RSSI기반의 실내위치인식 시스템과 무선센서네트워크를 이용하여 자율 이동 로봇의 기능 중에서 가장 선행적으로 요구되는 위치 추정 기능을 가진 지능형 실내위치추정 로봇을 설계, 구현하였다. 지능형 실내위치추정 로봇은 장치로 Spartan III(Xilinx, USA)를 사용하였으며 실내위치인식 시스템에서 현재의 위치데이터를 수집하여 Zigbee/IEEE802.15.4 무선통신으로 전송을 하면 이동로봇에 부착되어 있는 무선센서네트워크 노드에서 데이터를 수신받아서 위치를 인식하게되고 Magnetic Compass의 데이터로 로봇이 향하고있는 방향을 감지하여 목적지로 이동하게 된다. 이렇게 구성된 지능형 실내위치 추정 로봇은 장애물이 없는 평활 실내 공간에서 사용자가 원하는 목적지로 효율적이고 능동적으로 이동할 수 있다.
기존의 과금 관리를 포함한 대부분의 망관리 기술들은 단일 서비스망을 중심으로 연구 개발되어 왔으며, 국내외적으로 복수 서비스를 제공하는 광대역 통신망에서의 과금 관리 기술은 초보 단계에 머물러 있다. 본 논문에서는 광대역 통신망의 복수 서비스를 통합ㆍ지원하는 광대역 엑세스망에서의 과금 관리 시스템을 설계한다. 설계된 과금 관리시스템을 OSI 시스템 관리 서비스와 CMIP 프로토콜을 사용하는 TMN 표준 Q3 인터페이스를 통하여 ATM 기반의 엑세스 노드와 과금 관리 정보를 교환ㆍ처리하며, B-ISDN 망 운용 관리와 급변하는 서비스 환경에 능동적으로 대처할 수 있는 망관리 시스템이다. 또한, 종래의 통계적 자료만으로 과금 관리를 수행하던 과금 관리시스템에 비하여 서비스 제공자의 실시간 요구 분석을 통해 실시간 자료수집과 과금 및 요금 계산을 수행하고 복수 서비스 제공자의 서비스를 통합적으로 지원한다.
현재 능동적인 조명제어와 관리기술이 연구되어 상용화되고 있다. 아파트 단지 등 복합 지능공간에서 유비쿼터스 서비스 기술을 응용하여 다중 지능 공간을 관리하는 시스템을 구축하여 활용하면, 에너지 사용 관련 의사결정을 지원 하고, 에너지의 효율을 높이며 생활의 안락함을 최적의 상태로 유지할 수 있을 것이다. 이를 위해서 지그비 메쉬망을 통해 수집된 전력 데이터를 가공하고, 상황에 적합한 서비스를 검색하기 위한 기능을 제공하는 분산형 자율 제어 미들웨어 및 에너지 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 지능 공간에서 유비쿼터스 서비스 제공을 위한 홈 서버 등의 플랫폼에 기반한 소프트웨어로 탑재되어 양방향 통신이 가능하고 다양한 무선 센서노드와 제어 네트워크, 에너지 디스플레이 디바이스 등을 활용하여 에너지 사용 관련 의사결정을 지원하는 분산형 자율제어 미들웨어 및 실시간 스마트 에너지 정보시스템(DDLEMS)을 설계 한다.
