본 논문에서는 판 형상의 구조물에 발생한 균열의 형상과 개수 등을 진단할 수 있는 Inter-Digital Transducer (IDT)형 Lamb 파 센서를 제안하고 그 타당성을 실험적으로 검증하였다. IDT형 Lamb 파 센서는 기존의 패치형 압전 센서보다 작동 주파수의 조절이 용이하고, finger의 형상에 의해 지향성을 조절할 수 있다는 등의 장점이 있다. 본 논문에서는 무지향성을 가지는 환상형 IDT형 센서와 높은 지향성을 가지는 사각형 IDT형 센서를 설계, 제작하고, 이들에 의해 알루미늄 판을 전파하는 Lamb 파의 전파시간과 진폭의 변화를 측정, 분석하여 판 내에 발생한 균열의 길이, 개수 및 각도를 평가하고, 제안한 IDT 센서의 효용성을 고찰하였다.
데이타 중심 저장(Data-Centric Storage: DCS) 방식의 센서 네트워크는 같은 값의 데이타를 같은 노드에 저장하기 때문에 센서 네트워크가 확장되거나 같은 값의 데이타가 빈번하게 발생하면 특정 센서 노드에 저장 부하가 집중되어 에너지 효율성이 나빠지는 문제가 발생한다. 기존의 데이타 중심 저장 방식에 대한 연구들은 저장 데이타의 효율적인 관리에만 치우쳐 센서 네트워크의 확장에 따른 에너지 효율성 문제를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 다차원 센서 데이타 저장의 효율적인 확장성(Scalability)을 지원하는 비균등 영역 분할(Non-Equal Region Spilt) 기법을 제안한다. 제안한 기법은 센서 네트워크를 센서 노드의 분포에 따라 같은 센서 노드 개수를 갖도록 서로 다른 크기의 영역으로 분할하고 분할된 각 영역 내에서 측정된 데이타를 해당 영역에서 저장 및 관리함으로써 센서 네트워크의 확장에 따른 저장 비용을 줄였다. 또한 분할 영역 개수를 센서 네트워크의 크기와 센서 노드 개수, 센서 데이타 발생량에 비례하게 증가시켜 센서 노드의 에너지 소모를 분산시킴으로써 센서 네트워크의 수명 연장과 확장성을 높였다.
무선 센서 네트워크에서 인접성 정보만 가지고 두 흡 이내의 노드간의 거리를 추정하는 기법을 제안한다. 이 기법은 인접성 정보만 가지고 노드들의 위치를 측정하는 기존의 알고리즘들의 성능의 한계를 대폭 극복하게 해줄 뿐만 아니라, 두 흡 떨어진 노드간의 거리를 추정하게 해주는 최초의 방법이기도 하다. 공통 이웃의 개수를 헤아림으로써 두 노드간의 거리를 추정하는데, 이는 두 노드를 중점으로 하는 두 단위디스크의 공통면적에 공통 이웃의 개수가 비례한다는 가정을 기반으로 한다. 시뮬레이션을 통해 성능을 분석한 결과 거리추정 오차율은 10$\%$에서 20$\%$정도이다. 한편 본 방법을 분산 알고리즘으로 활용하기 위해서 필요한 메시지 개수는 겨우 노드 개수의 두 배이다
이동센서 네트워크에서 관심영역 내로부터 최소의 노드 개수로 중복 없이 최대의 센싱 값을 얻기 위해서는 관심영역 내에 노드를 균일하게 그리고 이탈 없이 배치시키는 것이 중요하다. 기존 배치 알고리즘들은 관심영역 내 균일하지 못한 분포와 노드이탈 현상이 발생할 수 있으며 많은 에너지소모를 야기하는 부적절한 배치가 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 이동 센서네트워크 환경에서 관심영역 내 노드를 균일하게 분포시키며 노드 이탈을 최소화하는 배치알고리즘을 제안한다. 관심영역에 대한 크기 정보를 바탕으로 노드가 이동하여 배치할 수 있는 방향을 여섯 방향으로 분할하여 각 단일 방향영역 파티션에 따라 배치에 필요한 최소 노드의 개수를 예측한다. 각 방향에 대한 파티션별 노드 집단들은 독립적으로 동시에 배치된다. 본 알고리즘은 중심 루트노드를 기준으로 시작하여 각 여섯 방향에 대하여 노드의 수를 미리 예측하고 배치되기 때문에 노드의 이탈을 최소화할 수 있으며 균일한 배치뿐만 아니라 배치시간 및 이동거리 단축시킬 수 있는 에너지 효율적인 배치알고리즘의 특성을 갖는다.
여러 해 동안 많은 연구자들에 의해서 코히런트한 간섭신호가 있는 환경에서 신호 의 도래각을 추정하는 방법에 대한 연구가 진행 되어왔다. 이런 방법들은 대부분 공간 평활 (Spatial Smoothing)류의 방법을 사용하고 있으나 Pillai에 의해서 각 센서에 들어오는 신호 의 평균을 이용한 방법이 제안되었다. 이 방법에서는 특별히 복소수의 입력에 대해서는 대 칭형 배열을 사용하도록 했기 때문에 실수 입력을 다룰 때 보다 약 2배의 센서 개수가 필요 하다[S.U.Pillai,Array Signal Processing,Springer-Verlang New York, 1989]. 본 논문에서는 Pillai의 방법을 사용할 때 복소수 입력에서도 실수 입력의 경우와 같은 개수의 센서를 사용 하는 방법을 제안한다.
