본 논문은 ad-hoc 네트워크 또는 센서 네트워크상에서, 주어진 노드들 사이를 상호연결하기 위해 중간노드들을 추가 배치시키는 형태의 상호연결 문제에 대한 연구이다. 이 문제는 NP-hard problem으로 변환된다. 네트워크의 노드들은 응용시스템 또는 지형적인 요인에 의해 일부지역에서는 밀집하여 분포되고, 그 외의 지역에서는 희박하게 분포될 수 있다. 이러한 경우, 노드들이 밀집한 지역의 상호연결을 무시함으로써, 보다 짧은 실행시간 안에 추가노드들의 최적배치에 근접하도록 하는 방법을 만들 수 있다. 그러나 이러한 경우라 하더라도 여전히 NP-hard이므로, 동적프로그래밍을 구현함으로써 다항시간 근사전략(PTAS)을 구성하는 것이 타당하다. 실행결과 등에 대한 분석은 목적함수를 적절하게 정의함으로써 가능해 진다. 목적함수는 노드 밀집지역을 추상화시킴에 의해 발생하게 되는 문제점에 대처할 수 있도록 정의되어야 한다.
무선 센서 네트워크에서 에너지 소비의 효율성은 전체 네트워크 수명 시간을 결정하기 때문에 에너지 소비를 최소화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 무선 센서 네트워크에서 에너지 보전을 위해서는 운영에 필요한 최소한 센서 노드만을 활성화된 상태로 유지하고 나머지 노드들은 휴면 상태로 유지하여 불필요한 에너지 소비가 일어나지 않도록 하여야 한다. 그러나 얼마만큼의 센서 노드들을 최적의 운영 노드 집합에 포함시킬 것인지를 계산하는 것은 NP-hard 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 최적에 근접한 커버 집합(cover set)을 생성하기 위하여 CVT 기반의 근사화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 센서의 통신 범위가 센싱 범위의 두 배 이상이면 커버 집합에 속한 센서 노드 간의 연결이 즉시 이루어지도록 하고 반면에 통신 범위가 센싱 범위의 두 배 이하이면 커버 집합의 접속성 보장을 위하여 보조 노드를 결정하는 연결 기법을 제시하였다. 마지막으로 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위하여 이론적 분석과 실험을 수행하였으며, 실험결과를 통해 제안된 알고리즘이 Greedy 알고리즘보다 CCS(Connected Cover Set)의 크기와 실행 시간 측면에서 우수함을 보였다.
대부분의 태양 에너지 기반 센서 네트워크 응용에서 센서 노드들은 외부 네트워크와의 지속적인 연결이나 관리자에 의한 유지 보수가 불가능한 장소에 배치된다. 따라서 최대한 많은 양의 센싱 데이터들이 관리자에 의해 업로드 될 때까지 네트워크 내에 저장되어 있어야 한다. 이를 위하여 네트워크의 관점에서는 각 노드들 사이의 균형적인 데이터 분배가 이루어져야 하는데, 이를 효과적으로 수행하려면 각 노드의 사용가능한 에너지와 저장 공간에 대한 정보를 최대한 활용하여야 한다. 본 논문에서는 태양 에너지 기반의 노드들로 구성된 센서 네트워크에서 각 노드가 수집하는 태양 에너지를 효율적으로 이용함과 동시에 각 노드들의 저장 공간을 최대로 활용할 수 있는 간단하지만 매우 효과적인 데이터 분배 알고리즘을 소개한다. 본 알고리즘은 각 노드의 수집 에너지 중에서 데이터 분배에 사용될 수 있는 에너지의 양을 결정하고, 자신과 이웃 노드의 저장 공간 정보에 따라 각 이웃 노드들로 보낼 최적의 데이터 전송 양을 결정한다.
