언트의 청취 시간이 증가하여 불필요한 에너지 소모가 발생할 수 있다. 이와 같이, 정확성과 신속성 사이에는 트레이드 오프(trade-off)가 발생한다. 본 논문은 위와 같은 문제점을 극복하기 위해 계층적 비트맵 기반 공간 색인(Hierarchical Bitmap-based Spatial Index: HBI)을 제안한다. 계층적 비트맵 기반 공간 색인은 힐버트 커브(Hilbert Curve) 맵(map) 내에서 객체를 비트(0, 1)로 표기한다. 계층적 비트맵 기반 공간 색인은 비트 정보와 트리 구조를 이용하여 색인크기를 줄이는 방법으로 방송 주기를 줄임으로써 청취 시간과 질의 처리시간을 줄일 수 있다. 또한 계층적 비트맵 기반 공간 색인은 객체의 위치를 모두 파악할 수 있기 때문에 선택적인 청취가 가능하다. 성능평가를 통하여 제안 기법의 우수함을 증명한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권2A호
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• pp.152-161
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• 2007

IEEE 802.11 Wireless Local Area Networks (WLANs)는 광대역 무선 인터넷 접속기술로 널리 이용되고 있으며 WLAN을 기반으로 하는 음성 서비스(VoWLAN)와 같은 새로운 응용들이 등장하고 있다. VoWLAN서비스들은 휴대형 장치를 통해 서비스가 되며 베터리 전력을 이용해서 동작하는 휴대형 장치들을 위해 사용 전력을 최소화하여 대기시간을 최대화하는 기술이 필수적이다. 그러나 IEEE 802.11 WLAN 규격은 VoWLAN 서비스와 관련하여 사용 전력을 최적으로 이용하는 동작을 지원하지 않는다. 본 논문에서 페이징, idle 핸드오프 및 지연 핸드오프로 구성되는 새로운 Idle Mode operation을 제안한다. Idle mode operation를 기반으로 동작하는 모바일 호스트는 미리 정의되어 있는 페이징 영역내에서는 핸드오프를 하지 않는다. 모바일 호스트가 새로운 페이징 영역으로 진입할 때에만 최소한의 호처리 신호를 발생시키는 idle 핸드오프를 수행한다. 기존의 IEEE 802.11 WLAN은 idle mode를 지원하지 않기 때문에 Power Saving Mode (PSM)과 IP paging 기법을 동시에 이용해 왔으나 전력소비 효율이 좋지 못하였다. 본 논문은 구현을 통하여 새롭게 제안한 방식인 idle mode operation이 실현가능 함을 증명하고 기존의 방식과 비교하여 전력소비 효율이 더 뛰어남을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.602-608
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• 2020

인터넷의 기술의 발전과 다양한 스마트 기기의 보급은 많은 사람들에게 편리성을 제공해 주며, 이는 IoT라는 이름의 기술로 보편화 되고 있다. 그러나 이러한 상황을 악용하는 해커들의 공격으로 인해 개인 정보 유출이나 사생활 침해를 받는 등의 다양한 문제를 야기 시키고 있다. IoT 환경에서는 다양한 스마트 디바이스들이 네트워크에 연결되고 있으며, 이로 인해 기존 PC 환경에서 악용되던 네트워크 공격이 IoT 환경에서 빈번하게 발생하고 있다. 실제로 IoT 디바이스인 IP 카메라에 불법적인 접근을 통해 DDoS 공격을 시도하거나, 개인정보 유출, 동의 없는 모니터링 등의 보안 사고가 발생하고 있다. 기존 인터넷 환경에서의 공격이 PC 위주였다면, 이제는 IP카메라나 태블릿 등의 스마트 기기들이 네트워크 공격에 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 IoT환경에서 발생할 수 있는 문제를 방지하기 위해 디바이스들에 대한 보안 솔루션 적용을 해야 하지만 PC와 다르게 메모리나 파워 등이 제한되어 있어 기존에 사용하던 보안 솔루션 설치 및 실행에 어려움을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 환경에서 IP 카메라의 특징 및 보안 위협들에 대해 살펴보고 이를 방지할 수 있는 보안 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 성능평가를 통해 RSA 보다 서버기준 11%, Kerberos 보다 클라이언트 기준 8배 이상 에너지 효율성을 보였으며, 디바이스의 개수가 늘어남에 따라 효율이 높아짐을 확인하였다. 또한, 네트워크에서 발생할 수 있는 다양한 보안 위협에 대응 가능함을 확인할 수 있어 IoT 환경에 적용한다면 효율적인 운영이 가능할 것으로 기대 된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권3호
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• pp.311-323
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• 2023

