• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.204-211
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• 2011

주변의 환경을 감시하기 위한 요즘의 임베디드 시스템은 고성능의 실시간 데이터 처리능력 및 넓은 통신 대역폭을 요구할 뿐만 아니라 신호처리를 위한 임베디드 시스템의 적은 소비전력소모를 요구하고 있다. 하지만 휴대용의 성격이 있는 임베디드 시스템에 사용되는 배터리의 용량은 이러한 요구조건을 장기간 만족시킬 수 있을 만큼의 기술로는 아직 발전하지 못하였다. 본 논문에서는 이러한 상황을 극복하기 위해 저에너지로 동작하면서도 사건을 정확하게 탐지하기 위한 새로운 접근법을 제안한다. 설계된 방식은 시스템 주변에서 발생하는 사건을 탐지하기 위해 여러 알고리즘이 계층적으로 연결되어 있는 구조를 가지고 있다. 이러한 계층적 사건 탐지기를 구성하는 다양한 사건 탐지 알고리즘들의 정확도에 대한 확률적 특성 변화 따른 에너지 소모의 특성 변화를 보여주고 이들의 관계를 실험을 통하여 분석적으로 설명한다 뿐만 아니라 사건의 정적, 동적 특성에 따라 높은 사건 탐지 정확도를 유지하면서 저에너지로 동작하기 위한 다른 방식들을 기술한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권3호
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• pp.291-298
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• 2010

무선 센서 네트워크에서 센서노드의 수명은 배터리에 의해 제한되므로 에너지는 가장 중요한 고려사항이다. 클러스터링은 네트워크의 에너지 소비를 효율적으로 관리하는데 사용되는 방법 중 하나이며, LEACH는 대표적인 클러스터링 알고리즘이다. LEACH는 센서 노드들의 에너지 소비를 공평하게 분산시키기 위해 에너지 소모적 기능을 하는 클러스터 헤드를 매 라운드마다 무작위로 순환시키는 방법을 사용하고 있다. 클러스터 헤드의 무작위 선정은 매 라운드 최적의 클러스터 헤드 수를 보장해주지 못한다. 그리고 밀도가 높은 클러스터에 위치한 클러스터 헤드는 과부하 상태가 된다. 본 논문에서는 클러스터 헤드의 수를 보장하기 위한 토큰 기반의 클러스터 헤드 선정 알고리즘과 균등한 밀도의 클러스터 형성을 위한 클러스터 선택 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘이 LEACH 보다 네트워크 수명이 9.3%정도 연장됨을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권4호
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• pp.495-504
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• 2009

다수의 센서로 구성된 무선 센서 네트워크는 다양한 환경에서의 정보수집을 목적으로 하며 현재 다양한 분야에 응용 및 활용이 되고 있다. 센서 네트워크를 구성하는 각 센서 노드들은 한정된 전력의 배터리로 동작하므로 에너지 효율성 및 장시간의 네트워크 수명을 제공하는 것이 센서 네트워크의 중요한 연구 목표 중 하나이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 에너지 효율성을 향상 시키고 데이터 신뢰성을 보장하기 위해 새로운 클러스터 기반의 지역 멀티홉 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 클러스터 내의 멀티홉 형성으로 센서 노드들의 데이터 전송을 위한 에너지 소비를 최소화하며 지역 클러스터 헤드 순환 기법을 통해 기존 클러스터링 기법에서 빈번한 클러스터 구성으로 인한 에너지 낭비를 효율적으로 관리한다. 시뮬레이션을 통해 기존에 제안되었던 LEACH, LEACH-C, PEACH와 비교해 전체 노드의 에너지 소모를 균등하게 하여 에너지 효율성을 향상시키고 네트워크 수명을 연장하였음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권1A호
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• pp.23-29
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• 2006

