인프라구조 기반의 이동 애드혹 네트워크를 위한 기존의 프로토콜들은 이동성 관리와 라우팅 프로토콜을 분리하여 설계되었을 뿐만 아니라 플러딩을 사용하기 때문에 높은 제어 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문에서는 트리기반의 이동성관리 방식을 사용하며 이 과정에서 부수적으로 구축되는 토폴로지 정보를 활용하는 단순하고 효율적인 라우팅 프로토콜을 제시한다. 제안하는 라우팅 프로토콜은 패킷 전송 과정에서 트리를 구성하는 중요 링크에 대한 파손을 발견하는 경우에 토폴로지 정보를 신속히 갱신한다. 이러한 방식으로 이동성 관리와 라우팅 프로토콜은 서로 협력한다. 또한 IG 주위에 트래픽 혼잡을 줄이기 위하여 점진적 경로탐색 방식을 사용하였으며, 제어메시지 전송 신뢰성을 높이고 링크 유효성을 신속히 판단할 수 있도록 유니케스트 기반의 브로드케스트 방식을 사용하였다. 그리고 플러딩을 배제하고 제어메시지 전송의 최적화를 통하여 오버헤드를 크게 줄임으로써 노드의 수가 증가하고 이동성이 높은 경우에도 안정적으로 작동할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션을 통해서 제안하는 프로토콜이 Hybrid 이동성 관리 방식을 사용하는 AODV에 비하여 우수한 성능과 확장성을 갖는다는 것을 입증하였다.
집적회로, 무선 통신, 그리고 마이크로 컴퓨팅 등의 기술 발전에 힘입어, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 실현하고 차세대 IT 산업을 이끌 새로운 기술로서 센서 네트워크 기술이 점차 주목 받고 있으며 많은 연구가 활발히 수행되고 있다. 향후 센서 네트워크는 이를 구성하는 각각의 센서 노드들, 그리고 더 나아가 센서 네트워크 자체도 지속적으로 생성되거나 소멸되면서 기존의 네트워크와 상호 통신하고 주위환경에 맞추어 변화하며 동적으로 진화해 나갈 전망이다. 따라서 서로 다른 주소 체계를 사용하고 있는 센서 네트워크와 기존 네트워크간의 상호 연동이 요구된다. 본 논문은 센서 네트워크와 인터넷과의 상호 통신을 위한 주소 연동 방안을 제안한다. 제안된 연동 방안은 응용 계층 게이트웨이 기법과 IP 오버레이 네트워크 기법을 갖추면서 Zigbee 기반 센서 네트워크의 주소 체계와 인터넷의 주소체계인 IP 기반 인터넷 주소 체계가 서로 통신할 수 있도록 주소를 배정시켜주는 방안이며, 실험을 통해 제안된 연동 방안을 검증한다.
본 논문에서는 모션인식을 활용한 Human UI/UX를 위한 IoT 기반 스마트헬스 서비스를 제안한다. 현재까지 M2M기반의 u-healthcare에서 적용되는 센서 네트워크에서는 TCP/IP 프로토콜이 아닌 non-IP프로토콜을 이용하고 있다. 그러나 서비스의 이용 확대와 IoT 기반의 센서 네트워크 관리를 용이하게 하기 위해서는 다수의 센서들의 인터넷 연결이 반드시 요구된다. 따라서 센서들에 의하여 측정된 자료들을 인터넷과 통신하는 것은 물론 이동이 가능해야 하기 때문에 네트워크 이동성을 고려한 IoT 기반 스마트헬스 서비스를 설계하였다. 또한 IoT 기반 스마트헬스 서비스는 기존의 헬스케어 플랫폼과는 다르게 바이오 정보뿐만이 아니라 동작감지를 위한 스마트 헬스 서비스를 개발하였다. u-healthcare에서 사용되는 WBAN 통신은 일반적으로 많은 네트워크화된 장치 및 게이트웨이로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 WBAN 센서 노드간의 이동성을 지원하는 기술을 이용함으로써 무선 환경에서도 동적 변화에 쉽게 대응할 수 있고, 사용자의 동작감지를 통해 체계적인 관리가 이루어진다.
센서네트워크는 스마트홈, 스마트 팩토리 등 다양한 분야에서 센서 데이터 기반으로 활용되고 있다. 이러한 센서네트워크는 그 활용 분야에 따라 시스템 아키텍처, 요구사항, 설계 등이 달라지게 된다. 현재 해양 환경은 지상 환경에 비해 접근하기가 굉장히 어렵고 높은 파고, 안개, 염분 등의 열악한 조건을 가지고 있어 센서네트워크의 응용분야가 굉장히 적은 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 연근해 가두리 양식장 모니터링을 위한 센서네트워크 시스템의 요구사항 분석과 아키텍처를 제안하고 이를 기반으로 연근해 가두리 양식장 모니터링을 위한 시스템을 설계한다. 또한 본 논문에서 설계한 시스템에 대해 실제 개발을 통해 운용하면서 얻은 결과를 제시한다. 본 연구를 기반으로 개발한 시스템은 연근해 가두리 양식을 위해 수집한 수중 데이터를 중심으로 양식에 필요한 각종 연관성 분석을 통해 가두리 양식에 적합한 수중 환경조건을 도출하고, 모니터링 및 관리할 수 있는 기능을 제공한다.
