[논문]무선 센서 네트워크 위치 검증 기법 분류

김인환

doi:10.5392/jkca.2020.20.08.359

무선 센서 네트워크 위치 검증 기법 분류
Classification of Location Verification in WSNs 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.20 no.8, 2020년, pp.359 - 367

김인환 (연세대학교 컴퓨터과학과)

초록
AI-Helper

IoT(Internet of Things)의 주요기술인 WSNs(Wireless Sensor Networks)는 위치를 기반으로 정보를 전달하거나 인증을 하는 경우가 많기에 잘못된 위치 정보는 서비스에 큰 위험이 된다. 따라서 위치 정보를 검증하는 방법은 필수적이다. 목적에 적합한 기법을 설계하기 위해서는 기존 연구들에 대한 통합적인 분석과 분류 결과가 중요하다. 본 논문은 WSN 를 대상으로 개발된 위치 검증 기법들의 특징에 대해 통합적인 분석 및 분류 결과를 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 기발표된 주요 위치 검증 기법들의 특징 분석 결과를 바탕으로 분류 기준을 설정한다. 그리고 설정한 분류 기준에 따라 기존 연구 결과를 분류하고 각각의 특징과 발전 방향을 기술한다. 본 논문의 결과는 기존의 위치 검증 기법 분석 및 분류 연구와 비교해, 보다 다양한 기준을 제시하고 있다는 점에서 신규 기법의 설계시 유용한 참고자료가 될 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

WSNs as the main technology of IoT often deliver information or authenticate based on location. Thus, verifying location information is essential. This paper aims to present the comprehensive analysis and classification of location verification techniques in WSN. For this, classification criteria are suggested based on the result of feature analysis of existing techniques. In addition, the existing techniques are classified according to the suggested criteria, and each characteristic and development direction are described. The result of this paper is expected to be a useful reference material when designing a new technique.

주제어

표/그림 (3)

그림 그림 1. Localization 과 Location verification
표 표 1. 위치 검증 기법 분류 기준 및 특징
표 표 2. 위치 검증 기법 분류 및 요약

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

위치 검증 기법은 목적에 따라 In-region과 Single-point 검증으로 구분하고, 각각에 대해 한번에 검증 가능한 수에 따라 Batch 와 One-by-one 검증으로 구분했다. 그리고 위치 계산 시스템에 수행 가능한 기본 공격과 복합 공격을 자체적으로 정의하고 기존 연구들의 방어 가능 여부를 판단해 제시했다. 하지만, 각 기법의 기반 기술에 대해서는 분석이 미흡했으며, 특성에 대해서는 추가 H/W에 대한 내용만 간단히 언급하는데 그쳤다.
위치 정보 검증 기법을 설계함에 있어 기존 연구의 분석과 분류는 매우 중요한 과제이다. 본 논문에서는 WSN 환경의 위치 검증 기법 특징에 대해 통합적인 분석 결과 및 분류 기준을 제시했다. 또한, 각 기법의 분류결과와 발전방향을 제공함으로써 신규 기법 개발의 참고자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 WSN 환경을 대상으로 한 주요 위치 검증 기법(Location Verification)들의 특징에 대해 통합된 분석과 분류 결과를 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 먼저 기발표된 위치 검증 기법의 특징을 분석한다.

가설 설정

Centralized 방식은 각 센서가 정보 수집 역할을 담당하고, 검증 역할을 수행하는 중앙 서버 혹은 특별한 센서를 사용한다[12-14]. 위치 검증 역할의 센서 혹은 서버는 신뢰할 수 있다고 가정한다. 이같은 방식은 센서의 연산 부담을 최소화하는 대신 이 부담을 서버 혹은 특별 센서로 전가한다.

