무선 센서 네트워크는 인간의 개입 없이 다양한 환경에서 센싱 데이터를 수집하고 분석한다. 센서 네트워크는 초기에 설치된 라우팅 프로토콜들에 따라 네트워크 수명이 변경된다. 게다가, 네트워크가 운영 중에 라우팅 경로를 변경하기 위해 센서들은 많은 에너지를 소모해야 한다. 센서 네트워크를 실제 필드에 구축하기 전에 시뮬레이션을 통해 성능 측정하는 것은 중요하다. 본 논문은 DEVS 커널 모델들을 사용하여 저전력 적응형 클러스터링 계층 프로토콜을 위한 WSN 모델을 제안한다. 제안 모델은 커널 모델인 브로드캐스트 모델과 컨트롤드 모델로 구현된다. 실험 결과, 컨트롤드 기반의 WSN 모델은 데이터 전송 부분에서는 효율적이지만, 컨트롤드 모델에서 특정 모델을 선택하기 위해 CPU 사용량이 높은 것을 확인했다.
무선 센서 네트워크는 다양한 분야에서 활용 되어지고 있다. 무선 센서 네트워크는 보안, 군사감지, 환경관리, 산업제어, 홈 자동화 등 많은 영역에 적용된다. 하지만 네트워크를 구성하는 노드의 제한된 에너지에 한계로 활용범위가 제한되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대표적 라우팅 프로토콜 중 LEACH-C를 기반으로 네트워크의 전송을 개선하여 에너지를 효율적으로 사용하는 LEACH-CCBD(Low Energy Adaptive Clustering hierarchy - Centrailized with Cluster and Basestation Distance) 알고리즘을 제안한다. LEACH-CCBD 알고리즘은 클러스터 구성시 멤버노드들의 클러스터 소속에 대하여 멤버 노드로부터 클러스터의 거리와 클러스터 노드로부터 기지국까지의 거리를 합산한 값을 비교하여 선정 우선순위를 두어 클러스터 헤드를 소속시키는 기법이다. 제안한 LEACH-CCBD는 Matlab 시뮬레이션을 이용하여 각 프로토콜에 대한 성능 결과를 확인하였다. 실험결과 에너지 효율성이 LEACH, LEACH-C 알고리즘보다 우수함을 보였다.
무선 네트워크 환경에서 센서들은 전원 공급을 위해 상시 전원이 연결되어 있는 것은 아니기 때문에 센서들에게 공급되는 에너지원인 배터리의 수명은 한정되어 있다. 따라서 네트워크 수명을 연장하는 다양한 연구들이 진행되어 왔으며, 효율적인 에너지 사용을 위해 계층기반 라우팅 프로토콜인 LEACH(: Low-energy Adaptive Clustering Hierarchy)가 등장하였다. 하지만 데이터 송신 시 전송거리의 제곱만큼의 에너지 소모가 이루어지기 때문에 융합된 데이터를 싱크 노드에 직접 전송하는 LEACH 프로토콜은 에너지 소모가 크다는 제한사항을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 제한사항을 개선하기 위해, 매 라운드마다 클러스터 헤드들이 싱크 노드와의 상대적인 거리 계산을 통해 클러스터 헤드 간 체이닝 연결되는 멀티 홉 전송으로 전송거리를 최소화할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
단 논문에서 먼저 LEACH (Low-Energy Adaptive Hierarchy)를 사용한 무선센서네트워크에서 하나의 센서 노드가 다른 두 센서노드의 클러스터 헤드를 향한 데이터 전송을 도와주는 전력 및 대역폭에 효율성있는 협력 통신 프로토콜을 제안하고, 제안한 프로토콜의 closed-form BER(Bit Error Ratio)을 유도한다. 또한 이것이 복호 후 전송 프로토콜의 일반적인 BER 임을 보이고, 제안한 시스템이 기존의 복호 후 전송 프로토콜보다 더 높은 주파수 효율을 가지면서 동일한 성능을 나타내는 것을 보인다. 많은 수학적인 결과를 통해 직접 전송일 경우 BER이 $10^{-3}$에서 11dB까지 네트워크의 전력이 절약되는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 LEACH (Low-Energy Adaptive Hierarchy)를 사용한 무선센서네트워크에서 순환 부호를 사용하여 효율적인 사용자 협력 프로토콜을 제안한다. 제안한 시스템에서는 송수신단 간에 채널 상태 정보가 필요하지 않기 때문에 순환 부호를 부호화하는 것과 복호하는 것은 단순해지고 센서 노드의 처리 복잡도가 크게 줄어들 수 있다. 모의실험 결과를 통해서 순환 부호를 적용한 센서 네트워크는 단일 홉 전송의 비트오율 $10^{-4}$에서 네트워크 수명이 10dB까지 절약되는 것을 알 수 있었다.
