건물 또는 실내에서 사용자의 위치를 찾는 스마트 측위 기술은 비콘 노드에서 발생하는 신호의 세기와 식별자 정보로 위치를 검색한다. 하지만 이러한 측위에 사용되는 데이터의 이동 경로는 비콘 노드의 에너지 량, 거리 및 홉 수를 고려하지 않고 설계된다. 또한, 실외와 달리 건물 내의 비콘 노드가 설치된 상황에 따라 데이터 경로가 사라져 데이터를 유실하는 경우가 많이 발생한다. 본 연구에서는 실시간으로 변하는 환경에서 노드의 에너지양, 노드간의 거리 및 홉 수를 고려해 효율적으로 전달하는 방법을 연구했다. 이로써 기존의 고정된 데이터 경로 모델에서의 발생하는 국부적인 에너지 손실 및 데이터 유실의 문제점을 개선했다.
센서 네트워크의 응용 분야 중에서 센서가 밀집되게 분포 되어야 하는 경우 적절한 개수의 노드만 활성화시켜 이 노드들 만으로 전송 경로를 구성하여 센서가 수집한 데이터를 데이터 수집 노드에 전달되도록 한다. 휴지 상태에 있는 노드를 활성화하는 기존의 모델들은 활성 노드의 개수와 전송 손실률을 이용하거나 지리 정보를 이용하여 센서 네트워크 토폴로지를 구성하였다. 이 논문에서는 활성 노드 간의 거리 정보를 이용하여 센서 네트워크 토폴로지를 구성하는 방법을 제안한다 이 방법을 사용한 결과 지역적으로 활성 노드가 균일하게 분포되었으며 센서 밀집도가 높을수록 더 좋은 에너지 효율을 얻을 수 있었다.
무선 센서 네트워크에서, 추가적인 하드웨어를 사용하지 않고 이동센서노드의 위치를 검출하는 가장 일반적인 방법들중의 하나가 수신 신호 세기를 기반으로 하는 위치 검출기법이다. 하지만, 노드 사이의 물리적인 무선 채널 특성에 따라 수신 신호의 세기가 다양하게 측정됨으로 신호의 세기를 이용하여 구한 두 노드간의 거리 데이터는 많은 오차를 포함하게 된다. 더 나아가 이를 이용하여 위치 검출을 수행할 경우 위치 추정 오차가 발생된다. 따라서 이러한 문제를 극복하여, 제한된 시스템 자원 내에서 노드의 위치 검출의 정확도를 개선시키는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 수신 신호 세기 기반의 거리 측정 방법의 단점을 극복하기 위해, 거리 데이터 신뢰도 정보를 활용하는 위치 검출 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘이 기본 알고리즘보다 약 30%정도의 성능 향상을 제공할 수 있음을 보인다.
데이터 병합은 무선센서네트워크에서의 근본적인 문제로 최근 몇 년간 큰 주목을 받고 있다. 본 논문은 무선센서네트워크의 분산 환경에서 네트워크의 에너지 효율 및 데이터 병합에 대해 다룬다. 기존 딜레이 효율 네트워크 구조는 센서의 전송범위가 제한 없이 네트워크를 구성했지만, 제안 알고리즘은 제한된 전송범위를 고려하여 네트워크를 구성한다. 센서들의 에너지 소비는 보다 거리가 먼 노드간의 통신으로 과소비 되는 경우가 많지만, 제안 알고리즘을 사용하여 상대적으로 거리가 먼 노드간 통신을 막아 에너지 소비를 줄일 수 있다. 데이터 병합 시 주요 방해요소인 primary interference를 고려하며 트리를 구축한다. 제안 기법에 의해 구축된 네트워크는 데이터 병합 딜레이를 최소화되고, 에너지 효율이 향상될 것이다.
CC-NUMA 시스템은 SMP 시스템의 장점인 프로그래밍의 편리함, 작업 환경의 유연함 및 관리의 용이함 등을 유지하는 한편, SMP의 단점이었던 확장성까지 제공한다. 더욱이 메모리 장벽 즉 급격히 빨라지는 프로세서의 처리 속도에 비해 메모리의 속도는 거의 변화가 없음으로 인하여 야기되는 문제를 극복할 수 있는 구조적인 대안으로 각광받고 있다. 이러한 CC-NUMA 시스템은 노드간의 논리적인 거리가 길기 때문에 프로세싱 노드간의 통신이 시스템의 성능에 영향을 미치는 가장 핵심 요소가 된다. 따라서 노드간의 통신을 최소화 해주기 위한 노력으로 각 노드에 장착되어지는 원격 캐쉬의 중요성이 강조된다. 본 논문에서는 CC-NUMA 시스템에서는 노드간 데이터 통신의 유형을 파악하고, 원격 캐쉬의 블록 사이즈에 따른 이들의 발생횟수의 변화를 분석하였다. 인스트럭션 시뮬레이터인 CacheMire와 II 벤치마크 중 하나인 FFT를 이용하여 실행-구동 시뮬레이션을 통해 원격캐쉬 블록의 크기가 증가할수록 노드간 통신의 횟수는 물론 전송되는 데이터의 절대적인 양이 감소한다는 사실을 알 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리에서 트리의 깊이에 따른 over-fitting으로 인한 훈련 및 검증데이터의 일관성 문제점을 해결하기 위해 상호 노드간의 정보를 고려하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 입력과 출력변수의 속성을 고려한 퍼지 클러스터링에 의해 중심벡터를 계산한 후, 중심벡터들과 입력 속성간의 소속도를 이용하여 구간 분할된 영역별로 각각의 선형모델을 구축한다. 예측 단계에서는 입력된 데이터가 잎노드에 도달하는 노드간의 중심벡터와 입력 데이터간의 거리값에 따른 소속도를 계산한 후 최종적으로 무게 중심법을 이용하여 출력값을 예측하게 된다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 다양한 벤치마크 데이터를 대상을 실험한 결과, 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있었다.
