이 논문은 네트워크로 연계된 에너지 클라우드, 에너지 커뮤니티 그리고 스마트시티에 참여한 프로슈머 머신들 간의 전력 직거래에 있어 위치증명방식이 적용된 블록체인 네트워크 기반 거래 시스템에 대한 고찰이다. 이 시스템은 위치증명기반 블록체인 네트워크 기술을 활용하여 자율 이동 중 전력 구매에 의한 배터리 재충전으로 장거리 이동이 가능해 질 수 있는 물류 배송 드론, 전력 구매와 판매가 모두 가능한 자율주행 전기 자동차 그리고 고정형태로 전력생산 및 판매가 가능한 태양광 가로등 및 전기충전기들 간의 전력 거래 시 인간의 개입 없이 머신들 간 최적 전력거래 매칭 및 정산 신뢰성을 제공 할 수 있다. 또한 다수이면서 서로 다른 공간에 존재하기 때문에 발생되는 다양한 거래 가격, 정책 그리고 인센티브들이 산재할 것으로 예상되는 에너지 클라우드를 경유하는 자율 운행 머신들 간의 사물 간 전력 직거래 비즈니스 모델을 소개한다.
위치기반서비스에서 사용자의 정확한 위치가 요구되면서 측위와 추적에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 측위 방법에는 위성기반 방법[1, 2], 로컬네트워크기반 방법[3-6], 센서기반 방법[1, 7, 8, 9]등이 있다. 본 연구에서는 로컬네트워크 중 WLAN (Wireless Local Area Network) 환경의 옥내에서 사용자의 위치를 추적하는 기존의 방법의 정확성을 제고하는 방안을 제안한다. 제안하는 방법은 WLAN 환경에서 RSS를 측정하여 K-NN방식으로 현재 위치를 판단한 다음, 칼만필터를 사용하여 사용자의 위치와 이동경로를 예측한다는 점에서 기존의 방법과 비슷하다. 제안하는 방법의 특징은 도면 정보를 이용하는 것이다. 제안하는 방법은 도면정보로부터 갈림길 영역을 파악하고, 갈림길 영역에서는 측정치에 가중치를 두고 갈림길이 아닌 지역에서는 시스템 모델에 가중치를 두도록 파라메타의 값을 조절한다. 제안하는 방법의 효율성을 실험적으로 증명하기 위한 실험 결과와 분석 내용도 제시한다.
위치기반서비스에서 사용자의 정확한 위치가 요구되면서 옥내 위치기반서비스를 위한 무선 LAN기반 옥내 측위와 추적에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 AP 신호의 세기를 바탕으로 거리와 신호세기의 관계를 통해 사용자의 위치에서 AP들까지의 거리를 구한 후, Trilateration으로 위치를 추적하는 방법과 EKF 방법을 비교한다. EKF를 이용할 때 필터링에 사용되는 파라메타들의 값에 따라 달라지는 실험 결과들을 비교 분석하여 적절한 파라메타 값을 찾고, 나아가서 파라메타 값을 적절히 적용함으로써 경로의 정확성을 제고하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 효율성을 실험적으로 증명하기 위한 실험 결과와 분석 내용도 제시한다.
위치 기반 라우팅은 오직 지역적인 위치 정보를 기반으로 데이터를 전송한다. 이 기법은 소스가 목적지의 위치 정보를 알고 있다고 가정하면 에너지 효율적이고 단순하다. 그러나, 무선 센서 망에서 소스는 목적지인 싱크의 위치 정보를 알지 못한다. 따라서 위치 기반 라우팅의 장점을 살리기 위해서는 소스가 효율적으로 싱크의 위치 정보를 미리 획득하는 과정이 필요하다. 본 논문은 무선망에서 싱크의 위치정보 획득을 위한 제한적인 선형 플러딩 방안을 제안한다. 제안 방안에서 싱크와 소스는 각각 싱크 위치 획득을 위한 메시지를 정해진 방향으로 전송하며 두 메시지의 교차 지점에 위치한 노드는 소스에게 싱크의 위치 정보를 전송한다. 싱크의 위치 정보를 획득한 소스는 위치 기반 라우팅을 통해 싱크에게 데이터를 전송할 수 있다. 또한 망 내부에 가상 제한 플러딩 지역 구성이라는 추가 방안을 통해 두 메시지의 교차 지점 생성을 보장한다. 우리는 시뮬레이션을 통해 제안 방안이 지금까지의 방안보다 에너지 면에서 효율적이며 신뢰성 있다는 것을 증명한다.
