본 논문은 무선 센서 네트워크에 적용할 수 있을 정도로 단순한 효율적인 MP-DD(MultiPath-Direct Diffusion) 라우팅 방법을 제안한다. 기존의 DD(Direct Diffusion)는 하나의 최적 경로를 설정하여 사용하므로 특정 노드의 에너지가 많이 소모된다. 이에 반해 MP-DD는 네트워크 관리 노드 방향의 상위노드에 대한 정보를 가지고 다중 경로를 설정하여 사용한다. 시뮬레이션 결과 제안한 기법이 DD와 EAR(Energy Aware Routing)에 비해 망 생존성을 증가시킬 수 있음을 보여주었다.
본 연구는 RSSI의 거리측정 방법이 외부 환경에 의해 쉽게 영향을 받아 위치 오차가 크다는 결점을 도출하였고 이 3차원 배치 환경에서 RSSI의 거리측정 노드에서 측정한 거리값을 최적화하는 문제에 대해 향상된 CA-PSO 알고리즘을 개선한 CA-PSO-BP 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 3차원 무선센서네트워크(WSN) 공간에서 인식할 수 없는 노드를 설정할 수 있도록 하였다. 또한, CA-PSO를 BP 신경망에 응용하므로, 학습을 통해 BP 네트워크의 학습시간 단축과 알고리즘의 수렴 속도를 제고 할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 알고리즘을 통해 네트워크의 위치의 정밀도를 현저(15%)하게 높일 수 있다는 것을 증명하였고 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.
비디오 센서 망을 이용한 무인 감시 체계에서는 고용량의 영상 정보를 왜곡 없이 전송하는 것이 중요하다. 하지만, 무선 채널의 특성상 왜곡 발생이 최소화 되도록 처리할 경우, 불필요한 전송 신호의 추가 또는 정보의 재전송 등으로 인해, 전송 자체의 지연을 초래하는 효과로 연결된다. 따라서 비디오 센서 망 기반의 감시 체계는 무인 체계와 운용자 사이 또는 무인체계들 사이에 고용량의 영상 정보를 압축하면서, 실시간 정보의 특성에 알맞도록 지연시간을 줄이고 시시각각 변화하는 감시 체계에 적합하게 전송할 수 있는 저지연/적응형 영상 전송 기술을 설계하는 것이 중요하다. 본 고에서는, 무인체계의 전체 시스템 프로토콜을 상기의 목표에 맞게 설계하고, 다양한 무선 환경에서 실현할 수 있는 영상전송 기술을 소개 한다. 원활한 무인체계 통신단말 운용을 위해 대용량의 다채널 영상 정보를 효율적이면서 지연이 적게 압축하고, 통신 상태 변화에 따라 유연하게 크로스 레이어 관점에서 영상의 정보를 계층적 부호화 (Layered Coding)를 기반으로 우선 순위에 기반하여 저지연 및 적응적으로 전송하는 기술을 소개한다.
본 논문에서는 텔레매틱스를 위한 센서네트워크 기반의 이동체 자동화 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 자동차내부의 각종 센서로부터 Zigbee 센서 망을 이용하여 무선으로 각종 센싱 데이터를 수집한 후 모니터링 장치에서 이를 분석한다. 그리고 분석된 데이터를 텔레매틱스 단말기와 인터페이스 시켜 차량의 상태 정보를 한눈에 운전자가 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 센서 네트워크 기반으로 온도센서, 습도센서 그리고 조도센서 등을 모니터링하고 이들 데이터를 기반으로 히터 및 에어콘을 자동 구동시키는 차량 내 온/습도 자동조절기를 구현하였다.
본 논문에서는 IEEE 802.11ax에서 제안하는 임의 접근 기술을 이용한 무선랜 기반 센서 네트워크의 접속 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 상향 데이터를 가지고 있는 예비 접속 단말들에 대하여 접속, 대기, 포기의 세 구간으로 나누어진 정수 단위의 OFDMA BackOFF counter (OBO)를 임의로 선택하게 하여 센서 단말의 실질적인 접속을 제어할 수 있다. 제안하는 기법은 비행기 등과 같이 다수의 센서와 연결이 필요한 센서 네트워크에 효과적으로 사용할 수 있다. 제안하는 방법을 사용하면, 기체내의 센서들은 본 논문에서 제안한 차등 OBO 매개변수를 사용한 접속 방법에 따라 접속을 시도하여 접속 용량을 초과하는 수의 단말을 효과적으로 제어할 수 있다. 또한 본 논문은 제안하는 기법에서 최적의 효율을 얻기 위한 관련 파라미터들에 대한 수학적 분석을 함께 제공한다. 본 논문의 분석 결과에 따르면 제안하는 기법을 통해 다수의 센서들의 접속이 최적의 효율에 가깝게 관리되었다.
