• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.121-129
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• 2011

센서 네트워크에서 에너지 소비를 최소화하는 것은 가장 중요한 이슈 중 하나이다. 클러스터링 방법 중 LEACH 프로토콜은 에너지를 효율적으로 관리하기 위해 다수의 클러스터 영역을 분할하는 계층적 방법으로 동작된다. 그러나 LEACH 프로토콜은 매 라운드마다 새로운 클러스터를 구성하기 때문에 클러스터를 구성 할 때마다 소비되는 에너지는 전체 네트워크 수명을 단축시키는 요인으로 작용한다. 따라서 이 논문에서는 센서네트워크 환경에서 초기 라운드에 클러스터를 형성하고 클러스터헤더 후보노드를 선정하여 에너지 낭비를 해결하였다. 제안 모델은 초기 라운드에는 기존 LEACH보다 26% 에너지 소모가 증가한다. 그러나 라운드가 지속될수록 제안 방법은 최대 35%까지 전체 에너지소비가 감소됨을 네트워크 시뮬레이션 툴(NS-2)를 이용해 증명하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권10호
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• pp.50-64
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• 2013

클러스터 구조를 가진 센서 네트워크에서 클러스터 헤드는 그 멤버들로부터 데이터를 모아서 모아진 데이터를 싱크에 보내는 역할을 수행하기에, 오염된 노드들이 클러스터 헤드 선출에 개입하여 선출결과를 조작하거나 변경하지 못하도록 막아야 한다. 오염된 노드들로부터 클러스터 헤드 선출 과정을 보호하기 위해서는 선출과정의 비예측성, 비조작성, 그리고 일치성을 보존해야 한다. 하지만, 기존의 클러스터 헤드 선출 방법들은 지능화된 오염노드들이 상호 협력을 통해 위의 속성들을 교묘하게 손상시키는 것을 막지 못한다. 본 논문에서는 이러한 지능화된 오염노드들을 식별하고 제거함으로써 클러스터 헤드 선출과정을 보호하는 방법을 제안한다. 클러스터 헤드 선출 라운드 마다 각 멤버는 다른 멤버들의 행위에 따라 그들에게 직접적인 신뢰값을 부여한다. 각 멤버는 자신이 부여한 직접신뢰값과 다른 멤버들에 의해 부여된 간접신뢰값을 묶어서 멤버들의 실제 신뢰값들을 추출한다. 이후에 각 멤버는 추출된 다른 멤버들의 실제 신뢰값을 평가하고 낮은 신뢰값을 가진 멤버들은 클러스터 헤드 후보자에서 제거한다. 이를 통해 제안방법은 다른 경쟁방법에 비해 클러스터 헤드 선출 결과의 비조작성과 일치성을 크게 향상 시킨다. 또한, 제안방법은 메시지 손실이 발생하는 환경에서도 다른 방법들에 비해 높은 비조작성과 일치성을 제공한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.119-122
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• 2016

특징 검출 기법은 원하는 신호에 대한 부분적인 정보가 수신단에 알려진 상황에서 정확도 높은 검출이 가능한 기법으로 알려져 있다. 이러한 방식의 검출 기법은 잡음이 강한 환경을 위해 제안되었다. 사이클로스테이셔너리 검출은 인지 무선 시스템에서 스펙트럼 검출 기법의 하나의 예이다. 그러나 이 기법은 원하는 신호에 대한 많은 양의 정보와 처리 시간을 요구한다. 반면, 에너지 검출 기반의 스펙트럼 검출은 단순한 기법으로 널리 알려져 있다. 그러나 에너지 검출은 잡음의 영향을 많이 받으며 이로 인한 검출 오류가 많이 발생하게 된다. 본 논문에서는 에너지와 사이클로스테이셔너리 기반의 기법을 결합하여 검출의 정확도를 높이는 한편 계산량과 처리 시간을 감소시키는 기법을 제안한다. 2단계의 문턱값을 이용하여 사이클로스테이셔너리 기법의 복잡도와 처리시간을 단축하여 시스템의 전송 효율을 증가시킨다. 시뮬레이션 결과 에너지 기반 사이클로스테이셔너리 검출 기법은 신호 검출에 소요되는 시간을 상당히 감소시키는 반면 시스템의 성능을 향상시킴을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1427-1438
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• 2013

