Ad-hoc 네트워크는 음영 지역, 재난 지역, 전쟁 시와 같은 통신 인프라가 구축되기 어려운 상황에서 유용하게 사용될 수 있다. 그러나 음성 및 데이터 서비스 등과 같은 무선 서비스의 제공을 위해 많은 양의 네트워크 용량이 필요하게 되지만, 기존의 제한된 주파수 자원에 따른 주파수 부족 상황 및 주파수 자원 정책의 규제에 따라 원활한 주파수 사용이 어려운 상황이다. 이에 따라 높은 주파수 활용을 제공하는 인지 무선 시스템을 ad-hoc 네트워크에 적용하여 보다 다양하고 확장된 네트워크 서비스를 제공할 수 있다. 하지만 기존 스펙트럼 센싱에 있어 임계치가 정적으로 작용하므로 detection probability가 낮게 검출되는 단점이 있다. 이러한 점을 보완하여 신호들의 detection probability를 향상시키기 위해 adaptive threshold를 이용할 것이다. 본 논문에서는 동적인 임계치를 이용하여 수신 신호의 power에 따라 임계치가 변화하여 신호들의 detection probability를 향상시키는 센싱 성능을 보여 준다.
압축센싱 기술인 CAFB는 대상 구조물의 원시신호를 목적된 주파수 범위의 신호로 압축하여 획득하도록 개발되었다[27]. 이때 압축센싱을 위해 CAFB는 대상 구조물의 목적된 주파수 범위에 따라 다양한 기준신호로 최적화 될 수 있다. 또한, 최적화된 CAFB는 지진과 같은 돌발/위험상황에서도 대상 구조물의 유효한 구조응답을 효율적으로 압축할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 상대적으로 유연한 구조물의 효율적인 구조 건전도 모니터링을 위하여 목적된 주파수 범위를 10Hz 미만으로 설정하고, 이를 위한 CAFB의 최적화 방법과 지진상황에서 CAFB의 지진응답성능을실험적으로 평가하였다. 이를 위해 본 논문에서는, 먼저 Kobe 지진파형을 이용하여 CAFB를 최적화하였고, 이를 자체 개발한 무선 IDAQ 시스템에 임베디드 하였다. 그리고, Kobe 지진파형을 이용하여 2경간 교량에 대한 지진응답실험을 수행하였다. 마지막으로 CAFB가 내장된 IDAQ 시스템을 이용하여 실시간으로 2경간 교량의 지진응답을 무선으로 획득하고, 획득된 압축신호는 원시신호와 상호 비교하였다. 실험의 결과로부터 압축신호는 원시신호와 대비하여 우수한 응답성능과 데이터 압축효과를 보였고, 또한 CAFB는 지진상황에서도 구조물의 유효한 구조응답을 효과적으로 압축센싱할 수 있었다. 최종적으로 본 논문에서는 목적된 주파수 범위(10Hz 미만)에 적합하도록 CAFB의 최적화 방법을 제시하였고, CAFB는 지진상황의 계측-모니터링을 위해 경제적이고 효율적인 데이터 압축센싱 기술임을 증명하였다.
최근 산업 현장에서 재해는 설비의 다양화, 인적 구성의 복잡성, 작업환경의 변화 등으로 다양하게 발생되고 있다. 특히 경제적 자립도가 취약한 중소기업에서는 관리능력이 미흡하여 안전에 대한 조직 및 관리, 교육 등이 큰 문제점으로 대두되고 있다. 우리나라의 안전관리의 현실은 대기업 중심으로 이루어지고 있는 실정이나 재해율은 일본 등 주변국보다 2~4배 높은 수준으로 선진국에 비해 아직도 매우 심각한 문제이다. 한편, 환경과 재난방지, 헬스케어 등과 같은 분야에 널리 활용되고 있는 고도화된 IoT 기술은 최근 빌딩, 도시 관제 시스템뿐만 아니라 산업 현장의 설비와 인력관리 등 IoT 기술의 활용이 활발해지는 추세다. 본 논문에서는 IoT를 활용한 기술 개발을 통해 다양한 분야의 산업현장에 산재하고 있는 각종 위험인자를 포함하여 작업자의 근로 환경 정보를 영상 및 센싱 데이터를 이용하여 인지하고 작업자에게 현장 위해요인을 파악함으로써 합리적인 대책의 마련을 통해 작업자의 안전을 보장하고, 이와 더불어 업무지원 정보를 실시간으로 제공하여 인명피해의 감소, 작업능률과 생산성 향상을 야기할 수 있는 스마트 안전제어 및 원격 업무 지원을 위한 지능형 산업안전 관리 시스템을 개발하였다.
