KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권11호
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pp.5223-5242
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2017
In the last decade, the 2.4 GHz band of IEEE 802.11 WLANs has become heavily congested due to the explosive increase in demand of Wi-Fi connectivity. With the current deployment of enterprise WLANs, channel switching mechanism continues to exhibit inefficiencies because it cannot adapt to real-time channel condition and the inability to support seamless channel switching. Software Defined Networking (SDN) as an emerging architecture is promising to introduce flexibility and programmability for wireless network management. Leveraging SDN to existing enterprise WLANs, channel switching method can be improved significantly. This paper presents a software-defined enterprise WLAN framework with a load aware automatic channel switching solution, which utilizes AP load and channel interference factor (CIF) to provide seamless channel switching. Two automatic channel switching algorithms named Single Switch (SS) and Double Switch (DS) are proposed to improve the overall user experience and the experience of users with highest traffic load respectively. Experiment results demonstrate that our solution can efficiently improve user experience in terms of jitter, transmission delay and network throughout when compared to the conventional channel switching mechanism.
최근, 차량용 블랙박스의 활용도가 높아짐에 따라서 그에 대한 연구 및 개발이 활발해 지고 있다. 하지만 현재 사용되고 있는 블랙박스들은 영상과 소리만의 정보만을 저장하고 있어 정확한 사고 경위를 확인하는데 한계가 있고, 차량 내부에 장착된 블랙박스가 소실될 경우 정보의 확인이 불가능하다. 본 논문에서는 영상과 소리뿐만이 아니라 GPS를 사용하여 현재위치, 이동경로, 속도 등의 정보를 추가로 저장하여 사고분석에 효율성 및 정확성을 높이고, 무선랜을 이용 외부 저장매체로 전송이 가능한 스마트형 블랙박스를 구현 하였다.
무선랜은 경제성, 유연성, 설치의 용이성, 스마트 기기의 보급으로 인해 사용과 AP(Access Point)구축의 단순화로 사무실, 매장, 학교에서 쉽게 접할 수 있다. 무선랜은 공기를 전송매체로 사용하기 때문에 전파가 도달하는 영역에서는 보안 위협에 항상 노출이 되며 불법 AP 설치, 정책위반 AP, 패킷 모니터링, AP 불법 접속, 외부 AP 및 서비스 접속, 무선네트워크 공유, MAC 주소 도용 등 새로운 보안 위협을 지닌다. 본 논문에서는 시그니처 기반의 Snort를 사용하여 무선 침입 탐지 시스템 개발 방법을 제안한다. 공개된 해킹 툴을 사용하여 모의 해킹을 실시하고, Snort가 해킹 툴에 의한 공격을 탐지하는지 실험을 통하여 논문의 적합성을 검증한다.
현재 스마트폰과 같은 무선 환경 기기의 일상화는 IEEE802.11 그룹의 무선 네트워크 사용 환경을 한층 더 확장시키고 있으며, Wi-Fi와 같은 사용자 중심의 상용화 무선 네트워크 요구가 급증하면서 이의 효과적인 활용과 사용자 중심의 끊김없는 핸드오버는 가장 중요한 논점 중에 하나이다. 그리고 현재 이슈화되고 있는 SDN은 데이터센터 내에서 OpenFlow 스위치 간의 비용 및 복잡도를 줄이는 각 플로우 라우팅을 제공한다. 이는 관리자에게 직관적인 제어를 제공하면서 사용자에게는 지연시간을 줄여주는 이점을 제공하고 있다. 본 논문에서는 SDN이 지원하는 네트워크 서비스 재구성 능력을 밀집된 무선네트워크 환경에 적용하여 끊김없는 핸드오버 매커니즘을 연구하고 성능을 검증한다.
