이동 애드혹 네트워크의 경우, 이동 노드들은 자신의 데이터를 처리하는 기능 이외에 다른 노드의 데이터를 전달하는 기능을 하게 된다. 이러한 기능을 수행하기 위하여 노드는 더 많은 에너지를 소비하게 되므로, 에너지 소비량이나 에너지 균형과 같은 에너지 관련문제가 중요한 관심 분야로 조명되고 있다. 이에 관련된 연구들은 최적으로 에너지 균형을이루는 경로를 찾기 위한 방법에 관한 것이었다. 그러나 기존의 연구들은 데이터 통신 중간의 에너지 균형에 대해서는 고려하지 않고 있으며, 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해노드 경고 알고리즘 (NOAL)을 제안한다. NOAL에서, 데이터를 전달하는 중간 노드들은 자신의 에너지 보유량을 검사하여 기준 값 이하일 경우, 자신의 에너지 정보를 다른 노드들에게 알리게 된다 이는 다른 노드들로부터 자신에게 더 이상의 데이터를 보내지 않도록 하며,자신은 데이터 전달에 의한 에너지 소모량을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 NOAL을 이용하여 LEAR with NOAL (LENOAL) 을 제안한다. 실험을 통해서 결과를 산출했으며, 본 논문에서 제시한 알고리즘이 에너지 균형을 21-36% 정도 향상시킬 수 있음을 보여준다.
인공위성 전력계의 설계 분석은 위성 전체의 무게, 크기 및 성능을 결정하는 중요 변수로 작용한다. 특히 위성체 에너지 균형 분석의 경우 전력 시스템의 용량, 설계 제한 조건의 결정 및 위성체 운영 성공 여부를 결정할 수 있는 중요한 분석이다. 본 논문에서는 저궤도 위성 개발을 위한 새로운 에너지 균형 분석 프로그램을 소개하고 타 저궤도 위성 설계 자료를 이용한 시험 결과를 일례로 기술하였다. 시험 결과 본 논문에서 제안한 에너지 균형 분석 프로그램은 위성체 전력계의 최적 사이징 뿐 아니라 위성체 운영 기간 동안 궤도상에서의 위성체 에너지 균형 상황 예측에도 활용할 수 있음을 보였다.
무선센서 네트워크에서 노드들의 데이터를 수집하고 기지국에 전달하는 중계노드의 위치(Relay Node Placement)를 구하는 문제는 전체 네트워크의 생존시간에 관련되어 있기 때문에 매우 중요하다. 중계노드 위치문제는 전체 네트워크의 센서노드에서 소비되는 에너지를 최소화시키는데 그 초점이 맞추어져 있다. 그러나 중계노드 위치와 센서노드와의 거리가 모두 다르므로 센서노드에서 소비되는 에너지의 불균형이 초래된다. 본 논문에서는 클러스터링 모델에서 에너지 균형비(Energy Balance Ratio)라는 개념을 제안하고 이 에너지 균형비를 최대화시키는 목적함수를 사용하여 중계노드의 위치를 구한다. 에너지 균형비를 최대화시키는 것은 클러스터에 할당된 센서노드들의 에너지 소비를 클러스터 간에 균형 잡히게 한다. 이것은 궁극적으로 대규모 센서 네트워크의 에너지 소비를 최소화시켜서 네트워크 생존기간을 최대화시키는 효과가 있다. 그러나 이 문제의 해를 구하는 것은 NP-hard 문제이므로 완전해(Exact Solution) 를 구하는 것은 현실적으로 힘들다. 따라서 제약프로그래밍 방법을 사용하여 에너지 균형비와 중계노드 위치를 함께 고려하는 EBR-RNP 문제로 모델링하여 근사해를 구한다.