본 연구는 현재 가설되어 가용 중인 프리스트레스트 구조물에 대해서 긴장 응력을 계측하는 방법에 관한 연구를 위해 외부 자화를 이용한 PSC 텐던의 긴장 응력 계측에 관한 연구를 진행하였다. 이에 유한요소해석을 이용하여 PSC 거더에 외부 자화 시 잔존 긴장 응력을 검출하기 위해 PSC 거더 내부의 PS 텐던까지 영향을 줄 수 있는 코일 배치 및 크기 등을 고려하여 최적의 센서를 설계하였다. 또한, 유한요소해석을 이용하여 설계한 센서와 동일한 수치 및 재질 데이터를 이용해 이론적 검증을 진행하였으며 타겟 위치에서 자화의 세기를 계산하였을 때, 유한요소해석 결과와 동일한 결과를 얻어낼 수 있었다. 이를 통해 설계한 센서의 검증 및 비 접촉 외부 자화 EM 센서를 활용하여 PSC I형 거더 내부 텐던의 자화가 가능함을 확인하였다.
In this paper we consider an optimal configuration problem for redundant inertial sensors which have uncertainty such as misalignment, scale factor error. The optimal configuration problem is treated from the viewpoint of navigation accuracy. We propose a necessary and sufficient condition for the optimal configuration of redundant sensors with no uncertainty, and a sufficient condition for the optimal configuration of redundant sensors with uncertainty. Finally we propose a condition for the optimal configuration based both navigation performance and FDI(fault detection and isolation).
본 논문에서는 능동 소나의 구성 방법 및 관측 오차에 따른 위치 추정 성능에 대해서 다룬다. 능동 소나는 구성 방법에 따라서 크게 단상태 (Monostatic) 소나, 양상태 (Bistatic) 소나, 다중상태 (Multistatic) 소나로 분류될 수 있으며, 각각의 오차에 대한 특성이 서로 다르다 각 수신기가 거리 정보와 방위 정보를 얻을 수 있다는 가정하에 단상태, 양상태 소나와 다중상태 소나의 위치 추정 성능에 대해 비교해 보고 기존의 정보 융합 방법인 최소 자승법 (LS: Least square)에 가중치를 주는 가중치 최소 지승법 (WLS: Weighted least square)을 제안하였다. 또한, 제안된 방법을 이용하여 수신기의 수, 송수신기간 거리와 위치 추정 성능과의 연관성에 대하여 알아보고 효과적인 다중상태 소나 배치에 대한 연구를 수행하였다. 모의 실험결과 다중상태 소나의 위치 추정 제곱근 오차평균이 단상태 소나에 비해 약 35.98%, 양상태 소나에 비해 약 37.45% 우수한 것을 볼 수 있었으며 WLS가 LS에 비해 평균 7.4% 우수한 성능을 나타내었고 각 센서에 입력되는 정보의 분산 차가 클수록 성능 향상율이 증가하는 경향을 보였다.
센서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 제한적인 에너지를 가지고 있으며, 한번 배치되면 더 이상 에너지의 추가 공급이 어렵다. 따라서 제한적인 에너지를 효율적으로 이용하는 기법이 중요하다. 일반적으로 인접한 센서 노드는 유사한 정보를 가지므로, 유사한 정보의 중복 전송으로 인한 에너지 낭비가 크다. 따라서 로컬 클러스터를 형성하고, 클러스터 헤드가 자신의 클러스터 멤버로부터 수집된 데이터를 집약(data aggregation)하는 클러스터링 기법이 유사한 정보의 중복 전송을 예방할 수 있어 저전력 구동에 효과적이다. 그러나 클러스터링 기법의 성능은 클러스터 헤드의 선출 방법, 클러스터의 크기 및 수 등에 따라 달라진다. 따라서 클러스터링 기법의 에너지 절감 효과를 최대화하기 위해 이러한 요인들을 최적화해야 한다. 본 논문에서는 대표적인 클러스터링 알고리즘인 LEACH의 에너지 소비량을 모델링하고, 이를 바탕으로 최적의 클러스터 수를 구한다. 본 논문에서 도출한 모델링 기법은 시뮬레이션을 통해 측정한 실제 네트워크의 에너지 소비량과 비교할 때 최소 80% 이상의 정확도를 보여 기존의 모델링과 비교하여 우수하다.
