무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network : WSN)는 저가의 소형 센서를 활용해서 무선으로 사용되기 때문에 제한된 배터리 전력을 가지고 있다. 배터리를 교체할 수 없으므로 센서 노드의 수명은 배터리의 수명과 직결되므로 전력을 효율적으로 사용하여 네트워크의 수명을 극대화해야 한다. 본 연구에서는 대표적인 에너지 효율적 라우팅 프로토콜인 PEGASIS(: Power-Efficient Gathering in Sensor Information System)를 기반으로 싱크 노드로부터의 거리에 따라 계층화하여 하나의 체인이 아닌 다중 체인을 구성하는 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 노드 간 전송 거리를 줄여서 불필요한 에너지 소모를 막아 네트워크 수명을 높일 수 있음을 확인하였다.
센서 네트워크는 이벤트 감지와 통신 기능이 있는 다수의 센서 노드들과 하나 이상의 싱크 노드들로 이루어진 시스템이다. 센서 네트워크는 배치된 지역에 있는 사물의 인식 정보와 주변의 환경 정보를 수집하여 사용자에게 제공한다. 센서 노드의 자원 제약과 무선통신 사용, 기반 시설의 부재로 인해 센서 네트워크는 여러 보안 위협에 취약하다. 센서 네트워크 보안과 관련한 대부분의 기존 연구는 한 가지 공격을 탐지하고 방어하는 것을 목표로 진행되어왔다. 그러나 실제 센서 네트워크에서는 언제 어떠한 공격이 발생할 지 미리 예측할 수 없으며 동시에 여러 가지 공격이 함께 발생할 가능성도 존재한다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 발생 가능한 공격인 허위 보고서 공격과 웜홀 공격을 방어할 수 있는 보안 라우팅 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존 보안 기법을 개선 및 결합함으로써 실험 결과 기존 기법보다 높은 공격 검출 성능을 보인다.
제한된 배터리를 사용하는 무선 센서 네트워크에서 에너지 소비 문제는 중요한 이슈이다. 이 논문에서는 네트워크의 수명을 연장하기 위해 위치기반 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안 된 알고리즘은 싱크노드 주변의 병목 현상을 방지하고 에너지를 절약하기 위해 싱크노드에 여러 자식 노드를 분산 배치한다. 알고리즘은 subscription query, query relay, position aware and cluster head selection의 네 단계를 거치면서, 제어 트래픽 오버 헤드를 줄일 수 있는 동적 클러스터를 생성한다. 이를 통해 수명을 연장하고 네트워크의 효율을 증대시킬 수 있다. 알고리즘 검증을 위해 가장 잘 알려진 집중화 알고리즘과 비교 분석 및 시뮬레이션을 통해 성능을 평가하고, 수명의 관점에서 양호한 성능을 달성하는 것을 보여준다.
Typically a wireless sensor network consists of a number of nodes that sense surrounding environment and collaboratively work to process and route the sensing data to a sink or gateway node. We propose an architecture with support of multiple routers in IPv6-based Low-power Wireless Personal Area Network (6LoWPAN). Our architecture provides traffic load balancing and increases network lifetime as well as self-healing mechanism so that in case of a router failure the network still can remain operational. Each router sends its own Router Advertisement message to nodes and all the nodes receiving the messages can select which router is the best router with the minimum hop-count and link information. We have implemented the architecture and assert our architecture helps in traffic load balancing and reducing data transmission delay for 6LoWPAN.
Implementation of mitigation options on land is important for realisation of the goals of the Paris Agreement to stabilize temperature at $2^{\circ}C$. In India, the Intended Nationally Determined Contribution (INDC) targets include a forestry goal of creation of carbon sinks of 2.5 to 3 billion tonnes by 2030. There are however, multiple barriers to implementation of forestry mitigation options in India. They include environmental, social, financial, technological and institutional barriers. The barriers are varied not just across land categories but also for a land category depending on its regional location and distribution. In addition to these barriers is the impeding climate change that places at risk realisation of the mitigation potential as rising temperatures, drought, and fires associated with projected climate change may lead to forests becoming a weaker sink or a net carbon source before the end of the century.
In this paper, I introduce Phase-Change Cooling for thermal management of high power devices that can be applied to High Power Laser and Electric Propulsion Systems which are composed of multiple distributed superheat sources. Phase-Change Cooling can be good used to efficient cooling of their heat sources. Phase-Change Cooling has extremely high efficiency of two-phase heat transport by utilizing heat of vaporization, relatively low flow rates and reduced pumps power. And I suggest TPI(Thermal Performance Index) which is a quantitative performance index of Phase-Change Cooling for thermal management. I quantify the performance of Phase-Change Cooling by introducing TPI. I present the test results of TPI's changing refrigerant, heat sink and flow rate of the Phase-Change Cooling system through the experiments and analyze these results.