계통연계형 태양광발전 시스템(PV PCS : Photovoltaic Power Conditioning Systems)의 단독운전은 다양한 문제들을 야기 할 수 있으며, 따라서 이는 반드시 방지되어야 한다. 실제로는 단독운전이 발생할 확률이 매우 낮지만, PV PCS가 공급하는 유 무효 전력이 부하가 요구하는 유 무효 전력과 거의 일치한다면, 수동적인 방법만으로는 단독운전 검출이 힘들게 된다. AFD(Active Frequency Drift) 기법은 주파수 바이어스 방법이라고 일컬어지는 방법으로, 단독운전 상태에서 계통과 연결된 노드전압의 주파수를 강제로 빠르게 또는 느리게 하여 단독운전을 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 최근에 들어서 PV PCS의 능동적 단독운전 검출방법으로 많이 사용되는 AFD 기법의 불검출영역을 널리 사용되는 시뮬레이션 툴(PSIM)을 사용하여 분석하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 및 모바일 기술의 발달에 따라 위치 기반 서비스의 사용이 확대되어 가고 있고 모바일 전자 거래 환경에서 가장 주요한 서비스로 자리 잡고 있다. 하지만, 이와 함께 개인의 위치가 추적되고 노출됨에 의하여 사생활 침해와 같은 문제점들도 대두되고 있다. 본 연구는 개인의 위치를 노출시키지 않고도 시공간 질의를 처리하기 위한 새로운 시공 간 질의 처리 기법을 제안한다. 기존의 사용자 위치 은폐 기술은 사용자의 식별자를 감추거나 위치를 정적인 4분 트리나 격자 구조를 이용하여 은폐하는 방법을 사용하였다. 격자를 이용한 위치 은폐는 단순히 사용자의 식별자를 감추는 방법에 비해서는 우수한 방법이지만 미리 정해진 격자의 크기에 의해 위치를 은폐하므로 객체의 위치 분포에 따라 실제보다 불필요하게 많은 오차를 포함하게 되어 질의 성능이 저하되는 문제점을 지닌다. 본 연구에서는 시공간 질의 처리에 널리 사용되는 R-트리를 이용하여 위치 은폐를 수행하는 기법을 제안한다. R-트리의 노드는 기본적으로 최소 객체 개수를 보장하므로 R-트리의 MBR을 은폐된 위치로 직접 사용하면 위치 분포에 보다 능동적으로 대처할 수 있다. 본 연구는 다양한 실험 을 통하여 R-트리에 기반한 위치 은폐가 기존의 기법들에 비하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.
위치 인식 기능은 U-city를 구성하는 핵심 요소로서 아파트 단지 등에서 상용화를 목적으로 활발히 연구, 개발되고 있다. 아파트에서 능동태그를 부착한 거주자나 자동차가 단지 내를 이동할 때 태그와 라우터 사이에 주기적인 위치인식 통신으로 태그의 위치를 계산한다. 이 방법은 통신을 위해 태그노드와 라우터 중 하나가 주기적으로 신호를 발신해야 한다. 본 논문에서는 아파트에서 ZigBee 태그를 부착한 차량이나 거주민의 위치를 인식하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 태그가 신호를 전송하는 방식과 라우터가 신호를 전송하는 두 방식에 대하여 성능을 비교 분석하였는데 신호 트래픽 분석에 의하여 라우터가 신호를 전송하는 방식이 더 효율적임을 보였다. 또한 위치인식시스템의 부가 서비스로서 태그를 이용한 출입통제 및 엘리베이터제어, 기타 기능들도 가능함을 보였다. 실제 아파트 주차장에서 위치인식 성능 실험을 수행하였으며 그 결과 차량 및 보행자의 위치 인식을 충분히 수행할 수 있음을 보였다.
최근 독립된 네트워크의 구성 및 다양한 컨버전스 디바이스간 상호연결에 대한 요구로 MANET의 연구는 IETF MANET WG, Bluetooth, HomeRF WG에서 활발하게 진행되고 있으며, 유비쿼터스 컴퓨팅 활용은 많은 주목과 고도의 성장을 보이고 있다. MANET에 참여하는 MN들은 호스트와 라우터 기능을 동시에 수행하여 네트워크 환경설정이 쉽고 빠른 대응력으로 임베디드 컴퓨팅에 적합하지만 MN의 이동성으로 인한 동적 네트워크 토폴로지, 네트워크 확장성 결여 그리고 수동적 능동적 공격에 대한 취약성을 지니고 있어 지속적인 보안 서비스를 관리할 수 없다. 본 연구는 경로탐색 및 경로설정을 하는 라우팅 단계에서 악의적인 노드가 라우팅 메시지를 위 변조 하거나 적법한 MN으로 위장하는 공격을 방지하기 위해 AODV 라우팅 프로토콜에 MD5를 적용한 해시된 라우팅 프로토콜을 이용하여 안전성과 효율성을 향상 시켰다.
