무선 메쉬 네트워크에서의 노드 인증을 위한 보안 기법 연구

윤창표,유황빈 한국사이버테러정보전학회 2011 사이버테러정보전 컨퍼런스 및 학술대회 Vol.2011 No.7

무선 메쉬 네트워크에서 유전 알고리즘을 이용한 라우팅 메트릭 기법

윤창표,유황빈,신효영 한국융합보안학회 2011 융합보안 논문지 Vol.11 No.1

무선 메쉬 네트워크 기술은 유선과 유사한 전송속도를 갖는 무선망을 구축하는 기술을 의미하며, 유선 네트워크와 비교하여 보다 효율적인 망 구축의 편의성 및 유연성을 제공한다. 이러한 무선 메쉬 네트워크는 라우터 노드의 이동성이 적고 에너지 영향에도 제약이 적게 따른다는 특징을 갖고 있다. 그러나 다양한 종류의 네트워크로 구성되는 특징으로 인해서 다중 경로의 설정 및 선택 시에 발생할 수 있는 시스템 오버헤드 등 고려되어야 하는 사항들이 많다. 그러므로 이러한 네트워크 특성에 맞는 경로 설정 기술이 반영되는 네트워크의 설계 및 최적화에 주목할 필요가 있다. 본 논문에서는 다중 경로 설정 시 발생 할 수 있는 문제에 효과적으로 대응하기 위해 라우터 노드의 트래픽 상황에 따른 데이터 손실률과 대역폭 및 링크의 홉수를 평가 요소로 활용하여 유전 알고리즘을 통한 동적 경로 설정에 대한 해결 방법으로 무선 메쉬 네트워크의 라우팅 메트릭 기법을 제안한다. Wireless mesh network technology with transmission speeds similar to wired and wireless technology means to build, compared with wired networks, building a more efficient network to provide convenience and flexibility. The wireless mesh network router nodes in the energy impact of the mobility is less constrained and has fewer features entail. However, the characteristics of various kinds due to network configuration settings and the choice of multiple paths that can occur when the system overhead and there are many details that must be considered. Therefore, according to the characteristics of these network routing technology that is reflected in the design and optimization of the network is worth noting. In this paper, a multi-path setting can be raised in order to respond effectively to the problem of the router node data loss and bandwidth according to traffic conditions and links to elements of the hop count evaluation by using a genetic algorithm as a workaround for dynamic routing the routing metric for wireless mesh network scheme is proposed.

유전 알고리즘을 이용한 무선 메쉬 네트워크에서의 라우팅 프로토콜 설계

윤창표,유황빈,Yoon, Chang-Pyo,Ryou, Hwang-Bin 한국정보처리학회 2011 정보처리학회논문지 C : 정보통신,정보보안 Vol.18 No.3

무선 메쉬 네트워크 기술은 유선과 비슷한 전송속도를 갖는 무선 네트워크망을 구축하는 기술을 의미하며, 기존 유선 네트워크와 비교해서 네트워크 구축에 보다 향상된 유연성을 제공한다. 또한 노드의 이동성이 적고 에너지 영향에도 제약이 적게 따른다는 특징을 갖고 있다. 그러나 다중 경로 설정 및 선택 시에 발생할 수 있는 시스템 오버헤드와 같은 고려되어야 하는 사항들이 많아지게 된다. 따라서 이러한 네트워크 특성과 경로 설정 기술이 반영될 수 있는 네트워크의 설계 및 최적화에 주목하게 된다. 본 논문에서는 다중 경로 설정에 효과적으로 대응하기 위해 유전 알고리즘의 적합성 평가 함수에 링크의 성능과 로드를 고려한 노드의 트래픽 상황과 데이터 손실률 그리고 대역폭 및 링크의 홉수를 이용한 노드의 서비스 평가 값을 적용함으로써 무선 메쉬 네트워크 라우팅의 경로 설정에 대한 해결 방법을 제안한다. Wireless Mesh Network technology refers to the technology which establishes wireless network whose transmission speed is similar to that of the wire system, and provides more enhanced flexibility in the building of network, compared to the existing wired network. In addition, it has the feature of less mobility and less restriction from the energy effect. However, there follow many considerations such as system overhead in the case of setting or the selection of multi-path. Accordingly, the focus is on the design and optimization of network which can reflect this network feature and the technology to establish path. This paper suggests the methods on the programming of path in Wireless Mesh Network routing by applying the evaluation value of node service, making use of the loss rate of data, the hop count of bandwidth and link and the traffic status of node, considering the performance of link and load in the fitness evaluation function, in order to respond to the programming of multi-path effectively.

