• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권4호
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• pp.1553-1571
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• 2018

Currently, many of schemes for smart grid data aggregation are based on a one-level gateway (GW) topology. Since the data aggregation granularity in this topology is too single, the control center (CC) is unable to obtain more fine-grained data aggregation results for better monitoring smart grid. To improve this issue, Shen et al. propose an efficient privacy-preserving cube-data aggregation scheme in which the system model consists of two-level GW. However, a risk exists in their scheme that attacker could forge the signature by using leaked signing keys. In this paper, we propose a secure and fine-grained electricity consumption aggregation scheme for smart grid, which employs the homomorphic encryption to implement privacy-preserving aggregation of users' electricity consumption in the two-level GW smart grid. In our scheme, CC can achieve a flexible electricity regulation by obtaining data aggregation results of various granularities. In addition, our scheme uses the forward-secure signature with backward-secure detection (FSBD) technique to ensure the forward-backward secrecy of the signing keys. Security analysis and experimental results demonstrate that the proposed scheme can achieve forward-backward security of user's electricity consumption signature. Compared with related schemes, our scheme is more secure and efficient.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권11호
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• pp.1071-1075
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• 2010

무선 센서 네트워크에 활용되는 센서 노드는 제한된 전력, 메모리 동의 한정된 자원을 지니기 때문에, 제한된 에너지를 효율적으로 관리하기 위한 데이터 집계 기법의 연구가 활발히 진행되어 왔다. 한편, 센서 네트워크는 무선통신을 수행하기 때문에 공격자에게 쉽게 데이터 노출될 수 있다. 따라서, 센서 네트워크에서 데이터 집계를 위한 데이터 보호 기법에 관한 연구가 필수적이다. 그러나, 기존 데이터 집계를 위한 데이터 보호 기법은 네트워크 구성 및 데이터 집계 처리 시, 다수의 연산과 데이터 전송이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 데이터 집계를 위한 힐버트 커브(hilbert curve) 기반 데이터 보호 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 트리 기반의 라우팅을 구성하여 이웃노드와의 통신을 최소화한다. 또한 seed에 기반한 힐버트 커브 기법을 통해 데이터를 암호화함으로써, 센서 노드간의 통신 시 공격자로부터 데이터를 보호할 수 있다. 마지막으로, 제안하는 기법이 메시지 전송량 및 센서노드 평균 수명 측면에서 기존 연구보다 우수함을 보인다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권1호
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• pp.37-44
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• 2003

One of the characteristics of both on-line analytical processing(OLAP) applications and decision support systems is to provide aggregated source data. The purpose of this study is to discuss on the aggregation of multi-dimensional data. In this paper, we (1) examine the SQL aggregate functions and the GROUP BY operator, (2) introduce the Data Cube and MDX, (3) present an example for the practical usage of the Data Cube and MDX using sample data.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권1호
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• pp.83-95
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• 2020

Because sensor nodes have limited resources in wireless sensor networks, data aggregation can efficiently reduce communication overhead and extend the network lifetime. Although many existing methods are particularly useful for data aggregation applications, they incur unbalanced communication cost and waste lots of sensors' energy. In this paper, we propose a privacy-preserving, energy-saving data aggregation scheme (EBPP). Our method can efficiently reduce the communication cost and provide privacy preservation to protect useful information. Meanwhile, the balanced energy of the nodes can extend the network lifetime in our scheme. Through many simulation experiments, we use several performance criteria to evaluate the method. According to the simulation and analysis results, this method can more effectively balance energy dissipation and provide privacy preservation compared to the existing schemes.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.212-213
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• 2015

Data aggregation is a fundamental problem in wireless sensor networks that has attracted great attention in recent years. On constructing a robust algorithm for minimizing data aggregation delay in wireless sensor networks, we consider limited transmission range sensors and approximate the minimum-delay data aggregation tree which can only be built in networks of unlimited transmission range sensors. The paper proposes an adaptive method that can be applied to maintain the network structure in case of a sensor node fails. The data aggregation tree built by the proposed scheme is therefore self-healing and robust. Intensive simulations are carried out and the results show that the scheme could adapt well to network topology changes compared with other approaches.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권8호
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• pp.3852-3864
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• 2016

Patients' health data is very sensitive and the access to individual's health data should be strictly restricted. However, many data consumers may need to use the aggregated health data. For example, the insurance companies needs to use this data to setup the premium level for health insurances. Therefore, privacy-preserving data aggregation solutions for health data have both theoretical importance and application potentials. In this paper, we propose a privacy-preserving health data aggregation scheme using differential privacy. In our scheme, patients' health data are aggregated by the local healthcare center before it is used by data comsumers, and this prevents individual's data from being leaked. Moreover, compared with the existing schemes in the literature, our work enjoys two additional benefits: 1) it not only resists many well known attacks in the open wireless networks, but also achieves the resilience against the human-factor-aware differential aggregation attack; 2) no trusted third party is employed in our proposed scheme, hence it achieves the robustness property and it does not suffer the single point failure problem.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권9B호
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• pp.1295-1304
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• 2010