기름 유출 사고는 발생 시 환경과 관련된 다양한 문제들을 야기하므로 신속하게 유출유의 면적과 위치 변화를 파악하는 것이 중요하다. 광학 위성자료를 활용한 기름 유출 탐지의 경우 다양한 위성탑재 센서를 통해 유출유에 대한 정보 수집 후 이를 이용하여 광범위한 기름 유출 범위를 모니터링할 수 있다. 선행 연구에서는 파장별 기름의 반사도를 분석한 후 특정 파장대의 밴드를 이용한 oil spill index가 개발 및 적용되었다. 기름 유출 모니터링을 위해 유출 전후 여러 시기의 위성자료를 분석할 경우 다량의 데이터로 인해 많은 시간과 컴퓨팅 자원이 소비된다. 웹 브라우저를 통해 대량의 위성자료 분석이 가능한 Google Earth Engine을 활용할 경우 효율적으로 기름 유출 탐지가 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-2 MultiSpectral Instrument 위성자료와 클라우드 기반의 위성자료 분석 플랫폼인 Google Earth Engine을 이용하여 기존에 제안된 네 종류의 oil spill index의 다양한 피복 환경에서의 활용성 평가를 수행하였다. 지표 피복별 index 값의 비교를 통해 기름 유출 영역이 타 피복과 잘 구분되는지에 대한 분리도를 평가하고 기름 유출 면적을 산정하였다. 본 연구 결과를 통해 Google Earth Engine이 기름 유출 광역 모니터링에 효율적으로 활용 가능하다는 것을 확인하였고, 복잡한 지표 피복이 분포하는 다른 지역에 기름 유출 사고 발생 시 우수한 성능으로 평가된 oil spill index B ((B3+B4)/B2)와 C (R: B3/B2, G: (B3+B4)/B2, B: (B6+B7)/B5)의 적용은 효과적인 기름 유출 모니터링에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.13-18
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• 2014

무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 주변 환경을 감시하고 데이터를 수집하는 용도로 사용되고 있다. 여러 센서 노드들로 구성된 센서 네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅 분야에 핵심 기술로 주목 받고 있다. 센서 노드는 수집된 정보를 처리하기 위한 MCU와 작은 용량의 메모리를 가지고 있다. 배터리로 동작하는 센서 노드는 한번 배치되면 추가적인 에너지 공급이 불가능하기 때문에 전원 관리 능력이 반드시 필요하다. 또한 ISM 밴드 대역의 주파수를 사용하고 다수의 센서 노드들이 배치된 장소에서 동작하여야 하기 때문에 같은 센서 노드와 같은 대역을 사용하는 이종 기기간의 전파 간섭이 발생하는 열악한 통신환경에서 가지고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 오류 제어 기법으로 사용되는 ARQ 기법의 문제점인 오류가 발생 했을 시 재전송으로 인한 추가적인 에너지 소비를 줄이기 위해 오류정정기법인 컨벌루션 부호의 적용을 제안하였다. 제안된 컨벌루션 부호를 센서 네트워크 OS를 통하여 센서 노드에 적용하여 전송전력 -19.2dbm과 -25dbm 에서 거리를 10m, 15m, 20m로 두고 BER을 측정하였다. 측정된 BER을 통해 패킷손실률과 평균 재전송 횟수를 계산하여 컨벌루션 부호를 적용하였을 때 그 성능을 분석하였다. 실험결과 -19.2dbm에서는 9~12%의 평균 재전송 횟수 이득을 -25dbm에서는 12%~19%의 이득을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권5A호
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• pp.459-468
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• 2006

현재의 센서 네트워크에서의 라우팅은 센서 노드의 한정된 에너지를 고려하여 네트워크의 유지를 최대화하기 위한 방향으로 라우팅 경로를 설정하고 있다. 기존의 라우팅 알고리즘은 센서 노드의 한정된 자원과 이동성을 지원하기 위해 라우팅 테이블을 가지지 않고 라우팅이 이루어질 때마다 라우팅 경로를 찾아 주어진 경로로 라우팅을 수행하는 방법을 사용하고 있다. 센서 네트워크에서 베이스 스테이션 기능을 가지는 싱크 노드는 이동성을 보장 받지만 센서 노드 자체는 비이동성을 가정하는 경우가 일반적이다. 따라서 한정된 자원 내에서 라우팅을 수행하도록 라우팅 테이블의 크기를 최소화하는 방안이 제시된다면 새로운 라우팅 기법을 고려해 볼 수 있다. 본 논문은 라우팅 테이블의 크기를 최소화하는 방법으로, 비트맵을 구성하여 라우팅을 수행하는 새로운 라우팅 알고리즘을 제안한다. 각 노드는 이웃 노드와의 연결 정보를 비트로 표현하여 비트맵을 구성하는데, 전송에 필요로 하는 에너지를 최소화 하도록 이웃 노드에게 단 한번의 브로드캐스트를 수행한다. 그 결과, 모든 노드의 전체 네트워크의 링크 정보를 가지는 것이 아니라 부분적인 링크 정보를 가지게 된다. 링크 정보는 싱크 노드에 의해 만들어지므로, 부분적인 네트워크 연결 정보이지만 각 노드는 싱크 노드로 보고될 경로를 가질 수 있게 된다. 단 한번의 브로드캐스트이므로 메시지 전송 횟수를 최소할 수 있다. 즉, 센서 노드에서 메시지를 전송할 때 가장 많은 에너지를 소모하게 되는데, 경로 설정에 필요한 에너지를 줄이는 것은 노드가 가지는 한정된 에너지의 소모를 줄일수 있게 되어 네트워크의 생존 시간을 늘릴 수 있다는 것을 의미한다. 제안하는 라우팅 알고리즘은 기존의 라우팅 알고리즘에 비해 10% 정도의 메시지 전송 횟수를 줄일 수 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권11호
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• pp.598-603
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• 2014