언제 어디서나 사람이나 사물과 같은 객체의 위치를 인식하고 이를 기반으로 유용한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 위치기반 서비스가 중요한 응용 서비스로 대두되고 있다. 그러나 현재 무선 센서네트워크를 구성하는 노드들의 위치는 매우 유용한 정보로서 수많은 서비스에서 사용될 수 있기 때문에 다양한 형태의 위치인식 알고리즘이 고안되었다. 이러한 위치인식 알고리즘에는 Gradient, MLE[1], MDS[2], dwMDS[3]등이 있다. 본 논문에서는 기존의 알고리즘에 대해 간략히 설명하고, 기존 알고리즘성능을 개선하기 위한 두 가지 방법을 제안한다. 그리고 제안한 방법의 성능을 증명하기 위해 시뮬레이션 모듈을 구현하고 시뮬레이션 결과를 바탕으로 각 위치인식 알고리즘의 성능을 비교 평가한다.
본 논문에서는 다양한 크기를 갖는 얼굴 영상들을 대상으로 얼굴 영역을 추출하고 추출된 얼굴 영역을 기준으로 증명 사진의 규격에 맞게 영상을 정규화하는 방법을 제안한다. 얼굴 영역의 추출을 위해서 본 논문에서는 피부색 확장을 통하여 얼굴 후보 영역을 추출하고. 얼굴 기관의 위치 정보와 얼굴 모양에 대한 통계치를 사용하여 최종 얼굴 영역을 결정한다 추출된 얼굴 영역과 배경 영역의 크기에 대한 비례 관계는 증명사진에 대한 통계조사에 의해 산출된 규칙을 적용하여 정규화한다. 제안된 방법은 다양한 배경을 갖는 130개 영상을 대상으로 실험하여 타당성을 확인하였다.
이 논문은 역기전력을 기반으로 한 센서리스 제어 시에 향상 된 초기기동 성능을 위한 간단한 초기 회전자 위치추정 방법을 제시하였다. 제시된 추정방법은 전동기가 정지상태에서 전류와 인덕턴스의 반비례관계를 이용하여 회전자의 돌극성에 의한 고정자 각 권선의 인덕턴스의 변화로 생기게 되는 전류의 대소관계를 비교하여 초기 회전자 위치를 추정한다. 이 초기 회전자 위치추정 방법은 역기전력을 기반으로 한 센서리스 제어와 함께 구현되기가 쉽고 성공적인 초기기동으로 역회전이나 기동에 실패하지 않게 하며, 기존의 다른 인덕턴스에 의한 전류포화를 이용한 방법에 비해 빠르고 쉽다는 것이 장점이다. 또 다른 장점으로 이 방법은 외부적인 장치가 필요가 없고 모터의 변수들에 영향을 받지 않는다. 실험으로서 제시한 초기 회전자 위치추정의 방법을 증명하였다.