제안 방법

Sastry는 DB 프로토콜을 기반으로 목표 영역 내 대상의 존재여부를 확인할 수 있는 Echo 프로토콜을 제안했다[8]. Echo 프로토콜은 암호화를 사용하지 않아 CPU와 메모리 요구사항을 낮출 수 있었고, 전파와 울트라사운드를 사용해 DB 프로토콜 대비 안전성을 확보함과 동시에 증명자에서의 프로토콜 처리시간 지연을 일정 부분 수용하도록 설계되었다. 또한, 노드 간의 시간 동기화를 필요로 하지 않아 보다 가벼워졌다.
Range-based 기법은 정확한 수치를 바탕으로 위치를 계산하므로 높은 정확성을 보장한다[8][11][14-16]. RSS, ToA(Time of Arrival), TDoA(Time Difference of Arrival), AoA(Angle of Arrival) 기술을 통해 상호 간의 거리를 계산한다. RSS 를 제외한 범위 측정 기술들은 라디오 신호의 왕복 시간 혹은 수신 각도를 측정해야 하므로 특별한 H/W 가 필요하다.
위치 검증 기법에 대해서는, 잘못된 위치 정보를 처리하는 방법을 기준으로 정보의 필터링과 검증으로 분류 기준을 제시했다. 그리고 각각의 분류 기준에 맞춰 기개발된 기법들의 특징을 소개했다. 하지만 위치 계산과 위치 검증을 모두 다루었기 때문에 위치 검증에 대한 보다 세부적인 분류는 미흡한 부분이 있었다.
VF 모델은 센서간 측정 거리와 추정 거리에 따라 작용하는 가상의 힘을 모델링한 것으로 센서의 위치를 점진적으로 정제하는데 이용된다. 또한, 위치가 틀어진 앵커의 위치를 조정하기 위해 Localization Reliability 모델을 이용한 앵커 프로모션(Anchor Promotion) 알고리즘을 제안했다. 이 기법은 분산 방식으로 동작한다는 장점이 있으나, 앵커의 의존성이 높아 앵커에 대한 위협에 취약하다.
III 장에서는 주요 위치 검증 기법의 특징에 대해 분석하고 이를 바탕으로 분류 기준을 정의한다. 또한, 제시된 분류 기준에 따라 기존의 기법들을 분류하고 발전방향을 정리한다. 마지막으로 IV 장에서는 결론을 기술한다.
분석된 특징을 바탕으로 기반 기술들을 확인하고 분류 기준을 세운다. 마지막으로 정의된 분류 기준의 특징을 정리하고 이에 따라 기존 연구 결과를 분류하고 발전방향을 기술한다. 제시된 분류 기준과 분석 결과는 새로운 위치 검증 기법 설계에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
이를 위해 먼저 기발표된 위치 검증 기법의 특징을 분석한다. 분석된 특징을 바탕으로 기반 기술들을 확인하고 분류 기준을 세운다. 마지막으로 정의된 분류 기준의 특징을 정리하고 이에 따라 기존 연구 결과를 분류하고 발전방향을 기술한다.
Distributed 방식은 각 센서가 검증 과정을 수행한다[8][10][11][15][16][26]. 센서는 검증에 필요한 정보를 수집하고, 수집된 정보를 바탕으로 수신한 위치 정보를 검증한다. 따라서 센서 각각이 복잡한 연산을 처리하는 경우가 많다.
앞서 분류한 기준에 따라 기존 연구들을 분류하고 그 특징을 정리함으로써 통합적인 분석 결과를 제공한다. [표 2]는 기존 기법들의 분류 결과와 각 기법의 발전방향에 대한 요약을 포함한다.
Jiang[3]은 안전한 위치 계산이라는 관점에서 안전한 노드 인증 기법과 위치 검증 기법에 대해 분석 및 분류했다. 위치 검증 기법에 대해서는, 잘못된 위치 정보를 처리하는 방법을 기준으로 정보의 필터링과 검증으로 분류 기준을 제시했다. 그리고 각각의 분류 기준에 맞춰 기개발된 기법들의 특징을 소개했다.
Zeng[25]은 안전한 위치 계산법과 위치 검증 기법을 분리해서 센서의 위치 정보 보안에 대해 통합적인 리뷰를 수행했다. 위치 검증 기법은 목적에 따라 In-region과 Single-point 검증으로 구분하고, 각각에 대해 한번에 검증 가능한 수에 따라 Batch 와 One-by-one 검증으로 구분했다. 그리고 위치 계산 시스템에 수행 가능한 기본 공격과 복합 공격을 자체적으로 정의하고 기존 연구들의 방어 가능 여부를 판단해 제시했다.
Wei는 이웃 노드의 관측 결과를 이용한 위치 검증 기법을 제안했다[13]. 이 기법은 각 센서가 브로드캐스트 신호를 바탕으로 주변 노드 관측 결과를 매트릭스 형태로 구성해 보내는 역할만 하고 최종 연산은 중앙 서버에서 처리하도록 설계되었다. 연산 부담을 중앙 서버로 대체함으로써 센서의 부담을 줄였으며 특별한 하드웨어나 사전 지식을 필요로 하지 않는다는 장점이 있다.
본 논문은 WSN 환경을 대상으로 한 주요 위치 검증 기법(Location Verification)들의 특징에 대해 통합된 분석과 분류 결과를 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 먼저 기발표된 위치 검증 기법의 특징을 분석한다. 분석된 특징을 바탕으로 기반 기술들을 확인하고 분류 기준을 세운다.
Nosouhi 는 블록체인 기반이며 프라이버시를 고려한 분산형 위치 검증 기법을 제안했다[22]. 제안 기법은 지리적인 위치 정보와 시간 정보를 포함한 Location Proof (LP) 생성과 검증에 블록체인 기술을 이용했다. LBS(Location Based Service)에서 공격자가 위치를 속여 바우처 같은 리워드를 획득할 수 있는 것처럼, 검증자에게도 보상(Crypto Currency)을 제공함으로써 사용자가 자발적으로 시스템에 참여할 동기를 제공했다.
Wang 은 WBAN(Wireless Body Area Network) 환경에서 BAV (Barometric Altimetry Verification)와 RSSI-based Left/Right Indication 알고리즘을 제안했다[21]. 제안 기법을 이용하면 센서 주변의 순간 기압으로 센서의 수직 위치를 측정하고, 센서가 어떤 팔다리에 설치되어 있는지 확인할 수 있어 환자의 몸에 잘못 부착된 센서를 찾을 수 있다. 응용 측면에서 새로운 시도였지만 공격자를 가정하지 않은 기본적인 위치 확인 방법이기에 여러 가지 공격에 취약하다는 문제가 있다.

