원격 검침 시스템의 수용가에서는 검침기, 집중기, 중계기 등의 효율적인 구성이 필요하다. 최소 스타이너 트리는 스타이너 포인트를 도입하여 최소 비용으로 모든 입력 노드들을 연결한다. 본 논문에서는 반복적으로 생성된 근사 최소 스타이너 트리를 활용하여, 원격 검침 시스템의 검침기, 집중기, 중계기를 효율적으로 배치하고 연결하는 방법을 제안한다. 이 방법에서 입력 노드와 스타이너 포인트는 원격 검침시스템의 검침기, 집중기, 중계기로, 선분은 이들 사이의 연결로 대응되며, 이들의 적절한 처리를 통해 유 무선 방식의 원격 검침 시스템을 위한 효율적인 네트워크를 구축할 수 있다. 본 연구의 실험에서, 1000개의 입력 노드와 200개의 한 노드 당 최대 연결인 환경에서, 제안된 방법에 의해 생성된 원격 검침 시스템 네트워크는 최소 신장 트리로 생성된 네트워크와 비교하여 약 19.1%의 네트워크 길이의 절감율을 보였다.
최근 몇년간 무선 애드-흑 라우팅을 위한 많은 스킴들이 광범위하게 연구되었다. 위치기반 라우팅은 애드-혹 라우팅의 한 부류로써, 각 중계노드는 자신 및 목적지, 그리고 이웃노드들의 위치정보에 기반하여 독립적으로 다음-홉(next-hop) 노드를 선택한다. 이러한 위치기반 라우팅은 라우팅 상태 정보를 유지해야 하는 부담이 없기 때문에 대규모 애드-혹 망에 적합하다. 그러나, 위치기반 라우팅은 발신지와 목적지 사이에 빈공간(void)이 존재할 경우 매우 긴 우회 경로를 선택하는 문제를 안고 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 랜드마크를 이용하는 위치기반 라우팅 방안(GLR)을 제안한다. GLR은 랜드마크(landmark)라고 불리우는 중계노드를 재귀적으로 발견하고 랜드마크 사이를 연결하는 서브패스(sub-path)를 구성한다. 다양한 망 위상에서 행해진 시뮬레이션 결과를 통해서, 제안된 방안(GLR)이 위치기반 라우팅의 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보인다.
선택적 협력 공간 다중화 기술은 단일 안테나를 갖는 소스 노드, 다수의 중계기와 다중 안테나를 갖는 도착 노드가 있는 환경에서 공간 다중화 이득과 추가적인 선택적 다이버시티를 동시에 얻을 수 있다. 그러나 이 방법은 특정 중계기에서 전달된 심볼이 경로 손실에 의해 손실될 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하고 비트 오류율 성능을 향상시키기 위해 전체 중계기 중에서 고정된 수의 중계기를 선택하는 대신 주어진 데이터 전송률 이상의 채널 용량을 갖는 중계기를 기회적으로 선택하고 협력 단계에서 신호를 전달할 때 선택된 중계기와 수신단 사이의 채널을 고려하여 공간 다중화 전송 모드와 공간 다이버시티 전송 모드 중 하나를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 추가적인 공간 다이버시티 이득을 얻음으로써 낮은 SNR 영역에서 약 1.5~2dB의 이득을 얻을 수 있다.
본 연구는 기존에 연구된 다양한 라우팅 기법들보다 노드의 이동에 따른 적응력 향상과 에너지 관리의 효율성을 향상하는데 목적이 있다. 본 연구의 목적은 각각의 센서 노드들에 의해 수신되는 RSSI 값과 센서의 위치 정보를 라우팅에 활용하는 기법이다. 본 연구는 주변 1-홉(hop) 거리의 노드 정보를 저장하지 않는다. 그리고 근거리 다중홉 전송 기법에서 중계 노드 선택을 위한 정보 교환 과정에서 발생하는 에너지 비효율적인 트래픽 문제를 해결한다. 본 연구에서 제안하는 라우팅 프로토콜 기법은 각각의 노드들이 수신하는 RSSI 값이 설정된 전송 범위에 해당하는 노드를 선택하고 그리고 선택된 노드의 위치 정보를 바탕으로 목적지 노드에 가장 가까운 노드를 중계 노드로 선정하는 기법이다. 따라서 목적지 노드까지 데이터 전달 홉 수를 줄이고, 에너지를 효율적으로 관리하여 노드의 에너지 고갈을 방지하기 위한 것이다.