무선 센서 네트워크에서 객체의 위치 추적은 객체의 움직임 포착 및 동선 파악 등에 활용되는 중요한 어플리케이션이다. 따라서 객체의 정확한 동선을 파악하기 위해 추적의 정밀성이 중요하다. 하지만 기존의 연구들은 객체 추적을 위하여 사용자가 반복적으로 질의를 하기 때문에 에너지 효율성 및 정밀성이 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 객체 추적의 에너지 효율성 및 추적의 정밀성을 향상시키기 위하여, 각 노드들이 사용자의 질의를 객체의 예상 경로에 중계하는 방안을 제안한다. 이 방법은 객체 추적을 위하여 네트워크를 일정 크기로 클러스터링하고 각 클러스터 헤드를 트리로 구성한다. 객체를 감지한 클러스터 헤드는 트리를 통해 사용자에게 객체의 정보를 전달하고, 객체의 예상 경로에 위치한 클러스터 헤드에게 사용자의 질의를 중계해 줌으로써, 사용자의 반복적인 질의를 줄여준다. 시뮬레이션 결과, 제안방안이 기존의 객체 추적 연구에 비해 높은 에너지 효율과 추적 정밀성을 가지는 것을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.531-536
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• 2006

센서 기술과 무선 통신 기술의 발달로 무선 센서 네트워크 환경에서 데이터 처리 중심의 미들웨어에 대한 연구가 크게 증가하고 있다. 무선 센서 네트워크에서 효율적인 데이터 처리와 신속한 전송을 위해 사용되는 미들웨어는 순간적인 데이터 밀집현상(burstness)으로 발생하는 중간 노드의 데이터 손실 문제를 해결하여야 하며, 이를 위해 폐기정책을 사용하거나 전송해야 할 데이터양을 최소화하는 압축 기법이 사용되고 있다. 그러나 폐기정책은 수집된 데이터의 정확성을 저하시키는 문제점이 있으며, 압축기법은 알고리즘 복잡도가 커서 추가적으로 프로세싱 오버헤드가 커지는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 계산 능력, 소비 전력 등 극히 한정된 자원만을 사용하여 데이터를 전달해야 하는 무선 센서 네트워크 환경에서 수집된 데이터의 효율성 및 정확성을 향상시킬 수 있는 Delta-Average 기법을 제시하였다. 제안된 기법을 통해 평균화 방식을 이용함으로써 순간적인 데이터 밀집현상으로부터 중복된 데이터에 대한 불필요한 전송을 방지하면서 정확성을 높이도록 하였다. 마지막으로 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 TinyDB에서 TOSSIM 시뮬레이션을 수행하였으며, 성능분석 결과를 통해 데이터 정확성이 향상되었음을 입증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1951-1975
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• 2023

Recent advances in Cognitive Radio Networks (CRN) have elevated them to the status of a critical instrument for overcoming spectrum limits and achieving severe future wireless communication requirements. Collaborative spectrum sensing is presented for efficient channel selection because spectrum sensing is an essential part of CRNs. This study presents an innovative cooperative spectrum sensing (CSS) model that is built on the Firefly Algorithm (FA), as well as machine learning artificial neural networks (ANN). This system makes use of user grouping strategies to improve detection performance dramatically while lowering collaboration costs. Cooperative sensing wasn't used until after cognitive radio users had been correctly identified using energy data samples and an ANN model. Cooperative sensing strategies produce a user base that is either secure, requires less effort, or is faultless. The suggested method's purpose is to choose the best transmission channel. Clustering is utilized by the suggested ANN-FA model to reduce spectrum sensing inaccuracy. The transmission channel that has the highest weight is chosen by employing the method that has been provided for computing channel weight. The proposed ANN-FA model computes channel weight based on three sets of input parameters: PU utilization, CR count, and channel capacity. Using an improved evolutionary algorithm, the key principles of the ANN-FA scheme are optimized to boost the overall efficiency of the CRN channel selection technique. This study proposes the Artificial Neural Network with Firefly Algorithm (ANN-FA) for cognitive radio networks to overcome the obstacles. This proposed work focuses primarily on sensing the optimal secondary user channel and reducing the spectrum handoff delay in wireless networks. Several benchmark functions are utilized We analyze the efficacy of this innovative strategy by evaluating its performance. The performance of ANN-FA is 22.72 percent more robust and effective than that of the other metaheuristic algorithm, according to experimental findings. The proposed ANN-FA model is simulated using the NS2 simulator, The results are evaluated in terms of average interference ratio, spectrum opportunity utilization, three metrics are measured: packet delivery ratio (PDR), end-to-end delay, and end-to-average throughput for a variety of different CRs found in the network.