International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.137-142
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2021
The Internet of Things (IoT) paradigm is at the forefront of present and future research activities. The huge amount of sensing data from IoT devices needing to be processed is increasing dramatically in volume, variety, and velocity. In response, cloud computing was involved in handling the challenges of collecting, storing, and processing jobs. The fog computing technology is a model that is used to support cloud computing by implementing pre-processing jobs close to the end-user for realizing low latency, less power consumption in the cloud side, and high scalability. However, it may be that some resources in fog computing networks are not suitable for some kind of jobs, or the number of requests increases outside capacity. So, it is more efficient to decrease sending jobs to the cloud. Hence some other fog resources are idle, and it is better to be federated rather than forwarding them to the cloud server. Obviously, this issue affects the performance of the fog environment when dealing with big data applications or applications that are sensitive to time processing. This research aims to build a fog topology job scheduling (FTJS) to schedule the incoming jobs which are generated from the IoT devices and discover all available fog nodes with their capabilities. Also, the fog topology job placement algorithm is introduced to deploy jobs into appropriate resources in the network effectively. Finally, by comparing our result with the state-of-art first come first serve (FCFS) scheduling technique, the overall execution time is reduced significantly by approximately 20%, the energy consumption in the cloud side is reduced by 18%.
기존의 센서네트워크의 연구는 센서에서 센싱된 데이터가 무선 센서네트워크를 통해서 효율적으로 정지싱크노드로 전달되는 연구가 주를 이루었다. 최근 이동성을 갖는 싱크노드의 연구가 활발히 진행되고 있지만 정지 싱크노드와 이동 싱크노드가 혼재하는 환경에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 기 구축된 클러스터 기반 다중홉 센서네트워크 환경에서 이동싱크들이 정지 싱크를 이용하여 데이터 수집이 가능한 기법을 제안한다. 이를 위해서 이동싱크들이 기존에 구축되어진 센서네트워크의 정지 싱크를 중심으로 클러스터링 되고 해당 정지 싱크를 이용하여 상황정보 수집이 가능하도록 하였다. 기존에 모바일 싱크를 위해 제안되었던 TTDD 라우팅 프로토콜과 비교하여 수학적 분석을 통해, 이동싱크의 수가 많아지거나 이동싱크의 이동횟수가 많아 질수록 더 우수한 성능을 보임을 확인하였다
무선 센서 네트워크에서 모바일 싱크의 도입은 기존의 고정된 위치의 싱크를 사용하는 WSN에서 발생하는, 싱크 주변 노드들과 외곽 노드들 간의 에너지 불균형 문제(에너지 핫스팟 문제)를 어느 정도 해결할 수 있게 하였다. 그러나 모바일 싱크의 에너지 제약으로 인해 싱크가 모든 노드를 방문하여 데이터를 수집할 수 없기 때문에, 앵커(또는 헤드)라고 불리는 특정 노드에서 데이터를 모으고, 모바일 싱크는 이러한 앵커 노드들만을 방문하는 방법이 널리 사용되고 있다. 최근 연구에서는 모바일 싱크가 보다 효율적으로 에너지 불균형 문제를 해결하기 위하여 모바일 싱크 이동 경로 및 앵커 노드 선정 최적화 방법이 활발히 연구되고 있다. 본 연구에서는 태양 에너지 기반 센서 네트워크를 위한 영역 기반 앵커 선정 기법 및 모바일 싱크 이동 경로 선택 기법을 제안한다. 제안 기법은 각 노드가 수집하는 태양 에너지의 활용을 최대화하고, 에너지 핫스팟 문제를 완화하기 위해 두 개의 라인(영역)을 설정하고 이 라인을 따라 앵커 노드가 선정된다. 모바일 싱크는 데이터 수집을 위해 이 두 라인을 왕복 이동 경로로 택하여 라인 내의 앵커 노드를 방문한다. 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법보다 에너지 불균형 문제가 완화되어 노드의 정전 시간이 줄어들고, 이에 따라 모바일 싱크에서 수집되는 데이터의 양이 증가하는 것을 확인하였다.
