정보기술의 발달과 스마트한 서비스의 활성화로 인해서 다양한 스마트기기가 네트워크에 연결되는 사물인터넷 기술이 지속적으로 발전해오고 있다. 기존의 사물인터넷 구조에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 기반으로 중앙 집중형으로 데이터를 처리해왔으나, 단일 장애 지점, 종단간 전송 지연, 보안에 대한 우려가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 탈중앙화된 블록체인 기술을 사물인터넷에 적용할 필요가 있다. 하지만 많은 사물인터넷 기기들은 컴퓨팅 성능이 부족하여 블록 채굴과 같은 막대한 자원이 소요되는 일을 처리하기에 어려움이 있다. 이를 극복하기 위해서 본 논문은 컴퓨팅 자원이 부족한 사물인터넷 기기에서도 블록체인 기술을 적용할 수 있는 에지 컴퓨팅 기술 기반의 사물인터넷 구조를 제안한다. 본 논문은 또한 에지 컴퓨팅 기반의 사물인터넷에서의 블록체인의 동작 절차를 제시한다.
UHF RFID 태그에 내장하여, 유비쿼터스 센서 네트워크의 구성 기초 소자로 활용 가능한 온도센서 회로를 제안하였다. UHF RFID 내장을 위해 1.5 V 이하의 저전압, 5 uW의 동작 소비 전력소비, $0.1\;^{\circ}C/bit$의 해상도를 설계 목표로 하였다. 온도센서의 구성은 PTAT 전류 발생기, 기준 전류와 전압 발생 회로, 시그마 델타 변환기, 디지털 카운터로 구성되어 있다. 제안된 온도센서는 $0.1\;^{\circ}C/bit$의 해상도를 목표로 설계하였지만, 시뮬레이션에서는 11-bit 출력에서 최대 $0.23\;^{\circ}C/bit$의 해상도를 얻을 수 있었다. 0.25 um CMOS 공정을 설계 및 제작하였고, 전원 전압은 1.5 V, 칩의 면적은 $0.32\;{\times}\;0.22\;mm$이고 동작주파수는 2 MHz이다. 제작된 온도센서의 해상도를 측정한 결과 8-bit 출력에서 평균 $4\;^{\circ}C/bit$로 측정되었다.
본 연구는, 무선랜 네트워크 내에서 인프라 스트럭쳐가 제공하는 정보를 이용하여 에이전트 단말의 위치를 결정하는 위치정보 제공 시스템을 개발, 제시하였다. 본 시스템은 일반적인 ESS(Extended Service Set)형의 무선랜 구성에서 AP(Access Point) 컨트롤러를 통해 실시간 위치 측위 엔진을 구성하였으며, 측위 엔진은 SNMP(Small Network Management Protocol)을 이용하여, 각각의 AP에 접속하여 통신 패킷을 송수신하는 에이전트 단말의 정보를 AP 컨트롤러로부터 수집하여 위치 기반 서비스용 Cell ID.정보로 활용하게 된다. 실제 사무실 환경에서 구현해 본 결과, 평균 62.5%의 AP간 로밍 성공률을 보였으나 AP내 단말정보의 업데이트 시간은 평균 11초로서, 정확한 위치정보와 함께 긴급성이 덜 필요로 하는 위치기반 서비스에의 적용 가능성을 보였다.
태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크(SP-WSN)는 지속적으로 에너지를 수집할 수 있어 배터리 기반 센서 네트워크의 에너지 제약 문제를 완화할 수 있다. 하지만 고정된 싱크를 사용한다면, 싱크 주변에 위치한 노드들의 에너지 소비가 상대적으로 증가하는 문제, 즉 에너지 사용 불균형 문제는 해결하지 못한다. 따라서 최근의 연구에서는 SP-WSN에 모바일 싱크를 사용하여 에너지 불균형 문제에 접근하고 있다. 한편, 무선 전력 전송 기술 발전에 따라 WSN에서 모바일 싱크가 데이터 수집뿐 아니라 무선 전력 전송을 통한 에너지 충전의 역할도 할 수 있다. 본 논문에서는 무선 전력 전송이 가능한 모바일 싱크와 효율적인 클러스터링 기법(클러스터 헤드 선출 포함)을 이용하여 SP-WSN의 에너지 불균형 문제를 최소화하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 클러스터 헤드를 무선 전력 전송을 사용하여 충전시키고, 효과적인 헤드 선출을 통해 헤드 주변 노드의 에너지 핫스팟을 완화시켜, 결과적으로 모바일 싱크로 수집되는 데이터양을 증가시킨다.
본 논문은 차세대 열차제어 시스템인 KRTCS (Korea Radio Train Control System)의 네트워크의 안정성에 대해여 연구한다. KRTCS는 철로 상에 운행중인 모든 열차들의 위치, 이동속도, 정위치 정차, 차량 문 개폐, 차량 내부 상황 등을 전체적으로 관리 감독하는 시스템으로 시스템의 동작 오류는 열차 운행에 지장을 초래할 뿐만 아니라 경우에 따라서 큰 사고로 이어질 수 있기 때문에 안정성에 대한 다각적인 검증을 반드시 필요로 한다. 이를 위해 본 논문이서는 실제 열차 운행이 이루어지는 환경과 운행 방식, 그리고 네트워크 장비에서 발생할 수 있는 동작 오류 패턴을 조사하고 이를 토대로 QualNet [1]을 활용해 다양한 환경에서 시뮬레이션을 실행한다.
