본 연구에서는 모바일 장치 중 하나인 PDA와 센서를 이용해 수행할 수 있는 시나리오를 작성하고, 이를 이용해 구현할 수 있는 PDA 기반의 협업환경을 제안한다. 센서그룹에서의 정보수집, 센서그룹으로부터 PDA로의 정보전달, 정보를 가진 다수의 PDA들이 네트워크를 구성하여, 서로 정보를 공유하고, 그 정보를 활용하는 방법을 보인다. 본 환경에서 시나리오 수행을 위해 사용된 센서는 환경정보센서(MICA2)와 위치정보센서(Cricket System)이며, 각각의 센서 그룹을 구성하여 동작한다. PDA들 간의 네트워크는 TMO 스킴을 적용하여 정보를 전파 및 협업하기 위한 구조를 채택했다. 마지막으로 센서네트워크와 연동된 PDA들이 협업환경을 구성함으로써 가능한 서비스들을 제시하였다.
새로운 센서 네트워크 분야의 특성과 그 특성을 맞추기 위한 여러 라우팅 프로토콜들이 제안되었다. 하지만, 제안된 알고리즘들이 정확한 시나리오 작성이나 응용분야 설정 없이 제안된 것이 많아 실제 시스템에 적용하기에는 많은 문제점들을 낳을 것으로 생각된다. 그러므로 본 논문에서는 센서 네트워크의 특성을 파악하여 대표적인 센서 네트워크의 응용 분야를 분류하고 지금까지 제안된 라우팅 알고리즘들을 분류된 응용 분야에 적용하여 살펴보았다. 이를 통해 앞으로의 센서 네트워크 라우팅 연구 방향을 제시한다.
본 논문은 감시정찰 센서네트워크 환경에서 초소형 복합센서를 이용하여 적 또는 전장 환경에 대한 감시정찰 업무를 수행하는 무인 감시정찰 기술을 기반으로 한다. 감시 정찰 환경에서 센서를 통해 획득하는 환경 평가로서, 적군의 도보를 통한 침투 및 차량의 이동을 파악하고 경로를 도시하여 적군의 이동이나 작전 상황을 평가한다. 본 논문은 이러한 감시정찰 시나리오에 따른 상황을 추출하고, 해당 시나리오를 바탕으로 상황을 평가하기 위한 지능형 에이전트의 구조 및 설계 메커니즘을 제안하여 보다 효율적인 감시정찰 운용 및 수행을 위한 기반 기술로 활용한다.
오늘날 사람들의 건강을 실시간으로 점검하고 응급상황에 대처하기 위해 다양한 기술들이 개발되어지고 있다. 지금까지는 대부분 맥박과 같은 생체신호를 측정하여 활용하고 있지만 최근에는 뇌파(EEG)를 활용하는 연구가 늘어나고 있다. 그러나 길에서 걸어 다니는 모든 사람들의 EEG 신호를 실시간으로 검출하여 해당 서버에 전송하는 것은 여러 가지 문제점을 야기시킨다. 특히, 2차원 공간에서 실시간으로 EEG 신호를 수집 및 전송하는 제약이 존재하기 때문에 본 논문에서는 이러한 제약을 피할 수 있는 3차원 공간의 드론을 활용하는 효율적인 네트워크 모델을 제안하고자 한다. 이러한 모델을 Opnet 시뮬레이터를 활용하여 네트워크 구조를 설계하고 시뮬레이션하고 평가하였다.
본 논문에서는 무기 자산의 고장 진단 및 수명을 판단하는데 중요한 정보로 활용되는 온도, 습도, 충격량을 모니터하여 무선 네트워크를 통하여 관리 서버로 전송하는 무선 센서 네트워크 기반 무기 자산 건전성 모니터링 시스템을 소개한다. 본 시스템의 운용을 위해 제안된 시나리오와 시나리오에 따라 개발한 무선 네트워크 운용 라우팅 방법을 소개한다. 그리고 시스템 구현을 위해 개발된 센서 태그, 이동형 리더기, 모니터링 서버를 소개한다.
센서 네트워크는 주로 물리적인 공간의 모니터링이나 위치 추적과 같은 주변의 정보를 얻고자 하는 환경에 사용되며, 이러한 정보는 비대칭적이고 비신뢰적인 무선 링크로 인해 불필요한 재전송을 요구하고 많은 손실이 발생한다. 이 때문에 신뢰적이고 에너지 효율적인 링크를 선택하기 위해 RSSI(Received Signal Strength Indicator), LQI(Link Quality Indicator)를 이용하여 무선 링크에 대한 품질을 추정하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 그 일차적인 단계로써 단일 홉 무선 센서 네트워크에서 MICAZ에 구현된 RSSI, LQI 값을 이용하여 노드간 무선 링크 품질을 모니터링하는 응용을 구현하였다. 구현 시나리오는 무선 링크의 비대칭성을 고려하기 위해, 순방향 링크 품질의 경우 센서 플랫폼이 BS로부터 수신한 요구 메시지의 RSSI, LQI 값을 응답 메시지에 캡슐화하여 BS로 전송하도록 하였고, 역방향 링크 품질의 경우 BS가 센서 플랫폼으로부터 수신한 응답 메시지의 RSSI, LQI 값을 기반으로 하였다. 또한 BS로 취합된 이러한 두 링크 품질을 PC상에 시각적으로 표시하기 위해 자바 기반의 링크 품질을 모니터링하는 응용을 구현하였다. 간단한 실험을 통해 RSSI, LQI로 얻은 무선 링크의 품질과 특성을 확인하였다.