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지 자원으로 동작하므로 에너지 소비를 최소화하여 통신하는 기법이 무선 센서 네트워크 설계에 있어 매우 중요한 요소이다. 센서 노드들의 에너지 효율을 개선하기 위한 다양한 방법 중 클러스터링 알고리즘에 기반 한 계층적 라우팅 방법이 무선 센서 네트워크의 성능과 수명을 증가시키기 위해 효과적인 기술임이 알려지면서 다양한 접근법이 제시되고 있다. 클러스터 기반 아키텍처에서 클러스터의 부하 균형을 위한 효율적인 군집 모델은 게이트웨이와 센서 노드의 수명을 증가시켜 전체 네트워크의 성능을 향상 시킨다. 본 논문에서는 네트워크의 수명과 에너지 효율성을 높이기 위해 새로운 부하 균형 군집 모델을 제시한다. 또한 최적해를 보장하는 분기 한정 알고리즘을 설계하고 이를 이용해 다양한 조건에서 기존에 제시된 부하 균형 군집 모델과 실험하고 성능을 비교한다.
에너지절감의 원리는 공정간 에너지의 균형, 운전 최적화, 그리고 고효율에너지설비 교체이다. 이중 효과가 가장 큰 것은 공정간 에너지 균형을 달성하는 것이며, 그 대표적인 방법이 공정에서 발생하는 미활용에너지를 발굴하여 적절한 변환을 거쳐 다른 공정의 입력으로 재활용하는 것이다. 이를 위해서 기존의 공정을 "에너지 흐름" 중심으로 재해석하고 에너지시스템을 모델링하며 미활용에너지의 재활용 방안을 도출하여 그 성과를 예측할 수 있어야 한다.
센서 네트워크를 구성하는 각 노드는 AA형 건전지를 사용하여 2년 6개월 이상 동작하는 것을 목표로 하며, 따라서 저전력을 고려하여 설계되어야 한다. 본 논문에서는 저전력 센서 네트워크를 위한 분산 컴퓨팅 모델을 제안한다. 제안된 모델은 우선 센서 노드에서 처리를 위한 에너지 소비와 통신을 위한 에너지 소비의 크기를 분석한다. 그리고 처리 에너지 비용을 지불하여 통신 에너지 감소라는 이득을 얻을 수 있음을 보인다. 한편, 이 기법은 특정 센서 노드의 에너지를 집중적으로 소비할 수 있음을 보이고, 이를 해결할 수 있는 에너지 균형 분산 컴퓨팅 모델을 제안한다. 시뮬레이션 기반 실험 결과 제안된 모델이 전체적인 에너지 소비를 낮추었을 뿐 아니라 센서 노드들 간에 에너지 균형도 이루고 있음을 알 수 있었다.
최근 무선 센서 네트워크는 군사 및 민간 운용에서 광범위한 응용이 가능하여 많은 주목을 받고 있다. 무선 센서 네트워크는 수많은 센서노드들과 몇몇의 베이스 스테이션들로 구성되며, 각 노드는 노드들이 라우팅 역할을 하는 다중 홉 네트워크를 통하여 감지 데이터를 베이스 스테이션에게 전달한다. 이러한 노드들은 에너지자원의 충전이나 교환이 불가능하므로, 센서 노드들의 에너지 소모를 최대한 줄여서 전체 네트워크의 생존 시간을 최대화시켜야 한다. 본 논문에서는 센서 네트워크 구성 노드들의 잔여 가동 시간을 최대화하는 방법으로 네트워크 자원을 균형 있게 이용하는 라우팅 기법을 제안한다. 제안된 방법은 각 노들의 데이터 송수신시 거리 당 소모되는 에너지와 잔여 에너지를 고려하며, 보안 수준을 추가적으로 고려함으로써, 전체 네트워크를 균형적으로 이용하면서도 안전한 경로를 선택하는 라우팅 방법이다.
