센서 기술의 발전으로 무선 센서 네트워크는 빠르게 발전하고 있으며, 다양한 분야의 적용이 예상되고 있다. 무선 센서 네트워크에서 가장 중요한 요소 중의 하나는 네트워크를 에너지 효율적으로 운용하는 것이다. 이러한 목적을 위해 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 LEACH-C에서 제안한 클러스터 헤드 선정 알고리즘에 노드들의 밀도를 같이 고려한 향상된 클러스터 헤드 선정 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션 하였다. 제안된 알고리즘은 LEACH-C와 실행 속도는 거의 유사하면서 11% 이상의 성능 향상 결과를 제공하였다. 본 논문의 시뮬레이션 결과는 클러스터 헤드 선정 시에 헤드와 다른 노드들 간의 거리 뿐 아니라 밀도를 고려하는 것이 센서네트워크의 에너지 이용에 보다 효율적임을 보여주었다.
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지로 동작하는 다수의 센서 노드로 구성되기 때문에 효율적으로 에너지를 사용 것이 중요하다. 기존의 클러스터 기반 알고리즘은 지역적으로 인접한 다수의 노드들을 클러스터로 구성하고 멤버 노드로부터 수신된 데이터를 병합하여 전송함으로써 에너지 소모를 줄였다. 하지만 클러스터링 과정에서 노드의 밀도를 고려하지 않았기 때문에 불균등한 노드 분포상에서 데이터 병합의 효과를 얻을 수 없는 클러스터를 생성할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링과정에 노드의 밀도를 고려하여 데이터 병합 효과를 최대화하고, 에너지 소모를 줄일 수 있는 새로운 클러스터링 알고리즘을 제안한다.
무선 센서 네트워크(WSN)환경에서는 저가의 센서 노드를 구성하기 위해 배터리, 제한된 에너지 등과 같은 하드웨어적인 제약을 갖고 있다. 특히, 센서 노드의 제한된 에너지는 네트워크 수명과 직접적인 관련이 있기 때문에 네트워크의 수명을 연장하기 위한 효율적인 기법들이 요구되는 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 WSN환경에서 고정 노드와 모바일 노드를 혼용하여 음영지역을 최소화할 수 있는 모바일 노드 이동 기법을 제안한다. 이는 대표 노드를 선정하여 네트워크의 밀도를 제어하고 각 노드들의 거리에 따라 신호 세기를 제어한다. 이를 통해 네트워크 지역의 확장과 각 노드의 에너지를 효율적으로 사용할 수 있다.
플러딩 방식은 중복 패킷 전송 과 패킷 충돌 같은 근본적인 문제점을 가지고 있으면서도 무선 애드 혹 네트워크에서 임의의 싱크 노드에 대한 경로를 찾기 위해 자주 사용된다. 플러딩 방식이 가지고 있는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법들 중의 하나로 클러스터 플러딩 기법이 제안되어 사용되고 있다. 본 논문에서는 임의의 노드로부터 통신범위 안에 있는 노드들의 수인 노드들의 밀집도 이용하여 헤더를 선출하는 밀도기반 클러스터 플러딩 기법을 제안한다. 네트워크에서 발생하는 중복 패킷전송 및 패킷충돌과 같은 추가비용을 감소하는 방법은 플러딩을 하지 않는 비 플러딩(non-flooding) 노드를 가능한 한 많이 만드는 것이고, 이를 위해서는 가능한 많은 노드들을 멤버로 가지고 있는 클러스터 헤더를 선출하는 것이다. 제안한 방식은 신뢰할 수 있는 네트워크를 유지하고, 네트워크 트래픽의 효율성을 증가시킬 것이다. 본 논문에서는 NS2를 이용한 시뮬레이션을 통하여 기존의 클러스터 방식에 비해 밀도 기반 클러스터가 비 플러딩 노드의 수를 증가시켜 네트워크의 성능저하 없이 네트워크 트래픽의 효율성이 향상되는 것을 확인한다.