본 논문에서는 시간제약 조건하에서 면적을 고려한 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 EDIF나 부울식의 불린 네트워크에서 궤환을 검출한 후 궤환이 있는 변수를 임시 입력 변수로 분리하여 DAG로 표현한 후 노드를 검색한 후 팬 아웃 프리 트리로 재구성한다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 결정하여 매핑 가능 클러스터를 구성한다. 콜랍싱(collapsing)을 통해 노드들을 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 빈 패킹(Bin packing)를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 DDMAP에 비해 $62.6\%$의 논리블록의 수가 감소되었고, TEMPLA에 비해 $17.6\%$ 감소되었다.
본 논문에서는 웹 브라우저에서 사용자가 직접 마우스를 사용하여 3차원 대칭형 도자기를 모델링하고 그 결과를 실시간으로 확인할 수 있는 새로운 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 가장 큰 특징은 3D에 대한 전문지식이 없는 일반인들도 쉽게 3D 물체를 생성할 수 있다. 그리고 부가적으로 값비싼 햅틱(haptic)이나 카메라와 같은 장비의 필요 없이 네트워크에 연결된 PC와 마우스만 있으면 이용할 수 있다. 제안된 시스템 개발을 위하여 가상현실과 3차원 그래픽을 위한 국제 표준 언어인 VRML/X3D 언어를 사용하였다. VRML/X3D는 다른 3D 그래픽과 달리 웹을 기반으로 만들어진 언어이기 때문에 사용자와 상호작용하며 가상공간을 탐색할 수 있는 특징이 있다. 이러한 특징과 함께 마우스를 사용한 3D 도자기의 완성도 높은 구현이라는 점에서 매우 유용하고 다른 도자기 모델링 시스템보다 우수한 성능을 나타내었다.
이동형 장치의 위치 정보를 확보하기 위해 다양한 위치 측정 시스템이 연구되고 있으며 현재 가장 많이 이용하는 시스템은 위성 정보를 이용하는 GPS와 무선 네트워크를 이용하는 RTLS가 있다. 장치 주변의 장애물은 장치와 위성 혹은 무선 통신 앵커와 NLOS 상태를 유발하며 측정 정확도를 떨어뜨린다. 본 논문에서는 대상의 위치 측정을 위해 두 개의 시스템을 함께 이용해 장치 주변의 NLOS 상태를 파악하여 장치간의 측정 신뢰성 정보를 추정함으로써 측위 정확도를 향상시키는 기법을 제안한다. 또한 NLOS 상태의 파악을 위한 위성 정보의 분석 방법에 대해서 설명하고 이를 이용한 위치 측정 시스템을 제안한다. 본 시스템의 성능평가를 위해 다양한 환경에서의 NLOS 상태 판별에 대한 테스트를 수행하였으며 해당 측정결과를 이용한 위치 측정 시스템을 구현하여 시뮬레이션 하였다. NLOS 상태 파악을 위한 실험 결과 약 97% 정도의 성공률로 NLOS 상태를 판별하였다. 또한 NLOS 상태 판별 정보를 이용한 동작 성능을 모의실험한 결과 단독으로 위치 측정한 결과에 비해 성능이 89% 향상되는 것을 확인하였다.
가까운 미래에는 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 통해 새롭고 다양한 서비스가 창출될 것이다. 특히, 언제 어디서나 사람과 사물 등의 객체의 위치를 인식하여 이를 기반으로 양질의 서비스를 제공하는 유비쿼터스 위치 기반 서비스(Ubiquitous Location Based Services: u-LBS)가 중요한 서비스의 하나로 대두되고 있다. 사물의 위치 인식을 위한 방법으로 RF를 이용한 위치 인식 방법은 있으나 USN과 접목한 방법에 관한 연구는 아직 미미한 실정이다. 본 연구는 RF 및 USN 기술을 이용하여 사물의 위치를 인식하기 위한 방버벵 관한 연구로서 여러 센서 모듈들이 주고받는 RF 신호의 세기 정보를 이용하여 위치를 인식한다. 그리고 향후 연구 내용으로서 날씨, 온도 등과 같이 신호의 세기에 직간접적으로 영향을 줄 수 있는 다양한 조건들을 반영함은 물론 유전자 알고리즘을 이용하여 사물의 위치를 보다 정확하게 인식하기 위한 최적화 방법에 대하여 논의한다.
USN을 구성 하는 중요 기술로 평가 받고 있는 ZigBee는 근거리 통신을 지원하는 IEEE 802.15.4 표준 가운데 하나로, 라우팅 방식으로 주소 할당 방식을 바탕으로 한 계층적 라우팅과 라우팅 테이블에 기반을 둔 요구형 경로 탐색 방식을 지원한다. 계층적 라우팅은 라우팅 테이블을 사용하지 않고, 자식 노드 또는 부모 노드를 중간 노드로 선택 하여 데이터를 전달하기 때문에 네트워크 토폴로지가 전체적인 네트워크 성능을 좌우하게 된다. 본 논문에서는 ZigBee 네트워크 구성 시 깊이와 편차가 큰 LQI 값만을 이용하여 부모 노드를 선택하는 방식에서 신뢰 모델을 추가 하여 좀 더 신뢰성 있는 네트워크 토폴로지를 구성하는 알고리즘과 신뢰 모델을 활용하여 전체적인 네트워크의 신뢰도를 측정하는 방법을 제안하였고 NS-2를 이용한 네트워크 시뮬레이션과 MG2400 ZigBee 보드로 구현하여 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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