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 연구에서는 독립차원 감성추론이 가능한 추론엔진과 하드웨어를 모바일 상황에서 사용가능 하도록 설계하였다. 설계된 시스템은 크게 감성 신호 센싱 디바이스에서 수신한 생체 신호 데이터를 이용해 독립차원의 감성을 판단하는 모바일 기반 감성 추론 엔진 소프트웨어 시스템과, 감성 추론 엔진을 탑재하고 감성 신호 센싱 디바이스와 최종 감성 응용 서비스 단말과의 인터페이스 기능을 갖는 모바일 감성 단말 하드웨어 시스템으로 구성된다. 모바일 독립차원 감성 추론 엔진은 감성 신호 센싱 디바이스로부터 측정되어 정규화(Normalization)된 감성 유발 채널별 특징 신호 데이터를 입력 받아 사용자 별 감성 추론을 위한 개인화 인자를 추출하고, 최종적으로 사용자의 현재 감성 상태를 추론하는 기능을 수행한다. 모바일 감성 단말 하드웨어 시스템은 독립차원 감성 추론 엔진을 내장해 실행하고, 감성 추론을 위한 감성 신호 센싱 디바이스와의 인터페이스와 추론된 감성 정보 데이터를 감성 증강 UI 기반 서비스 플랫폼으로 전송하기 위한 인터페이스 기능을 수행한다. 본 연구에서 설계된 시스템은 다양한 환경에서 실시간으로 감성을 추론할 수 있는 알고리즘과 하드웨어를 구축하는 기술로 향후 다양한 제품에 접목하여 다양한 감성 서비스가 가능할 것으로 예상된다.
센서네트워크의 전력문제를 해결할 수 있는 에너지 수집형 무선 센서네트워크 (EH-WSN)에 대한 관심이 증가하고 있다. EH-WSN에서는 에너지 수집과 소비의 균형을 맞추기 위한 on-off 듀티싸이클링에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 환경감시를 위한 EH-WSN에서 센싱된 데이터의 긴급성과 에너지 수집율은 네트워크의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 따라서 단순히 전력의 균형 상태를 유지하는 것 이외에 센싱된 데이터의 중요도 및 에너지 수집율에 따라 듀티싸이클 주기를 조절할 필요성이 대두된다. 본 논문에서는 환경감시를 위한 EH-WSN에서 기존의 전력만을 고려한 on-off 듀티싸이클링의 문제점을 분석하고, 센싱값의 변화율 및 크기값에 의한 센싱 데이터의 우선순위 및 에너지 수집율 등을 고려하여 적응적으로 on-off 주기를 결정하는 듀티싸이클 스케줄링 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 듀티싸이클 스케줄링의 성능을 분석하였다.
환경정보를 감시하기 위한 각 센서 네트워크들은 사용목적에 따라 다양한 센서를 이용하여 자가 구성적인 네트워크를 형성한다. 이전의 센서 네트워크 응용 프로그램 개발 방법은 센싱 데이터에 대한 단일화된 형식을 가지지 않았기 때문에, 온도, 습도, 조도 등의 센싱 데이터 단위나 형식이 다양하게 표현되었으므로 센서 네트워크 응용 프로그램을 개발하는데 어려움이 있다. 이러한 이유로 각 응용 프로그램에 종속적인 데이터는 다른 센서 네트워크와의 공유도 용이하지 못하다. 이에 센서 노드로부터 수집된 다양한 원데이터(raw-data)를 원활하게 교환 할 수 있는 데이터 처리 중심의 미들웨어 개발이 필요하다. 이에 우리는 센서 노드로부터 측정한 데이터 및 요구사항을 단일화 하기 위한 표현으로 XML로 작성하고, 웹을 통해 센서 데이터를 활용할 수 있는 데이터 처리 중심의 센서 네트워크 미들웨어를 제안한다.
무선센서네트워크 (Wireless Sensor Network, WSN)는 최근 각광 받고 있는 스마트 서비스 (Smart Service)등에서 많이 응용되고 있다. 하지만 무선센서네트워크의 구성요소인 노드들이 각자 무선 전원을 사용하고 있어 전력 공급이 안정적이지 못하다는 점과 유선 통신에 비해 상대적으로 불안한 무선통신을 사용한다는 점을 볼 때, 데이터를 송, 수신하는 과정에서 데이터가 손실될 확률이 굉장히 높다. 이러한 점을 고려해볼 때 중요한 데이터의 경우 통신 장애 발생 시 센싱 데이터 손실을 줄이고 신뢰성 높은 데이터 송, 수신을 위한 방안이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 노드에서 데이터가 송, 수신될 때, 서버와의 접속 혹은 상위 노드와의 접속이 원활하지 않을 경우 생길 수 있는 데이터 손실을 줄이기 위해 원형 큐를 이용하는 방법을 제안한다.
