본 논문에서는 센서네트워크의 수명 연장을 위해 에너지 인지 기반의 경로 제어 방안인 TBP(Threshold based Back-Pressure) 알고리즘을 제안하였다. 센서네트워크 수명 연장을 위해서는 에너지의 고른 소비가 필수적이므로, 라우팅 영역 전체에 걸친 고른 트래픽 분배를 설계목표로 갖는다. TBP 알고리즘은 지역적 트래픽 분배와 라우팅 영역 전체에서의 트래픽 분배를 모두 수행한다. 임계값과 back-pressure 신호가 이 두 가지 스케일의 트래픽 분배 수행을 위해 정의되었다. TBP 알고리즘은 라우팅 영역에 속한 다중경로의 최적 활용을 목적으로 하지만 이를 위해 사용하는 임계값과 back-pressure 신호는 한 흡 범위의 지역적 정보로 정의함으로써 망 규모에 제한받지 않는 확장성을 확보하였다. TBP 알고리즘이 에너지 소비를 분산시키는 효과, 즉 네트워크 수명을 연장하는 효과를 가지고 있음을 다양한 실험을 통하여 확인하였다. 또한, TBP 알고리즘은 엄격한 경로 제어를 기반으로 설계되었음에도 지연 및 전송률 지표에서 개선된 결과를 보였다. 에너지 인지 기반의 경로 제어가 트래픽 혼잡 제어의 효과를 부분적으로 갖고 있음을 보여주는 결과이다.
무선 센서 네트워크는 자원 제약적인 센서 노드들로 구성되는 네트워크로, 분산 서비스 거부 공격, 라우팅 공격 등 다양한 악의적인 공격이 발생될 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 정의 네트워킹 기술과 보안 기술을 융합하여 무선 센서 네트워크에 발생하는 다양한 공격을 탐지하고 방어하는 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 서버에 있는 침입 탐지 및 방지 시스템이 SDN 컨트롤러를 통해 전달되는 오픈플로우 스위치의 로그 정보들을 축적하여 침입을 탐지하며, 침입을 탐지했을 때 오픈플로우 프로토콜을 이용하여 오픈플로우 스위치에 해당 침입에 대한 대응방안을 설정함으로써 침입을 방지할 수 있다. 본 논문에서는 분산 서비스 거부 공격 및 라우팅 공격 발생 시 침입 탐지 및 방지를 보임으로써 제안기법의 타당성을 보였다. 제안기법은 다른 기법과 달리 중앙 집중 서버에서 그래프 모델과 침입 탐지 모델을 융합하여 효과적이고 메시지 효율적으로 다양한 침입을 탐지하고 방지할 수 있다.
무선 센서네트워크는 광범위하게 설치되어 있는 유무선 네트워크 인프라에 다양한 센서 디바이스를 결합하여 감지된 환경데이터를 응용 서비스와 연결하여 상황인지를 가능케 하는 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심기술이다. 하지만 자원이 제한된 노드를 이용해서 역동적인 애드 혹 네트워크를 유지하며 네트워크의 생존시간을 최대화하기 위해서는 네트워크 계층에서 효율적인 에너지 사용 방법을 필요로 한다. 집단화(Clustering)를 통한 데이터의 병합과 전송은 센서 네트워크의 구조와 데이터 특성에 비추어 에너지 효율적인 방법이다. 본 논문에서는 싱크로부터의 거리 정보를 이용해 분산된 방법으로 집단을 구성하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 집단 구성에 따르는 추가적인 비용을 최소화하면서 전체 네트워크 노드간의 에너지 소모를 균등하게 유지할 수 있었다. 시뮬레이션을 통해 기존의 센서네트워크를 위해 제안된 확률적 집단 구성과 비교해 에너지 사용에 보다 효율적이었으며 이를 통해 네트워크의 생존시간을 늘릴 수 있었다.
최근 무선 센서노드의 에너지 제약을 해결하기 위해 에너지 하비스팅 기반 무선 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 에너지 하비스팅 기반 무선 센서 네트워크는 태양열, 풍력, 지력 에너지 등의 환경 에너지를 센서 노드의 전력으로 사용하여 노드의 생존 시간을 향상시키는 기술이다. 이러한 에너지 하비스팅 환경에서 기존의 에너지가 제약된 환경을 배경으로 개발된 라우팅 프로토콜을 사용할 경우, 하비스팅 장치로부터 축적되는 에너지가 경로 설정 시 반영되지 않는 문제점이 발생한다. 또한 분산되지 않은 경로들은 네트워크의 수명을 단축하게 된다. 따라서 본 논문에서는 각 노드간의 경로를 분산시키는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이터를 통해 제안하는 알고리즘을 사용했을 경우 노드의 경로가 다양하게 반영되는 것을 보여주었다.
