바디 센서 네트워크 환경에 존재하는 다양한 종류의 디바이스는 매우 작은 배터리 기반으로 작동을 한다. 특히 기존에 존재하였던 센서 네트워크 환경보다 바디 센서 네트워크 환경이 자원이 매우 제한적이기 때문에 디바이스의 전력 관리가 매우 중요하다고 할 수 있다. 하지만 바디 센서 네트워크는 사람의 움직임 또는 센서의 위치와 같은 고유의 특징을 가지고 있기 때문에 바디 센서 네트워크를 구축하기 위해서 고유의 특징을 고려해야만 한다. 본 논문에서는 바디 센서 네트워크 환경에 존재하는 다양한 제약사항을 분석하며, 대표적인 전송 전력 관리 기법에 따른 에너지 효율적인 측면을 고려한 분석을 한다. 또한 분석된 결과를 통해 바디 센서 네트워크 환경에서 에너지 효율적인 대안을 제시하고자 한다.
본 논문은 웨이브 에너지 발전 시스템의 네트워크제어기 설계에 대해서 논의한다. 기계적인 오실레이터의 움직임 운동 방정식의 해를 구하면서, 시스템의 에너지 손실의 효율성을 향상 시키기 위하여 퍼지 제어 기법을 도입한다, 다양한 초기 조건에서의 바디의 움직임 방정식의 해를 수치적으로 해석하기위하여, 손실되는 에너지의 크기는 알 수 있다고 가정한다. 네트워크상에서 발생하는 시간 지연을 모델링하며, 전체 웨이브 에너지 발전 시스템은 시간 지연을 가지는 웨이브 에너지 네트워크 제어 시스템이 된다. 제안하는 퍼지 제어기와 웨이브 에너지 발전시스템은 같은 퍼지 멤버쉽 함수를 가지게 모델링한다. 전체 네트워크 폐루프 시스템의 안정도를 분석하고, 웨이브 에너지 발전시스템을 안정화 시키는 퍼지 제어기 설계를 위한 충분조건을 유도한다. 시간 지연을 가지는 네트워크에서 퍼지 제어 기법을 이용하여 웨이브 에너지 시스템의 에너지 손실을 파악한다.
유비쿼터스 기술의 발전과 함께 센서 네트워크는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중 특히 의료 분야는 중요한 응용 분야 중의 하나로 바디 센서 네트워크의 표준화 동향과 함께 관심이 집중되고 있다. 의료 센서 네트워크는 기존의 일반적인 환경의 센서 네트워크와는 다른 의료 환경만의 특징들을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 특징들을 반영하여 계층적인 의료 센서 네트워크 구조를 제안하였고, 계층적인 구조를 바탕으로 하여 센싱 데이터 전송 방식을 소개하였다. 즉, 효율적인 센싱 데이터 전송을 위해서는 환자들의 요구 사항과 건강 상태를 고려하여 각 센서 노드들에게 우선 순위(Priority)와 경계값(Threshold Value)을 주었다. 이를 통해 클러스터 헤드에서 응급 데이터를 우선적으로 빠르게 베이스스테이션으로 전송하도록 하였다. 또한 이와 같은 구조와 전송 방식을 바탕으로 센서 네트워크를 위해 Eschenauer와 Gligor가 제안한 키 메커니즘을 기반으로 하여 새로운 키 관리 기법을 제안하였다. 이는 각 클러스터 헤드들이 높은 우선 순위를 갖는 응급 노드들에 대해서 이웃 클러스터로 응급 노드와의 키를 미리 전송해주는 Key Provisioning 방법을 사용하여 응급 노드들에 대해서 키 설립을 준비하도록 하여 키 설립이 보다 빠르게 이루어지도록 하였다. 이를 통해 키 설립 지연으로 인한 데이터 전송의 기다림 없이 바로 응급 노드들의 데이터를 클러스터 헤드로 전송할 수 있도록 한다. 이와 같은 계층적인 구조에서의 데이터 전송 방식과 이를 바탕으로 제안한 키 관리 기법은 수식 및 QualNet 시뮬레이터를 사용한 시뮬레이션을 통하여 네트워크 트래픽 오버헤드와 에너지 소모량을 분석하였으며, TmoteSKY 센서보드를 사용해 구현함으로써 그 효율성을 증명하고 실제 응용환경에서의 실현가능성을 입증하였다.
기존 유선기반의 미소자기감지 시스템은 자기신호를 전기신호로 변환하여 신호처리부로 송신하는 과정에서 AC성 노이즈가 유입되고, 필터링 과정에서 과도한 신호의 시간 및 위상 지연 현상이 발생한다. 본 논문에서는 컨베어 이송장치에서의 무선통신 기술을 적용한 미소자기감지 시스템을 설계하고 구현한다. 무선미소자기시스템은 자기센서 검출부, 신호처리부, 무선센서네트워크부, 시스템 제어부 및 모니터링부로 구성하고, 무선 미소자기감지 시스템을 통해 밸브바디 내에 스틸볼이 삽입되어 있는 경우 자기센서 전압 값이 변화하는 것으로 감지하였다. 기존 유선기반의 시스템에 비해 검출 정확도 및 시간 지연 감소 등 성능이 향상됨을 평가를 통해 나타났으며, 패킷수신률 분석을 통해 미소자기시스템의 무선 적용 가능성을 확인하였다.