무선 센서 네트워크에서 해양 수색 및 구조를 목적으로 노드의 소모 에너지를 최소화하기 위한 최적화 알고리즘을 제안한다. 해양 환경에서 수색 및 구조작업은 감시하는 측에서 주로 이루어지며, 구조되는 측에서는 수동적으로 기다려야 한다. 이에 반해 자가 구성 이 가능한 무선 센서 네트워크는 해양 수색 및 구조작업에서 능동적으로 구조 신호를 보낼 수 있는 시스템을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 많은 수의 노드가 배치된 네트워크에서 노드의 소모 에너지를 최소화하기 위하여 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안한다. 네트워크에서 노드의 밀도가 높으면 일반적으로 알고리즘 계산양이 급격히 늘어난다. 따라서 제안된 알고리즘은 적정한 실행 시간 내에 최적의 결과를 찾기 위해 새로운 이웃해 생성 동작을 제안하고 알고리즘의 효율성을 높인다. 제안된 알고리즘은 노드의 소모 에너지와 알고리즘 실행시간 면에서 성능 평가를 하였으며, 성능 평가 결과에서 기존의 방식에 비해 성능이 우수하였다.
무선 센서 네트워크는 실세계에서 발생하는 현상에 대한 다양한 응용 요구의 정보를 수집하기 위해 조밀하게 배치된 센서 노드들로 구성된다. 각 센서 노드들은 감지한 정보를 그들 간의 연산, 통신 등 협업 작업을 통하여 최종 사용자에게 전달한다. 일반적으로, 센서 노드들은 배터리 전력에 의존하기 때문에 정보를 수집하고 최종 사용자에게 전달하기 위한 전력 소비는 무선 센서 네트워크의 전체수명 기간을 좌우한다. 그러므로 각 센서의 에너지 수준을 고려한 최적의 라우팅 알고리즘은 전체시스템의 수명을 증대시킬 수 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 방향성 확산, SPIN 등과는 다르게 각 센서 노드의 에너지 수준과 최단 흡 경로 정보를 이용하여 무선 센서 네트워크의 전체 수명 시간을 효율적으로 최대한 보장할 수 있는 저전력형 데이터 확산 프로토콜을 제안하였다. 이 기법은 질의 유포 과정에서 흡과 에너지 정보를 이용하여 데이터 전송 경로를 확립하고, 이벤트 발생 지역의 이웃 노드들로부터 수집된 정보는 동일한 데이터를 병합하여 최단의 전송 경로를 통하여 사용자에게 전송한다.
극한환경 지역에서 무인 로버는 다수의 센서와 장비를 탑재하고 인간을 대신해 장기간 탐사 임무를 수행하기 위해 개발된다. 하지만 혹독한 기상과 거친 지형조건을 가진 극한환경 지역에서 로버 카메라 영상은 제한된 가시거리와 시야각을 가지므로, 카메라들은 안전한 원격 주행과 효율적 지형정보 구축을 위해 배치되어야 한다. 이에 본 연구에서는 로버 설계 도면을 기반으로 한 카메라 배치 시뮬레이션을 수행함으로써, 향후 로버 카메라 시스템 제작을 위한 시간과 비용을 최소화 하고자 하였다. 제안한 로버의 카메라 시스템은 총 8대의 카메라가 탑재되며, 기능적 요건에 따라 탐사 및 주행 카메라로 분류 된다. 카메라 배치 시뮬레이션에서는 카메라들의 위치와 경사 각도를 변경하여 가상의 지형을 촬영한다. 로버 카메라의 최적 배치는 가상 지형영상의 가시거리 및 중첩도, 지형 데이터의 정확도 등을 비교 및 분석하여 결정하였다. 카메라 배치 시뮬레이션 결과는 실제 로버 제작에 반영될 예정으로, 향후 극한환경지역을 모사한 모의지형을 구축하고 로버 성능을 종합적으로 평가하여 로버 카메라 시스템의 성능을 개선할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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