5단계 파이프라인으로 구성된 기밀성과 무결성이 우수하고 실시간처리가 가능한 128비트 출력 스트림 암호를 개발했다. 개발한 스트림 암호는 ASR 277비트와 SHACAL-2를 통해 128비트 스트림을 만들고 이를 CFB모드 적용한 후 표백처리 과정을 통하여 최종적인 128비트 암호문을 만드는 스트림 암호 알고리즘이다. 스트림 암호의 하드웨어는 Verilog HDL을 사용하여 Modelsim 6.5d를 활용하여 기능을 검증하였고, 성능은 Quartus II 12.0을 활용하여 분석했고, Worst Case에서 Max Frequency는 33.34MHz(4.27Gbps)의 빠른 성능을 보여주었다. 이는 무선 인터넷과 센서 네트워크 및 DRM 환경의 속도를 충분히 만족함을 보여준다. 기밀성과 무결성이 우수한 스트림 암호 알고리즘 개발에 본 논문은 매우 유용한 아이디어를 제공하고 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.151-155
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• 2017

무선 기반 네트워크와 인터넷 기술의 급속한 발전과 더불어, 주변의 모든 사물들이 인터넷으로 연결되어지는 초 연결 사회로 발전해 가고 있으며, 최근 사물인터넷에 기반한 스마트 응용 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 사물인터넷은 사람, 사물, 공간, 데이터 등이 유무선 네트워크로 연결되어, 정보의 생성, 수집, 공유 및 활용을 할 수 있는 초 연결망을 구축하는 것으로 여기에 다양한 센서들과 클라우드 기술을 이용하여 실시간 상황정보를 수집 저장하여 스스로 판단하고 결정할 수 있는 지능을 부여하여 서비스화 하는 스마트 응용 개발이 주류를 이루고 있다. 본 연구에서는 이러한 시대적 조류에 맞춰 사물인터넷을 기반으로 하는 모바일 컴퓨팅 환경에서 센서와 클라우드 등 첨단 ICT 기술을 이용하여 특정 상황정보의 실시간 탐지와 인식을 바탕으로 현재 상황에 맞는 정확한 판단과 결정을 내릴 수 있는 지능을 기반으로 실시간 제어와 통제 및 처리를 할 수 있는 스마트 응용을 설계하고자 한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.153-158
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• 2008

SDR(Software Defined Radio)은 서로 다른 무선 전달 프로토콜간의 유동적 연동을 제공할 수 있는 솔루션이다. u-health 서비스 네트워크와 같은 여러가지 전달 프로토콜을 지원하는 센서노드들로 구성될 수 있는 다종 유비쿼터스 네트워크 환경에서, 특정 노드의 전달 프로토콜을 지원하는 AP(Access Point)로의 트래픽 집중이나, 특정 노드의 전달 프로토콜을 지원하는 AP에서의 장애 발생 또는 미설치로 인한 전달불능 등이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 SDR 기능을 가진 노드와 혼잡 제어 기능을 가진 AP를 포함하는 다종 유비쿼터스 네트워크에서의 전달성능을 분석하기 위한 모델링 및 시뮬레이션에 대한 연구결과를 제시한다. 본 연구에서는 전달 프로토콜들의 구체적인 동작과정보다는 다종 전달 프로토콜로 구성된 네트워크에서의 유동적 연동성의 제공에 따른 전체 네트워크의 전달성능의 변화특성(dynamics)을 분석하기 위하여 DEVS(Discrete Event Systems Specification)방법론을 활용하였으며, DEVS형식론에 근거한 모델링과 DEVSim++시뮬레이션환경을 통한 분석결과를 제시하였다.

• 융합정보논문지
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• 제10권7호
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• pp.33-40
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• 2020

본 논문은 기존 강화학습 기반 수중통신 예약방식에서 성능 저하 요인 중 하나인 긴 학습 시간을 단축시킴으로써 에너지 소모를 감소시킬 수 있는 향상된 채널 접속 기법을 제안한다. 수중 무선 네트워크에서 노드 간 거리를 추정하여 이를 바탕으로 기존 강화 학습 기반 채널 접속 방법의 학습 범위의 최대, 최소치를 결정한다. 이는 기존 강화학습의 학습 범위를 줄일 수 있다. 수중 무선 네트워크 환경의 특성에 따른 거리 추정값의 오차를 고려하여 NAV 학습 범위를 고려하며, 이를 적용하기 위해 인위적으로 간섭의 크기를 변경시켜가며 학습 진행률에 대한 성능 테스트를 진행하였다. 실험 결과 기존 방법 대비 제안된 AQ-NAV 방안의 경우, 20-40회 학습에서도 360개의 학습 배열 중 평균 340-350개 이상의 학습 배열이 학습이 진행되었고 50회 이상 학습에서는 모든 학습 배열에 대하여 학습이 진행되었다. 반면, 기존 연구의 경우 학습이 120회 이상 진행되어도 360개의 배열 중 300-320개의 배열에 대한 학습이 진행되었다. 실험에서는 기존 대비 적은 횟수의 시도로 학습이 가능함을 보여준다. AQ-NAV가 수중 무선 네트워크에 적용될 경우 에너지 소비 절감을 통해 기존의 방안의 문제점을 완화하고 네트워크 성능 향상을 이룰 것으로 예상된다.