애드 혹 네트워크(MANET: Mobile Ad hoc NETworks)는 기본적인 내부구조(infrastructure) 없이 노드들만으로 네트워크 망을 구성한다. 경로 탐색 정책으로 리액티브(reactive) 방식과 프로액티브(proactive) 방식이 있는데, 전통적으로 리액티브 방식의 성능이 더 좋은 것으로 평가된다. 그리고 두가지 방식의 장점을 취합한 하이브리드(hybrid) 방식의 클러스터 토폴로지(cluster topology) 도입에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그 중, HCR(Hybrid Cluster Routing)이 제안되었는데, 이는 프로액티브 방식에 보다 중심을 둔 기법이다. HCR 은 리액티브 방식 경로 탐색 방법인 플라딩(flooding)의 탐색 지역을 한정된 범위로 제한할 수 있으나, 프로액티브 방식의 전체 네트워크 구성 정보 유지에 따른 막대한 오버헤드를 발생한다. 본 논문에서는 이러한 오버헤드를 줄이기 위해, 클러스터 내부 경로 탐색 기법인 MICF(Maginot path based Intra Cluster Flooding)를 제안한다. MICF 는 HCR 을 개선한 FSRS(First Search and Reverse Setting) 기반의 기법으로서, 클러스터 내부의 마지노 패스(maginot path)를 기준으로 경로 탐색 지역을 제한한다. MICF 는 게이트웨이(gateway) 간 최단 거리가 항상 클러스터 헤드(cluster head)를 중점으로 원의 내각 지역에 존재함을 바탕으로 하며, 최단 경로의 보장과 플라딩 지역 제한을 동시에 만족한다. 실험 결과, MICF 는 FSRS 기반의 기존 클러스터 내부 플라딩 방식보다 총 에너지의 7.79%만큼 더 에너지를 보존하였다. 결론적으로, MICF 역시 기존의 방식보다 에너지를 더 효율적으로 사용할 수 있으며, 마지노패스 설정과 이를 기반으로 한 제어 과정에 추가적인 오버헤드가 발생하지 않는다. 그리고 플라딩 면적이 작을수록 오버헤드가 줄어들게 됨을 알 수 있다.
도시철도 중 하나인 트램 건설시 노면의 상태를 지속적으로 모니터링 하여 도로의 노면 침화, 싱크 홀, 교량 붕괴 위험, 트램역 주변 온 습도 등 환경정보를 수집과 분석을 통해 재난을 예방하는 시스템이 구축되어야 한다. 본 논문에서는 무가선 트램의 노면, 교량 및 트램역의 위험요인을 사전에 인지하고 위험을 예방할 수 있는 저전력 장거리 통신망(LPWA) 기반 트램 노면의 무선통신망 안전관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 트램 노면의 상태를 감지하는 센서 노드와 센서의 정보를 수집하는 게이트웨이 그리고 트램 노면의 안전 및 환경상황을 모니터링 하는 안전관리 시스템으로 구성되며, 저전력 장거리 통신 기술(LoRa)을 적용하였다. 현장 시험에 제안한 시스템과 LTE를 적용한 시스템을 비교 분석한 결과 모니터링 시스템에서 센서 정보 값과 위험신호 임계값 이상 시 위험 알람 상태에 큰 차이가 없음을 확인하였다.
엣지 컴퓨팅은 데이터를 처리하고 연산하는 곳이 멀리 떨어진 데이터센터에 있는 게 아니라, 단말 장치 혹은 게이트웨이와 같은 엑세스 포인트에 가까운 엣지 사이드에 컴퓨팅 능력 및 데이터 처리 능력을 부가함으로써 저지연/초고속컴퓨팅의 실현을 가능케 한다. 이러한 엣지 컴퓨팅의 종류로는 Mobile edge computing, Fog computing, Cloudlet computing이 있으며, 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅을 실제 구현/구축하기 위해 현존하는 오픈 소스 플랫폼들에 대해 초점을 맞추고 분석한다. 각 오픈 소스 엣지 플랫폼에 대해 구조 및 특징들을 체계적으로 묘사하고 비교 분석함으로써 오픈 소스 엣지 플랫폼을 이용하여 실제 엣지 노드를 구축 하고자 하는 산업계 엔지니어들에게 사용 사례에 부합한 최선의 엣지 플랫폼을 선택 할 수 있도록 하나의 제반 지식을 제공하고자 한다.