기존 이동성 관리 기법들은 IP 기반의 코어 네트워크와 다양한 접근 네트워크를 수용하는 차세대 네트워크에서 활용하기에는 부족한 점이 많다. 현재 ETRI에서는 차세대 네트워크에서의 이동성 관리에 관한 ITU-T 요구사항을 만족시키는 AIMS (Access Independent Mobility Service) 시스템을 개발 중에 있다. AIMS 시스템은 차세대 네트워크에서 이종망간의 이동성 관리에 우수한 성능을 지닌다. 한편, 최근에 많이 활용되는 사용자 단말은 여러 개의 통신 인터페이스를 지니고 있어서 Wi-Fi와 3G와 같은 서로 다른 여러 네트워크에 동시에 접속할 수 있다. 본 논문에서는 AIMS 시스템에서 이동성 지원을 받는 단말들이 여러 네트워크에 동시에 접속할 경우 접속 네트워크 기술 간에 선택적으로 데이터 플로우를 이동시킬 수 있는 플로우 이동성(flow mobility) 기법을 설계하고 NS-3 시뮬레이션 구현을 통하여 제안 기법을 검증한 결과를 제시한다. 또한, 시뮬레이션 수행 결과를 통하여 제안 기법이 다양한 접근 네트워크를 지닌 이동 네트워크에서 네트워크의 지원을 보다 효율적으로 활용하게 함을 입증한다.
근래의 위치 측위 방법으로 GPS(Global Positioning System) 위성정보를 활용하는 전파항법 방식을 많이 사용하고 있다. GPS 활용범위가 넓어지고 다양한 측위 정보를 기반으로 하는 분야가 생기면서 보다 높은 정확도를 얻기 위한 새로운 방법들이 요구되고 있다. 자율주행차의 경우 IMU(Inertial Measurement Unit)를 사용한 항법 시스템인 INS(Inertial Navigation System)와 차량 내부 센서를 이용한 DR(Dead Reckoning) 알고리즘을 사용하여 GPS의 정확도 저하나 음영지역에서의 위치 측정방법으로 사용하고 있다. 그러나 이러한 측위 방법은 대형화되는 빌딩 지역, 터널, 지하 주차장 등 다양한 음영지역과 시간이 지남에 따라 오차가 계속 증가하는 누적 기반 위치추정 방법의 한계로 인해 많은 문제 요소가 있다. 본 논문은 GPS 음영지역에서 차량의 위치 측위를 위해, 대중적 무선 통신인 WLAN을 이용한 Fingerprint 기법을 4개의 Anchor 형태로 AP(Access Point)와 지향성 안테나를 위치하여 넓은 지하 주차공간에서 효율적인 측위 방법을 제시하고 시간이 지남에 따라 주차된 차량이 이동하는 환경에서도 변화가 없는 위치 측위 결과를 입증하였다.
최근 스마트기기가 널리 보급되면서 무선망이 가능한 AP(Access Point)의 사용 또한 증가하였다. AP를 사용하여 무선망에 접속할 때, 적절한 보안이 제공되지 않는다면, 로그 AP(Rogue AP)에 의해 다양한 보안 문제가 발생될 수 있다. 이 연구에서는 로그 AP의 유형 중 하나인 이블 트윈(Evil Twin)에 대한 위협에 대해서 살펴본다. 최근 대부분의 이블 트윈을 탐지하기 위한 연구에서는 RTT(Round Trip Time)와 같이 인가된 AP와 이블 트윈 사이에서 측정될 수 있는 시간 차이를 이용하는 방법이 주로 이용되고 있다. 그러나 이와 같이 이블 트윈을 탐지하는 방법은 채널이 혼잡한 상태일 때 탐지율이 떨어지는 단점이 있다. 이러한 이유에서 이 연구에서는 이블 트윈을 탐지하는 기준으로 RTT와 함께 추가로 PIAT(Packet Inter-Arrival Time)을 측정한다. 또한 측정된 값을 SVM(Support Vector Machine)의 학습 요소로 사용함으로써, 이블 트윈 분류를 위한 비선형적 기준을 정한다. 결과적으로 채널이 혼잡한 상황에서도 최대 96.5% 최소 89.75%의 높은 확률로 이블 트윈을 성공적으로 탐지하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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