이 논문에서는 무선 센서네트워크의 한정된 에너지 사용의 문제점을 해결하기 위해 노드 적응적 데이터 병합 및 전달 기법을 제안한다. 기존 무선 센서네트워크 환경에서 에너지 효율을 위해 사용되었던 계층적 구조 방식의 LEACH나 TEEN 방식을 기반으로 제안된 방법은 모든 라운드에서 전송 데이터가 있는 멤버노드(Member Node:MN)이나 전송 데이터가 없는 MN 모두에게 프레임을 할당하여 전송데이터가 없는 MN도 활성상태 모드(Active Mode)로 에너지를 소비한다. 또한 수집 데이터가 있다해도 이전 전송 데이터와 동일한 경우에도 데이터를 전송함으로 MN의 에너지 소비를 가중시킨다. 대부분의 계층적 방식은 LEACH를 기반으로 제안되었다. 따라서 이 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 센싱 데이터가 있는 MN에게만 프레임을 할당한다. 또한 센싱 데이터가 있는 MN 중 이전 전송 데이터와 통일한 데이터를 센싱한 MN는 휴지상태 모드(Sleep Mode)로 전환하여 중복 데이터 전송을 피해 클러스터헤드(Cluster Head:CH)의 데이터전송 에너지를 감소하고 CH에서 데이터 병합 에너지를 감소하여 네트워크 전체 에너지 효율성을 제공한다.
일반적인 산업현장에서의 빅 데이터 활용을 위해서는 먼저 산업현장의 설비, 공정, 환경 등에서 수집되는 정형화된 빅 데이터를 처리 및 저장하고, 비정형 데이터인 경우 비구조적 데이터로 저장하거나 정형 데이터로 변환하여 데이터베이스에 저장하여야 한다. 이러한 데이터베이스의 기본이 되는 데이터를 수집하기 위하여 본 논문에서는 산업현장의 계측정보, 환경 정보 등을 융합, 활용할 수 있는 개방형 IoT 표준기반의 빅데이터 수집 방안을 연구한다. 본 논문에서 제안된 빅 데이터 수집을 위한 플랫폼은 실시간 센싱 정보를 처리하기 위해 산업현장의 빅 데이터의 수집, 가공, 저장이 가능하며, 저장된 산업현장의 데이터를 활용 목적에 맞게 데이터를 처리 및 분석하는 다양한 빅 데이터 기술들을 적용할 수 있다.
인지무선 에드혹 네트워크 (CRAHN : Cognitive Radio Ad-Hoc Networks)는 무선 서비스의 증가에 따른 주파수 자원부족을 극복할 수 있는 네트워크 기술이다. CRANH에서 주 사용자에 대한 간섭을 회피하기 위해 유휴채널을 확인하는 채널센싱이 필요하며, 주 사용자 출현시 빠른 유휴 채널선택을 통해 핸드오버로 인한 시간지연을 최소화 해야한다. 본 연구에서는 강화학습을 이용하여 CRANH에서 부 사용자의 채널 센싱의 대상을 축소하고 유휴채널의 가능성이 높은 채널을 우선적으로 센싱하도록함으로써 전송효율을 개선하였다. 또한 주기적인 센싱을 수행하지 않고 데이터의 전송시점에 채널을 센싱함으로써 센싱시점과 데이터 전송시점간의 차이로 인한 주 사용자와의 충돌가능성을 최소화할 수 있는 멀티채널 매체접근제어(MAC: Medium Access Control) 프로토콜을 제안하고 시뮬레이션을 통해 그 성능을 분석하였다.
후각 정보의 실감성을 높일 수 있는 멀티미디어 통신 시스템에서 후각정보 전달을 위한 오더(odor) 센싱 시스템 및 관련 신호 처리 기술 개발은 차세대 멀티미디어 산업을 위한 핵심 과제로 떠오르고 있다. 오더 센싱 시스템의 성능 측정에 전통적으로 많이 사용된 방법은 주성분분석(PCA)이다. PCA는 분산에 기반한 도구로서 많은 경우 잘 동작한다. 그러나 오더 센싱 측정 데이터에 대해서는 의미 있는 값을 표시하는 것에 한계가 있다. 이 논문은 독립성분분석(ICA)을 사용하여 오더 센싱 데이터를 분석하는 방법을 설명한다. PCA와 ICA의 차이를 실질적인 측정데이터를 사용하여 비교하도록 한다. 실험을 통해 ICA가 개선된 변별력으로 센서의 경향 분석, 차원축소, 보다 적합한 데이터 표현 등에 있어 PCA보다 나은 결과를 도출함을 보인다.
일반적으로 센서 네트워크 환경에서는 노트북과 같은 고급사양의 호스트 서버를 활용하여 센서노드로부터 전송된 환경정보를 관리하였다. 이에 여러 센서노드로부터 발생한 많은 양의 환경정보를 호스트 서버에서 한꺼번에 처리해야함으로 병목 현상이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 센서 네트워크 상에서 장소가 한정되거나 적은 종류의 각종 센서로부터 수집 전송된 환경정보를 임베디드 시스템에서 관리하여 필요한 센싱 데이터만을 호스트 서버에 전송하도록 버클리DB 기반의 센싱 데이터 관리 시스템을 구축하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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