무선 센서 네트워크는 특정지역에서 데이터를 수집하여 처리는 작은 센서 노드들로 구성된다. 이러한 센서들은 최초로 설치된 이후에는 배터리로 동작되며, 동작기간이 수개월에서 수년까지 지속되어야 함으로 제한된 자원을 효율적으로 활용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 데이터 중심개념을 적용한 Directed Diffusion의 기본동작구조에 RHC(rounting history cache)를 적용하여, 데이터 전송경로 설정에 신뢰성과 효율성을 높인다. 제안하는 RHC 알고리즘은 각 센서 노드가 자신의 RHC를 주기적으로 업데이트 하여 최적화경로를 저장하고 있기 때문에, 이벤트 발생시마다 경로를 재설정하여 에너지가 낭비되는 것을 최소화하였고, 중복메시지의 최소화로 신뢰성을 향상시켰다.
Ad-Hoc 망에서 브로드캐스트는 중복적인 패킷 재전송에 기인한 오버헤드가 매우 큰 작업이다. 따라서 재전송으로 인한 오버헤드를 줄이기 위한 기존 연구로 암묵적 혹은 명시적으로 주변 노드 정보를 주고 받음으로써 패킷의 중복된 재전송을 최소화하고자 하는 연구가 진행되어져 왔다. 하지만 이 방법들은 주기적으로 주변 정보를 주고 받아야 하는 부가적인 오버헤드를 가진다. 따라서 본 논문에서는 현재 진행되는 브로드캐스트에 의해 획득 가능한 정보만으로 패킷의 전파 영역 (Coverage Area)을 지역적으로 추정함으로써 패킷 재전송을 줄이는 실용적인 브로드캐스트 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 현재 전송되고 있는 브로드캐스트 패킷에서 추출할 수 있는 정보만을 사용하기 때문에, 주변 노드 정보를 알기 위해서 전송되는 주기적인 패킷 전송 오버헤드를 제거할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권11호
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pp.2577-2596
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2013
In this paper, we present an Energy-Aware Self-Stabilizing Distributed Clustering protocol based on message-passing model for Ad Hoc networks. The latter does not require any initialization. Starting from an arbitrary configuration, the network converges to a stable state in a finite time. Our contribution is twofold. We firstly give the formal proof that the stabilization is reached after at most n+2 transitions and requires at most $n{\times}log(2n+{\kappa}+3)$ memory space, where n is the number of network nodes and ${\kappa}$ represents the maximum hops number in the clusters. Furthermore, using the OMNeT++ simulator, we perform an evaluation of our approach. Secondly, we propose an adaptation of our solution in the context of Wireless Sensor Networks (WSNs) with energy constraint. We notably show that our protocol can be easily used for constructing clusters according to multiple criteria in the election of cluster-heads, such as nodes' identity, residual energy or degree. We give a comparison under the different election metrics by evaluating their communication cost and energy consumption. Simulation results show that in terms of number of exchanged messages and energy consumption, it is better to use the Highest-ID metric for electing CHs.
최근 무선센서 네트워크의 연구 활동은 매우 활발히 이루어지고 있지만, 네트워크 시뮬레이터는 NS2 나 Mathlab 과 같이 기존에 개발된 시뮬레이터를 이용하여 결과를 분석하게 된다. 그러나 기존의 시뮬레이터는 분석할 수 있는 결과가 한정되어 있어 무선 센서 네트워크를 분석하기에는 미흡한 실정이다. 각 노드들의 데이터 송수신, 전력 소모량 등 필요한 분석결과를 도출하기가 어렵다. 논문에서는 네트워크의 동작레벨에서 각 노드의 전력소모량, 성능, 이동성, 지리적 정보를 시뮬레이션 할 수 있는 무선센서 네트워크 전용 시뮬레이터 플랫폼을 제안한다. 제안한 시뮬레이터는 기존에 개발된 네트워크 라우팅 알고리즘 분석이 가능하기 때문에 새로운 네트워크 라우팅 알고리즘 개발에 활용할 수 있다.
원격 무선 네트워크 환경에서의 무인 센서 신호처리기의 임무 수행을 위해서는 한정된 전력 자원으로 인해 무인 원격 센서 무선운용 상황에 적합한 신뢰성 있는 저전력 매체 접속 제어 기법이 요구된다. 저전력 무선 네트워크에서 효과적인 신호 전송을 위해서는 CSMA/CA, X-MAC을 일반적으로 고려한다. 본 논문에서는 고정 노드로 구성되는 무선 네트워크에서 노드 제어를 위한 이동 노드의 망 참여/탈퇴가 유동적인 망 형태에서의 신속한 데이터 전달 및 소모 전력 최소화 달성이 가능한 저전력 성능이 향상된 LP-MAC 동작 기법을 제안한다. 고정노드는 망 자율구성을 수행하여 망에 수시로 참여/탈퇴하는 이동 노드로의 빠른 정보 전달을 위해 비동기 방식으로 동작한다. 이동 노드가 망에서 탈퇴할 경우, 망 전체 운용모드가 소모 전력의 최소화를 위한 동기모드로 천이됨으로써 최소 전력 운용이 가능한 매체접속 제어 기법이다.