실내 위치 기반 서비스 제공을 위한 효율적인 실내 위치 측위 시스템

윤창표,황치곤,Yoon, Chang-Pyo,Hwang, Chi-Gon 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.6

최근 인터넷을 기반으로 사물을 연결하여 사람과 사물 간의 정보 소통을 가능하게 하는 지능형 서비스로서 사물 인터넷 서비스(IoT)에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 스마트 기기의 발전과 더불어 실내 위치 기반 서비스에 대한 수요는 급격히 증가하고 있다. 실내 위치 정보 측정을 위해 BLE(Bluetooth Low Energy) 기술의 iBeacon이 제공하는 RSSI 신호를 이용하여 비콘과 단말의 거리 정보를 연산하여 단말의 위치를 측위하게 된다. 그러나 RSSI 신호를 이용 한다는 점에서 신호 간섭과 날씨 등의 영향으로 인해 실내 위치 정보를 얻기가 어렵다는 문 점을 갖는다. 본 논문에서는 iBeacon의 신호 정보로 부터 신뢰성 높은 거리 정보를 얻기 위한 연산을 수행하여 신뢰할 수 있는 실내 위치 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. Recently, There is increasing interest in the IoT(Internet of Thing) as intelligent information service that enables communication between people and things based on internet. In particular the demand for indoor location-based services with the development of smart devices is rapidly increasing. Using the RSSI signal that is provide to the BLE(Bluetooth Low Energy) for Indoor location information measurement calculates distance information between beacon and mobile terminal. However, simply using the RSSI signal to the distance measurement has a difficult to get the indoor location information due to the influence of the signal interference and the weather. In this paper, by performing an operation for obtaining a reliable distance information from the signal information of iBeacon we propose a system for providing reliable indoor location.

Wi-Fi 핑거프린트 기반 실내 이동 경로 데이터 생성 방법

윤창표(Chang-Pyo Yoon),황치곤(Chi-Gon Hwang) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.1

최근, 실내 위치 기반 서비스에서 정확한 서비스를 위해 Wi-Fi 핑거프린트 기반의 딥러닝 기술을 이용한 연구가 이루어지고 있다. 딥러닝 모델 중에서 과거의 정보를 기억할 수 있는 RNN 모델은 실내측위에서 연속된 움직임을 기억할 수 있어 측위 오차를 줄일 수 있다. 이때 학습 데이터로서 연속적인 순차 데이터를 필요로 한다. 그러나 일반적으로 Wi-Fi 핑거프린트 데이터의 경우 특정 위치에 대한 신호들만으로 관리되기 때문에 RNN 모델의 학습데이터로 사용이 부적절하다. 본 논문은 RNN 모델의 순차적인 입력 데이터의 생성을 위해 클러스터링을 통한 영역 데이터로 확장된 Wi-Fi 핑거프린트 데이터 기반 이동 경로의 예측을 통한 경로 생성 방법에 대해 제안한다. Recently, researches using deep learning technology based on Wi-Fi fingerprints have been conducted for accurate services in indoor location-based services. Among the deep learning models, an RNN model that can store information from the past can store continuous movements in indoor positioning, thereby reducing positioning errors. At this time, continuous sequential data is required as training data. However, since Wi-Fi fingerprint data is generally managed only with signals for a specific location, it is inappropriate to use it as training data for an RNN model. This paper proposes a path generation method through prediction of a moving path based on Wi-Fi fingerprint data extended to region data through clustering to generate sequential input data of the RNN model.

