• 한국통신학회논문지
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• 제37권8B호
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• pp.637-646
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• 2012

최근 많은 응용 분야에서 무선 센서 네트워크 기술의 요구가 급증하고 있다. 특히 사람이 접근하기 어려운 환경에 센서 노드들을 설치하면 스스로 네트워크를 형성하고 사용자가 원하는 정보를 쉽게 획득할 수 있다. 그러나 무선 센서 네트워크에서 각 센서 노드들은 소형의 배터리를 사용하기 때문에 에너지를 효율적으로 관리해야 한다. 침입 탐지와 같은 응용에서는 침입자가 언제 나타날지 모르기 때문에, 에너지 효율이 높은 알고리즘으로 네트워크 수명을 연장시키는 노력이 요구된다. 본 논문에서는 침입 탐지 응용에서 데이터 전송의 신뢰성을 위해 트리 기반의 라우팅 알고리즘을 제안한다. 본 제안 방식은 데이터 집중으로 소모되는 에너지를 막기 위하여 부모와 자식 노드의 링크 설정 시 Load-balancing을 고려한 최적의 링크 비용을 계산하고, 효율적인 라우팅 테이블 관리로 센서 노드의 한정된 메모리 자원의 효율을 높였다. 또한 감시 정찰 환경에서는 침입자의 움직임을 예측할 수 없기 때문에 현실적인 군 운영 환경을 고려하여 다음의 시나리오를 설계하였고, 이에 대한 지연시간, 에너지 소모량 등의 성능을 시뮬레이션 결과를 통하여 입증하였다. 각 시나리오는 첫 번째로 침입자가 노드 설치 경로를 따라 이동하는 경우, 두 번째는 침입자가 노드 설치 경로를 가로지르는 경우, 마지막으로 침입자가 노드 설치 경로를 따라 이동하는 중에 이탈하는 경우로 구분하여 시험하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권2호
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• pp.151-164
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• 2009

센서 네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅 구현을 위한 기반 네트워크 중의 하나로 그 중요성이 점차 부각되고 있으며, 네트워크 특성상 보안 기술 또한 기반 기술과 함께 중요하게 인식되고 있다. 현재까지 진행된 센서 네트워크 보안 기술은 암호화에 의존하는 인증 구조나 키 관리 구조에 대한 연구가 주를 이루었다. 그러나 센서 노드는 쉽게 포획이 가능하고 암호화 기술을 사용하는 환경에서도 키가 외부에 노출되기 쉽다. 공격자는 이를 이용하여 합법적인 노드로 가장하여 내부에서 네트워크를 공격할 수 있다. 따라서 네트워크의 보안을 보장하기 위해서는 한정된 자원의 많은 센서로 구성된 센서 네트워크 특성에 맞는 효율적인 침입탐지 구조가 개발되어야 한다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 에너지 효율성과 침입탐지 기능의 효율성을 함께 고려하여 침입탐지 기능을 분산적이고 동적으로 변화시킬 수 있는 분산 침입탐지 구조를 제안한다. 클러스터링 알고리즘인 HEED 알고리즘을 수정 (modified HEED, mHEED라 칭함)하여 각 라운드에서 노드의 에너지 잔량과 이웃 노드 수에 따라 분산 침입탐지노드가 선택되고, 침입탐지를 위한 코드와 이전 감시 결과가 이동 에이전트를 통해 전달이 되어 연속적인 감시 기능을 수행한다. 감시된 결과는 일반 센싱 정보에 첨부되어 전달되거나 긴급한 데이터의 경우 높은 우선순위 전달을 통해 중앙 침입탐지 시스템에 전달이된다. 시뮬레이션을 통해 기존 연구인 적응적 침입탐지 구조와 성능 비교를 수행하였고, 그 결과 에너지 효율성 및 오버헤드, 탐지가능성과 그 성능 측면에서 뛰어난 성능 향상을 입증할 수 있었다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.1-8
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• 2008

