무선 센서 네트워크는 여러 개의 센서 노드들이 하나의 싱크 노드로 센싱 정보를 전달하여 수렴하는 형태의 트래픽 특성을 갖기 때문에 혼잡 지역이 자주 발생하게 된다. 기존에 제안된 혼잡 지역을 제어하는 기법들은 혼잡 지역이 발생한 후에 센싱 주기를 증가시키거나 패킷을 버림으로써 트래픽을 감소시켜 혼잡 지역을 제어하였다. 하지만 이러한 기법들은 센싱 정보를 전달할 때 신뢰성을 떨어뜨린다는 단점이 있다. 또한, 실제 환경에서는 노드 간 링크 품질이 떨어지는 경우 패킷 손실이 많은데도 불구하고 이를 고려하는 기법이 없었다. 본 논문에서는 트래픽을 감소시키지 않고 트래픽과 링크 품질에 따라 라우팅 경로를 변경하여 트래픽을 분산시켜 혼잡 지역을 제어하는 기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안 기법은 수집률을 향상시키고 종단 간 지연시간을 단축시키는 방법으로 센싱 정보를 전달할 때의 신뢰성을 높였음을 보였다.
저전력 무선 통신의 발전과 다기능, 저가의 스마트 센서는 원격에서 상태정보를 감지할 수 있는 센서네트워크의 실현을 가능하게 하였다. 센서 노드는 소형 배터리를 사용해 에너지를 공급받는데 일반적으로 배터리 교환이 용이하지 않은 위치에 설치되기 때문에 센서 노드의 평균 소모 전력을 최소화할 필요가 있다. 알려진 바에 따르면 센서 노드의 전체 소모 전력의 20-60%를 무선 통신에 사용하는 RF 모듈이 차지하고 있다. 본 논문에서는 센싱된 데이터의 송신에 소비되는 에너지를 개선하기 위해 센싱 데이터의 변동 특성에 실시간 적응하여 확률적 계산값이 임의의 랜덤값보다 클 경우 기지국 노드로 전송하는 확률추론 휴리스틱기반 비주기적 전송 방법을 제안한다. 제안하는 전송 방법에서는 확률추론 휴리스틱 알고리즘에 따라 센싱된 데이터와 직전 센싱된 데이터를 평가하여 전송 여부를 결정하며 알고리즘에 필요한 계수값은 알고리즘 검증 데이터의 재현율을 통하여 결정한다.
유비쿼터스 환경에서의 무선 센서 네트워크에는 수많은 소형 센서 노드들이 넓은 지역에 분포하는 관계로 센서노드들에 대한 지속적인 전력공급이 가장 큰 문제 중 하나로 인식되고 있다. 본 논문에서는 무선센싱에 있어 전력자체수급 방식에 의한 상시 초저전력 센싱과 무선통신을 커버할 수 있는 연구결과에 대하여 기술한다.
WSN 환경은 센서 노드에서 싱크 노드로 센싱 정보의 전송시 특정 센서 노드나 심지어는 하나의 센서노드의 과부하로 인해 전체 센서 네트워크에 문제를 야기시키며, 과다한 센싱 정보 트래픽 발생 및 동적 토폴로지 변화에 따라 빈번한 데이터 손실이 발생하게 된다. 본 논문에서 제안하는 VSDR(Visualization Sensing Data Routing)은 GML 기반 지도에 센서 노드 간 패킷 이동 경로와 전송되는 패킷 트래픽 전송량을 가시화한다. 또한, VSDR은 센서 네트워크에서 발생하는 센싱 정보들의 오버헤드와 센서 노드의 고장 발생 시 동적으로 데이터 경로들을 재설정 메커니즘을 제안한다.
본 논문에서는 현재 활발한 연구개발이 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅, 센서 네트워크 기술을 적용한 무인 감시/추적 시스템을 제시한다. 본 논문의 무인 감시/추적 시스템은 센서네트워크 기술, 다중센서 융합에 의한 탐지 및 위치 인식기술, 무인 감시/추적 알고리즘으로 구성되어 있다. 센서네트워크는 센싱 데이터를 실시간으로 전송하기 위해 노드의 주소를 기반으로 하는 계층적 멀티홉 라우팅 기법을 제안하였다. 침입자와 추적자의 위치 인식은 자기센서 및 초음파센서를 가진 센서모듈들로부터 얻어진 센싱 정보를 융합하고, 이를 확률적으로 침입자 및 추적자의 위치를 결정하는 Particle Filter를 적용한 위치인식 알고리즘을 통해 이루어진다. 추적 알고리즘은 무인 자율 추적을 위해 이동벡터에 기반한 알고리즘이다.
