무선 센서 네트워크는 센서 테크놀로지의 발전으로 인하여 급속히 개발되고 있으며, 여러 분야에서 다양하게 응용될 것으로 예측된다. 무선 센서 네트워크에서 가장 중요한 요소는 네트워크를 에너지 효율적으로 운용하는 것이다. 이러한 목적을 충족시키기 위해 여러 라우팅 프로토콜이 제시되었다. 그러나 기존의 연구들은 모든 센서 노드들이 센싱 데이터를 갖고 있다는 이상적인 상황을 가정하고 있다. 본 논문에서는 일부 센서 노드들만이 데이터를 갖고 있는 센서 네트워크 상에서 클러스터 헤드를 선정하는 센싱 인지 클러스터 선정 알고리즘을 LEACH-C 기반으로 설계 및 구현하였다. 또한 제안된 알고리즘을 여러 네트워크 상황에서 시뮬레이션하여 센싱 인지 기법이 가장 효율적인 네트워크 상황을 분석하였다. 시뮬레이션 결과에서 데이터를 센싱한 노드군(群)을 중심으로 클러스터 헤드를 선정하는 것이 가장 효율적임을 알 수 있었으며, 일부 센서들만이 데이터를 갖고 있는 경우에는 센싱 인지 개념을 클러스터 헤드 선정에 적용하는 것이 중요하다는 점을 보여주었다.
본 연구에서는 집이나 사무실과 같은 일상 공간에서 발생할 수 있는 연간의 일상생활행위 (ADL: Activities of Daily Living) 들을 인지하는 분산 모델을 제시한다. 사용자의 환경 정보, 위치 정보 및 행위 정보를 간단한 센서들이 부착된 가정용 기기들과 가구, 식기들을 통해 무선 센서 네트워크를 통해 수집하며 분석한다. 하지만 이와 같은 다양한 기기의 활용과 충분히 분석되어지지 않은 데이터들은 본 논문에서 제시하는 일상 환경에서 고차원의 ADL 모델을 구축하기 어렵게 한다. 그러나 ADL들이 생성하는 센서 데이터들과 센서 데이터들의 순서들은 어떤 행위가, 이루어지고 있는지 인지할 수 있도록 도와준다. 따라서 이 센서 데이터들의 순서를 특정 행위 패턴을 분석하는 데 활용하고, 이를 통해 분산 선형 시간 추론 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 센서 네트워크와 같은 소규모 시스템에서 행위를 인지하는 데 적절하다.
인지 무선 기술은 보조 사용자가 (SUs) 주 사용자 (PUs)에 간섭을 주지 않고 기회주의적 방식으로 라이선스 스펙트럼을 사용할 수 있는 기술이다. 인지 라디오의 핵심 기술은 스펙트럼 센싱이다. 그러나 인지 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 스펙트럼 센싱 기법에 대한 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 클러스터 기반의 인지 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 효율적인 협력 스펙트럼 센싱 노드 선택 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서, 허위 경보 확률 및 에너지 소비를 최적화하기 위하여 클러스터 내 스펙트럼 센싱 노드들의 수를 최소화하게 된다. 시뮬레이션 결과를 통하여 본 논문에서 제안한 최적의 스펙트럼 센싱 노드 수를 적용하므로 스펙트럼 센싱 효율성이 향상되었고, 또한 네트워크의 에너지 효율성도 보장된 것을 검증하였다.
U-Healthcare 서비스는 서비스 이용자가 서비스의 인지없이 이용자의 생체정보와 위치, 주변의 온도와 습도 정보를 수집하고 이를 분석, 가공하여 이용자에게 여러 서비스를 제공하는 것으로 이의 구현을 위해서는 무선 센서 네트워크가 필요하다. 이러한 무선 센서 네트워크에 요구되는 것은 이동성이 있는 모바일 센서 노드의 네트워크 자기 구성과 라우팅에 관한 효율적인 알고리즘이다. 이를 위해 본 논문에서는 실내에 존재하는 여러 이동성이 없는 고정 센서 노드를 기반으로 네트워크 내에 셀을 구성하여, 이 셀을 통해 인접한 이동 모바일 센서 노드의 데이터 전송을 지원하는 계층적 무선 센서네트워크 자기 구성 알고리즘을 제안하였다
무선 센서 네트워크에서 대용량의 데이터를 효율적으로 전송하기 위해서 가장 적합한 채널을 선택하는 것이 중요하다. 무선 센서 노드가 사용할 채널을 고정하는 경우 주파수 부족 문제가 발생할 수 있고 다양한 환경을 지원하는데 큰 제약이 될 수 있다. 본 논문에서는 기존 무선 인지 라디오 네트워크에서 사용하는 공통 제어 채널 없이 두 노드가 서로 사용 가능한 채널을 찾기 위한 방식을 도입하여 무선 센서 네트워크의 채널을 효율적으로 이용하고자 한다. 기존 방식의 문제점으로 채널 설정 링크간의 간섭으로 인하여 성능이 크게 저하됨을 보이고 이를 개선하기 위해 임의 순차 알고리즘을 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 제안 방식은 간섭으로 인한 비컨 패킷 수신 대기 시간을 현저하게 줄일 수 있어 간섭 링크 수가 증가할수록 다른 방식에 비해 50% 이상 빠르게 링크를 설정할 수 있다.