The USN is important in technique, unmanned observation using wireless network camera, detection technique that use intrusion detection sensor. But these encrypted data transmission and processing technique through sensor network, method of the staff's location recognition and arrangement aren't serviced still as a integrated system in facility security industry. This paper proposed that improve facility management, the staff present recognition and system efficiency using RFID, USN and wireless camera.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제11권1호
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• pp.22-27
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• 2017

본 연구에서 광섬유 브래그 격자 센서를 이용한 보행 진동 측정에 관한 연구를 수행하였다. 보행 진동 측정 시스템의 민감도를 향상시키기 위하여 FBG Seismic sensor 부를 재설계하였다. 성인남성의 평균 걷는 주기 1.5~2.5 Hz를 설계목표인 외부가진 값으로 가정하고, FBG Seismic sensor 부의 1차 모드 고유진동수 값을 외부 가진 주파수 부근 값인 3.5 Hz를 갖도록 CATIA와 ABAQUS를 이용하여 설계하고 제작함으로써 기존의 보행 진동 측정 시스템과 대비하여 민감도를 약 15배 향상 시킬 수 있었고, 침입 감지 분야 적용에 적합함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.82-85
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• 2018

카메라를 이용하여 특정 범위에 객체 침입을 탐지하는 시스템이 많아지고 있다. 하지만 이러한 카메라를 이용한 객체 침입 탐지는 실내에 설치되어 사용되는 경우가 많고, 외부에서 사용할 경우 환경적인 요인(비, 바람 등에 날리는 물체들)에 의해 정확도가 떨어지는 경우가 많다. 또한, 센서만 사용하여 침입을 탐지하는 시스템은 센서의 감지 범위에 따라 설치할 수 있는 공간이 제약되고 일정 크기 이상의 공간에서 사용할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 침입 탐지 시스템은 레이저, 초음파, 인체감지 센서의 단점인 감지 범위를 보완할 수 있는 레이더 센서와 카메라를 이용하여 감시 영역 내의 침입을 탐지하는 시스템을 설계하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.312-318
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• 2011

향후 USN 기술은 가정, 물류, 교통, 행정, 보건, 복지 및 환경 등의 다양한 분야에 적용될 것이고, 다가올 미래 사회의 기반 인프라로 자리 잡게 될 것이다. 본 논문은 IEEE 802.15.4 기반 센서네트워크 구조를 분석하고, Zigbee 모듈을 이용한 센서 데이터를 실시간으로 감지하는 모니터링 시스템을 구현하였다. 센서 데이터를 실시간으로 모니터링하는 시스템을 구현하기 위해 리눅스 기반 개발 환경을 구축하여 센서별 컴포넌트를 설계하였다. 본 논문의 연구 결과는 조명 시스템, 침입탐지, 화재 감지, 그리고 비정상 상태의 감지 및 통보 등의 분야에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권7호
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• pp.551-562
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• 2013

모니터링 관리자가 상주해야 하는 현재 CCTV와 같은 방범시스템은 음영지역 등에서의 범죄를 인식하고 실시간으로 대응하기에 한계가 있다. 이를 보안하기 위해 주변 환경속에서 보고, 듣고, 생각하는 사람처럼 능동적인 행동이 가능한 유기체와 같은 유비쿼터스 센서 네트워크 컴퓨팅 기술을 사용한 지능형 보안감시 시스템의 필요성이 대두 되고 있다. 이에 본 논문에서는 PSD 센서와, Dual PIR 시스템을 통합하여 응용한 능동적 보안감시 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 침입자 유/무만 확인하던 기존의 실내 보안감시 시스템을 발전시켜 상황인지 기술을 융합하였으며, 주변상황 및 사용자의 의도를 시스템이 독립적으로 인지하여 상황에 따른 대응환경의 구축이 가능케 하였다. 제안된 시스템의 효율성 검증을 위하여 다양한 형태의 시뮬레이션을 수행하였다.