MANET(Mobile Ad hoc Network)은 두 대 이상의 이동 무선 단말로 구성되는 네트워크로 단말의 한정된 에너지 때문에 많은 제한성을 가지게 된다. MANET에서 특정 노드들의 조기 에너지 소진은 네트워크 성능에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이에 대한 해결책으로 송, 수신지 사이에 가능한 많은 노드 비중첩 다중 경로를 구축하고, 각 경로상 노드가 가진 평균 에너지, 최소 에너지, 혹은 에너지 분산 값에 따라 다중 경로를 통해 패킷을 분산 전송한다. 에너지 정보 수집 방법을 크게 Static 방식과 Dynamic 방식으로 나누며, 수집하는 에너지 정보에 따라 Static-Average, Static-Minimum, Static-Variance, 그리고, Dynamic-Average, Dynamic-Minimum, Dynamic-Variance 등 6가지 방식으로 나누고, NS2 시뮬레이션을 통해 그 성능을 비교하고 평가한다.
Chang-Yeon Cho;Soon-Wook Kwon;Tae-Hong Shin;Sang-Yoon Chin;Yea-Sang Kim;Joo-Hyung Lee
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.242-249
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2009
High-rise construction sites, especially those situated in spatially constrained urban areas, have difficulties in timely delivery of materials. Modern techniques such as Just-in-time delivery, and use of information technology such as Project Management Information System (PMIS), are targeted to improve the efficiency of the logistics. Such IT-driven management techniques can be further benefited from state-of-the-art devices such as Radio Frequency Identification (RFID) tags and Ubiquitous Sensor Networks (USN), which has resulted in notable achievements in automated logistics management at the construction sites. Based on those achievements, this research develops USN hardware toolkits for construction lifts, which aims to be automated the vertical material delivery by sensing the material information and routing it automatically to the right place. The gathered information from the sensors can also be used for monitoring the overall status. The developed system will be tested in the actual high-rise construction sites to assess the system's feasibility. The proposed system is being implemented using Zigbee communication modules and RFID sensor networks which will communicate with the intelligent palette system (previously developed by the authors). To support the system, a lift-mountable intelligent toolkit is under development. Its feasibility test will be conducted by applying the implemented system to a test bed and then analyzing efficiency of the system and the toolkit. The collected test data will be provided as a basis of autonomous vertical transport equipment development. From this research, efficient management of the material lift is expected with increased accuracy, as well as better management of overall construction schedule benefited from the system. Further research will be expected to develop a smart construction lift, which will eliminate the need for human supervision, thus enabling a real 'autonomous' operation of the system.
Even at this point in the era of digital transformation, we are still facing many problems in the safety sector that cannot prevent the occurrence or spread of human casualties. When you are in an unexpected emergency, it is often difficult to respond only with human physical ability. Human casualties continue to occur at construction sites, manufacturing plants, and multi-use facilities used by many people in everyday life. If you encounter a situation where normal judgment is impossible in the event of an emergency at a life site where there are still many safety blind spots, it is difficult to cope with the existing manual guidance method. New variable guidance technology, which combines artificial intelligence and digital twin, can make it possible to prevent casualties by processing large amounts of data needed to derive appropriate countermeasures in real time beyond identifying what safety accidents occurred in unexpected crisis situations. When a simple control method that divides and monitors several CCTVs is digitally converted and combined with artificial intelligence and 3D digital twin control technology, intelligence augmentation (IA) effect can be achieved that strengthens the safety decision-making ability required in real time. With the enforcement of the Serious Disaster Enterprise Punishment Act, the importance of distributing a smart location guidance system that urgently solves the decision-making delay that occurs in safety accidents at various industrial sites and strengthens the real-time decision-making ability of field workers and managers is highlighted. The smart location guidance system that combines artificial intelligence and digital twin consists of AIoT HW equipment, wireless communication NW equipment, and intelligent SW platform. The intelligent SW platform consists of Builder that supports digital twin modeling, Watch that meets real-time control based on synchronization between real objects and digital twin models, and Simulator that supports the development and verification of various safety management scenarios using intelligent agents. The smart location guidance system provides on-site monitoring using IoT equipment, CCTV-linked intelligent image analysis, intelligent operating procedures that support workflow modeling to immediately reflect the needs of the site, situational location guidance, and digital twin virtual fencing access control technology. This paper examines the limitations of traditional fixed passive guidance methods, analyzes global technology development trends to overcome them, identifies the digital transformation properties required to switch to intelligent variable smart location guidance methods, explains the characteristics and components of AI-based public facility smart fire safety integrated system (ISFS).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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