이동횟수 기반 위치갱신 기법에서 고정망과의 접속은 단말 내부의 계수기가 이동횟수 임계치에 이르러 위치갱신이 수행되거나 신규호가 발생할 경우에 행해진다. 그러나 단말의 계수기가 임계치에 이르는 동시에 단말이 이전 위치갱신이 수행된 셀(중앙셀)로 재진입이 발생할 경우 불필요한 위치갱신이 수행된다. [2]에서는 중앙셀로 재진입이 발생하는 경우의 불필요한 위치갱신 수행을 제거하기 위해 중앙셀로 재진입이 발생할 경우 계수기를 영으로 초기화한다. 본 논문에서는 [2]의 기법을 일반화하여 위치갱신 비용을 절약할 수 있는 개선된 기법을 제안한다. 본 기법은 단말이 셀 사이를 이동하는 동안 단말은 자신이 방문한 셀과 이동횟수에 관한 정보를 저장한다. 단말이 이미 방문한 셀로 재진입이 발생할 겨우 이동횟수 계수기를 증가시키는 것이 아니라 이전 방문시 저장하였던 이동횟수로 재조정한다. 이러한 이동회수 계수기의 재조정 방법을 통하여 불필요한 위치갱신과 신호절차를 효과적으로 줄일 수 있다. [2]의 기법은 본 논문에서 제안하는 기법 중에서 중앙셀로 재진입할 때만 계수기를 영으로 재조정하는 특수한 경우에 해당된다. 본 기법이 전체 위치관리 비용을 크게 절약할 수 있음을 증명하기 위해 다양한 환경에서의 성능분석 및 수치적 결과를 통해 알아 본 결과 호 도착 비율당 전체 위치관리 비용이 평균 17-26% 절약됨을 관찰할 수 있었다.
USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경은 언제, 어디서나 정보를 이용할 수 있게 한다. 이러한 유비쿼터스 환경은 자유로운 커뮤니케이션을 보다 쉽게 제공할 수 있으며, 특히 u-교통 환경을 구축하는데 기본적인 요소기술이 된다. 또한 u-교통 환경을 구축하기 위해서는 차량의 위치를 보다 정확히 인식할 수 있는 기술이 요구된다. 위치측정은 센서노드의 전파를 이용하거나 거리를 측정할 수 있는 센서를 활용하여 목표물의 위치를 계산한다. 본 논문은 센서노드의 RSSI(Received Signal Strength Indication) 신호 값을 분류하고 주변노드의 위치와 통신범위 및 세기정보를 최대한 활용하여 이동차량을 보다 정확하게 추적할 수 있는 위치추적기법을 제시한다. 일부 시뮬레이션 결과, 제안된 기법이 기존 위치추적 알고리즘 보다 u-교통 환경에서 위치추적의 정확도가 우수함을 증명하였다.
최근 위치 인식 기술과 휴대 장치의 발달로 인해 이동하는 객체를 기반으로 하는 위치 기반 서비스(Location Based Service, LBS)의 관심이 점점 증가하고 있고 그에 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 이동 객체의 응용은 빈번하게 변경되는 이동객체의 위치정보를 효과적으로 처리할 수 있는 색인구조를 필요로 한다. 위치정보를 색인하기 위해 R-tree 기반의 색인들이 제안되었다. 하지만 R-tree는 변경보다는 검색 연산에 초점이 맞추어진 색인구조이기 때문에 잦은 변경을 다루어야 하는 이동객체 환경에 적합하지 못하다. 최근 이러한 객체의 빠른 위치 변경을 지원하는 그리드 기반의 색인 구조가 제안되었다. 하지만 셀의 객체 점유율에 따라 검색 속도가 저하되는 단점은 여전히 해결되지 못하고 있다. 이러한 단점은 객체들이 특정 영역에 몰리는 경우 또는 그리드의 해상도를 잘못 지정한 경우 더욱 부각된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 가상 셀 기반의 색인 구조를 제안한다. 데이터 페이지에 객체의 점유율을 보장하기 위해 여러 개의 인접한 셀들의 데이터를 한 데이터 페이지에 함께 저장한다. 공간 채움 곡선을 기반으로 순서화된 셀들로 셀의 인접성을 결정한다. 또한 공간 채움 곡선의 차수를 동적으로 지정하여 객체가 집중된 셀에 대해서는 셀의 단위 크기를 작게 지정한다. 뿐만 아니라 셀을 표현하기 위한 식별자를 위해 비트를 이용한 표현식을 제안하였다. 이로 인해 노드의 팬아웃을 증가시켰고, 저장공간을 절약하였다. 실험을 통해서 제안하는 색인 기법의 우수성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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