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기존 연구에서 에너지 소비의 효율성을 향상하기 위해 제시된 무선 센서 네트워크의 라우팅 기법은 다양하게 존재하지만 라우팅을 위해서는 자신의 위치 정보와 1 홉(hop) 거리에 인접한 주변 노드들의 위치 정보를 유지해야 한다. 그리고 BS 노드로 데이터를 전송하기 위하여 여러 노드를 경유하여 목적지까지 전송하는 다중 홉(Multi-hop) 전송 방식을 사용한다. 이러한 기법은 네트워크의 전체적인 에너지 소모와 센서 노드의 전력 소모를 발생시켜 효율적인 에너지 관리에 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 센서 노드의 전파 범위와 RSSI를 이용하여 소스 노드와 거리 ±α를 만족하는 BS 노드의 위치 기반 1-홉 라우팅 기법을 제안한다.

Routing technique of wireless sensor network that is presented to improve effectiveness of consumption in energy at the previous study is existing in various ways, however for routing, its own location data and nodes' location data close to with 1-hop distance should be kept. And it uses multi-hop transmission method that transmits data to BS node via several nodes. This technique makes electronic consumption of sensor node and entire network's energy consumption so that it makes effective energy management problem. Therefore, this paper suggests location based 1-hop routing technique of BS node that satisfies distance ±α with source node using RSSI and radio wave range of sensor node.

As the DV-Hop algorithm in wireless sensing does not perform well in terms of accuracy, a DV-Hop sensor node location algorithm based on the Steffensen iteration method is presented in this paper. First, the wireless sensor nodes are located roughly through the DV-Hop algorithm; then, the location result is checked and corrected with the Steffensen iteration method, to realize accurate location. The simulation experiment shows that the node location accuracy is improved significantly by using the algorithm presented in this paper, which is more widely applicable.

In order to reduce localization error of the sensor node, a novel node localization algorithm (DVHop-Steff) is proposed in this paper based on DV-Hop algorithm and Steffensen iterative method. Firstly, DV-Hop algorithm is used to obtain location position of wireless sensor nodes; and then Steffensen iterative method is used to correct the locate results of DV-Hop algorithm and achieve higher localization precision, finally, the performance of the proposed algorithm is tested by simulation analysis. The results show that the localization precision of the proposed algorithm has been improved significantly and has more wide application scope.

For traditional RSS location method has higher requirements of environmental factors, the workload in the design and calibration and operation phase is great and efficiency is lower, so it put forward a kind of wireless sensor network localization algorithm based on online calibration modeling of RSS anchor node. First of all, to filter the anchor nodes with weak signal and large uncertainty by using the standard deviation threshold method, and make on-line modeling on the relationship between the distance of anchor node and the unknown node and received signal strength. Secondly, using the cycle calibration way for real-time correction of the on-line model, then locate the unknown node by using the weighted average method, thus establish adaptive mechanism of the environmental factors to realize the real-time accurate positioning of the node. Finally, through simulation to indicate this method can effectively locate the unknown nodes in wireless sensor network and its precision meets the requirements, algorithm is simple and easy to implement with practical application value.

We consider the ATM switching node location problem (ANLP). In this problem, there are two kinds of facilities, hub facilities and remote facilities, with different capacities and installation costs. We are given a set of customers with each demand requirements, a set of candidate installation sites of facilities, and connection costs between facilities. We need to determine the locations to place facilities, the number of facilities for each selected location, the set of customers who are connected to each installed hub via installed remote facilities with minimum cost, while satisfying demand requirements of each customer. We formulate this problem as a general integer programming problem and solve it to optimality. In this paper, we present a preprocessing procedure to tighten the formulation and develop a branch-and-price algorithm. In the algorithm, we consider the integer knapsack problem as the column generation problem. Computational experiments show that the algorithm gives optimal solutions in a reasonable time.

In this paper, we propose a new algorithm to improve the accuracy of the Wi-Fi access point (AP) positioning technique. The proposed algorithm based on evaluating the trustworthiness of the signal strength quality of each measurement node is superior to other existing AP positioning algorithms, such as the centroid, weighted centroid, multilateration, and radio distance ratio methods, owing to advantages such as reduction of distance errors during positioning, reduction of complexity, and ease of implementation. To validate the performance of the proposed algorithm, we conducted experiments in a complex indoor environment with multiple walls and obstacles, multiple office rooms, corridors, and lobby, and measured the corresponding AP signal strength value at several specific points based on their coordinates. Using the proposed algorithm, we can obtain more accurate positioning results of the APs for use in research or industrial applications, such as finding rogue APs, creating radio maps, or estimating the radio frequency propagation properties in an area.