줄넘기와 같은 반복적인 운동들의 횟수를 측정하는 방법은 다양하다. 그 중 대표적으로 가속도 센서의 가속도 값 또는 자이로스코프 센서의 각속도 값을 이용하여 파형과 데이터의 특징을 추출하고 선택한 후 선택한 특징을 알고리즘에 적용하여 측정하는 방법이 있다. 하지만 고정되지 않고 유동적인 운동들은 다양한 변수가 존재한다. 이러한 경우의 수를 하나의 센서만으로 찾기 쉽지 않으며, 잡음과 진동에 취약한 가속도계와 드리프트 현상이 발생하는 각속도의 문제점으로 인하여 정확한 줄넘기 개수를 세는데 다소 정확도가 떨어지는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 기존의 방식인 단일 센서만의 값으로 회전운동을 검출하는 방법의 문제점을 개선하기 위해 가속도와 각속도의 데이터값에 상보 필터를 적용하고, 가속도와 각속도 값이 상호보완 하여 서로의 문제점을 최소화하여 보다 정확한 개수를 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 센서 값의 특징만을 보고 판단하는 방법과 비교하여 정확하게 줄넘기 개수를 측정하는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
경제성 및 전력 효율성 등을 고려하여 단일 주파수 채널을 사용하는 클러스터 기반의 계층구조 무선 센서 네트워크에서 클러스터 헤드는 클러스터 내의 노드들에 대한 무선 자원 할당 및 제어를 관장하며, 데이터 축약(data aggregation) 또는 라우팅 등의 처리 기능이 집중되어 클러스터 내의 노드들과 빈번한 통신이 이루어진다. 따라서 클러스터 헤드는 일반 노드에 비해 상대적으로 많은 에너지를 소모하게 되고 배터리가 먼저 고갈되면 그 동작을 멈추게 된다. 이는 무선 센서 네트워크 수명을 단축시키는 주요한 원인이 되기 때문에 전력 효율적인 망 구조를 도출할 수 있는 클러스터링을 통해 에너지 소모가 많은 클러스터 헤드의 개수를 최소화하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 노드간의 상호 응답 과정을 통해 주변 노드들을 발견하고 그 개수를 세어 나가는 과정을 통해 클러스터 헤드와 게이트웨이간의 거리를 최대화시켜 평균적으로 클러스터 헤드의 개수를 최소화할 수 있는 새로운 형태의 클러스터링 알고리즘을 제안하였으며, 모의실험을 통해 제안된 클러스터링 알고리즘에 의해 클러스터 헤드 개수가 기존의 클러스터링 알고리즘 대비 최대 21% 감소함을 보여준다. 또한 각 노드들의 역할을 재설정하여 네트워크의 평균 수명을 극대화하기 위한 전력 균형 분배(load balancing) 과정에서 에너지 소모가 많은 재클러스터링 과정의 발생을 억제함으로써 전체 네트워크 수명을 연장 시킬 수 있는 새로운 방식을 제안하였다
센서 네트워크의 센서 개수가 늘어나고 데이터 수집 주기가 짧아지며 데이터의 용량도 늘어남에 따라 데이터를 수집하는 중앙서버의 과부하가 걸리는 현상이 발생할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 센서 데이터를 수집하는 모듈을 컨테이너화 하여 쿠버네티스로 관리한다. 또한 쿠버네티스의 오토 스케일링 기능을 이용하여 데이터 수집 모듈의 과부하가 발생할 경우 자동으로 수집 모듈을 복사하여 scale out 할 수 있다.
무선 센서 네트워크의 응용분야가 확장됨에 따라 대용량 측정 데이터의 전송에 대하여 에너지 효율성과 실시간성이 요구되고 있다. 본 논문에서는 센서 노드의 수집 데이터가 갖는 시간적 상관관계를 이용하여 센서 노드의 데이터 전송량을 감소시킴으로써, 에너지 효율성을 높이고 통신 지연을 단축시킬 수 있는 적응적 데이터 제한기법을 제안한다. 센서 노드에서는 적응적 데이터 제한기법을 이용하여 전송하는 측정값의 개수를 줄이고, 싱크 노드에서는 선형 보간법을 통하여 누락된 데이터를 복원한다. 제안하는 기법은 전송량 감소효과가 높아지더라도 데이터 품질의 큰 저하 없이 측정된 신호의 특성을 복원할 수 있다. 이 기법은 센서 데이터를 일정 구간으로 나누고, 그 구간 안에서 신호의 복잡도에 따라 싱크 노드로 전송하는 측정값의 개수를 다르게 한다. 측정 윈도우 내에서 신호의 복잡도는 기울기 변화량의 절대값이 임계치를 벗어나는 측정점의 개수를 기준으로 하였다. 제안하는 기법의 유효성을 확인하기 위해 4개의 샘플 데이터에 대하여 시뮬레이션을 통한 성능평가를 수행하였으며, 그 결과 3종의 샘플에서 6.8% 왜곡율에서 전송되는 측정값의 개수가 90%감소하는 효과를 얻었다.
인가 전압에 의해 수축 팽창하는 원통형 PZT tube와 단일모드 광섬유를 이용하여 마이켈슨 간섭계형 교류 전류센서를 제작하였다. 본 연구에 사용된 신호처리장치는 측정전류의 주파수에 무관하게 전류의 크기를 측정할 수 있었다. 전류의 크기는 교류 전류의 반주기 내에 생기는 간섭무늬의 개수로 측정하였다. 간섭무늬의 개수는 전류의 크기에 따라 선형적으로 변화하였으며, 온도변화($-20^{\circ}C{\sim}\;80^{\circ}C$)에 따른 오차는 5% 이내였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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