유비쿼터스 시대를 맞이해서 휴대용 진단 진료 기기를 환자가 쉽게 휴대 및 착용해서 환자의 질병 및 건강 상태를 모니터링 하여 위험한 상황을 미리 예측, 통지가 가능한 시스템을 발전시켜야 할 필요성이 대두되고 있다. 이를 위하여 다양한 특성을 가진 휴대용 의료 계측 기기 센서들을 환자의 신체에 부착하고 다양한 센서들이 네트워크를 형성하여 인터넷과 통신하는 것은 물론 이동이 가능해야 한다. 즉, 센서 네트워크 기술과 이동성 기술이 접목된 네트워킹 기술이 필요하지만 아직까지 실질적인 적용에 대한 구체적인 연구는 없는 형편이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 요구사항을 만족시키는 U-헬스케어 시스템을 구축하기 위해 각 센서 노드에 IPv6 를 적용하여 항상 인터넷에 연결되어 실시간 모니터링이 가능함과 동시에 네트워크 단위의 이동성을 지원하는 프로토콜과 연동하는 시나리오와 구조를 제시한다.
스쿨존에서 빈번하게 발생하는 어린이 안전사고에 능동적으로 대처하기 위해서는 상황 인식에 대한 자동화된 모듈에 대한 연구가 필요하다. 스쿨존과 같은 지역에서 차량의 진입, 어린이의 객체 인식, 그리고 GPS 좌표 정보를 기반으로 감시 시나리오를 구축하여, 전략화된 시나리오에 맞는 상황이 발생되었다고 판단되면 스쿨존 안전도를 높이기 위해 이에 대한 조치를 취하게 된다. 본 논문에서는 GPS 센서와 영상센서 그리고 네트워크에 연결된 모니터링 서버와의 통합을 기반으로 상황인식 방안을 연구하였다. 영상센서 부문과 GPS분석부문을 통해 상황인식을 객체분석을 수행하고 시나리오에 기반한 상황에 따라 능동적으로 대처할 수 있는 방안을 제안한다.
사람의 제어 없이 기기간에 통신하는 M2M(Machine to Machine) 통신은 우리의 삶의 중요한 부분으로 자리 잡아가고 있다. 특히 M2M의 한 부분으로써 헬스케어는 많은 연구가 진행되는 분야이다. 현재, 헬스케어 센서들은 환자의 상태를 모니터링하고 환자의 상태 정보를 의사에게 알려준다. 하지만, 만약 우리가 헬스케어 센서에 좀 더 지능성을 부여 할 수 있다면 환자가 위험 상황에 처하기 전 미리 판단하여 위험성을 의사에게 알려주어 보다 신속한 조치를 취하도록 할 수 있다. 본 논문에서는 M2M 네트워크의 헬스케어 시나리오에서 지능형 모바일 센서 에이전트의 구현을 설명한다. 이 센서 에이전트는 환자의 혈압을 측정하고 지능형 아답터와 매니저를 이용하여 원격의 의사에게 해당 정보를 알려준다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 인프라가 되는 무선 센서 네트워크의 설계 및 응용 개발을 위하여 소프트웨어 시뮬레이션이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 센서 네트워크 응용프로그램의 동작을 확인할 수 있고, 실행시간 및 전력소모량을 예측할 수 있으며, 많은 수의 센서노드들을 시뮬레이션 할 수 있는 센서 네트워크 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터는 명령어 수준의 병렬 이산 사건 시뮬레이션 방법을 이용하여 구현되었다. 명령어 수준의 시뮬레이션은 실제 센서보드에 적재되는 실행이미지를 시뮬레이션 작업부하로 사용하기 때문에 시뮬레이션 정밀도가 높다. 병렬 시뮬레이션은 여러 대의 컴퓨터를 사용하여 작업부하를 분산 처리하므로 대규모의 센서 네트워크를 시뮬레이션 할 수 있게 해준다. 구현된 시뮬레이터는 센서보드 내의 모듈 별 동작시간 및 실행된 명령어 수를 근거로 하여 전력소모량을 예측할 수 있다. 또한 다양한 시나리오의 유비쿼터스 응용프로그램의 수행 과정을 시뮬레이션 할 수 있으며, 디버깅도 가능하다. 이 연구에서 시뮬레이션의 작업부하인 명령어 트레이스로는 ATmega128L 마이크로컨트롤러용 크로스컴파일러에 의해 생성된 실행이미지를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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