HMIPv6 (Hierarchical Mobile IPv6)는 MAP (Mobility Anchor Point)을 이용하여 이동노드를 효율적으로 관리하는 방안을 제시하였다. MAP 에 걸리는 부하는 HMIPv6 로 구성된 네트워크에 진입한 이동노드가 어느 MAP 을 선정하느냐에 따라 달라진다. MAP 을 선정하는 방법으로 이동노드의 이동속도나 MAP 과 이동노드의 거리를 고려하여 선택하는 방법 등이 연구되었다. 하지만 이들은 각각 이동속도 측정을 위한 추가적인 비용이 발생하거나 특정 MAP 에 몰리는 현상을 효과적으로 해결하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문은 HMIPv6 로 구성된 네트워크에서 네트워크 관리지역의 중앙부분을 지나는 이동노드가 바깥부분을 지나는 이동노드보다 해당 네트워크에 오래 머무른다는 사실에 착안하여 지역정보 기반의 MAP 선정기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우선 네트워크 관리지역 내에 분포된 MAP 들을 지역정보에 기반하여 계층적으로 구성한다. 그 다음, 중앙부분을 지나는 이동노드에게 보다 넓은 지역을 담당하는 높은 레벨의 MAP 을 선정하고 바깥부분을 지나는 이동노드에게 보다 좁은 지역을 담당하는 낮은 레벨의 MAP 을 선정한다. 이로써 전체적으로 발생하는 바인딩 업데이트 비용을 줄이고 MAP 의 로드밸런싱 효과를 얻는다.

HMIPv6 (Hierarchical Mobile IPv6)는 MAP (Mobility Anchor Point)을 이용하여 이동노드를 효율적으로 관리하는 방안을 제시하였다. MAP 에 걸리는 부하는 HMIPv6 로 구성된 네트워크에 진입한 이동노드가 어느 MAP 을 선정하느냐에 따라 달라진다. MAP 을 선정하는 방법으로 이동노드의 이동속도나 MAP 과 이동노드의 거리를 고려하여 선택하는 방법 등이 연구되었다. 하지만 이들은 각각 이동속도 측정을 위한 추가적인 비용이 발생하거나 특정 MAP 에 몰리는 현상을 효과적으로 해결하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문은 HMIPv6 로 구성된 네트워크에서 네트워크 관리지역의 중앙부분을 지나는 이동노드가 바깥부분을 지나는 이동노드보다 해당 네트워크에 오래 머무른다는 사실에 착안하여 지역정보 기반의 MAP 선정기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우선 네트워크 관리지역 내에 분포된 MAP 들을 지역정보에 기반하여 계층적으로 구성한다. 그 다음, 중앙부분을 지나는 이동노드에게 보다 넓은 지역을 담당하는 높은 레벨의 MAP 을 선정하고 바깥부분을 지나는 이동노드에게 보다 좁은 지역을 담당하는 낮은 레벨의 MAP 을 선정한다. 이로써 전체적으로 발생하는 바인딩 업데이트 비용을 줄이고 MAP 의 로드밸런싱 효과를 얻는다.

Purpose: When performing a laparoscopic assisted gastrectomy, a function-preserving gastrectomy is performed depending on the location of the primary gastric cancer. This study examined the incidence of lymph node metastasis by the lymph node station number by tumor location to determine the optimal extent of the lymph node dissection. Materials and Methods: The subjects consisted of 1,510 patients diagnosed with gastric cancer who underwent a gastrectomy between 1996 and 2005. The patients were divided into three groups: upper, middle and lower third, depending on the location of the primary tumor. The lymph node metastasis patterns were analyzed in the total and early gastric cancer patients. Results: In all patients, lymph node station numbers 1, 2, 3, 7, 10 and 11 metastases were dominant in the cancer originating in the upper third, whereas station numbers 4, 5, 6 and 8 were dominant in the lower third. In early gastric cancer patients, the station number of lymph nodes with a metastasis did not show a significant difference in stage pT1a disease. On the other hand, a metastasis in lymph node station number 6 was dominant in stage pT1b disease that originated in the lower third of the stomach. Conclusions: When performing a laparoscopic-assisted gastrectomy for early gastric cancer, a limited lymphadenectomy is considered adequate during a function-preserving gastrectomy in mucosal (T1a) cancer. On the other hand, for submucosal (T1b) cancer, a number 6 node dissection should be performed when performing a pylorus preserving gastrectomy.