본 논문에서는 Delay Tolerant Networks(DTNs)에서 노드의 속성 정보 변화율을 이용한 이동 예측 알고리즘인 WRC(Weighted Rate Control)알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서 예측기반 라우팅 기법은 노드의 이전 속성 정보를 이용하여 목적 노드와 연결성이 높은 노드를 중계 노드로 선정하여 통신한다. 따라서 이동 노드는 유동적이므로 노드의 이후 속성 정보를 반영하지 않는 예측 기법은 신뢰성이 낮아진다. 본 논문에서는 이전 속성 정보로부터 이후 속성정보까지의 시간에 따른 변화율과 속성의 가중치 정보를 이용하여 노드의 이동 경로를 예측하는 WRC알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 노드의 속성 정보 중 노드의 속도와 방향성을 근사한 후, 변화율을 분석하고 이로부터 제안된 가중치를 이용하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 이동 경로 예측을 통해 중계 노드를 선정하여 라우팅 함으로써 네트워크 오버헤드와 전송 지연 시간이 감소함을 보여주고 있다.
본 논문은 두 노드가 하나의 중계기를 통하여 서로 데이터를 주고받는 양방향 중계 네트워크에서 중계기의 안테나의 개수가 2개 이상인 다중 안테나 환경을 고려하여 물리계층 네트워크 코딩 기법을 제안한다. 본 논문에서는 양방향 중계 채널에서 다중접속구간 (multiple access phase)에서의 성능에 집중한다. 본 논문에서는 무선 통신 채널을 송신 노드에서 미리 알지 못하는 경우를 고려하고 무선채널이 시간에 따라 독립적으로 변하는 Fast fading 환경을 고려한다. 수신단에서는 채널 상태 정보를 이용하여 각 심벌을 최대 우도비기반의 신호 복호기법을 이용하고 채널부호화기법으로는 Convolutional Codes를 이용한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 중계기의 안테나의 개수가 증가함에 따라 비트 오류 확률의 성능이 향상되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 간섭신호가 존재하는 무선 에너지 중계 네트워크 환경에서 중계 노드의 에너지 수확률을 결정하는 TSR 기반 에너지 하베스팅 기법의 성능을 향상시키기 위하여 간섭을 고려한 전송채널 분석 모델과 에너지 하베스팅 최적화 기법을 제안한다. 특히, 간섭 신호를 고려한 최적의 수신기 모드 스위칭 메커니즘 설계를 위한 최적의 에너지 수확률(energy harvesting ratio) 결정 기법을 제안하여 RF 에너지 하베시팅 시스템의 처리율을 최대화 할 수 있도록 하였다.
무선 센서 네트워크에서 패킷모음 기법은 에너지 소모 문제를 개선하기 위한 연구주제 중 하나다. 현재까지 연구된 패킷모음 기법에서는 중계노드들의 비효율적인 패킷전송이 존재한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 센서노드의 위치에 따라 적절한 패킷모음을 함으로써 에너지 효율적으로 패킷을 전송하며, 싱크노드와의 홉 수에 따라 계층별로 패킷을 전송하는 기법을 제안한다. 더불어 계층별 패킷전송을 위해 적합한 트리구성 방법도 소개한다. 성능분석을 통해 계층별로 패킷을 모음으로써 다른 기법들과 비슷한 수준의 전송지연을 가지면서 에너지 소모 측면에서 효율적임을 보인다.
본 논문에서는 DSDV 프로토콜을 사용하여 MN의 이동으로 포워딩이 실패하면 smooth handoff방식을 사용하지 않고 바로 애드 혹 라우팅 기법을 통해 이동 노드를 통해 데이터그램을 전달하도록 하는 실험을 수행하였는데, DSDV 라우팅 프로토콜을 사용한 방식의 경우 핸드오프가 발생하지 않은 경우와 거의 같은 성능을 나타냈으며, MN의 개수에 따라서는 전송지연시간이 증가하나 핸드오프 발생간격에는 거의 무관하며 기존의 방식들에 비해 전송지연시간이 작아짐을 확인할 수 있다. 중계 노드의 이동은 DSDV 라우팅 방식의 가장 큰 문제점이지만 중계 노드의 이동속도가 실제로는 5m/sec이내가 대부분이므로 크게 문제되지는 않는다. 이와 같은 연구 결과를 캠퍼스와 같이 제한된 지역에서 활용할 경우 smooth handoff의 속도 지연에 대한 문제를 줄일 수 있을 것으로 예상된다.
In this paper, we propose a low-power design strategy to minimize energy-consumption for surveillance and reconnaissance sensor networks. The sensor network consists of many different nodes with various operations such as target detection, packet relay, video monitoring, changing protocols, and etc. Each sensor node consists of sensing, computing, communication, and power components. These components are integrated on a single or multiple boards. Therefore, the power consumption of each component can be different on various operation types. First, we identified the list of components and measured power consumption for them from the first prototype nodes. Next, we focus on which components are the main sources of energy consumption. We propose many energy-efficient approaches to reduce energy consumption for each operation type.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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