IEEE 802.15.4는 무선 센서노드들 사이의 연결을 가능하게 하는 대표적인 표준이다. 그러나 이 IEEE 802.15.4를 기반으로 하는 무선 센서네트워크는 기본적으로 숨은노드 충돌에 매우 취약하다는 약점을 갖고 있는데 이는 무선 센서네트워크 자체가 제한된 통신 반경과 짧은 배터리 수명을 갖고 있기 때문이다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 기반의 무선 센서네트워크에서 노드들의 클러스터링을 통한 숨은노드 충돌 회피 및 성능향상 기법을 제안하다. 이 방법에서 사용되는 클러스트링은 각각의 무선 센서노드들이 갖고 있는 채널 품질 정보를 바탕으로 수행된다. 그리고 클러스터에 어느 정도의 무선자원을 할당해야 하는 문제도 다룬다.
무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 그 목적에 따라 다양한 신호처리 기능을 가져야 한다. 센서 노드의 에너지 제약과 통신 대역폭 제한은 센서 노드에서의 가벼운 신호처리 기법을 필요로 한다. 일반적인 센서 노드에서의 신호처리 기법은 센서 노드에 수신된 신호를 잡음제거 등의 전처리를 수행하고, 에너지를 계산하여 표적의 위치를 탐지하고 기지국에서의 위치추정 및 식별을 위하여 특징 추출하거나 압축하여 전송하는 등의 방법으로 구성된다. 이러한 센서 노드에서 필수적인 신호처리 기법들은 에너지 효율적인 신호처리 기법은 무선 센서 네트워크의 생존 시간과 표적 탐지 및 식별이라는 목적에 대한 성능에 큰 영향을 끼치게 된다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 필수적인 신호처리를 Lifting scheme wavelet 방법을 이용하여 센서 노드에서 에너지 효율적인 신호처리 기법을 제안한다.
USN환경에서 다양한 정보를 획득하기 위한 수 십~수 천개의 배터리 기반 센서노드의 유지, 보수에 많은 시간과 비용이 소요되어 배터리 기반의 센서노드는 USN 산업의 한계점으로 작용한다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 센서노드 배터리 충전용 무선전력획득 모듈을 제안한다. 무선전력전송장치가 전송하는 RF 전력을 전력획득모듈이 효과적으로 획득 및 효율적인 관리를 통해 센서노드가 정보를 센싱하고 전송하는데 소모하는 전력 및 자연 방전되는 배터리 전력을 보충한다. 무선전력획득모듈이 적용된 센서노드를 통해 배터리 전력을 일정하게 유지시켜 배터리 교환 주기를 반영구적으로 연장함으로써 USN의 신뢰성과 적용가능성을 높이고 USN산업의 활성화에 기여할 수 있다. 본 논문은 34dBm의 전력전송장치와 무선전력획득모듈 사이의 거리 5m에서 -2dBm의 전력을 획득하여 센서노드용 70mAh의 리튬폴리머 배터리의 충전을 통해 시스템을 검증하였다.
무선 센서 망을 구성하는 각 노드는 크기가 작고 가진 에너지 또한 매우 적기 때문에 오랜 시간 동안 노드가 활동하기 위해서는 에너지 소모를 최소로 하는 것이 관건이다. 무선 센서 망은 애드 혹 망과 매우 유사하지만, 통신, 전력소모 그리고 계산능력 측면에서 제약을 받는다. 각 노드들은 응용계층에서는 적은 양의 데이터를 생성하고, 느린 속도로 전송되는 특징을 가진다. 각각의 노드들은 소스(source)와 싱크(sink)가 될 수 있는 일반적인 애드 혹 환경과는 달리 하나의 기지국(base station)이 싱크의 역할을 하고 싱크를 제외한 노드들은 소스의 역할을 하게 된다. 또한 무선 센서 망은 설치된 후 지속적으로 주변을 관찰하고 고정된 상태로 있는 것이 대부분이다. 기존 애드 혹 망에서 라우팅 프로토콜은 이러한 무선 센서 망의 특징을 만족할 수 없다. 본 논문에서는 무선 센서 망의 통신 형태의 특징을 고려하여 트리 기반 라우팅 프로토콜을 확장한 에너지 측면에서 효율적인 라우팅 프로토콜을 제안한다.
무선 센서 네트웍은 동작 환경과 구조가 매우 특이하du 개발자들은 센서 네트웍의 노드를 디자인할 때 많은 제약 조건들과 요구 조건들을 고려해야 한다. 먼저 우선 센서 네트웍 상의 각 센서 노드에는 극도로 제한된 하드웨어 자원 조건 하에서도 무선 통신 기능뿐만 아니라 동시에 여러 이벤트를 재빠르게 처리할 수 있는 기능이 포함되어야 한다. 또한 환경과 응용 프로그램의 변화에 잘 대처하기 위해 런타임(run-time)에 각 센서 노드들을 동적으로 재구성할 수 있는 기능이 제공되어야 한다. 이러한 디자인 요구 조건들과 제약 조건들은 얼핏 서로 상반된 것처럼 보이는데, 무선 센서 노드들을 위한 실행 환경을 디자인할 때는 이러한 조건들을 모두 만족시킬 수 있는 운영 체제가 반드시 필요하다. 본 논문에서 우리는 무선 센서 노드들을 위한 매우 효율적이고 효과적인 유한 상태 머신(finite state machine) 기반의 운영체제, SenOS를 제안한다. 또한 새로운 운영 체제인 SenOS가 극도의 제한적인 자원에서도 동시성과 반응성, 재구성성의 요구 조건을 모두 만족시키면서 동작할 수 있다는 것을 보일 것이다.