기존 single sink 센서 네트워크에서의 모든 센서 노드들은 sink로부터 flooding된 질의(query)를 전송 받은 후 센싱 data를 sink로 보냄에 있어서 목적지인 sink 주변 노드의 traffic 집중에 따른 에너지 소비로 인해 전체 네트워크 수명에 영향을 끼쳤다. 이러한 single sink 방식에서의 주변 노드의overhead와 센싱 데이터를 sink로 전달 할 때의 특정 경로상의 노드들의 잔여 에너지량을 고려하여 데이터를 전송하게 함으로써 전체 네트워크 수명을 연장 할 수 있다.
본 논문에서는 비정규 충격성 잡음 환경에서 협력 무선인지 네트워크를 위한 순서 기반 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 구체적으로는 잡음을 이변수 등방형 대칭 알파 안정 (bivariate isotropic symmetric ${\alpha}$-stable) 분포를 따르는 것으로 모형화하고, 그에 알맞은 관측 샘플의 순서와 일반화된 우도비 검정 기반 협력 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 비정규 잡음 환경에서 제안한 기법이 기존의 기법에 비해 더 좋은 스펙트럼 센싱성능을 가짐을 보인다.
무선 인지 네트워크의 많은 연구는 한 번의 스펙트럼 센싱 수행으로 한 개의 데이터 슬롯을 전송하는 프레임 구조에 대하여 연구하였다. 프레임 길이가 짧은 경우, 데이터 전송률이 낮아지는 문제가 있다. 본 논문에서는 한 번의 스펙트럼 센싱 수행으로 다수의 데이터 슬롯을 전송하는 군집형 데이터 슬롯 구조에 대해서 연구한다. 이를 위해서 Chapman-Kolmogorov 방정식을 이용하여 선순위 사용자의 전송 확률을 모델링하고 이를 이용하여 후순위 사용자의 전송률을 최대화하기 위한 최적화 문제를 제시한다. 최적화 문제의 해를 구하여 최적의 스펙트럼 센싱 시간과 데이터 슬롯의 길이와 군집할 데이터 슬롯의 수를 도출한다.
무선 센서 네트워크 시스템에서 에너지 효율을 증가시키기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있으며 그중에서도 통신과 관련된 에너지 소모를 감소시키는 연구가 가장 많이 진행되어 왔다. 실제로 각 노드에서는 통신 및 센싱이 빈번하게 일어난다. 그러므로 통신에서의 에너지 효율을 증가시키기 위해서는 센싱 주기와 전송 주기를 제어하는 기능이 요구된다. 또한 질의에 해당하는 노드에게만 질의를 전파함으로써 전송횟수의 감소를 통하여 에너지 소비를 감소할 수 있다. 본 논문에서는 질의어를 통해 센싱 주기와 전송 주기를 제어할 수 있는 노드 관리 기능과 서비스 디스커버리 기술을 응용하여 질의에 해당하는 노드에게만 질의 전파 제한 메커니즘을 제안하고, 구현하며 성능을 평가한다.
이 논문에서는 뉴럴네트워크 모델에 기초하여 셀프 센싱이 가능한 IPMC 액추에이터를 개발하고자 한다. IPMC의 양면에 있는 두 개의 지정된 점에서 측정된 입력 전압과 입력 신호들을 뉴럴네트워크 모델의 입력 신호로 사용한다. CCD 레이저 변위 센서는 제시된 뉴럴네트워크 모델의 학습된 출력값으로 사용되는 IPMC 끝의 변위를 정확히 측정하기 위해 설치된다. 결과적으로 뉴럴네트워크 모델은 수집된 입력/출력 학습데이터에 의해 최대한으로 활용된 IPMC의 끝의 변위를 평가하기 위해 만들어진다. IPMC 액추에이터를 위해 설계된 모델의 효율성은 결과들을 모델링함으로서 증명되어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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