무선 센서 노드의 거대한 네트워크를 통해서 환경을 감시하려는 연구가 매우 활발히 진행되고 있다. 무선 센서 노드들은 매우 작고, 가볍고, 비용이 저렴하여야 한다. 네트워크 안에서 주어진 노드가 어디에 물리적으로 놓여져 있는지를 알아내는 위치인식은 무선 센서 네트워크에서 아주 중요한 문제들 중의 하나이다. 그러나 노드의 크기 제한, 비용 등의 제약조건에 의해 GPS사용을 배제한 간단한 위치인식 방법이 요구된다. 본 논문에서는 RF 통신을 사용하는 건물 밖의 환경에서 위치인식을 위한 아주 단순한 접속성를 이용한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모의실험을 통해 그 효용성을 입증한다.
본 논문은 계층적 클러스터 구조에서, 상황인식 이동성 예측모델을 통해 예측된 이동성으로 효율적인 포워딩 경로를 산출하는 기법을 제안한다. 이동성으로 인하여 노드 간 연결이 쉽게 변화하는 환경에서 통신의 불안정성을 극복하기 위해, 제안하는 알고리즘은 상황인식 이동성 예측모델을 통해 얻은 클러스터의 예측된 속성정보를 활용한다. 예측정보를 통해 클러스터간의 연결성을 매트릭스의 형태로 정리하며, 마스킹 기법을 응용한 포워딩 경로 산출 기법을 통해 효율적인 경로를 도출한다. 모의실험 결과, 제안하는 알고리즘으로 클러스터의 이동성을 고려하여 노드 간의 연결이 오래 지속될 수 있는 포워딩 경로를 선택 후에 전송함으로써 지연시간이 줄어드는 결과가 기대된다.
Wireless sensor networks are used to monitor and control areas in a variety of military and civilian areas such as battlefield surveillance, intrusion detection, disaster recovery, biological detection, and environmental monitoring. Since the sensor nodes are randomly placed in the area of interest, separation of the sensor network area may occur due to environmental obstacles or a sensor may not exist in some areas. Also, in the situation where the sensor node is placed in a non-relocatable place, some node may exhaust energy or physical hole of the sensor node may cause coverage hole. Coverage holes can affect the performance of the entire sensor network, such as reducing data reliability, changing network topologies, disconnecting data links, and degrading transmission load. It is possible to solve the problem that occurs in the coverage hole by finding a coverage hole in the sensor network and further arranging a new sensor node in the detected coverage hole. The existing coverage hole detection technique is based on the location of the sensor node, but it is inefficient to mount the GPS on the sensor node having limited resources, and performing other location information processing causes a lot of message transmission overhead. In this paper, we propose an Adjacent Matrix-based Hole Coverage Discovery(AMHCD) scheme based on connectivity of neighboring nodes. The method searches for whether the connectivity of the neighboring nodes constitutes a closed shape based on the adjacent matrix, and determines whether the node is an internal node or a boundary node. Therefore, the message overhead for the location information strokes does not occur and can be applied irrespective of the position information error.
본 논문에서는 계층적 클러스터 구조에서 속도, 방향 등의 속성정보를 예측하여 연결성을 분석하는 EPCM(Efficient Prediction-based Context-awareness Matrix) 알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서는 제한 없는 중계노드 선정으로 인한 지연시간이 증가하고, 제한적인 저장용량 및 처리능력의 한계로 패킷손실 및 오버헤드가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 클러스터의 속성정보를 주어진 매트릭으로부터 정의하고 예측하여 베이스스테이션과의 연결성에 따라 중계노드를 선정하는 EPCM 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 클러스터의 속성정보를 상황정보 매트릭스에 저장 및 분석하고, 적응적 보정가중치의 오차보정으로 클러스터의 속성정보를 예측한다. 또한 예측된 속성정보에 따른 연결성으로 베이스스테이션을 향하여 이동하는 중계노드를 선정하게 된다. 주어진 환경에 따른 모의실험에서 예측된 노드의 속성정보를 통한 연결성으로 중계노드를 선정함으로써 전송능력을 비교 분석한 결과 높은 패킷 전송률을 보여주었다.
본 논문에서는 비등방성 센서 네트워크에서 노드 간 연결 정보만을 이용하여 일반노드의 위치를 찾는 다중 홉 Range-free 측위 알고리즘을 제안한다. 제안하는 측위 알고리즘에서 일반노드는 자신과 앵커노드 쌍이 이루는 최단경로의 측정 홉 수와 기대 홉 수를 비교하여 최단경로의 우회 정도를 측정하고, 우회 정도에 따라 자신으로부터 앵커노드까지의 거리를 추정한다. 일반노드는 이러한 과정을 네트워크의 모든 앵커노드 쌍에 대하여 반복하며, 획득한 거리 정보를 사용하여 위치를 추정한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 Range-free 알고리즘에 비해 적은 수의 앵커노드를 필요로 하며, 적은 통신 오버헤드를 갖는다. 마지막으로 성능평가를 위하여 MATLAB 시뮬레이션을 수행하였으며, 기존의 Range-free 측위 알고리즘에 비해 향상된 위치정확도를 보였다.