본 논문에서는 에너지 효율적이고 신뢰성있는 데이터수집을 제공하는 고장감내형 데이터병합을 제안한다. 기존 데이터병합 기법은 패킷 손실에 대응하지 못하거나 대응 하더라도 에너지 소모가 매우 크다. 고장감내형 데이터병합은 적응적 타임아웃 데이터병합 기법에 트랙 토폴로지를 이용한 캐싱 및 재전송 기법을 적용하여 중요 이벤트에 대해 신뢰성있는 데이터수집을 제공한다. 고장감내형 데이터병합은 이벤트 가능성이 없는 평상시에는 기존의 트리 기반의 단일경로 데이터수집을 함으로써 에너지 소모를 줄인다. 하지만 이벤트 가능성이 감지되면 트랙 토폴로지를 이용한 패킷 손실 감지 및 재전송을 통해 데이터병합 결과의 정확도를 높인다. 실험 결과에서 고장감내형 데이터병합은 평균 소모 에너지 측면에서 TAG에 비해 약 8% 에너지 소모가 감소하였고, 이벤트 발생 가능성이 있을 경우 데이터 정확도 측면에서 TAG에 비해 41%정도 우수한 성능을 보였다. 그리고 평균 소모 에너지 측면에서 PERLA에 비해 약 53% 정도 에너지 소모가 감소하였으며, 이벤트 발생 가능성이 있을 경우 데이터 정확도 측면에서는 성능 저하가 거의 없었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권3호
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• pp.412-428
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• 2014

Request oriented sensor networks have stricter requirements than conventional event-driven or periodic report models. Therefore, in this paper we propose a minimum energy data aggregation (MEDA), which meets the requirements for request oriented sensor networks by exploiting a low power real-time scheduler, on-demand time synchronization, variable response frame structure, and adaptive retransmission. In addition we introduce a test bed consisting of a number of MEDA prototypes, which support near real-time bidirectional sensor networks. The experimental results also demonstrate that the MEDA guarantees deterministic aggregation time, enables minimum energy operation, and provides a reliable data aggregation service.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제36권2호
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• pp.108-117
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• 2009

데이터 병합은 무선 센서 네트워크 상에서 정보 전송시 소요되는 에너지를 줄이기 위해 잘 알려진 기법 중에 하나이다. 무선 센서 네트워크가 신뢰할 수 없고, 심지어 위험 환경에 노출되고 있으나, 기존 데이터 병합 기법은 센서 노드와 베이스 스테이션 종단간 데이터 프라이버시(데이터 기밀성 및 무결성)를 제공하지 못하는 문제점을 갖고 있다. 최근 들어 연구되고 있는 데이터 동상 암호체계 기법이 상기 위험 환경에서 종단간 프라이버시를 제공하기 위한 한 방법이 될 수 있다. 본 논문에서는 데이터 병합시 데이터 기밀성과 무결성을 보장하기 위하여 기존 동상 암호체계 기법 및 타기법 분석을 통하여 가능한 조합을 제시하고 CPU 부하 및 통신비용 측면에서 그 성능을 평가한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1175-1180
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• 2009

차세대 무선랜 표준인 IEEE 802.11n에서는 MAC 계층에서의 처리율을 향상시키기 위해서 프레임 집약 (Frame Aggregation) 기법을 제안하고 있다. IEEE 802.11n의 프레임 집약 기법은 MSDU (MAC Service Data Unit) 단위의 집약 기법 (Aggregate MSDU: A-MSDU)와 MPDU (MAC Protocol Data Unit) 단위의 집약 기법 (Aggregate MPDU: A-MPDU)의 두 가지 기법을 제안하고 있다. 본 논문에서는 A-MSDU와 A-MPDU를 결합한 2단계 프레임 집약 (Two-Level Frame Aggregation) 기법의 성능을 분석한다. 성능 분석을 위해 마르코브 체인에 기반하여 2단계 프레임 집약 기법의 처리율을 모델링한 뒤 이를 이용하여 노드의 수와 채널 상태 등에 따른 프레임 집약 기법의 처리율 변화 추이를 분석한다. 그리고 분석 결과에 기반하여 최적의 프레임 집약 기법을 설계하기 위한 방법을 제시한다.