무선 센서네트워크는 센싱 지역에 분산되어 있는 초소형 센서 노드들이 감지/처리한 데이터를 수집노드로 전송하여 원격의 사용자가 센싱 지역의 상황인지를 가능하게 하는 유비쿼터스 컹퓨팅의 기반 네트워크이다. 전력 사용이 극히 제한된 센서 노드를 이용하여 무선 센서 망을 구성, 유지하며 데이터를 수집하기 위해서는 효율적인 망의 형태와 이에 따른 네트워크 배치 전략을 필요로 한다. 클러스터 기반 네트워크의 형태는 밀집도가 높은 센서네트워크에서 데이터병합을 수행하고 노드간 에너지 소비 균형을 이루기 위한 효과적인 구조이다. 본 논문에서는 클러스터 기반의 단일 홉 전송 구조에서 데이터 수집률을 높이고 노드간 에너지 사용의 균형을 이루게 하여 네트워크의 생존시간을 최대화할 수 있는 네트워크 배치 방법을 제안하였다. 클러스터링 기법에 따른 에너지 소비 모델을 분석하고 이를 통해 노드의 적절한 밀집도를 산출하였다. 싱크로부터 멀어질수록, 센서필드의 중앙보다는 외곽에 노드의 배치를 조밀하게 배치하여 네트워크의 생존시간을 늘렸다. 시뮬레이션을 통해 효율적인 네트워크의 배치가 노드간 에너지 소비의 균형을 이루도록 하여 네트워크의 생존시간을 늘일 수 있음을 확인하였다.
제3자재원조달 계약의 과정이 1단계 신호발생 게임과 2단계 주인-대리인 게임 등 2단계 게임 모형을 통해 분석된다. 2단계 게임의 해는 역진귀납법을 통해 구해진다. 2단계 게임에서, 에너지절약기업의 최적 노력수준, 에너지 사용자의 최적 보상 체계, 그리고 두 경기자의 보수는 각각의 부분게임에서 도출된다. 이렇게 해서 도출된 각각의 부분게임의 최적해는 서로 비교된다. 그 결과 우리는 만약 에너지절약기업의 수입을 감소하는 비율로 증가시키는 누진적인 판매세와 같은 에너지절약기업의 수입에 대한 제약이 존재한다면, 최적 분배 비율은 선형 보상 체계에서 'I'보다 작은 수준에서 유일하게 결정된다는 것을 알게 되었다. 즉 유일한 균형이 존재한다는 것이다. 부분게임 각각의 경우에 대한 자기충족적인 유일한 균형은 분리균형인 바, 이 균형에서 에너지사용자는 높은 기술수준을 보유하고 있는 에너지절약기업(H형 ESCO)의 에너지진단 제안은 받아들이되, 낮은 기술수준을 보유한 에너지절약기업(L형 ESCO)의 진단제안은 거절한다. L형 ESCO는 제3자 재원조달 시장에서 수익을 창출할 수 없게 된다. 반면, H형 ESCO는 L형과 H형의 진단수수료의 차이만큼 수익을 얻게 된다. 따라서 H형 ESCO의 균형에서의 수익은 자신의 기술수준뿐만 아니라 L형보다 더 빠르게 진보된 기술수준을 통해서 증가하게 된다. 에너지사용자는 어떠한 추가비용을 지출하지도 않으면서 기존 자신의 에너지시스템에서 ESCO가 3자재원조달 임무를 하도록 허용함으로써 일정분의 수익을 얻게 된다.
본 논문에서는 비교적 밀도가 높게 전개되는 무선 센서네트워크에서 센서노드들의 에너지를 균형있게 소비할 수 있는 클러스터-기반 에너지 소비 균형을 위한 라우팅 프로토콜을 제안하였다. 본 프로토콜은 계층적 구조를 가지는 클러스터-기반으로 구현된다. 클러스터는 위치적으로 가까운 거리에 있는 센서노드들로 형성되며, 해당 클러스터 멤버들 중에서 잔류 에너지가 가장 높은 노드가 헤드노드로 선정된다. 경로 선정에서, 이웃하는 클러스터와 통신의 범위가 중첩되게 하여 그 공통영역 내에 있는 하나의 노드를 중계노드로 선택하여, 통신에너지 소비의 균형을 고려하여 노드들의 수명을 연장할 수 있게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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