Earticle

Until now, the interests of the research about sensor network security have been focused on the security services that provide authentication, confidentiality, integrity, and availability. However, the interest in the issue of actual identifier's exposure of sensor node is rapidly increasing. Also, the interest in the efficiency of creating encryption key that is used for the sensor network is increasing. Many schemes for providing node's anonymity in the existing Ad-Hoc network were suggested, but these schemes are not appropriate for sensor network that is energy-limited, so a scheme for providing anonymity that is suitable for sensor network's characteristics is required. Also, Sensor network maintains high limitation of resource because it performs many communications in order to create encryption keys. To solve these problems, this research suggests LA2EP Protocol. LA2EP Protocol can minimize resource and provide a new scheme for authentication and encryption that can provide anonymity of node for safe communication. To analyze the performance of the suggested protocols, a degree of anonymity that is provided by the scheme suggested by using an Entropy-based modeling was measured. As a result, when the suggested scheme was used, the degree of anonymity of sensor node was high. It showed that an important element to increase the degree of anonymity was to let the sensor's ID not known correctly. Also, as a result of calculating spaces for operation, communication, and storage while considering the characteristic of sensor network, which is limited in resource, it showed suitability for sensor network environment.

효율적이고 체계적인 퍼지제어를 위해 조작자의 제어동작을 모델링하거나 공정을 모델링하는 기법이 필요하고, 또한 퍼지 추론시에 조건부의 기여도(contribution factor)의 결정과 동작부의 제어량의 결정이 추론의 결과에 중요하다. 본 논문에서는 추론시 조건부의 기여도와 동작부의 세어량이 퍼지 엔트로피의 개념하에서 수행되는 적응 퍼지 추론시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 전방향 신경회로망의 토대위에서 구현되며 주건부의 기여도가 퍼지 엔트로피에 의하여 구해지고, 동작부의 제어량은 확장된 퍼지 엔트로피에 의하여 구해진다. 이를 위한 학습 알고리즘으로는 역전파 알고리즘을 이용하여 조건부의 파라미터의 동정을 하고 동작부 파라미터의 동정에는 국부해에 보다 강인한 유전자 알고리즘을 이용하다. 이러한 모델링 기법을 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이 첨가된 영상에 적용하여 본 결과, 영상복원시에 발생되는 여러 가지의 경우에 대한 적응성이 보다 양호하게 유지되었고, 전체영상의 20%의 데이터만으로도 객관적 화질에 있어서 기존의 추론 방법에 비해 향상을 보였다.