IoT 네트워크에서 클러스터와 싱크 노드 사이의 게이트웨이 역할을 하는 클러스터 헤드의 전력 관리는 IoT 단말의 수가 증가함에 따라 점점 더 중요해지고 있다. 특히 클러스터 헤드가 이동성을 가진 무선 단말인 경우, IoT 네트워크의 수명을 위하여 전력 소모를 최소화할 필요가 있다. 또한 IoT 네트워크에서의 전송 딜레이는 IoT 네트워크에서의 빠른 정보 수집을 위한 주요한 척도 중 하나이다. 본 논문에서는 IoT 네트워크에서 정보의 전송 딜레이를 고려한 저전력 버퍼 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 심층 강화학습 방법에서 사용되는 심층 Q 학습(Deep Q learning)를 사용하여 수신된 패킷을 포워딩하거나 폐기함으로써 전송 딜레이를 줄이면서도 소비 전력을 절약할 수 있다. 제안한 알고리즘은 비교에 사용된 기존 버퍼 관리 기법과 비교하여 Slotted ALOHA 프로토콜 기준 소모 전력 및 딜레이를 개선함을 보였다.
인간형 로봇을 구동하기 위해서 로봇 내부에는 많은 수의 모터와 센서가 사용된다. 다수의 구동기를 연결할 때 생기는 배선의 문제를 해결하기 위해 통신 네트워크에 기반한 제어기를 사용해왔는데 구성 비용면에서 유리하고, 신뢰성이 높은 통신 프로토콜인 CAN이 주로 사용되었다. 제어기의 구조 측면에서 상위 제어기에 알고리즘을 탑재하기 쉬운 속도 제어형 구조가 선호되고 있는데, 이때 CAN의 낮은 통신 대역폭이 문제가 되며, 충분한 통신 대역폭을 얻기 위해 이전에는 다수의 CAN 네트워크로 분리해서 통신망을 구성하였다. 본 논문에서는 높은 통신 대역폭을 얻기 위해 고속의 FlexRay와 저속의 CAN 통신망이 계층적으로 연결된 다중 모터 제어 시스템에 대해 전송시간 지연에 대한 안정도 분석을 수행하고 허용된 전송시간 내에 센서 정보와 구동 신호를 전달하기 위한 게이트웨이의 구성과 노드 할당 방법에 관하여 연구한다. 제안된 계층적 네트워크 기반 제어시스템은 다중 모터제어 시스템의 제어성능을 높이고 안정도를 확보하는 데 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.
현재 무선 인터넷 접속 서비스는 3G 이동 통신 네트워크, mobile WiMAX, WiFi 등을 통해 언제 어디서든 이루어지고 있다. 다양한 무선 네트워크가 혼재해 있는 환경에서 사용자는 상황에 따라 네트워크를 선택할 수 있어야 하며 또한 동종 또는 이기종 네트워크간 이동성 지원도 필요로 하고 있다. 이러한 이유로, 서비스 지역이 가장 넓은 3G 네트워크를 주축으로 3G-mobile WiMAX(IEEE 802.16e)와 3G-WiFi(IEEE 802.11)에 대한 연동 방안들이 많이 연구되어 왔다. 그러나 최근 넷북, 전자책, 스마트폰 등의 등장과 함께 무선 인터넷 사용이 늘면서 mobile WiMAX와 WiFi 서비스 지역이 급속히 증가하고 있으며 특히 인터넷 전화 서비스와 같은 실시간 애플리케이션 사용이 가능해 짐에 따라 전통적인 음성 서비스를 하는 3G 이동 통신 네트워크의 비중은 점차 줄고 무선 인터넷 접속네트워크인 mobile WiMAX나 WiFi는 그 비중이 점차 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 mobile WiMAX와 WiFi간 이동성 지원과 핸드오버 지연을 최소화 하는 PMIPv6(Proxy Mobile IPv6) 기반의 핸드오버 방안을 제안한다. 제안한 방안에서 이동 노드(MN)는 WiFi와 mobile WiMAX 두 개의 인터페이스를 갖는 이중 스택 구조이며 WiFi가 이동성 지원을 하지 않으므로 기존 동종 네트워크간 핸드오버시 게이트웨이간 핸드오버 시그널링을 처리하는 기능을 이동 노드에 두도록 제안하고 있다. 동종 네트워크간 핸드오버와 비교해 제안된 핸드오버 방안은 해석적 평가를 통해 핸드오버 지연 및 전송 지연과 시그널링 오버헤드가 감소함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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