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차량 애드혹 네트워크에서 오동작 유형 분류를 위한 효과적인 임베딩 방법
http://doi.org/10.5626/JOK.2024.51.11.970
차량들 간의 데이터를 송수신 할 수 있도록 하는 네트워크 기술인 VANET에는 차량, 인프라, 보행자 사이의 통신을 기반으로 차량 외부 정보와 내부 정보를 교환 할 수 있는 통신 기술인 V2X가 있다. 그러나 네트워크에서 결함 및 공격 정보를 포함한 데이터를 방송함으로 인해 치명적인 문제를 일으킬 수 있어 MBD(Misbehavior Detection) 시스템은 VANET에서 필수적인 기술이다. 최근에는 기계학습을 활용한 MBD 연구가 활발하지만, VANET에서의 오동작 유형들의 패턴이 정상 유형과 유사하여, 이를 일괄적으로 학습하여 완벽하게 분류하는 것에는 한계가 존재한다. 기존 연구에서 공격과 결함에 따른 분류 체계를 계층적으로 정의하여 오동작을 분류하는 방식을 제안하고 있다. 본 연구에서는 정확도가 높은 오동작 분류 모델 제안을 위해 계층적 분류 체계를 구축하기 위한 임베딩 표현 방법을 제안한다. 오동작 유형 분류를 사전 학습한 LSTM 모델을 통해 다변량 시계열 데이터에 대한 임베딩 벡터를 추출하여 오동작 유형의 핵심데이터를 압축하고, 계층적 군집화를 사용하여 다양한 공격 유형을 큰 그룹으로 나누는 방식을 제안하였다.
An Efficient and Adaptable Hybrid Multi-channel Multi-hop MAC Protocol in VANETs
VanDung Nguyen, Eui-Nam Huh, Choong Seon Hong
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.10.981
차량과 관련된 애드혹 네트워크(VANETs)은 교통사고를 줄이고 안전을 향상시키는 등 운송효율을 개선하기 위해 설계되어졌다. 또한 VANETs은 차량 간의 또는 차량과 인프라 간의 정보를 연결하고 교환하기 위해 만들어졌다. VANETs의 경우, 효율적인 브로드캐스트 서비스를 제공하는 매체 접근 제어(MAC) 프로토콜은 차량과 공급자 간의 무선 매체를 효율적이고 공평하게 공유하도록 설계했다. 최근 하이브리드 MAC 프로토콜은 QoS를 향상시키고 충돌율을 줄이기 위해 TDMA 및 CSMA 기반 메커니즘을 단일 메커니즘으로 결합하도록 설계되었다. 본 논문에서 우리는 EAHMAC 프로토콜이라 불리는 효율적이고 적응 가능한 하이브리드 멀티 채널 멀티 홉 MAC 프로토콜을 제안한다. EAHMAC 프로토콜은 차량이 두 개의 홉 이웃의 정보를 기반의 유연한 방식으로 타임 슬롯을 점유하고 브로드 캐스트 패킷 역시 점유할 수 있게 한다. 시뮬레이션 결과는 우리의 제안이 기존 프로토콜보다 액세스 충돌 비율, 패킷 전달비율 및 서비스 채널 처리량 부분에서 우월한 결과를 보여주었다.