스마트 그리드는 효율적인 에너지 생산과 소비, 관리를 지원해주는 전력망 시스템으로 다양한 분야와 산업에서 활용되고 있다. 그러나 공개된 네트워크를 통해 서비스가 제공되는 환경에서는 보안 취약점과 개인정보 침해에 대한 신뢰 문제 해결은 필수적이다. 특히, 스마트 미터 단말의 식별정보는 중앙화된 서버를 통해 일괄적으로 관리되며, 중앙화된 관리 구조는 단말기 탈취, 데이터 위조 및 변조, 삭제 등 공격에 취약하다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 탈중앙 분산원장 기술인 블록체인을 활용한 스마트 미터 인증 프로토콜을 제안한다. 제안된 방식은 블록체인을 통한 개별 스마트 미터 단말의 고유한 분산식별자(DID) 발급과 물리적복제방지기술(PUF)을 기반한 난수 값을 사용하여 데이터의 무결성과 신뢰성을 강화한다. 또한 비정형 보안 분석 및 AVISPA 시뮬레이션을 이용하여 제안한 방식의 안전성을 분석하고 관련 연구들과 비교하여 효율적인 방식임을 보인다.
무선 센서 네트워크에서 이동 객체를 감지하기 위해 질의를 통해 위치를 획득하는 방법과 객체 감지 시 설정된 싱크로 보고받는 방법이 있다. 전자의 질의/응답 형태의 네트워크는 후자에 비해 사용자의 질의/응답에 따른 오버헤드가 있지만, 불필요한 정보 전달이 없으므로 에너지 효율적이다. 최근 질의/응답 형태의 연구들은 가상의 트리를 구성하여 질의를 하는 방법을 사용한다. 이동객체가 움직이는 네트워크에서 가상의 트리는 이동객체의 정보만을 트리에 가지고 있으며, 질의가 발생하면 트리에 저장된 정보를 참조하여 객체의 위치정보를 반환한다. 하지만 빠르게 움직이는 객체를 연속적으로 추적하는 경우, 다량의 질의 발생으로 인한 에너지 문제와 이동 객체의 속도에 따라 질의/응답 과정의 시간 지연으로 추적 정밀도 하락문제가 발생한다. 이러한 문제는 질의를 싱크에서만 하는 것으로부터 발생한다. 본 논문에서는 효율적인 이동 객체 추적을 위하여 싱크에서 시작된 질의를 각 리프노드가 이동 객체의 예상 경로에 중계함으로써 질의 경로를 줄이는 방안을 제시한다. 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들에 비해 더 나은 에너지 효율 및 정밀성을 가진다는 것을 증명한다.
네트워크기술을 이용한 서버-클라이언트 원격의료기술은 특히 의료시설이 낙후된 지방도시의 의료기관에 질 높은 의료서비스를 제공할 수 있는 기술이다. 이러한 기술은 중앙 집중 방식으로 진단과 검사용으로 사용되는 대형 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어를 매우 효율적이고 경제적으로 관리할 수 있게 하게 때문에 궁극적으로는 의료수가를 감소시키는데도 기여할 것이다. 각 환자에 대해 환자 맞춤형 방사선 치료계획은 매우 효율적인 암 치료를 가능하게 하기 때문에 환자와 의사 모두에게 매우 유익한 방법이다. 치료계획전문가들은 환자에게 너무 적은 선량을 주면 암이 계속 재발할 확률이 높고 너무 많은 선량을 주면 환자를 다치게 할 수도 있다는 것을 잘 이해한다. 최고의 해법은 가장 정확한 선량을 주는 것인데 이것은 각 환자의 CT 자료를 기반으로 정확한 선량계획 시뮬레이션 시스템을 사용하는 것이다. 우리는 네트워크 기반과 웹 기반을 이용한 환자 맞춤형 치료계획 시뮬레이션 시스템개발을 위해 관련된 4가지 컴퓨터 프로그램을 개발하고 있다. 환자의 CT자료를 이용하여 각 환자의 표적 자료를 만드는 프로그램, 이 표적자료를 바탕으로 방사선 선량 시뮬레이션을 하는 병렬 몬테카를로 프로그램, 선량주사변수들을 최적화시키는 프로그램, 그리고 계산결과를 시각화하는 프로그램들이다. 모든 소프트웨어는 약 100-200개의 개인컴퓨터로 구성된 클러스터에서 병렬모드로 운영이 된다. 이와 같이 방대한 하드웨어와 소프트웨어의 효과적인 관리를 각 병원에 맡기는 것은 효율적이지 못하기 때문에 이를 중앙에서 관리하면서 각 병원에서는 네트워크나 웹을 통하여 마치 모든 것이 자기 병원에 있는 것과 같이 편리하게 쓸 수 있게 하는 시스템으로 의사와의 계속적인 의사소통은 클라이언트-서버 시스템의 메신저 기능을 이용한다.
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.