이동 애드혹 네트워크(MANET)는 무선네트워크에서 노드들이 제한적인 에너지를 가지고 있기 때문에 보다 효율적인 노드의 관리가 요구 된다. 이러한 MANET에서는 정적인 네트워크에 비해 토폴로지가 자주 변하므로 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜이 요구된다. 기존에 제안 된 CACH(Context-aware Adaptive Clustering Hierarchy)[1]는 하이브리드 라우팅 방식을 분산 클러스터링 기반으로 구성하여 네트워크 수명을 연장하고 지연시간을 감소하였다. 하지만 노드의 밀도증가를 효율적으로 알고리즘에 적용하지 못한 문제점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는, CACHE(Context-aware Adaptive Clustering Hierarchy and Energy efficient)를 제안한다. CACHE는 노드 밀도 변경에 대해 적응적으로 알고리즘을 적용할 수 있도록 클러스터 구성을 수정하여, CACH가 갖는 노드 밀도 문제를 개선하였다.
최근 마이크로 센서와 무선 통신 기술의 진보는 센서 네트워크의 발전을 가능하게 하였다. 이와 같은 사실은 무선 센서 네트워크를 위한 수많은 라우팅 프로토콜의 개발로 이어졌으며, 다양한 구조의 알고리즘들이 제안되었다. 특히, 디렉티드 디퓨젼(Directed Diffusion; DD)은 데이터 중심 기반의 라우팅 알고리즘으로 속성 칼 쌍을 이용하여 통신하는 센서 네트워크의 한 패러다임이라고 할 수 있다. 그러나 기존의 DD에서는 작업을 요청하는 질의 메시지(interest message)가 전체 센서 네트워크에 플러딩(flooding)되는데, 이러한 과정은 에너지 소비 측면에서 볼 때 매우 비효율적이라고 할 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 센서 노드의 에너지와 밀도 정보를 고려한 임계값을 이용하여 데이터의 전송 지역을 제한함으로서, 네트워크의 에너지 소비를 줄일 수 있는 새로운 메시지 전달영역 제한기법(propagation limiting method; PLM)을 제안한다. 퍼지 규칙 기반 시스템은 센서 필드에 배치된 노드들의 에너지와 밀도 정보를 입력 파라미터로 사용하여 메시지 라우팅을 위한 임계값 결정에 사용된다 본 연구에서 제안된 기법을 사용하여 센서 네트워크의 에너지 소비를 실험한 결과 기존에 제안되었던 알고리즘들에 비해 상대적으로 높은 효율성을 나타내었으며, 전체적으로 네트워크의 수명도 연장할 수 있었다.
유역 내 수자원 계획을 효율적으로 수립하기 위해서는 장기간에 걸친 수문 모델링 뿐만 아니라 미래 기후 시나리오에 따른 수문학적 기후변화 영향 분석도 중요하다. 이를 위해서는 관측 값에 기반한 고품질 및 고해상도 격자형 기상자료 생산이 필수적이다. 하지만, 우리나라는 종관기상관측시스템(ASOS)과 방재기상관측시스템(AWS)으로 이루어진 고밀도 관측 네트워크가 2000년 이후부터 이용 가능했기에 장기간 격자형 기상자료가 부족하다. 이를 보완하고자 본 연구는 가정적인 상황에 기반하여 만약 2000년 이전에도 현재와 동일한 고밀도 관측 네트워크가 존재했다면 산출 가능했을 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료를 생산하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 2000년을 기준으로 최근과 과거 기간의 격자형 기상자료를 딥러닝 알고리즘으로 모델링하여 과거 기간을 대상으로 기상자료(일 단위 기온, 강수량)의 공간적 변동성 및 특성을 재구성한다. 격자형 기상자료의 생산을 위해 우리나라의 고도에 기반하여 기상 인자들의 영향을 정량화 하는 보간법인 K-PRISM을 적용하여 고밀도 및 저밀도 관측 네트워크로 두 가지 격자형 기상자료를 생산한다. 