그린 네트워킹(Green networking)은 유선 데이터 네트워크(Wired data network)에서 통합적인 에너지 관리를 통해 에너지 낭비와 CO2 배출 감소를 유도하기 위해 주요 관심분야가 되었다. 그러나 액세스 네트워크(access networks)는 유선 데이터 네트워크 영역에서 사용자 단말을 제외하면 가장 많은 에너지를 소비하는 영역임에도 불구하고 그 범위가 매우 광대하여 통합적인 관리가 어렵고, 그 에너지 소모량과 에너지 절약 잠재성을 예측하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 기존의 다양한 수학적 예측 모델과 실험 및 실측 데이터를 이용하여 유선 액세스 네트워크의 에너지 소모량 데이터를 수집하고 머신러닝(Machine learning)의 지도학습을 이용한 다중 선형 회귀모델을 생성한다. 또한 생성한 모델로부터 다양한 실험을 통해 회귀모델의 성능을 최적화하여 유선 액세스 네트워크의 에너지 소모량을 예측하였고 생성한 회귀모델은 널리 알려진 평가 지표를 통해 성능을 평가하였다.
근지구 우주환경 예측을 위해서는 태양의 주기, 흑점, 그리고 코로나의 방출과 함께 Van Allen Belt에 붙잡힌 고에너지 입자의 상태 변화가 우주 환경의 예보를 위한 중요 요소가 된다. 이런 고에너지 입자를 측정하기 위해서는 Van Allen Belt를 통과하는 VAP 위성의 데이터를 살펴보는 것이 매우 중요하다. 이 연구에서는 한국천문연구원에서 APL과 공동으로 VAP 위성의 실시간 데이터를 송수신하는 시스템을 구축하고, 그 실시간 데이터를 우주환경감시실에서 표출하여 Van Allen Belt의 변화를 바로 알아보는 과정을 기술 하였다. 이를 통해 데이터의 경향성을 바로 파악하여 특정 이벤트의 발생을 알아 낼 수 있을 뿐만아니라 과거의 데이터를 손쉽게 찾아볼 수 있었다. 별도의 프로그램을 개발하여 데이터의 표출 비교를 가능하게 함으로써 다른 위성의 데이터나 태양 이미지를 보지 않아도 자체 비교를 통해 이벤트의 발생을 찾아 볼 수 있게 되었다.
본 논문에서는 무선 통신을 이용하는 u-Health 시스템에서 생체신호를 측정하여 전송하는 센서의 전력 소모를 줄이기 위해 심전도 데이터의 에너지 효율적인 전송기법을 제안한다. 제안하는 기법은 심전도 데이터 중에서 중요한 데이터만을 따로 추출하여 전송하는 기법과 측정되는 심전도 데이터의 위험도에 따라 동적으로 데이터의 정확도를 조절함으로서 전송되는 데이터의 양을 조절하는 기법이다. 이러한 기법은 평소에는 전송하는 심전도 데이터의 양을 줄여 전력 소모를 줄여 센서의 수명을 연장하지만 위험시에는 정확한 데이터를 전송하여 데이터의 신뢰도를 높이는 장점을 갖는다.
무선 센서 네트워크에서는 네트워크 부하를 줄이기 위해 다수의 소스 노드가 전송한 데이터를 중간 노드에서 병합하여 전송하는 라우팅 기법을 사용한다. 기존의 DD-G(Directed Diffusion-Greedy) 데이터병합 라우팅 기법은 데이터 병합 노드의 에너지 효율을 고려하여 단일 경로를 구축함으로써 에너지 소모를 줄일 수 있었다. 하지만 싱크 노드에 근접할수록 에너지 소모가 집중되거나 통신 지연이 증가하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 부하 분산을 고려하여 다중 데이터 병합 경로를 구축하는 새로운 데이터 병합 라우팅 기법을 제안한다. 이 기법은 싱크 노드 주변의 네트워크 부하 집중을 분산시키고, 데이터 손실에 대한 재전송 비용을 감소시키기 위해 다중 경로를 이용한다.
무선 센서망은 전력공급이 제한적인 센서 노드들로 구성됨으로, 에너지 비용의 최소화는 망의 수명 연장을 위해 매우 중요하다. 그러나 다수의 사건(event)과 싱크(sink)가 이동하는 환경에서 에너지 비용이 증가한다. 이는 센서 노드들과 싱크들간의 데이터 전달을 위한 라우팅 정보가 빈번히 갱신되어야 하는 문제가 있다. 즉, 싱크의 이동성을 지원하기 위한 라우팅 방안은 이동 싱크에게 끊임없이 데이터를 전달해 주어야 할 뿐만 아니라, 망 내 센서 노드들의 에너지비용을 충분히 고려해야 한다. 하지만 기존 연구들은 싱크와 소스의 이동성을 고려하지 않는 환경에서의 에너지 평준화에 초점을 둔다. 본 논문은 다중 가상 그리드 기법을 이용하여 이동성을 고려한 에너지비용 및 데이터 전송률에 있어 효율적인 라우팅 프로토콜을 제안한다. 그리고 실험을 통해 제안한 프로토콜이 데이터 전송률, 시간지연, 그리고 에너지 비용에 있어서 기존 연구 된 프로토콜들에 비해 성능의 우수함을 입증한다.