Wi-Fi 핑거프린트 기반 신호 영역 구분을 위한 클러스터링 방법

윤창표(Chang-Pyo Yoon),윤대열(Yun Dai Yeol),황치곤(Chi-Gon Hwang) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.1

최근, 실내 위치 기반 서비스를 보다 정확하게 제공하기 위해서 Wi-Fi 핑거프린트와 딥러닝을 이용한 기술이 연구되고 있다. 딥러닝 모델 중에서 과거의 정보를 기억할 수 있는 RNN 모델은 실내측위에서 연속된 움직임을 기억할 수 있어 측위 오차를 줄일 수 있다. 실내 측위에서 RNN 모델을 사용하는 경우 수집된 학습 데이터가 연속적인 순차 데이터이어야 한다. 그러나 특정 위치 정보를 판단하기 위해 수집된 Wi-Fi 핑거프린트 데이터는 특정 위치에 대한 RSSI만 기록되었기 때문에 RNN 모델의 학습데이터로 사용이 불가능하다. 본 논문은 Wi-Fi 핑거프린트 데이터를 기반으로 RNN 모델의 순차적인 입력 데이터의 생성을 위한 영역 클러스터링 방법에 대해 제안한다. Recently, in order to more accurately provide indoor location-based services, technologies using Wi-Fi fingerprints and deep learning are being studied. Among the deep learning models, an RNN model that can store information from the past can store continuous movements in indoor positioning, thereby reducing positioning errors. When using an RNN model for indoor positioning, the collected training data must be continuous sequential data. However, the Wi-Fi fingerprint data collected to determine specific location information cannot be used as training data for an RNN model because only RSSI for a specific location is recorded. This paper proposes a region clustering technique for sequential input data generation of RNN models based on Wi-Fi fingerprint data.

RTSP 스트리밍 서버를 이용한 CDN 시스템 연구

윤창표(Chang-Pyo Yoon),황치곤(Chi-Gon Hwang),김대진(Dae-Jin Kim) 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.24 No.2

무선 메쉬 네트워크에서의 동적 라우팅 기법

윤창표(Chang-pyo Yoon),차현종(Hyun-jong Cha),유황빈(Hwang-bin Ryou) 한국통신학회 2011 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2011 No.6

위치 영역 클러스터링을 통한 이동 경로 생성 기법

윤창표(Chang-Pyo Yoon),황치곤(Chi-Gon Hwang) 한국정보통신학회 2022 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.26 No.1

GAN을 이용한 실내 위치 데이터 구성 기법

윤창표(Chang-Pyo Yoon),황치곤(Chi-Gon Hwang) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.2

최근 실내 환경에서 정확한 위치 기반 서비스의 제공을 위해 Wi-Fi 핑거프린트와 딥러닝을 이용한 기술이 연구되고 있다. 이때 학습 데이터의 구성은 매우 중요하며 학습에 필요한 충분한 데이터의 수집은 필수적이다. 그러나 측위가 필요한 영역 내에서 무선 신호 데이터의 수집을 위한 특정 지점의 수는 무한하며 이러한 데이터를 모두 수집하는 것은 불가능하다. 따라서 부족한 학습 데이터를 보충할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 부족하게 수집된 위치 데이터를 기반으로 학습에 필요한 충분한 수의 위치 데이터의 구성 방법을 제안한다. Recently, technologies using Wi-Fi fingerprints and deep learning are being studied to provide accurate location-based services in an indoor environment. At this time, the composition of learning data is very important, and it is essential to collect sufficient data necessary for learning. However, the number of specific points for the collection of radio signal data within the area requiring positioning is infinite, and it is impossible to collect all of these data. Therefore, there is a need for a way to make up for insufficient learning data. This study proposes a method of constructing a sufficient number of location data necessary for learning based on insufficiently collected location data.