대상 데이터

본 논문에서 분석한 위치 검증 기법들은 기존의 분석 및 분류 논문에서 다룬 기법들을 공통적으로 포함했으며 추가적으로 최근 논문들을 대상으로는 분야의 키워드가 일치하며 인용수가 있는 기법을 대상으로 했다. 다만, WSN을 대상으로 한 위치 검증 기법들이 많지 않은 관계로 논문의 선정에는 제약이 있었다.

이론/모형

Hwang 의 팬텀 노드(Phantom node) 탐지 기법은 노드의 위치 대신 이웃 노드 간의 거리를 이용해 생성한 로컬 맵을 위치 검증에 이용했다[11]. 이 기법은 위치 정보를 직접 사용하지 않기 때문에 공격자가 검증 기법을 통과하는 가짜 위치를 계산하기 어려우며, 공격자가 정직한 노드보다 많은 상황에서도 대부분의 공격자들을 걸러낼 수 있다.
또한, Miao는 센서간 거리를 바탕으로 한 평판 기반의 분산 위치 검증 기법을 개발했다[16]. 이 기법은 RSS(Received Signal Strength), 삼변측량(Trilateration) 기술을 이용한다. 센서 움직임을 탐지할 수 있다는 장점이 있으나, 역시 고정된 앵커를 필요로 한다.

성능/효과

이 기법은 위치 정보를 직접 사용하지 않기 때문에 공격자가 검증 기법을 통과하는 가짜 위치를 계산하기 어려우며, 공격자가 정직한 노드보다 많은 상황에서도 대부분의 공격자들을 걸러낼 수 있다. 다만, 검증을 위해서는 모든 노드가 주변 노드와의 거리를 계산해서 보내야 하므로 통신 부하가 있으며, 협력 공격자 모델에 대해서는 안전성이 확인되지 않았다.

후속연구

[표 2]에서 제시한 분류 결과는 각 시나리오 별 조합 가능한 기술들의 확인을 도움으로써, 신규 기법 설계 시 참고자료로서의 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, [표 2]에 포함되지 않은 기법에 대해서는 그 기법의 특징을 바탕으로 기준을 적용함으로써 신규 기법 설계의 가능성을 확인할 수도 있을 것으로 기대된다.
[표 2]에서 제시한 분류 결과는 각 시나리오 별 조합 가능한 기술들의 확인을 도움으로써, 신규 기법 설계 시 참고자료로서의 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, [표 2]에 포함되지 않은 기법에 대해서는 그 기법의 특징을 바탕으로 기준을 적용함으로써 신규 기법 설계의 가능성을 확인할 수도 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 WSN 환경의 위치 검증 기법 특징에 대해 통합적인 분석 결과 및 분류 기준을 제시했다. 또한, 각 기법의 분류결과와 발전방향을 제공함으로써 신규 기법 개발의 참고자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다. 다만, 본 연구에서는 프라이버시 특성은 고려하지 않았다.
마지막으로 정의된 분류 기준의 특징을 정리하고 이에 따라 기존 연구 결과를 분류하고 발전방향을 기술한다. 제시된 분류 기준과 분석 결과는 새로운 위치 검증 기법 설계에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
다만, 본 연구에서는 프라이버시 특성은 고려하지 않았다. 콘텐츠 서비스에서 중요한 부분을 차지할 프라이버시에 대한 분석이 추가되면 보다 유용할 것으로 예상된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	WSN은 어떻게 사용되는가?	수집된 데이터는 일반적으로 무선통신을 이용해 주변 노드와 협력하여 싱크 노드(Sink node)라 불리는 센서로 전달된다. WSN은 사람이 접근하기 어려운 환경에 배치되어 물건, 환경, 사람 등에 대한 상태 모니터링이나 추적을 위한 어플리케이션에 사용된다[1]. 이러한 어플리케이션은 보통 지리 기반 라우팅[2]이나 위치 기반 인증[39] 등을 바탕으로 구현된다.
	WSN는 무엇이며 어떤 능력을 갖추고 있는가?	WSN(Wireless Sensor Networks)은 수많은 센서들로 구성된 네트워크이다. 센서들은 온도나 움직임 감지, 데이터 처리, 무선 통신과 같은 능력을 갖고 있다. 이같은 능력을 활용해 타겟 환경에서 발생하는 데이터를 수집할 수 있다.
	WSN에서 수집된 데이터는 어디로 전달되는가?	이같은 능력을 활용해 타겟 환경에서 발생하는 데이터를 수집할 수 있다. 수집된 데이터는 일반적으로 무선통신을 이용해 주변 노드와 협력하여 싱크 노드(Sink node)라 불리는 센서로 전달된다. WSN은 사람이 접근하기 어려운 환경에 배치되어 물건, 환경, 사람 등에 대한 상태 모니터링이나 추적을 위한 어플리케이션에 사용된다[1].

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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