생산한 격자형 기상자료 중 저밀도 관측 네트워크의 자료를 입력 자료로, 고밀도 관측 네트워크의 자료를 출력 자료로 선정하여 각 격자점에 대해 Long-Short Term Memory(LSTM) 알고리즘을 개발한다. 이 때, 멀티 그래픽 처리장치(GPU)에 기반한 병렬 처리를 통해 비용 효율적인 계산이 가능하도록 한다. 최종적으로 1973년부터 1999년까지의 저밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 입력 자료로 하여 해당 기간에 대한 고밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 생산한다. 개발된 대부분의 예측 모델 결과가 0.9 이상의 NSE 값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서 개발된 모델은 고품질의 장기간 기상자료를 효율적으로 정확도 높게 산출하며, 이는 향후 장기간 기후 추세 및 변동 분석에 중요 자료로 활용 가능하다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센서 노드들 간의 에너지 소비 불균형을 개선하여 무선 센서 네트워크의 전체적인 수명을 연장할 수 있는 클러스터링 기법들을 제안한다. 무선 센서 네트워크의 생성 단계에서 무선 센서 네트워크의 에너지 소모를 줄이기 위해서 센서 노드들의 밀도에 따라 클러스터 헤더를 선출하여 클러스터를 형성한다. 그 이후 센서 네트워크가 활성화되는 동안 센서 노드들 간의 에너지 불균형을 개선하기 위하여 에너지 소모량을 추정한 후 릴레이 기반으로 다음 라운드의 클러스터 헤더를 선출한다.
본 연구에서는 국민정부에서 실용정부에 이르기까지 정권 교체에 따라 신문사 조직과 방송사 조직을 이사진과 실무진으로 구분, 조직 내, 조직 간의 특성을 밀도 분석과 분포 분석, 대응 일치 분석 등을 통해 분석함으로써 한국의 언론 환경에서 형성되어 온 사회적 네트워크 특성과 그 변화 경향이 정권 교체에 따라 어떠한 특성과 변화 경향을 보이고 있는지를 살펴보고자 하였다. 본 연구에서는 앞서 설정한 시점에서 과연 연고 조직의 영향력이 여전히 지속될 수 있는 여건을 유지하고 있는지를 살펴봄으로써 국내 언론사가 내집단 중심의 폐쇄적인 특징으로부터 벗어나 공동체 중심의 사회적 자본으로 전환될 수 있는 환경 변화 가능성을 모색하는데 집중하고자 하였다. 분석 대상으로 설정한 정권에서, 밀도와 분포 분석을 통한 집중 경향과 대응일치분석 방법을 통해 위치 분석 등 다각도의 방법론을 토대로 분석한 결과, 참여정부에서는 국민정부에서와는 달리 변화 경향을 엿볼 수 있었지만, 실용정부에서는 참여정부 이전 정권에서의 사회적 네트워크 특성과 유사한 형태로 회귀하는 경향을 보이고 있다는 점이 특징적으로 분석되었다.
GPSR은 차량간 ad hoc 네트워크에서 위치기반 라우팅을 위하여 개발된 알고리즘이다. GPSR에서의 라우팅은 Greedy Forwarding을 사용하지만 차량 밀도가 높은 VANET환경에서는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 논문에서는 새로운 프로토콜을 제안하였다. 본 논문에 제시된 기법은 밀도가 높은 환경과 밀도가 낮은 환경에서의 가중치를 설정하여 current node, next-hop node 그리고 destination node 간의 관계를 반영한 값들을 구하고 그 중에서 최소치 값을 가지는 next-hop을 선택한다. 특히 가중치를 기반으로 하면 차량이 밀집되거나 희박한 환경하에서 GPSR 보다 더 최적화된 경로를 찾아낸다. 성능평가는 수학적 모델과 네트워크 시뮬레이터인 NS를 이용하여 본 모델에 기반한 고속도로 시뮬레이션을 진행하였다. 결과적으로 볼 때, 본 논문에 제시된 기법은 시간 지연 측면에서 GPSR보다 나은 결과를 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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