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에너지 효율적인 데이타 기반 센서 네트워크 라우팅 프로토콜
박노성(Noseong Park),김대영(Daeyoung Kim) 한국정보과학회 2005 정보과학회논문지 : 정보통신 Vol.32 No.2
센서 네트워크에서는 베이스 노드와 다수의 센서 노드들간의 데이타 중심 (Data-centric) 기반의 통신 모델을 사용한다는 특징을 활용하여, 오버헤드를 최소화 하면서 최저 전력 라우팅 경로를 찾고, 또한 전체 네트워크의 수명을 최대화 시킬 수 있는 PAD (Power Aware Data-centric routing protocol)를 제안한다. PAD는 최저전력 라우팅 경로와는 상관없는 통신 링크를 제거한 최저전력특징그래프 (Minimum Energy Property Graph)를 찾은 후, 오버헤드를 최소화 하고 slow convergence와 라우팅 경로의 루프 문제를 해결한 Distributed Data-centric Bellman-Ford Algorithm을 사용하여 라우팅 경로를 결정한다. 특히 PAD가 제안한 최저전력특징그래프를 찾는 알고리듬은 기존의 방식에 비해서 훨씬 빠르며, 간단하여 구현이 용이하면서도 가장 적은 수의 에지를 가지는 그래프를 구한다. 이는 기존의 방식이 사용하던 path-loss 모델만을 이용한 기하학적 계산과 복잡한 알고리듬을 path-loss 모델로부터 독립시켜 전력소모를 예측할 수 있는 어떠한 방법이든지 사용 가능하게 하고 또한 최단거리 알고리듬을 사용한 결과이다. PAD는 모든 과정을 분산된 방식으로 수행하며, 또한 최소의 오버헤드만을 가지므로, 다양한 센서 네트워크 응용에서 사용할 수 있을 것으로 기대한다. We propose the PAD (Power Aware Data-centric Routing Protocol), which finds minimum energy routes and prolongs network life-time, for the data-centric sensor networks. Firstly, the PAD discovers the minimum energy property graph by removing redundant communication links. The proposed algorithm to find the minimum energy property graph is faster, simpler and easier to implement than existing algorithms. Secondly, the PAD runs the DDBF (Distributed Data-centric Bellman-Ford Algorithm) to determine routing paths between a base node and all sensor nodes. The DDBF solves the drawbacks of the distributed bellman-ford algorithm, i.e. slow convergence and a possible cyclic routing path. Since the PAD is a fully distributed algorithm with low overhead, it can be used in various kinds of resource limited sensor network applications.
김태리(Taeri Kim),홍지원(Jiwon Hong),박노성(Noseong Park),김상욱(Sang-Wook Kim) 한국정보과학회 2020 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.26 No.3
피싱을 통한 사이버 범죄가 늘어나고 있다. 피싱이 초래하는 피해를 방지하기 위해 콘텐츠 기반, URL 문자열 기반 등 많은 피싱 URL 관련 연구들이 진행되어 왔다. 콘텐츠 기반 방법은 웹 페이지 콘텐츠를 다운로드하고 분석하는 방법으로, 보안상 위험이 따르는 단점이 존재한다. URL 문자열 기반 방법은 URL 문자열 패턴을 분석하고 이를 피싱 URL 탐지에 사용한다. 본 논문에서는 기존 연구로부터 확인된 피싱 URL의 경향에서 착안하여, URL 문자열을 그래프로 구축하고 Random Walk with Restart, Belief Propagation과 같은 그래프 추론 알고리즘과 DeepWalk, Node2vec과 같은 그래프 임베딩 기법을 통해 URL의 피싱 여부를 예측한다. 우리의 그래프 기반 피싱 URL 탐지 방법과 분류 알고리즘을 활용한 기존 피싱 URL 탐지 방법을 비교한 결과, 그래프 기반 방법이 모든 정확도 척도에서 더 높은 성능을 보였다. Cyber crime through phishing is on the rise. To prevent the damage caused by phishing attacks, many studies to detect phishing URLs such as content-based and string-based have been conducted. A content-based method is a method of downloading and analyzing web page content, which poses a security risk. The string-based method analyzes URL string patterns and uses them for phishing URL detection. In this paper, we construct a graph with URL strings based on the phishing URL trends identified from previous studies. And, we detect phishing URLs through the graph-based inference algorithms such as Random Walk with Restart, Belief Propagation, and graph embedding methods such as DeepWalk, Node2vec. As a result of comparing our graph-based phishing URL detection method with the conventional phishing URL detection methods, our method shows better prediction performance in all accuracy measures.