• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권1호
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• pp.10-15
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• 2002

이논문은 nckdnjs 하리퍼큐브에서 O(m+n-1) 이내에서 크기 m인 메세지를 브로드캐스트 하는 파 이프라인 브로드캐스트(pipelined broadcast)를 제안한다. 이것은 도달가능집합(reachable set)으로 부터 유도된 복제 나무(replication tree)를 이용한다. 이 브로드캐스트방식은 O(m[n/log(n+1)])의 수행시간을 갖는 Ho-Kao 의 알고리즘에 비해 성능이 크게 개선된 결과이다. 브로드개스트 통신은 메시지 복제 기능을 갖는 all-port 휨홀 라우터를 이용한다. 이 논문은 알고리즘 기술 및 실제 구현시 이전 방식들과의 성능비 교도 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권2호
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• pp.65-74
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• 2002

병렬 처리 시스템의 상호연결 네트워크로써 스타 그래프 구조간 그간 널리 사용되어 왔던 하이퍼규브에 비해 지름 및 차수 등의 특성에 우수한 성능을 보임으로 인해 최근 많은 연구자들의 관심을 받고 있다. 스타 그래프 네트워크에서 여러가지 통신문제들이 연구되어 지고 있는데 그러한 통신 문제 중 에 가장 기본이 될수있는 문제 중의 하나가 브로드캐스팅이다. 본 논문에서는 윕홀라우팅을 지원하는 스타 그래프 네트워크 시스템에서의 브로드캐스팅 문제를 다룬다. 윔홀라우팅을 사용하는 네트워크에서는 전송 노드간의 거리보다 전송 시 링크 충돌을 최소화하는 것이 전체 통신 시간을 줄이는 중요한 요소가 되는 데 본 논문에서는 스타 그래프 네트워크에서의 해밀 토니안 경로를 이용하여 링크 충돌이 없이 n 차원 스타 네트워크$([long_n n!]+1)$ 통신스텝이 전체 브로드캐스팅이 완료되는 알고리즘을 제시한다. 이는 이론 절 하한값 $([long_n n!]+1)$ 에 근접한 결과로 기존의 n-1 통신 스텝이 걸리는 알고리즘 보다 향상된 결과이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권11호
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• pp.4644-4661
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• 2015

Wireless sensor networks are often organized in the form of clusters leading to the new framework of WSN called cluster or hierarchical WSN where each cluster head is responsible for its own cluster and its members. These hierarchical WSN are prone to various routing layer attacks such as Black hole, Gray hole, Sybil, Wormhole, Flooding etc. These routing layer attacks try to spoof, falsify or drop the packets during the packet routing process. They may even flood the network with unwanted data packets. If one cluster head is captured and made malicious, the entire cluster member nodes beneath the cluster get affected. On the other hand if the cluster member nodes are malicious, due to the broadcast wireless communication between all the source nodes it can disrupt the entire cluster functions. Thereby a scheme which can detect both the malicious cluster member and cluster head is the current need. Abnormal energy consumption of nodes is used to identify the malicious activity. To serve this purpose a learning based energy prediction algorithm is proposed. Thus a two level energy prediction based intrusion detection scheme to detect the malicious cluster head and cluster member is proposed and simulations were carried out using NS2-Mannasim framework. Simulation results achieved good detection ratio and less false positive.