• 센서학회지
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• 제5권6호
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• pp.1-6
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• 1996

외부 침입자를 감지하기 위한 높은 감도의 실질적인 매설형 광섬유 센서의 제작에 관하여 논의하였으며, 광섬유로 구성된 마이켈슨 간섭계 센서를 이용하려 본 실험을 수행하였다. 외부에서 인가된 무게와 위상변화 사이의 관계는 선형적이었고, 감지 아암을 모래 표면으로부터 8 인치 아래로 매설하였을 때, 센서 출력파형의 위상이 반주기가 이동하는데 필요한 압력과 길이의 곱은 약 $1.09\;kPa{\cdot}m$이였다. 본 실험으로부터 광섬유 센서의 감도는 매설된 광섬유 위를 걸어가는 사람과 그 위를 지나가는 수레 등을 감지하기에 충분히 높은 감도를 가진다는 결론을 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.169-176
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• 2019

Wireless sensor networks are used to monitor and control areas in a variety of military and civilian areas such as battlefield surveillance, intrusion detection, disaster recovery, biological detection, and environmental monitoring. Since the sensor nodes are randomly placed in the area of interest, separation of the sensor network area may occur due to environmental obstacles or a sensor may not exist in some areas. Also, in the situation where the sensor node is placed in a non-relocatable place, some node may exhaust energy or physical hole of the sensor node may cause coverage hole. Coverage holes can affect the performance of the entire sensor network, such as reducing data reliability, changing network topologies, disconnecting data links, and degrading transmission load. It is possible to solve the problem that occurs in the coverage hole by finding a coverage hole in the sensor network and further arranging a new sensor node in the detected coverage hole. The existing coverage hole detection technique is based on the location of the sensor node, but it is inefficient to mount the GPS on the sensor node having limited resources, and performing other location information processing causes a lot of message transmission overhead. In this paper, we propose an Adjacent Matrix-based Hole Coverage Discovery(AMHCD) scheme based on connectivity of neighboring nodes. The method searches for whether the connectivity of the neighboring nodes constitutes a closed shape based on the adjacent matrix, and determines whether the node is an internal node or a boundary node. Therefore, the message overhead for the location information strokes does not occur and can be applied irrespective of the position information error.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.125-141
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• 2012

본 연구는 최근 그 중요성이 한층 높아지고 있는 침입탐지시스템(IDS, Intrusion Detection System)의 침입탐지모형을 개선하기 위한 방안으로 유전자 알고리즘에 기반한 새로운 통합모형을 제시한다. 본 연구의 제안모형은 서로 상호보완적 관계에 있는 이분류 모형인 로지스틱 회귀분석(LOGIT, Logistic Regression), 의사결정나무(DT, Decision Tree), 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network), 그리고 SVM(Support Vector Machine)의 예측결과에 적절한 가중치를 부여해 최종 예측결과를 산출하도록 하였는데, 이 때 최적 가중치의 탐색을 위한 방법으로는 유전자 알고리즘을 사용한다. 아울러, 본 연구에서는 1차적으로 오탐지율을 최소화하는 최적의 모형을 산출한 뒤, 이어 비대칭 오류비용 개념을 반영해 오탐지로 인해 발생할 수 있는 전체 비용을 최소화할 수 있는 최적 임계치를 탐색, 최종적으로 가장 비용 효율적인 침입탐지모형을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 국내 한 공공기관의 보안센서로부터 수집된 로그 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘 기반 통합모형이 인공신경망이나 SVM만으로 구성된 단일모형에 비해 학습용과 검증용 데이터셋 모두에서 더 우수한 탐지율을 보임을 확인할 수 있었다. 비대칭 오류비용을 고려한 전체 비용의 관점에서도 단일모형으로 된 비교모형에 비해 본 연구의 제안모형이 더 낮은 비용을 나타냄을 확인할 수 있었다. 이렇게 실증적으로 그 효과가 검증된 본 연구의 제안 모형은 앞으로 보다 지능화된 침입탐지시스템을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.