다양한 응용에 적용될 수 있는 특성을 가진 무선 센서 네트워크는 적용되는 응용에 따라 데이터 리포팅 허용 지연시간이 다양하다. 따라서, 각 응용별로 센서를 제어하는 설계 패러다임을 적용하여 에너지 효율을 최대화하고 네트워크의 생존기간을 최대화할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 2단계 클러스터링 (Two Phase Clustering:TPC) 방식을 기반으로 하여 센서 데이터 수집시 에너지 효율을 극대화 하는 리포팅 허용 지연시간 적응형 센서 스케쥴링 방안을 구현하고 성능을 평가한다. 센서 Mote상에 직접 구현된 스케쥴링 기법은 제어 메시지나 시간에 민감한 센서 데이터들을 포워딩하는 직접 링크와 릴레이 링크의 두 가지 링크를 활용하며 실제 환경에서의 에너지 효율을 측정하여 센서들이 두 링크를 사용함으로서 갖는 에너지-절약 효과를 보인다.
모바일 센서 망 시스템에서는 모바일 노드들이 무작위로 배치되고, 랜덤한 경로를 통해 이동 하면서 데이터를 수집하고, 이웃노드에게 전달한다. 따라서 노드가 이동함에 따라 자동으로 노드간 연결을 유지하며 주위의 노드들과 데이터를 송수신 하는 방법이 필요하다. 하지만 대부분의 연구는 노드가 고정된 상태에서 에너지 소모를 줄이기 위한 방법을 중심으로 제안되어져 왔다. 모바일 센서망에서는 모바일 기기의 이동성이라는 특징을 고려한 알고리즘이 필수적으로 제시되어야 한다. 또한 고정된 노드간의 데이터 전송보다 모바일 노드와의 데이터 전송에서 발생하는 전송지연이 더욱 크기 때문에 전송지연 최소화를 위한 방안과 센서 노드가 갖는 기본적인 에너지 소비 최소화의 문제도 함께 고려되어야 한다. 본 논문에서는 데이터 전송중인 노드의 전송범위에 모바일 노드가 들어 왔을 때 기존의 노드와 모바일 노드가 자율적으로 토폴로지를 구성하는 동기방법과 에너지와 전송지연을 줄이는 노드 스케쥴링 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션을 통해 기존 방법에 비해 제안한 방법이 모바일 센서망에서 효과적으로 전송지연을 줄이면서 에너지 소비를 최소화함을 보인다.
산업의 급격한 발전은 화석에너지의 고갈을 야기하였고, 이러한 이유로 화석연료를 대체하기 위한 에너지로 태양광에너지가 각광받기 시작하였다. 하지만 기술발전에 있어 전체적인 연구방향 및 향후 연구 방향에 대한 논의가 부족하였다. 이에 보다 효과적인 기술개발을 위해 특허 데이터와 논문 데이터를 활용하여 태양광 에너지의 기술 동향을 파악하고 논의를 진행하였다. 분석방법으로는 토픽 모델링과 텍스트 마이닝을 활용하여 1997년도부터 2015년까지의 데이터를 토대로 기술 동향과 연구의 방향성에 대하여 분석한다. LDA알고리즘을 통하여 토픽을 선정하고, 선정된 기술 범주에 포함된 키워드의 증가량을 살펴보고, 태양광 기술의 발전방향에 대하여 분석하였다. 태양광 발전 기술에 대한 연구는 꾸준히 진행될 것으로 예상되며, 특히 고효율화 및 고성능화 기술에 대하여 집중적으로 연구가 이루어질 것으로 분석된다. 향후 연구로는 해외의 특허데이터와 다양한 논문데이터를 추가하여 연구를 진행할 수 있을 것이다.
배터리 기반 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks, WSN)는 고정된 자원으로 인해 제한된 수명을 갖지만, 태양 에너지 기반 WSN은 에너지가 주기적으로 계속 공급되어, 하드웨어적인 문제가 없는 한 영원히 동작할 수 있다. 한편, 모바일 싱크를 활용한 기법은 데이터 전송 경로를 단축하여 센서의 에너지 소모량을 감소시킬 수 있지만, 비효율적인 싱크의 이동은 에너지 낭비를 초래할 수 있다. 이에 따라 모바일 싱크와 클러스터링을 혼합한 기법들이 제안되고 있지만, 클러스터링은 에너지 불균형 문제로 인한 네트워크 수명 단축을 야기한다. 따라서 본 연구에서는 태양 에너지 기반 WSN에서 모바일 싱크를 효과적으로 지원하기 위한 CE-DSS를 제안한다. CE-DSS는 에너지를 효율적으로 활용해 각 노드의 정전시간을 최소화하면서, 각 클러스터의 데이터를 공유한다. 이로 인해 네트워크 신뢰도가 향상되고, 모바일 싱크의 이동 거리가 단축되어 싱크의 에너지 사용량이 감소된다.
최근 인터넷 기반 대용량 데이터 서비스에 수요가 급증함에 따라 대규모 데이터 센터의 필요성이 커지고 있다. 하지만 이러한 데이터 센터에서는 수많은 서버와 장비를 운영하기 위해 막대한 에너지를 소모한다. 따라서 본 논문에서는 멀티미디어 서버에서 시스템의 부하 수준에 따라서 특정 서버들에 부하를 집중시킨 후 서버를 즉시 종료함으로써 에너지를 절약하는 기법을 제안한다. 이를 위해 비디오 재생 요청이 전체 시스템에 균등하게 배분될 수 있도록 인기도에 따라 각 비디오가 저장되는 서버 그룹 수를 결정한다. 마지막으로 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 멀티미디어 서버에서 데이터 배치 및 전원 관리 기법이 서비스 품질을 유지하면서 기존의 방법에 비해 전원을 켜는 서버 수를 줄임으로써 에너지를 크게 감소시킨다는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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