무선통신기술과 임베디드 기술의 발달로 무선 센서네트워크는 다양한 분야에서 활발하게 응용되고 있기는 하지만, 자원제약적 특성을 가지는 센서 노드와 네트워크 자체의 특성들로 인해 다른 네트워크에 비해 많은 보안 취약점들을 가지고 있다. 이러한 보안 문제를 해결하기위해 암호화나 인증 등의 전통적 보안 메커니즘을 활용할 수 있지만, 잠식된 노드에 의한 공격에는 전통적 보안 메커니즘만으로는 적절히 대응할 수 없다. 따라서 무선 센서네트워크의 적절한 보안환경을 위해서는 2차적 보안 메커니즘이 필요하며, 이는 침입탐지 시스템이 고려될 수 있다. 이에 본 논문에서는 무선 센서네트워크의 클러스터링 라우팅 프로토콜인 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)를 대상으로 하여 안전하고 신뢰성 있는 네트워크를 형성할 수 있도록 해 주는 명세기반의 침입탐지 기법을 제안한다.
현재, Zigbee환경에서 센서 노드는 자원 제약적인 특성 때문에 효율성을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다.[1] 계층적 구조를 가지는 클러스터링 기법은 정보의 중복 전달 방지와 네트워크 확장 용이성을 제공한다.[2] 그러나 클러스터 헤더 선출 시 오버헤드 발생하며 잘못된 클러스터 헤더 선출은 자원을 효율적으로 사용할 수 없다는 한계가 있다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링 기법에서 노드의 위치나 에너지 정보를 싱크노드에서 알고 있는 중앙 처리식을 활용하여 거리와 노드의 밀도를 기반으로 하는 클러스터 헤더의 선출기법을 제안하고자 한다.
본 연구는 부산이 최근 새롭게 구축하고 있는 해양 도시로서의 역량에 부응하여 세계적인 해양금융도시로 발전하기 위한 필요 요소가 무엇인지를 모색하고 도출된 요소들 간의 중요도를 파악하여 해양금융발전도시를 위한 정책수립 과정에 도움이 되는 시사점을 제공하는 데 목적을 두고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 선진 해양금융도시에 대한 사례연구 및 선행연구, 그리고 전문가 면담을 통해 구성된 AHP 설문을 해양산업 및 해양금융 전문가를 대상으로 조사하였고 그 결과과 분석을 통해 부산의 해양금융발전도시로의 성공요인을 도출하였다. 1계층 4개 요인과 2계층 16개 세부항목으로 설계된 구조화된 대안 항목 간의 우선순위(중요도)를 평가하기 위해 계층화분석방법인 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 활용하였으며 그 결과는 다음과 같다. 먼저 1계층 4개 요인의 경우 해양금융 발전(0.371), 비즈니스 환경(0.248), 인프라(0.206), 정부지원/기타(0.175)의 순으로 그 중요도가 분석되었다. 다음으로 2계층의 경우에는 4개 주요 성공요인에 대한 16개 하부항목의 중요도를 전체와 각 요인에 따른 하부항목 중요도를 따로 분석하였다. 먼저 16개 하부항목 전체로 분석한 결과 해양금융 관련기관 집적(0.134)이 가장 중요한 요인으로 평가되었다. 그리고 4개 요인별로 구분하여 2계층을 분석한 결과, 첫째, 해양금융 발전 요인에서는 해양금융 관련기관 집적(0.400)이, 둘째, 정부지원/기타 요인의 경우 중앙정부의 행 재정 지원(0.423)이, 셋째, 비즈니스 환경 요인에서는 조선해양산업 클러스터(0.315)가, 넷째, 인프라 요인의 2계층 중요도는 ICT&교통(0.326)이 가장 중요한 항목으로 분석되었다.
이메일 사용이 보편화됨에 따라 점차 수신되는 메일의 량이 증가하고 있다. 이러한 메일 량의 증가는 사용자로 하여금 이메일을 좀더 효율적으로 분류할 수 있는 방법을 필요하게 한다. 그러나 현재의 이메일 분류는 규칙기반, 베이시안, SVM등을 이용하여 스팸메일을 필터링 하는 이원분류가 주로 연구되고 있다. 이외에도 다원분류에 대한 연구로는 클러스터링을 이용한 방법이 있으나, 이는 단순히 유사도에 의해 메일을 그룹화 하는 수준이다. 본 논문에서는 벡터모델의 유사도를 기반으로 한 자동 카테고리 생성 방법과 동적분류체계 방법을 결합하여 새로운 이메일 자동 분류 방법을 제안했다. 본 논문에서 제안한 방법은 이메일을 자동으로 다원분류하며 대량의 메일도 효율적으로 관리할 수 있다. 또한 메일을 동적으로 재분류 할 수 있게 함으로써 정확율을 높였다.
형식개념분석기법(FCA: Formal Concept Analysis)은 대상 도메인의 데이터를 사용자의 관점과 해석을 바탕으로 개념화함으로서 필요한 정보의 추출과 접근을 제공하기 위한 기법으로서 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나, 기존의 형식개념분석기법 지원 도구들은 대부분 객체와 속성간의 관계를 나타낸 One-valued context에 대한 분석만을 중점적으로 지원하고 있고, 다종다양한 값을 갖는 데이터들로 구성된 Many-valued context에 대한 분석을 충분히 지원하지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 값을 갖는 입력 데이터를 사용자의 목적에 맞도록 해석하여 간결화하기 위한 스케일링(Scaling) 알고리즘과 입력 데이터들로부터 개념을 추출하여 계층구조화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 이와 같은 연구결과를 토대로 개념분석과 계층구조화를 위한 자동화 도구(FCA Wizard)를 개발하여, 실제 의료 분야에서의 적용사례를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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