무선 센서네트워크(Sensor Network)에서는 많은 수의 센서 노드를 영구적으로 사용하기 보다는 일회성의 목적으로 사용하기 때문에 센서 네트워크를 구성하는 노드들의 수명을 장시간 유지시키는 것이 매우 중요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 무선 센서네트워크의 연결 유지 시간(network lifetime)을 연장시키기 위한 EASR(Energy Aware Source Routing) 프로토콜을 제안한다. 제안하는 EASR 기법은 기존의 EAR(Energy Aware Routing)처럼 다중 경로 중에 확률에 의해 결정되는 단일 경로로만 데이터 트래픽을 전송하여 에너지 소비를 분산시키는 방법을 사용한다. 하지만 제안하는 EASR 기법에서는 기존의 SMR(Split Multipath Routing)에서 사용되는 다중 경로 선정 기법을 개선한 방법으로서 센서 노드들의 에너지 소비를 최소화 하기 위하여 다중 경로간의 overhearing 지수를 정의하고 이를 근거로 overhearing 현상에 의한 에너지 소비를 최소로 하는 다중 경로를 설정하는 기법이다. 제안하는 EASR기법이 무선 센서네트워크 환경에서 노드의 수명을 장시간 유지시키고 합리적인 데이터 전송 지연시간을 갖는다는 것을 시뮬레이션 분석을 통해 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.153-158
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• 2017

광범위한 공사현장에서 드론 운용 시 효율적인 데이터의 수집을 위해 대표적인 노드를 선정하여 방문하는 랑데부 포인트를 사용한다. 랑데부 포인트는 선정된 노드와 그 주변의 노드들에 데이터 전송이 증가하여 에너지 소모가 집중될 수 있으며 이는 네트워크 수명의 단축을 유발할 수 있다. 따라서 장시간의 공사기간을 고려할 때 랑데부 포인트를 효과적으로 교체하여 네트워크 수명을 장시간 유지하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 센서의 에너지 잔량에 따라 랑데부 포인트를 교체해가며 드론을 통해 효율적으로 데이터를 수집하는 방법을 제안한다. 또한 제안 기법은 드론과의 상대거리도 반영하여 지리적으로 가까운 랑데부 포인트를 선정함으로써 드론의 이동 거리를 줄일 수 있다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안 기법이 기존의 기법들에 비해 네트워크의 수명을 늘리고 드론의 비행 거리를 줄일 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.187-197
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• 2005

유비쿼터스 센서 네트워크에서 모든 센서노드들은 한정된 배터리로 통신에 참여하게 된다 기존의 인증방식을 사용하는 경우 많은 연산 수행이 필요하여 센서노드의 배터리를 과다하게 소모하여 센서노드의 동작 기간이 상대적으로 짧아지므로 네트워크 유지에 많은 어려움이 존재한다. 이 논문에서는 센서노드의 인증과정에서 전력 소비문제를 해견하기 위해 RM (RegisterManager)과 AM (AuthenticationManager)을 도입한 네트워크 구조를 제시하고, 노드의 상호인증을 통한 세션키를 발급하는 저전력 상호인증 프로토콜을 제안한다. RM과 AM은 개댈 센서노드에서 안전성을 보장하기 위해 수행되는 키 생성 및 암/복호화, 인증 과정을 센서노드 대신 처리하여 빠른 연산속도로 알고리즘을 처리한다. 따라서 센서노드의 인증에 소요되는 알고리즘 수행시간이 동일 서브넷에 존재하는 경우 평균 2.96$\%$, 서로 다른 서브넷에 존재하는 경우 평균 12.91$\%$ 빠르게 수행된다. 따라서 제안 방식은 센서 노드가 더 오랜 시간 통신에 참여할 수 있도록 하며, 센서네트워크의 크기가 증가할수록 효율적이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.155-163
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• 2007

본 논문에서는 RFID/USN 기반의 유비쿼터스 미들웨어의 센서들은 통상 6개월에서 2년여 기간 동안 동작 가능하더라도 배치 환경에 따라 하루 만에 축전지의 전원을 모두 소모해 버릴 수 있다. 이는 생성된 자료를 목적지까지 전달하는 무선 통신이 센서 전원사용의 큰 비중을 차지하기 때문이다. 센서들이 데이터를 수집하기 위해 통신을 하는 과정에는 목적지에 대한 라우팅 경로 설계가 반드시 필요하다. 그러나 센서의 생존성 향상을 위해 내부 설정을 변경시키기 위해 외부에서 명령을 입력받는 행위는 센서노드의 단순한 경로검색법에 정면으로 대치된다. 그러므로 제한된 자원을 가진 센서노드는 아주 작은 상호작용능력을 부여하기 위해서는 별도의 경로 검색법과 명령체계가 필요하다. 따라서 1:n 형태의 센서배치를 통해 다른 센서들 간의 간섭 없이 명령과 데이터를 송수신 가능한지를 선행하여 실험하고 시뮬레이션 하고 이형의 센서들로부터 받아들인 센싱(Sensing) 데이터를 실제 정보로 변환하기 위해 센서 데이터 분석과 변환 방법들을 연구하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권7B호
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• pp.649-658
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• 2009