Purpose: When performing a laparoscopic assisted gastrectomy, a function-preserving gastrectomy is performed depending on the location of the primary gastric cancer. This study examined the incidence of lymph node metastasis by the lymph node station number by tumor location to determine the optimal extent of the lymph node dissection. Materials and Methods: The subjects consisted of 1,510 patients diagnosed with gastric cancer who underwent a gastrectomy between 1996 and 2005. The patients were divided into three groups: upper, middle and lower third, depending on the location of the primary tumor. The lymph node metastasis patterns were analyzed in the total and early gastric cancer patients. Results: In all patients, lymph node station numbers 1, 2, 3, 7, 10 and 11 metastases were dominant in the cancer originating in the upper third, whereas station numbers 4, 5, 6 and 8 were dominant in the lower third. In early gastric cancer patients, the station number of lymph nodes with a metastasis did not show a significant difference in stage pT1a disease. On the other hand, a metastasis in lymph node station number 6 was dominant in stage pT1b disease that originated in the lower third of the stomach. Conclusions: When performing a laparoscopic-assisted gastrectomy for early gastric cancer, a limited lymphadenectomy is considered adequate during a function-preserving gastrectomy in mucosal (T1a) cancer. On the other hand, for submucosal (T1b) cancer, a number 6 node dissection should be performed when performing a pylorus preserving gastrectomy.

Because a sensor node must operate on a tiny battery, the goal to eliminate energy inefficiencies leads the current researchers excavating for new techniques to advocate. As sensor networks edge closer towards wide spread deployment, security issues become a central concern. So far much research has focused on making sensor networks feasible and useful, and has not concentrated much on security issues especially computationally inexpensive techniques. In this paper we introduce a simple scheme relying on one-way hash-functions that greatly enhances location privacy by changing traceable identifiers on every read getting by with only a single, unreliable message exchange. Thereby the scheme is safe from many threats like eavesdropping, message interception, spoofing, and replay attacks.

Background: Activation of the c-Met pathway is involved in cancer progression and the prognosis. We aimed to identify any association of c-Met protein expression with a number of clinicopathologic variables including infection of human papillomavirus and Epstein-Barr virus (EBV) in head and neck carcinomas (HNCa). Methods: Eighty-two cases were enrolled in this study. Expression of c-Met and p16 was investigated immunohistochemically. EBV was detected by in situ hybridization andamplification of the c-Met gene by fluorescence in situ hybridization. Results: The c-Met protein was expressed in 41.5% (34/82), and gene amplification was found in 1.4% (1/71). High expression of c-Met was associated with the primary location of the tumor; the hypopharynx showed the highest expression, followed by the oral cavity, larynx, and nasal cavity. Squamous cell carcinoma expressed c-Met more frequently than undifferentiated carcinoma. Also, p16 immunoreactivity or EBV infection was associated with the tumor location and well-differentiated histologic type, but were not linked to c-Met expression. The patients with positive c-Met expression showed frequent lymph node metastasis. Conclusions: Activation of the c-Met pathway might be involved in a subset of HNCa. Cases showing positive c-Met expression should be carefully monitored because of the high probability of lymph node metastasis.

WSN(Wireless Sensor Network)의 기술 요소 중의 하나는 센서노드의 위치에 관한 정보를 추적하고 관리하는 것으로 GPS, 초음파, RSSI 등을 이용하는 방법이 대표적이다. 본고에서는 RSSI에 기반의 무선 센서 노드 위치 측정 방법의 정확도를 향상시키기 위하여 사하기 위하여 무선센서노드의 위치를 판정하기 위하여 전파수신강도(RSSI)의 측정값의 정확도를 향상하기 위하여 을 회귀분석을 이용하는 방법에 대해 고찰하였다. 또한 Friis 공식을 이용 송신기와 수신기 사이에서의 전파의 경로 손실과 한 위치 측정하는 기존의 방식과 RSSI 값에 기반하여 회귀분석을 이용한 위치 측정 방식을 비교 분석한 결과 회귀분석을 이용한 방식이 RSSI를 이용하여 거리를 측정하는 측면에서 좀 더 향상된 정확도를 나타내었다.

One of the key technical elements of wireless sensor network (WSN) is location management of sensor nodes. Typical node location management methods use GPS, ultrasonic sensors or RSSI. In this paper we propose a new location management method which adopts regression analysis of RSSI measurement to improve the accuracy of sensor node position estimation. We also evaluated the performance of proposed method by comparing the experimental results with existing scheme. According to the results, our proposed method showed better accuracy than existing location management scheme using RSSI and Firis' equation.

Many of the recent performance evaluation of clustering schemes in wireless sensor networks considered one sink node operation and fixed sink node location without mentioning about any network application requirements. However, application environments have variable requirements about their networks. In addition, network performance is sufficiently influenced by different sink node location scenarios in multi-hop based network. We also know that sink location can influence to the sensor network performance evaluation because of changed multipath of sensor nodes and changed overload spots in multipath based wireless sensor network environment. Thus, the performance evaluation results are hard to trust because sensor network is easily changed their network connection through their routing algorithms. Therefore, we suggest that these schemes need to evaluate with different sink node location scenarios to show fair evaluation result. Under the results of that, network performance evaluation results are acknowledged by researchers. In this paper, we measured several clustering scheme's performance variations in accordance with various types of sink node location scenarios. As a result, in the case of the clustering scheme that did not consider various types of sink location scenarios, fair evaluation cannot be expected.