MANET(Mobile Ad-Hoc Networks)는 이동성이 있는 상태의 모바일 노드들이 자율적인 이동 네트워크 구조를 갖는 것을 말하며, 일반적인 무선 네트워크는 크게 트리구조(Tree structure) 및 메쉬구조(Mesh structure)로 나누고 있다. 따라서 이러한 네트워크 구조의 특성에는 전송경로의 단절, 전송 중첩 및 망의 지속성을 보장이 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 기반의 도플러효과를 이용한 동적인 라우팅 프로토콜 방법으로 ODDMRP (Ontology Doppler effect-based Dynamic Multicast Routing Protocol)기술을 제안한다. 본 논문의 ODDMRP에서는 노드들의 엔트로피(Entropy)에 의한 도플러 효과(Doppler effect)와 이를 이용한 주변 노드(node)들의 이동위치, 이동시간 및 분포도 등 전송되는 전송 속도(Velocity) 뿐만 아니라 노드의 이동방향과 속성체계구조(Property structure organization)가 포함된 기술을 제안하고자 한다. 이러한 구조는 최적화(Optimized)된 전송 경로를 유지하며 경로의 안정화(Stabilization) 및 연결의 지속성(Continuation durability of connectivity)을 향상시킨다.
본 연구에서는 교통물류거점의 네트워크 연계성 개선효과를 분석하기 위한 방법론을 제시하였다. 기존에 개발된 노드의 연계성 산출 모형을 사용하여 공급 연계성과 체감 연계성을 정의하였고, 교통물류거점의 네트워크 연계성 분석 범위와 분석 대상 노드 설정 알고리즘을 제시하였다. 또한 교통물류거점의 네트워크 연계성 개선효과 분석 과정을 체계화하였으며, 연계성 개선사업의 효과평가 방법 및 기준을 제시하였다. 방법론을 사례 연구에 적용한 결과 적절한 결과를 도출하였으며 전국 도로 네트워크에 실제 적용 가능하다고 판단된다. 교통물류거점의 네트워크 연계성 분석 결과 값들이 어느 정도 축적된 이후에는 네트워크 연계성의 서비스수준을 판단하기 위한 추가 연구가 필요하다.
수원과 수용가 간 연결성은 비정상상황 시 상수도관망의 기능 유지 정도를 나타내는 시스템 특성 중 하나이다. 상수도관망은 점과 선으로 구성된 그래프로 간략화 될 수 있기 때문에, 연결성 평가를 위해 주로 그래프 이론이 적용되었다. 하지만, 대부분의 연구는 상수도관망에 적합하지 않은 무향-비가중 그래프 이론을 적용하였다. 본 연구에서는 유향-가중 그래프 이론을 상수도관망에 적용하였으며, 이를 기반으로 복잡한 수리해석 없이 상수도관망 연결성을 평가할 수 있는 지표인 SNSP (Source to Node Shortest Pathway)와 이의 역수인 SNSP-Degree (SNSP-D)를 제안하였다. 국내 J시 42개의 상수도관망을 이용하여 개발된 SNSP와 기존 상수도관망 성능평가지표 사이의 상관성 분석을 수행 및 검증하였다. 기존 상수도관망 성능평가지표는 수리해석 결과를 지표 계산에 이용하는 3개의 회복력(Resilience) 지표와 에너지 효율 지표이다. 분석 결과, SNSP의 역수인 SNSP-D의 합과 기존 상수도관망 성능지표 사이에 평균적으로 0.87 이상의 높은 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient, PCC) 값이 도출되었다. 특히, 회복력 지표 중 하나인 Modified Resilience Index (MRI)와 에너지 효율 지표의 경우 PCC 0.93 이상의 높은 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 또한 다중 회귀 분석을 통해 SNSP-D와 회복력 및 에너지 효율 간의 상관성에 영향을 미치는 수리학적 변인을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 SNSP 지표가 상수도관망의 대략적인 회복력 및 에너지 효율 수준을 알려줄 수 있는 지표로 실무에서 널리 활용될 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권2호
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pp.195-208
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2009
In this paper, we introduce a grid-based key pre-distribution scheme in wireless sensor networks, which aims to improve the connectivity and resiliency while maintaining a reasonable overhead. We consider simplification of the key establishment logic and enhancement of the connectivity via plat polynomial assignment on a three-dimensional grid for node allocation and keying material assignment. We demonstrate that our scheme results in improvements via a detailed discussion on the connectivity, resource usage, security features and resiliency. A comparison with other relevant works from the literature along with a demonstrated implementation on typical sensor nodes shows the feasibility of the introduced scheme and its applicability for large networks.
무선 센서네트워크에서 사용하는 센서는 PIR, 이미지, 전자파 센서와 같은 지향성 센서와 진동, 음향, 자기센서와 같은 비지향성 센서로 구분할 수 있다. 지향성 센서의 성능을 보장하기 위해서는 센서의 설치위치는 가시선이 보장되는 곳에 설치가 되어야 하므로 노드 설치 위치는 지표면보다 높은 곳에 설치가 된다. 비지향성 센서 중 진동센서의 경우 센서 특성상 지표면에 설치가 되어야 한다. 이로 인해 지표면에 설치되는 비지향성 센서는 통신 장애로 인하여 네트워크 연결성 문제가 발생한다. 본 논문에서는 센서 고유특성을 살려서 커버리지를 최대화하고, 센서노드의 설치높이를 고려한 토폴로지 구성을 통해 네트워크 연결성을 최대화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비지향성 센서는 지표면에 배치하고, 지향성 센서는 나무나 폴대와 같은 물체를 이용하여 지상에 설치하여 센서 커버리지를 최대화 한다. 그리고 설치높이가 낮은 센서노드는 설치높이가 높은 센서노드에 우선 연결하고, 설치높이가 높은 센서노드는 설치높이가 높은 센서노드와 연결하는 토폴로지를 구성하여 네트워크 연결성을 최대화하는 것이다. 시뮬레이션을 통해 제안방법을 검증하였으며, 커버리지와 네트워크 연결성에서 성능이 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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