센서 네트워크는 어떠한 현상을 인식하고 측정하여 수집된 데이터를 싱크(sink)노드에 전송하는 역할을 한다. 이러한 센서네트워크에서 고려해야 하는 중요한 사항 중 하나는 제한된 자원을 가진 센서 네트워크에서 주어진 에너지 소모를 최소화 하여 네트워크 수명을 연장하는 것이다. 그러나 기존에 제안된 프로토콜은 다중 모바일 싱크가 존재할 경우에 싱크 노드의 잦은 위치 업데이트와 다수의 컨트롤 패킷으로 인하여 많은 베터리 소모를 야기 하게 되었다. 그러므로 본 논문에서는 그리드와 클러스터 개념을 이용하여 다수의 모바일 싱크 존재 시 발생하는 문제점을 해결하고자 한다.
무선 센서 네트워크에서 다중경로 라우팅에 대한 연구는 노드와 링크 실패로 인한 잦은 경로 파손의 문제를 해결하고 데이터 전달 신뢰성을 향상시키기 위해 연구되었다. 다중경로 라우팅에서, 예를 들어 전장에서 군인 및 재난 지역에서 구조자와 같은 이동 싱크는 이동성을 다루기 위한 새로운 도전이 필요하다. 싱크 이동성은 그들의 이동 경로에 따라서 소스 노드에서 이동 싱크까지 새로운 다중경로 구성을 요구한다. 이동 싱크가 지속적인 이동성을 갖기 때문에, 기존 다중경로는 이동 싱크의 새로운 위치로 효율적인 재구성을 위해 이용될 수 있다. 그러나, 이전 프로토콜들은 이러한 문제를 다루지 않는다. 따라서, 우리는 무선 센서 네트워크에서 이동 싱크에 대한 효율적인 다중경로 재구성 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜 LGMR은 이동 싱크의 이동 유형에 기초한 세 가지 다중경로 재구성 방법을 다룬다: 단일홉 이동 기반 지역 다중경로 재구성, 다중 홉 이동 기반 지역 다중경로 재구성, 다중 홉 이동 기반 전체 다중경로 재구성, 시뮬레이션 결과는 에너지 소비 및 데이터 전달 딜레이 측면에서 LGMR이 이전 프로토콜 EDM보다 더 나은 성능을 갖는다는 것을 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권3호
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pp.943-961
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2020
With the advent of IoT technology and Big Data computing, the importance of WSNs (Wireless Sensor Networks) has been on the rise. For energy-efficient and collection-efficient delivery of any sensed data, lots of novel wireless medium access control (MAC) protocols have been proposed and these MAC schemes are the basis of many IoT systems that leads the upcoming fourth industrial revolution. WSNs play a very important role in collecting Big Data from various IoT sensors. Also, due to the limited amount of battery driving the sensors, energy-saving MAC technologies have been recently studied. In addition, as new IoT technologies for Big Data computing emerge to meet different needs, both sensors and sinks need to be mobile. To guarantee stability of WSNs with dynamic topologies as well as frequent physical changes, the existing MAC schemes must be tuned for better adapting to the new WSN environment which includes energy-efficiency and collection-efficiency of sensors, coverage of WSNs and data collecting methods of sinks. To address these issues, in this paper, a self-organization scheme for mobile sensor networks with mobile multiple sinks has been proposed and verified to adapt both mobile sensors and multiple sinks to 3-dimensional group management MAC protocol. Performance evaluations show that the proposed scheme outperforms the previous schemes in terms of the various usage cases. Therefore, the proposed self-organization scheme might be adaptable for various computing and networking environments with big data.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권1호
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pp.22-30
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2022
The reinforcement learning algorithm has proven its potential in solving sequential decision-making problems under uncertainties, such as finding paths to route data packets in wireless sensor networks. With reinforcement learning, the computation of the optimum path requires careful definition of the so-called reward function, which is defined as a linear function that aggregates multiple objective functions into a single objective to compute a numerical value (reward) to be maximized. In a typical defined linear reward function, the multiple objectives to be optimized are integrated in the form of a weighted sum with fixed weighting factors for all learning agents. This study proposes a reinforcement learning -based routing protocol for wireless sensor network, where different learning agents prioritize different objective goals by assigning weighting factors to the aggregated objectives of the reward function. We assign appropriate weighting factors to the objectives in the reward function of a sensor node according to its hop-count distance to the sink node. We expect this approach to enhance the effectiveness of multi-objective reinforcement learning for wireless sensor networks with a balanced trade-off among competing parameters. Furthermore, we propose SDN (Software Defined Networks) architecture with multiple controllers for constant network monitoring to allow learning agents to adapt according to the dynamics of the network conditions. Simulation results show that our proposed scheme enhances the performance of wireless sensor network under varied conditions, such as the node density and traffic intensity, with a good trade-off among competing performance metrics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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