무선 센서 네트워크에 대한 연구에서 센서 노드 로부터 발생한 데이터는 데이터 그 자체의 의미도 중요하지만, 데이터의 발생 위치 역시 매우 중요하다고 할 수 있다. 기존 연구로 센서 노드의 위치를 추정할 수 많은 방법들이 있지만, GPS 를 이용하거나 절대적인 위치를 알고 있는 앵커 노드 등을 이용하는 방법들은 추가적인 하드웨어 및 여러 번의 통신이 필요하게 되고 그에 따라 에너지 소비의 증가와 앵커 노드의 손실에 의한 오차의 확대 등 많은 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 센서 노드를 하드웨어적으로 단순화 할 수 있는 거리에 기반하지 않은(range-free) 방식을 사용하여 무선 센서 네트워크에서 싱크 노드로부터 센서 노드의 상대적인 위치를 추정하고 추정 데이터를 기반으로 싱크 노드에서 보정하는 방법으로 자원의 제약에서 비교적 자유로운 싱크 노드의 역할을 증대시킨 위치 추정 및 보정방법에 대해 설명한다.
최근 무선 통신 기술과 초소형화 기술의 진보로 지능형 센서 (smart sensor)를 이용한 무선 센서 네트워크의 구축이 가능해 졌으며 무선 센서 네트워크를 우리 생활 전반에 걸친 다양한 분야에 응용하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다[1]. 본고에서는 무선 센서 네트워크의 응용분로서 무선센서노드를 활용한 캠퍼스 차량 관리 시스템 구축 방안에 대하여 기술하였다. 이를 위하여 무선센서노드의 전송전력제어 및 개별 노드 인식 방안을 고찰하였으며 실제 적용 시스템의 구성 및 동작 절차를 제안하였다.
무선센서네트워크는, 다수의 센서노드가 넓은 지역에 배치되어 자신의 전원에 의해 동작하고 다른 센서노드와 협력하여 환경검침 또는 물리량 검침을 수행하는 무선네트워크로 정의한다. 각각의 센서노드들은 자신의 배터리전원소모를 최소화하여, 장기간 사용할 수 있어야 하며, 센서 노드를 적절하게 배치하여 전체 네트워크 커버리지를 제공할 수 있어야 무선센서네트워크의 수명을 늘일 수 있다. 초기 센서노드의 배치로는 센서들의 배터리 수명 등의 이유로 제약이 있으며, 모바일센서노드는 센서가 이동하여 새로운 커버리지를 제공함으로써, 이러한 제약조건을 완화할 수 있다. 본 논문에서는 perimeter coverage property를 만족하는 모바일 센서들의 단계적인 이동을 통한 커버리지 제공기법을 제안한다. 각각의 모바일 센서노드들은 이웃한 센서노드들이 dead 노드인지 판단하게 되며, dead 노드인 경우, 센서네트워크의 커버리지 hole을 만드는지 여부를 판단한 후, 각각의 모바일 센서노드들은 hole의 중심점을 계산하고, 관련된 센서노드들이 협동하여, 단계적으로이동하여, 최종 hole을 커버하는 새로운 센서네트워크를 형성하게 된다. 본 제안기법을 시뮬레이션하여 DCM 기법과 비교한 결과, 에너지 효율을 결정하는 전체 움직임거리 측면에서 최소 50% 이상의 성능향상을 보임을 확인하였다.
무선 센서 네트워크의 노드에서 측정된 데이터는 노드의 전송 거리의 제한 때문에 멀티 홉을 통해 베이스 노드에 전송된다. 또한 노드의 에너지가 한정되어 있기 때문에 무선 센서 네트워크의 수명을 연장하기 위해서는 각 노드의 에너지 소모를 가능한 균일하게 하여야 한다. Level based MultiPath Routing (LMPR)은 베이스 노드로 부터의 거리에 해당하는 노드의 레벨을 기반으로 무선 센서 네트워크를 자가 구축하고 데이터 처리 및 전송 부하를 각 센서 노드에 분산시키는 무선 센서 네트워크 라우팅 프로토콜이다. 본 논문에서는 TinyOS 기반으로 LMPR를 구현하고 실험을 통해 무선 센서 네트워크상에서 LMPR의 성능을 측정하였다. 실험 결과 LMPR이 최소 비용 방식으로 선택된 단일 경로로 데이터를 전송하는 프로토콜보다 데이터 처리 및 전송 부하를 약 4.6배 분산시켰다. LMPR 을 사용하여 데이터 처리 및 전송 부하를 각 노드에 분산시켜 TinyOS를 기반으로 구성된 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시킬 수 있을 것으로 기대한다.
무선 센서 네트워크는 감지, 연산 그리고 무선 통신 능력을 갖는 수많은 작은 센서 노드들로 구성된다. 센서 네트워크에는 전장 감시, 침입자 추적, 그리고 고속 도로 감시 등과 같은 많은 응용분야가 있다. 이러한 분야에서는 사용자의 관심 대상이 되는 지역에서 발생 하는 사건들을 감시하기 위하여, 제한적인 에너지 자원과 연산 능력을 가진 세서 노드들로부터 감지된 데이터를 수집한다. 그러므로 센서 네트워크 응용분야에서의 데이터 수집과 전달, 센서 노드의 효율적인 에너지 소모는 매우 중요하며, 이를 위하여 센서 네트워크를 위한 라우팅, 전력관리, 그리고 데이터 보급 프로토콜들의 설계에서는 이러한 제약 사항들이 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 효율적인 데이터 전달을 위한 라우팅 방법을 제안한다. 제안된 방법은 센서 노드의 트래픽 량, 잔여 에너지 량, 그리고 베이스 스테이션가지의 최단경로를 고려하여 데이터 전송 경로를 결정하여, 센서 네트워크에서의 에너지 효율적이면서도 안정적인 감지 데이터 전송을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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