Radio Frequency Identification(RFID)시스템은 객체에 부착된 RFID 태그를 리더로 읽어 들여 정확하게 객체를 인식할 수 있어 상황 인지를 위한 중요한 정보를 제공할 수 있다. 그러나 태그와 리더간의 통신이 단일 홉으로 구성되어 있기 때문에 대상 지역의 전체를 인식하지 못하여, 상황인지를 위한 총체적 정보를 제공할 수 없는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 최근 제안되고 있는 무선 센서 네트워크와 RFID 시스템의 결함을 통하여 RFID시스템이 대상 지역 전체를 인식할 수 있게 하고, 이 정보를 센서 네트워크의 센싱 정보와 함께 활용하여 지능적인 상황 인지가 가능한 RFID 기반 우선 센서네트워크의 지능적 상황 인지 지원 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 RFID 시스템의 객체 인지 능력을 활용할 수 있을 뿐만 아니라, RFID 시스템에 네트워킹 기능을 제공하여 지능적 상황인지를 가능하게 한다.
본 논문에서는 에너지 수집(energy harvesting) 기능이 있는 무선 센서 노드(sensor node)들이 인지 무선 시스템의 스펙트럼 센싱 신뢰성 및 정확도를 높이기 위하여 협력 스펙트럼 센싱을 수행하는 무선 센서 네트워크를 제안한다. 각 센서 노드들이 태양광, 풍력 등으로부터 에너지를 자체적으로 수집하여 전원으로 이용할 때, 수집되는 에너지의 양에 따라 적응적으로 스펙트럼 센싱을 수행하고, 그 결과를 융합 센터(fusion center)로 전송하는 적응적 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 무선 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드의 수와 수집되는 에너지의 통계적인 특성에 따라 스펙트럼 센싱의 성능이 어떻게 달라지는지 보이고, 센서 노드의 에너지 검출기에 사용되는 표본의 개수를 조절함으로써 융합 센터에서 오검출 확률을 최소화할 수 있음을 보여준다.
요즘 모든 분야에서 실세계의 상황정보 인지를 통해 전자공간과 물리공간을 결합할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅의 기반 기술을 사용하여 센서와 무선 통신 기술을 결합한 무선 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있는 추세이다. 또한 선박에서도 유무선 기술을 융합하여 지능형 선박에 적합한 Ship Area Network(SAN) 연구가 진행되고 있으나, 다양한 유무선 네트워크 연동 SAN-브릿지 기술, 이종 센서, 제어기기를 자율적으로 구성관리하거나 상호연동, 원격제어 하는 자율 SAN 구성관리 기술 등의 필요성이 제기되고 있는 실정이다. 선박에서의 모니터링 분야인 구조적 안전과 화물 관리를 위한 모니터링 외에도 선원을 포함한 모든 주변 환경을 안전하게 유지하는 것이다. 이에 본 논문에서는 기후 변화에 대한 감지나 여러 구조물에 대한 온도, 압력 등의 모니터링 시스템을 효율적으로 설계하기 위해 무선 센서 네트워크에서의 에너지 효율을 이용한 라우팅 및 데이터 병합을 위한 기술 동향을 파악하고 자기 구성 클러스터링 방법을 분석하여 선내의 무선 센서 네트워크 구성에 대해 연구하였다.
최근 정보통신 기술의 발전은 유비쿼터스 컴퓨팅이라는 새로운 정보통신 혁명을 야기하게 되었고, 그로 인해 무선 센서 네트워크의 필요성이 제기되고 있다. 빛, 온도, 습도와 같은 물리적인 정보 수집을 목적으로 가지는 센서 네트워크에서의 라우팅 프로토콜은 기존의 라우팅 프로토콜과는 다른 제약 사항 및 요구 사항을 갖는다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경을 고려한 새로운 라우팅 프로토콜로 Energy-aware Surge 라우팅 프로토콜을 제안 및 구현하였다. Energy-aware Surge 프로토콜은 배터리 리소스에 제약을 갖는 센서 네트워크의 환경을 고려하여, 기존 라우팅 프로토콜과 다르게 센서 노드의 잔여 에너지를 기반으로 계층적인 경로를 설정하게 된다. 성능 검증을 위해 기존 Surge 라우팅 프로토콜을 수정하여 Energy-aware Surge 프로토콜을 구현하였으며, 상용 센서 플랫폼인 MICAz를 이용하여 성능실험을 수행하였다. 성능 실험 및 시뮬레이션 결과를 통해, 제안하는 Energy-aware Surge 라우팅 프로토콜이 무선 센서 노드의 잔여 에너지를 고려하여 패킷의 전달 경로를 적절하게 선택하며, 이를 통해 무선 센서 네트워크의 전체 라이프타임을 효과적으로 증가시키는 것을 확인할 수 있었다.
본고에서는 센서 네트워크의 분산 검출 분야에서 최근 활발히 연구되고 있는 물리계층 보안기술들을 소개하고자 한다. 복잡한 연산과정을 요구하는 기존 암호학 기반의 보안 시스템은 배터리용량과 연산 능력이 제한된 센서 네트워크에서 많은 유지보수 비용을 유발할 수 밖에 없다. 본고에서 소개할 물리계층 보안기술들은 기존의 통신 모뎀 기술을 보안 강화의 목적으로 재활용하는 기술이다. 따라서, 복잡한 연산이나 추가적인 하드웨어를 필요로 하지 않기 때문에 자원이 제한된 센서 네트워크에 매우 적합하다. 본고에서는 센서네트워크에서 제안된 대표적인 물리계층 보안기술인 확률적 암호화 (stochastic encryption) 기법과 채널 인지 암호화 (channel aware encryption) 기법을 소개한다. 제안된 물리계층 암호화 기술을 두 가지 무선 채널 모형 PAC (parallel access channel)과 MAC (multiple access channel)에서 간략화된 모델로 재해석하여 센서 네트워크를 위한 보안 기술로서 적합성 여부를 평가하도록 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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