무선 센서 네트워크의 각 센서 노드는 배터리 기반의 제한된 에너지로 동작하기 때문에 무선 센서 네트워크에서의 효율적인 에너지 사용에 많은 연구가 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크와 같이 많은 수의 센서 노드가 조밀하게 분포되어 긴밀한 협업을 통해 정보를 모으고 전달하는 유기적인 시스템에서는 가능한 많은 노드들이 생존하는 것이 망의 수명에 더욱 중요한 요인이 된다. 본 논문에서는 에너지 효율이 중요한 요소 가운데 하나인 센서 네트워크에서 효율적인 라우팅을 위한 기존의 연구들을 고찰하고, 개선된 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 클러스터 구성을 위해 싱크에서 노드의 흠 수에 따라 플러딩을 통해 각 노드에게 클러스터 ID를 부여하며, 부여된 클러스터 ID를 기반으로 계층적 데이터를 전송하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에 대해서는 NS-2 시뮬레이션을 기반으로 로드의 수명과 데이터 량, 오버헤드에 대한 성능 분석을 수행하였다.
본 논문은 무선 센서망에서 이동 싱크의 동적 브랜치를 통한 데이터 수집 방안을 제안한다. 데이터 전달에 이용되는 트리는 싱크 노드를 루트 노드로 하고 복수개의 브랜치를 가지며, 싱크의 이동과 함께 노드의 부모가 동적으로 변경된다. 또한, 홉 기반의 필터와 플러딩의 효과적인 제한을 통해 제어 트래픽을 줄이고, 효율적인 데이터 전달을 이루는 트리구성 방안을 다룬다. 시뮬레이션 결과를 통해, 제안된 데이터 수집 방안이 기존의 방안과 비교하여, 높은 데이터 도착율과 낮은 전달 지연, 그리고 효과적인 에너지 절약을 보이는 것은 확인할 수 있었다.
무선 센서 망에서 모바일 싱크 그룹에게 데이터를 전송하기 위한 Mobile Geocasting에 관한 연구가 진행되었다. Mobile Geocasting에서, 싱크 그룹의 지역에 싱크들에게 데이터를 전송하기 위해 유니캐스팅과 플러딩의 두 가지 접근 방식이 있다. 에너지 효율성의 관점에서, 유니캐스팅은 분산된 적은 수의 분산된 싱크들에게 효율적인 전송 방식이고, 반면에 플러딩은 다수의 밀집된 싱크들에게 효율적인 전송 방식이다. 하지만, 이 두 가지 방식은 모두 너무 극단적으로 보수적인 방법이기 때문에, 그룹 지역 내에 싱크들이 전체적으로는 분산적이지만 부분적으로는 밀집하게 분포된 일반적인 상황들을 지원하기는 어렵다. 그러므로, 본 논문은 일반적인 분포를 가지는 이동 싱크 그룹을 효율적으로 지원하기 위한 유니캐스팅과 플러딩을 통합하는 하이브리드 방안을 제안한다. 제안 방안은 그룹 지역내에 분산된 싱크들을 위해서는 개별적 유니캐스팅과 밀집된 싱크들에게는 부분적 플러딩을 이용한다. 부분적 플러딩 지역을 도출하기 위해, 제안 방안은 하나의 수학적 모델을 제시한다. 시뮬레이션 결과는 제안 방안이 기존의 방안들보다 에너지 소비 관점에서 더 효율적임을 증명한다.
현재 무선통신의 효용성이 증가되면서 다양한 분야에서 유선과 무선을 통합한 형태의 연결망으로 구축된 유비쿼터스 환경이 발전되고 있다. 이러한 네트워크 환경에서 각 대학은 유비쿼터스 센서네트워크를 기반으로 한 u-캠퍼스 구축이 활발하게 발전하고 있다. u-캠퍼스는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술과 무선 네트워크기술을 대학의 캠퍼스에 접목시켜 구축한 형태의 새로운 캠퍼스이다. 본 논문에서는 이러한 u-캠퍼스 기반에서의 zigbee 기술을 이용한 전문대학의 특성에 적합한 u-캠퍼스를 설계하였다. zigbee 무선 통신기술을 적용한 u-캠퍼스 서비스는 zigbee 네트워크를 이용한 편리한 서비스를 구성원에게 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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