센서 네트워크 시스템 기반의 저 전력, 저 비용의 지능형 홈 네트워크 시스템을 설계 및 구현 하였다. RSSI(Received Signal Strength Indicator)기반의 사용자 실내 위치 추적 시스템과 Dynamic multi-hop routing 시스템, 학습형 통합 리모컨을 활용한 능동적 가전기기 제어 시스템을 각각 설계하여 지능형 홈 네트워크 시스템을 구현 하였다. 지능형 서비스를 위해 반드시 팔요한 사용자 위치 정보는 RSSI기반의 삼각측량을 통해 계산하고 측정된 위치 정보값의 오차를 줄이기 위해 Smoothing Algorithm을 적용하였다. 또한 지능형 홈네트워크 서비스 제공을 위해 사용자가 휴대하는 무선 센서노드를 Layout 하여 설계, 제작하였으며 수집된 사용자의 실시간 위치 정보와 환경 센서 데이타는 Dynamic multi-hop routing을 통해 서버 프로그램으로 전달되며 각종 계산을 통해 사용자 위치정보와 환경 정보가 디스플레이 된다.
현재의 유비쿼터스 컴퓨팅 기술은 공간에서 사용자가 요구하는 직접적인 서비스만을 제공하는 정도의 기술 구현에 그치고 있으며, 앞으로는 좀 더 능동적인 서비스를 제공할 수 있는 지능적인 시스템이 필요해지고 있다. 사용자의 개입 없이 사용자가 처한 상황에 대한 정보를 통해 제공할 서비스를 결정할 수 있는 시스템을 구성하기 위해 본 논문에서는 지능형 홈과 같은 유비쿼터스 컴퓨팅 공간에서의 사용자가 처한 상황에 대한 환경정보를 Context로 정의하고 4W1H의 형태로 정형화하여 수집한다. 추가적으로 사용자의 감정 상태에 대한 정보를 수집하고 이러한 정보들을 확률 추론을 위한 베이지안 네트워크의 노드로 사용하여 사용자가 구체적으로 어떠한 상황에 처해 있는가에 대한 상황인식을 구현하다. 또한 그 상황 인식결과를 통해 사용자에게 제공될 서비스를 다시 한 번 베이지안 네트워크를 통해 추론하는 모델을 제시하고자 한다.
최근에 인터넷에서는 많은 Peer-to-Peer (P2P) 시스템이 등장하여 자료 공유가 활발히 이루어지고 있다. P2P 시스템은 자가 형성, 자가 치료, 분산처리와 같은 특징을 지니고 있어, 그러한 특징을 공유하는 애드혹 환경에서도 적절한 응용 프로그램으로 인식되고 있다. 본 논문은 가장 널리 사용되는 P2P 시스템중의 하나인 Gnutella를 애드혹 망에서 보다 효율적으로 동작할 수 있도록 개선하여 시스템 수명 연장, 오버헤드 감소, 향상된 성능을 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 계층적 피어를 사용하는 Gnutella 방식에 계량값을 이용한 울트라피어 선택방안, 능동적 울트라피어 정보제공 방안 등을 도입하였다. 모의실험 결과, 본 논문에서 제안한 방안은 Gnutella 보다 망을 더욱 효율적으로 사용함으로써 검색 성공률을 높이고, 응답시간을 줄였으며, 오버헤드 측면에서도 훨씬 좋은 결과를 보였다. 또한 애드혹 망 및 P2P 시스템의 지속시간에 영향을 미칠 수 있는 노드들의 잔여 에너지양을 높일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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