미소자기감지 시스템은 자기신호를 전기신호로 변환하여 신호처리부로 송신하는 과정에서 AC성 노이즈가 유입되고, 필터링 과정에서 과도한 신호의 시간 및 위상 지연 현상이 발생한다. 본 논문에서는 상기의 문제점을 해결하기 위하여 무선통신 기술을 적용한 미소자기 감지 시스템을 설계하고 구현하였다. 미소자기시스템은 자기 센서 검출부, 신호처리부, 무선센서네트워크부, 시스템 제어부 및 모니터링부로 구성하였으며, 무선센서네트워크 기반의 센서의 무선화 적용을 통해 신호 노이즈 및 신호 지연을 최소화 하는 결과를 얻을 수 있었다.
바이오센서는 생명공학 또는 의학 분야에서 사용되는 인간의 생체 신호를 감지할 수 있는 센서들로 의료기기에 주로 사용되는데, 최근 MEMS 기술의 발달로 작은 크기의 하드웨어에 센서 인터페이스, 프로세서, 무선통신, 배터리 등을 포함한 모듈을 센서노드(모트 : Mote)들로 구성된 센서기반 네트워크에서 바이오센서 네트워크로 응용분야를 확장하고 있다. 이에 본 논문에서는 바이오센서 기술과 센서네트워크 기술을 융합한 기술인 바이오 센서네트워크를 활용한 응급 구조 시스템의 설계 및 구현을 제안한다. 제안된 시스템에 사용된 바이오센서는 근전도(EKG), 혈압(Blood Pressure), 맥박(Heart Rate), 산소포화도(Pulse Oximeter), 혈당(Glucose)센서들로, 바이오센서에서 측정된 생체 신호를 센서네트워크 모트를 통해 데이타를 수집하고, 수집된 데이타를 이용하여 건강관리 측정 데이타로 활용하였으며 측정된 데이터는 무선단말기(PDA, 휴대폰), 전자액자 디스플레이장치 등에서 확인 가능하도록 구성하였다. 아울러, 제안한 u- 응급 구조 시스템의 유효성을 실험하기 위해서 사용자의 바이탈사인 정보와 주변 환경정보를 고려한 실험을 수행하였다.
본 논문은 인체의 생체 신호를 이용하여 응급상황을 예측할 수 있는 의료정보 시스템을 제안한다. 기존의 응급상황 관리를 위한 연구들은 대부분 바디 센서 네트워크를 중심으로 연구되고 있다. 이들 연구의 문제점은 응급상황이 발생한 후에 단순히 응급상황만을 전달하기 때문에 실제 상황이 발생하여 응급조치까지는 시간이 걸리는 응급조치 지연문제를 가지고 있다. 이러한 문제는 환자들에게 심하면 치료 불능상태에서 사망에까지 이르게 할 수 있다. 이러한 문제를 해결 하기위해서는 응급상황이 발생하기 전까지의 사전 응급징후를 파악하여서 신속히 응급조치를 할 수 있도록 응급상황에 대한 예측이 필요하다. 이를 위해서 본 논문은 센서 네트워크 기술, 인터넷 정보검색 기술, 데이터 마이닝 기술 및 의료정보와 개인정보 보호를 위한 보안 기술을 융합하여 응급상황을 예측할 수 있는 의료정보 시스템을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 센서 네트워크를 이용하여 의사의 동작을 흉내 낼 수 있는 내시경 취급로봇의 형상 예측방법이 제안된다. 3축 지자기계와 3축 가속도 계로 이루어진 단위센서가 CAN버스 통신을 통하여 네트워크를 구성한다. 각각의 센서 유니트는 연성 튜브로 만들어진 로봇의 길이방향 위에 있는 점들의 각들을 검출하는 데 사용된다. 센서 네트워크로부터 수신된 신호들은 Butterworth lowpass filter를 이용하여 필터링 된다. 여기서 우리는 노이즈 제거를 위하여 버터워쓰 필터를 설계하였다. 최종적으로 로패스 필터에 의하여 노이즈가 걸러진 신호들을 처리하여 Euler 각이 추출된다. 이 Euler 각을 이용하여 sensor network 상에 있는 각 센서의 위치가 추정된다. 우리는 로봇 바디가 링크와 관절들로 구성되어 있다고 가정한다. 그러면 각 센서의 위치는 각 링크의 중심에 부착되어 있는 것으로 가정할 수 있다. Euler 각과 kinematics chain model로부터 링크의 위치를 결정할 수 있다. 각 링크를 매끈하게 연결할 수 있도록 하기 위해 각 센서의 위치사이에 보간이 수행되어 최종적으로 작동 중에 있는 내시경의 최종형상이 얻어진다. 실험 결과는 제시된 센서 네트워크에서 추정된 Euler angle과 kinematic chain model을 이용하여 추정된 serial link의 형상으로부터 내시경형상을 가시화 할 수 있음을 보여준다.
분산 파일 시스템(DFS)은 분산 환경에서 장애와 사본에 대한 투명성을 보장하며 파일을 다수의 물리적인 컴퓨터 노드들에게 저장할 수 있는 메카니즘을 제공한다. 검색엔진, 그리드 컴퓨팅, 데이터 마이닝 어플리케이션등과 같이 많은 양의 데이터를 처리하는 어플리케이션들은 데이터 저장을 위한 백엔드 인프라 구조를 제공할 필요가 있다. 분산 파일 시스템은 이러한 저장 데이터 기반을 위한 주요 구성요소가 된다. 많은 프로젝트의 관심사가 되는 네트워크 컴퓨팅은 이와 같이 설계 및 구현된 분산파일 시스템을 갖추고 있으며, 다양한 아키텍처와 기능들을 시스템의 특성에 따라서 제공하고 있다. 이 논문에서는 대용량의 검색 지향적인 시스템에서 사용되는 SOFA 분산 파일 시스템, 메카니즘들과 성능들을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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