이동 애드 혹(Ad Hoc)네트워크는 노드의 참여와 이탈이 자유롭고 토폴로지의 변화가 잦기 때문에 일반 고정 유선네트워크에 비해 보안적으로 훨씬 더 많은 잠재적인 위험을 지니고 있다. 그 중 주변 노드들의 신뢰도에 대한 보장이 이루어지지 않기 때문에 멀티 홉 방식의 라우팅을 할 경우, 악의적인 중간 노드에 의해 정상적인 통신과 서비스를 방해하는 라우팅 과정에서의 공격이 일어날 수 있다. 특히 협력노드를 이용한 웜홀 공격은 단일노드에 의한 공격보다 탐지가 어렵고 그 피해도 더욱 크다. 이러한 웜홀 공격에 대응하기 위하여 본 논문에서는 네트워크에 참여한 노드들의 위치정보를 이용한 CA(central authority)에서의 경로 분석을 통해 웜홀을 탐지하는 기법을 제안하였다.

수천 개의 센서 노드들 간의 공동 작업을 기반으로 한 무선 센서 네트워크는 대규모 서식지 모니터링, 침입 탐지, 자동화된 실시간 위치 평가, 홈 어플리케이션, 과학적인 탐사 등 수많은 응용에 대한 새로운 플랫폼을 제공하고 있다. 본 논문은 수천 개의 센서노드들이 센서 필드에 전개되어 있는 경우에 센서 노드의 상태를 효율적으로 관리하기 위해 센서 노드의 위치를 탐지하기 위한 방법에 관하여 기술하였다. 기본적으로 PEGASIS 라우팅 알고리즘을 이용하여 노드들 간의 상대 거리 정보를 수집하여 센서 노드의 위치 정보를 탐지하였다.

유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Networks: USNs)환경은 주변 공간의 상황을 인식할 수 있고, 인식한 상황을 바탕으로 적절한 시기에 필요한 정보를 올바른 사용자나 사용자 장치에게 제공해주는 지능적인 환경을 제공한다. 이러한 환경에서 사용자의 위치정보는 매우 중요한 요소로 부각되고 있으며, 위치정보 측정을 위해 GPS(Global Positioning System)같은 위치 측정 시스템들이 개발되고 있다. 하지만, 사용자의 위치정보를 측정하는 것은 다른 한편으로 사용자의 프라이버시를 침해 할 수도 있는 심각한 보안상의 문제점을 야기시킬 수 있다. 본 논문에서는 CBS(Covert Base Station)을 이용하여 베이스스테이션만이 노드의 위치를 파악할 수 있도록 하여, 노드 및 노드 주변의 다른 어떤 노드에게도 위치가 노출되지 않도록 하기 위한 기법을 제시한다.

본 연구는 RSSI의 거리측정 방법이 외부 환경에 의해 쉽게 영향을 받아 위치 오차가 크다는 결점을 도출하였고 이 3차원 배치 환경에서 RSSI의 거리측정 노드에서 측정한 거리값을 최적화하는 문제에 대해 향상된 CA-PSO 알고리즘을 개선한 CA-PSO-BP 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 3차원 무선센서네트워크(WSN) 공간에서 인식할 수 없는 노드를 설정할 수 있도록 하였다. 또한, CA-PSO를 BP 신경망에 응용하므로, 학습을 통해 BP 네트워크의 학습시간 단축과 알고리즘의 수렴 속도를 제고 할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 알고리즘을 통해 네트워크의 위치의 정밀도를 현저(15%)하게 높일 수 있다는 것을 증명하였고 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.

This study leads to the shortcoming that the RSSI distance measurement method is easily affected by the external environment and the position error is large, leading to the problem of optimizing the distance values measured by the RSSI distance measurement nodes in this three-dimensional configuration environment. We proposed the CA-PSO-BP algorithm, which is an improved version of the CA-PSO algorithm. The proposed algorithm allows setting unknown nodes in WSN 3D space. In addition, since CA-PSO was applied to the BP neural network, it was possible to shorten the learning time of the BP network and improve the convergence speed of the algorithm through learning. Through the algorithm proposed in this study, it was proved that the precision of the network location can be increased significantly (15%), and significant results were obtained.

이미 많은 시간동기화 기반의 트랙킹 기술들이 제시되었지만 시간동기화 유지의 문제점 등으로 실환경에 맞는 새로운 방법이 필요하다. 따라서 본 논문의 목적은 건물이나 집 안에서와 같이 수${\sim}$수십 m 사이의 공간 안에 움직이는 센서 노드의 위치를 시간동기화가 필요 없는 RSSI 방법과 삼각함수법을 이용하여 추적하는 방법을 제시하는 것이다.