무선 센서 네트워크는 센서 노드 크기의 제약으로 인해 제한된 배터리 용량을 갖는다. 따라서 장시간 동안 네트워크를 유지하기 위해 배터리를 효율적으로 관리해야 하며, 이를 위한 전력 절감 기법이 매우 중요한 기술로 부각되고 있다. 이러한 무선 센서 네트워크의 전력 절감 기법으로 데이터 재사용 기법이 매우 활발히 연구되고 있으며, 본 논문에서는 기존 클러스터 기반의 데이터 재사용 기법의 문제점을 제시하고, 이를 해결하기 위한 트리 구조 기반의 데이터 재사용 기법을 제안한다. 제안된 기법은 무선 센서 네트워크에서의 제한된 배터리를 효율적으로 사용하기 위해 데이터를 최적화된 중계 노드에 임시 저장하고 해당 데이터를 유효시간 내에서 재사용하는 전력 절감 기법으로써 전체 센서 네트워크의 전력 소모를 최소화하고 센서 노드 간에 균등한 전력 소모가 가능하게 한다. 이를 위해 센서 노드의 잔여 배터리 상황에 따른 최적의 임시 저장 노드를 결정히는 방식을 제안하였으며, 이에 대한 수학적 분석 및 시뮬레이션을 통해 무선 센서 네트워크의 전력 절감 효과를 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권9호
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• pp.1-7
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• 2008

무선 센서 네트워크의 각 센서 노드는 배터리 기반의 제한된 에너지로 동작하기 때문에 무선 센서 네트워크에서의 효율적인 에너지 사용에 많은 연구가 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크와 같이 많은 수의 센서 노드가 조밀하게 분포되어 긴밀한 협업을 통해 정보를 모으고 전달하는 유기적인 시스템에서는 가능한 많은 노드들이 생존하는 것이 망의 수명에 더욱 중요한 요인이 된다. 본 논문에서는 에너지 효율이 중요한 요소 가운데 하나인 센서 네트워크에서 효율적인 라우팅을 위한 기존의 연구들을 고찰하고, 개선된 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 클러스터 구성을 위해 싱크에서 노드의 흠 수에 따라 플러딩을 통해 각 노드에게 클러스터 ID를 부여하며, 부여된 클러스터 ID를 기반으로 계층적 데이터를 전송하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에 대해서는 NS-2 시뮬레이션을 기반으로 로드의 수명과 데이터 량, 오버헤드에 대한 성능 분석을 수행하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권3호
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• pp.593-603
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• 2019

In wearable healthcare systems, sensor devices can be deployed in places around the human body such as the stomach, back, arms, and legs. The sensors use tiny batteries, which have limited resources, and old sensor batteries must be replaced with new batteries. It is difficult to deploy sensor devices directly into the human body. Therefore, instead of replacing sensor batteries, increasing the lifetime of sensor devices is more efficient. A transmission power control (TPC) algorithm is a representative technique to increase the lifetime of sensor devices. Sensor devices using a TPC algorithm control their transmission power level (TPL) to reduce battery energy consumption. The TPC algorithm operates on a closed-loop mechanism that consists of two parts, such as sensor and sink devices. Most previous research considered only the sink part of devices in the closed-loop. If we consider both the sensor and sink parts of a closed-loop mechanism, sensor devices reduce energy consumption more than previous systems that only consider the sensor part. In this paper, we propose a new approach to consider both the sensor and sink as part of a closed-loop mechanism for efficient energy management of sensor devices. Our proposed approach judges the current channel condition based on the values of various body sensors. If the current channel is not optimal, sensor devices maintain their current TPL without communication to save the sensor's batteries. Otherwise, they find an optimal TPL. To compare performance with other TPC algorithms, we implemented a TPC algorithm and embedded it into sensor devices. Our experimental results show that our new algorithm is better than other TPC algorithms, such as linear, binary, hybrid, and ATPC.