무선 센서 네트워크(WSN)는 소규모, 저비용, 저전력 지능형의 센서 노드로 구성되고, 원격 환경 감시와 군사작전 및 재난 상황 등에 응용 될 수 있는 기술이다. 이러한 센서 네트워크에서 구성된 노드의 에너지 공급은 독립된 소형배터리를 통해 이루어진다. 따라서 각 노드에서의 에너지의 효율적인 관리가 무선 센서 네트워크의 최대 쟁점이 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 노드의 제한된 배터리 자원을 보다 효율적으로 유지 관리하기 위한 방법으로 ASIT(Advanced Sensing Interval Time) 알고리즘을 제안한다. 제안된 ASIT란 입력된 센싱 값의 변화와 센서 노드의 에너지 잔여량에 따라 센싱 주기를 제어 관리하는 방법으로 이에 대한 모델링을 수립하고, 실제 노드 관리 결과와 모델링 된 결과의 오차를 관찰하여 적중율을 향상하는 기법을 제안한 것이다. 제안된 ASIT의 알고리즘으로부터 센서 노드의 수명을 향상 시켜 궁극적으로는 무선 센서 네트워크 전체의 망 접속의 신뢰성과 노드 관리 수명을 연장시키며, 망의 토폴로지 구성의 측면에서는 전체적인 영역의 커버리지를 향상시키는 동시에 제한된 배터리 자원을 효율적으로 관리 할 수 있는 걸과를 얻게 된다.
안테나 배열을 통한 방향 탐지는 여러 분야에서 활발하게 이루어지고 있는 연구 분야이다. Beamforming, Capon's method, maximum likelihood(ML), MUSIC 등과 같은 방향 탐지 알고리즘이 대표적이다. 최근 방향 탐지 이론은 압축센싱기법을 이용하여 신호의 희소도를 이용한 방법의 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 그 중 하나인 신호의 데이터 행렬을 fitting하는 L1-SVD 알고리즘의 성능을 알아보기 위해 MUSIC 알고리즘과 비교하여 장단점을 알아본다.
본 논문에서는 무인항공기인 방송용 멀티콥터를 이용한 Full-HD급 이상 화질의 이미지를 효율적으로 전송하기 위해 이미지 압축 센싱 기법을 적용하고, Sparse 신호의 효율적 복원을 위해 Turbo 알고리즘과 Markov chain Monte Carlo (MCMC) 알고리즘의 복원 성능을 모의실험을 통해 비교 분석하였다. 제안된 복원 기법은 압축 센싱에 기반하여 데이터 용량을 줄이고 빠르고 오류 없는 원신호 복원에 중점을 두었다. 다수의 이미지 파일로 모의실험을 진행한 결과 Loopy belief propagation(BP) 기반의 Turbo 복원 알고리즘이 Gibbs sampling기반 알고리즘을 수행하는 MCMC 알고리즘 보다 평균 복원 연산 시간, NMSE 값에서 우수하여 보다 효율적인 복원 방법으로 생각된다.
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.
수중 무선 센서 네트워크에서 센싱 데이터는 수온과 염도 등 평균 계산 등을 사용하여 병합이 가능한 경우가 많다. 데이터 병합은 수중 무선 센서 네트워크에서 패킷의 수를 줄이고 에너지를 절약하는 데 큰 도움이 된다. 하지만 데이터 병합으로 인해 지연이 발생할 수 있고, 불필요하게 긴 경로나 싱크 방향이 아닌 경로를 통해 패킷이 전달되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 완화할 수 있는 데이터 병합 기반의 새로운 경로 결정 알고리즘을 제안한다. 제안 논문은 간섭 없이 지연을 줄이고 싱크 방향이 아닌 경로를 제거하여 에너지 효율성을 최대화 한다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 에너지 효율과 패킷 지연 면에 있어 우수함을 알 수 있다.
본 논문은 센서네트워크 기반으로 설계, 구현된 자동 분무기 시스템의 관리를 위한 제어 시스템의 설계에 관한 것이다. 실시간, 대량의 센싱 데이터의 수집 그리고 분석을 통하여 실시간의 맞춤형 응답처리를 수행할 수 있도록 이벤트 기반 서비스 처리 기술을 적용하였다. 센서 제어 시스템-온/습도 센서 입력 데이터, 수위 센서 입력 데이터, 수온 센서 입력 데이터-을 설계하였으며 입력된 센서 데이터의 분석을 통하여 실시간으로 출수 및 압축공기 토출을 제어하는 자동 분무기 제어 시스템을 설계하였다. 실험을 통하여 제안 시스템을 적용하는 경우, 온도는 33% 그리고 습도에 대해서는 37.3%의 개선 효과를 나타냄으로서 안정적인 온/습도 관리가 가능하게 되었다.
센서 네트워크는 센싱(sensing), 연산(computation), 통신(communication) 능력을 갖춘 센서 노드들의 무선 네트워크라고 할 수 있다. 각각의 센서 노드들은 노드에 있는 하나 이상의 센서들에 의해 얻어지는 데이터아이템들을 생성한다. 이러한 특징은 센서 네트워크가 분산 데이터베이스 시스템과도 유사한 특징을 가지고 있음을 알 수 있다. 그러나 센서 네트워크에서 센서 노드의 제한된 전력(power)과 메모리 자원은 가장 큰 단점이며 주요 연구 대상이 되고 있다. 본 연구에서는 이러한 센서 네트워크 환경에서 발생되는 데이터 즉, 센서 데이터 스트림을 제한된 자원을 효율적으로 활용하면서 질의에 대해 효율적으로 응답하는 방안을 여러 가지 측면에서 모색해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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