데이타 중심 저장(Data-Centric Storage: DCS) 방식의 센서 네트워크는 같은 값의 데이타를 같은 노드에 저장하기 때문에 센서 네트워크가 확장되거나 같은 값의 데이타가 빈번하게 발생하면 특정 센서 노드에 저장 부하가 집중되어 에너지 효율성이 나빠지는 문제가 발생한다. 기존의 데이타 중심 저장 방식에 대한 연구들은 저장 데이타의 효율적인 관리에만 치우쳐 센서 네트워크의 확장에 따른 에너지 효율성 문제를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 다차원 센서 데이타 저장의 효율적인 확장성(Scalability)을 지원하는 비균등 영역 분할(Non-Equal Region Spilt) 기법을 제안한다. 제안한 기법은 센서 네트워크를 센서 노드의 분포에 따라 같은 센서 노드 개수를 갖도록 서로 다른 크기의 영역으로 분할하고 분할된 각 영역 내에서 측정된 데이타를 해당 영역에서 저장 및 관리함으로써 센서 네트워크의 확장에 따른 저장 비용을 줄였다. 또한 분할 영역 개수를 센서 네트워크의 크기와 센서 노드 개수, 센서 데이타 발생량에 비례하게 증가시켜 센서 노드의 에너지 소모를 분산시킴으로써 센서 네트워크의 수명 연장과 확장성을 높였다.
최근 무선 센서 네트워크를 활용한 다양한 모니터링 시스템 구축이 활발히 이루어지고 있다. 무선 센서네트워크 기반 모니터링 시스템 구축을 위해서, 세 가지 사항을 고려해야 한다. 첫째, 지속적인 모니터링을 위해서, 노드 실패 감지 기법이 요구된다. 둘째, 센서노드는 제한된 배터리 용량을 지니기 때문에, 에너지 소모량 감소를 위한 효율적인 데이터 필터링 기법이 요구된다. 마지막으로 데이터 필터링 수행 시, 계산오버헤드를 감소시키는 기법이 필요하다. 기존 칼만 데이터 필터링 기법은 우수한 필터링 성능을 나타내는 반면, 데이터 예측값 계산과정이 복잡하여 센서 노드에서의 계산 오버헤드가 증가하는 단점이 존재한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 데이터 통계 분석 기반 데이터 필터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 첫째, 노드 실패 감지를 지원하기 위해, 주기적으로 노드 생존 메시지를 수집한다. 둘째, 불필요한 전송 메시지 수 감소를 위하여 샘플 데이터를 노드 생존 메시지에 포함하여 전송하고, 수집된 샘플 데이터 집합을 바탕으로 데이터 필터링을 수행한다. 마지막으로, 서버에서 데이터 통계 분석을 이용한 데이터 필터링 범위를 계산하기 때문에, 센서에서는 단순 비교연산만을 수행함으로써 센서 노드에서의 계산 오버헤드를 감소시킨다. 아울러 성능 분석을 통해 제안하는 기법이 기존 칼만 필터링 기법보다 전송 메시지 수 측면에서 성능이 우수함을 보인다.
배전선로계통의 효율적인 관리와 운영을 위해서 배전지능화시스템은 필수적이다. 배전지능화시스템은 IT를 기반으로 배전망을 통합관리하는 시스템으로 전력산업의 발전과 더불어 진화해 오고 있다. 현재의 배전지능화시스템은 주장치 단위의 독립운전을 기준으로 상대적으로 낮은 네트워크 전송속도로 운영되도록 설계되어있다. 하지만 최근 급속히 보급이 증가하고 있는 태양광이나 에너지 저장장치와 같은 분산자원으로 인하여 미래 배전환경의 운영은 보다 복잡해 지고 있으며 다양한 정보의 실시간 수집이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 배전지능화의 한계를 극복하기 위해 차세대 배전지능화 시스템의 요구사항을 도출하였으며, 이를 기반으로 배전계통에 필요한 통신네트워크 체계와 성능요건을 정의하였다. 배전지능화시스템과 같은 대규모 시스템의 현장 도입에는 과도한 시간과 비용이 소요되므로 설계된 시스템의 성능 검증을 위하여 소프트웨어 기반의 단말장치 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터를 활용하여 실제 운영과 유사한 시험환경을 구축하고, 단말장치를 1,000대 까지 증가시켰을 때 제시된 시스템의 네트워크 점유는 최대 10% 이하로 차세대 배전지능화시스템의 기능을 지원하기 위한 네트워크 요구사항을 충족함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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