무선 센서 네트워크의 생존시간을 증가시키기 위하여 중계노드에서의 데이터 병합을 고려한 데이터 중심 라우팅이 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센싱 정보의 수집 시간과 노드의 에너지 소비량 간의 트레이드 오프를 고려하여 에너지 소비를 최소화하면서도 빠른 시간 내에 센싱 정보를 수집하는 에너지 효율적인 데이터 중심 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안 하는 라우팅 방식은 먼저 전체 센서 노드 중에서 최대 거리가 최소화가 되도록 만드는 노드를 싱크 노드로 설정한다. 이후 빠른 정보 수집을 위하여 센서 노드와 싱크 노드 간 최대 거리의 증가를 최소화하면서 에너지 소비를 줄이기 위하여 노드간 연결 링크 비용을 최소화하는 방식으로 트리 구조를 확장해나간다. 시뮬레이션 결과, 제안하는 데이터 중심 라우팅 알고리즘은 짧은 정보 수집 시간과 낮은 에너지 소비량을 가지며, 이로 인하여 기존 라우팅 알고리즘 대비 높은 네트워크 에너지 효율을 달성한다.
센서 네트워크에서 에너지 소비는 전송거리와 보내고자 하는 데이터에 비례한다. LEACH-C와 같은 클러스터 기반 라우팅 기법들은 센서 노드들의 클러스터링을 통하여 데이터 전달 거리를 최소화시킴으로서 에너지의 효율성을 얻는다. 하지만 LEACH-C에서는 클러스터링을 구성할 때 클러스터 구성 노드들의 거리의 총합만을 고려한다. 본 논문에서는 에너지 사용에 큰 영향을 미치는 기지국과 클러스터 헤드간의 거리를 고려한 클러스터 헤드 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 LEACH-C에 비해 기지국의 위치가 일정 거리 이상 떨어져 있을 경우 성능 향상 결과를 제공하였다. 이 결과는 클러스터 기반 라우팅 알고리즘에서 클러스터 헤드와 기지국간의 거리를 고려하는 것이 에너지 효율적인 측면에 영향을 미칠 수 있음을 보여 주었다.
Delay Tolerant Network (DTN)란 노드 간 통신의 지연 시간이 길고 연결 단절이 자주 일어나는 네트워크 상황에서 데이터를 안정적으로 전달할 수 있도록 지원할 수 있는 네트워크를 말한다. DTN은 노드들 간의 연결 정도의 강약을 파악하여 연결 정도가 높은 노드를 통해 목적 노드로 메시지를 전달하는 방식을 사용한다. 노드들의 움직임이 빠르고 서로간의 거리가 멀어 지속적인 종단 간 연결성이 보장 되지 않는 상황일 때 DTN을 사용하면 안정적인 전송이 가능하다. 이때 이 노드들의 움직임을 예측 할 수 있다면 더 효과적인 메시지 전달이 가능 할 것이다. 이 논문에서는 이동 노드의 속도와 목적지 등과 같은 이동성 정보를 이용해 노드의 위치를 예측하여 효과적인 메시지 전달 경로를 결정하는 이동 예측 기반의 DTN 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 Mobility Strategy Sharing Location Service Protocol을 발전시켜 위치 정보 업데이트의 오버헤드를 최소화한다.
무선 센서 네트워크는 정보를 수집하고자 하는 구역에 배포된 센서 노드를 이용한 네트워크이다. 센서 노드들은 배터리 교체가 어렵기 때문에 한정된 에너지로 동작하기 위해서는 에너지 효율과 전송 효율이 중요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 노드 간의 거리에 따라 클러스터를 구성한 뒤 이동 에이전트를 이용하여 효율적으로 데이터를 수집하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 가능한 노드간의 전송 충돌을 줄이고 최저 지연 시간을 보장하기 위하여 거리에 기반한 토폴로지를 구성한 후, 이를 이용하여 클러스터를 구성한다. 알고리즘의 성능 비교를 위하여 기존의 이동 에이전트를 이용한 데이터 수집 알고리즘인 GCF, LCF, TBID와 비교한 결과, 노드가 300개 일 때 기존의 알고리즘보다 네트워크 수명이 각 각 194배, 124.6배, 1.46배 향상되었으며 데이터 병합 시 각 87.5%, 85%, 45%의 에너지 효율 상승을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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