제조에서의 모터 불량은 향후 A/S 및 신뢰성에 중요한 역활을 한다. 모터의 불량 구분은 소리, 전류, 진동등의 측정을 통해 검출한다. 본 논문에서 사용한 데이터는 자동차 사이드미러 모터 기어박스의 소리를 사용하였다. 모터 소리는 3가지의 클래스로 구성되어 있다. 소리 데이터는 멜스펙트로그램을 통한 변환 과정을 거쳐 네트워크 모델에 입력된다. 본 논문에서는 불량 모터 구분 성능을 올리기 위한 데이터 증강, 클래스 불균형에 따는 다양한 데이터 재샘플링, 재가중치 조절, 손실함수의 변경, 표현 학습과 클래스 구분의 두 단계 분리 방법 등 다양한 방법을 적용하였으며, 추가적으로 커리큘럼 러닝 방법, 자기 스페이스 학습 방법 등을 Bidirectional LSTM Attention, Convolutional Recurrent Neural Network, Multi-Head Attention, Bidirectional Temporal Convolution Network, Convolution Neural Network 등 총 5가지 네트워크 모델을 통하여 비교하고, 모터 소리 구분에 최적의 구성을 찾을 수 있었다.
기존 매크로셀 내에 소형셀을 추가하여 전체 시스템의 용량을 개선하는 연구에 대한 관심이 높다. 소형셀에 허가된 사용자만 접속할 수 있는 폐쇄형 접속 방식의 경우, (동일한 주파수 채널을 사용하는) 인접한 매크로셀 사용자의 성능저하가 불가피 하다. 본 논문에서는 빌딩 내에 다수의 소형셀 기지국이 분포하는 환경에서, 해당 빌딩에 인접한 매크로셀 사용자의 성능저하를 우선적으로 최소화하며, 다음으로 빌딩 내 소형셀 기지국 간의 간섭전력을 최소화하는 동적 주파수 채널 할당 알고리즘을 제안한다. 매크로셀 내 빌딩(소형셀)의 위치에 따라 인접한 매크로셀 사용자가 겪는 간섭전력이 변한다. 제안하는 알고리즘을 통해 소형셀은 이러한 위치에 따른 간섭영향의 변화에 적응적으로 스스로 주파수 채널을 선택할 수 있다. 소형셀이 시간에 따른 주변 간섭환경의 변화에 따라 최적의 주파수 채널을 할당할 수 있는 간단하고 실용적인 방법을 제안했다는 것이 본 연구의 가장 큰 기술적 기여이다. 모의실험을 통해 제안한 채널 할당 기법은 매크로셀의 성능개선에 효과적이며, 소형셀은 달성 가능한 최대 처리용량 대비 최대 81%를 제공할 수 있음을 확인하였다.
일반적으로 무선 네트워크는 유선 네트워크에 비하여 고가의 무선 송수신기를 사용하여 설치 및 유지비용이 높다. 하지만, 터널 내 환경관리 시스템의 경우는 기본적으로 터널 내 환경 정보를 감지하여 최소한의 정보만을 중앙통제장치와 유선으로 연결된 지시 노드로 보내는 것이기 때문에 전송되는 데이터양이 매우 적고, 따라서 저속의 무선 송수신기는 낮은 비용으로 구현하여 적용 가능하다. 그리고 무선 네트워크에서는 유선 네트워크와는 달리 데이터 전달 경로를 결정하는 라우팅 문제가 발생한다. 센서에서 감지한 신호를 디지털화하여 얻은 데이터를 무선 송신기를 사용하여 직접 지시노드로 보내는 경우에는 라우팅 문제가 발생하지 않지만, 이 경우에는 상대적으로 고출력의 무선 송신기가 요구되어 무선 송신기 구현 비용이 증가하게 되고, 해당 센서 노드의 전력소모가 커지는 문제점이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는, 무선송신기의 출력을 줄이는 대신 인접한 센서 노드의 무선 송수신기를 이용한 중계를 통하여 지시노드까지 전달하도록 하는 방식을 사용할 수 있다. 그러나, 이 경우에는 해당 센서 노드에서 지시노드까지는 복수의 경로가 존재하기 때문에 최적의 경로를 선택하는 라우팅 알고리즘이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 터널 내 자동환경 관리 시스템에 적합한 라우팅 알고리즘을 제안하였으며, 추가로 센서 노드들을 각 터널 내에 부착 후 노드 등록 등의 초기화 과정을 거치면 자동으로 노드 간의 협업과정을 통해서 무선 네트워크가 구성될 수 있는 방안을 구현하였다.
Legged robots can avoid an obstacle by crawling-over or striding, according to the obstacle’s nature and the current state of the robot. Thus, it can be observed that the mobility efficiency to reach a destination is improved by such action. Moreover, if robots have many legs like 4-legged or 6-legged types, then the robot movement range is affected by the order of swing leg. In this paper, the avoidance action of a quadruped robot is generated by a neural network (NN) whose inputs are information on the position of the destination, the obstacle configuration and the robot's self-state. To realize a free gait in static walking, the order of swing leg is determined using an another NN whose inputs are the amount of movements and the robot’s self-state. The design parameter of the latter NN is adjusted by using genetic algorithm (GA).
1.25Gb/s 처리용량의 디지털 신호들의 경로를 제어하는 스위치 소자가 COMPASS 툴로 설계되었고 0.8$\mu\textrm{m}$ CMOS 게이트 어레이로 LG 반도체에서 제작되었다. 이 소자는 초고속국가망의 전송노드 역할을 하는 SDH 전송 시스템에서 디지털 종속신호들의 자기복구동작을 가능하게 한다. 본 논문에서 제안한 경로 제어 스위치 소자는 SDH 선형 전송망과 단방향 링과 같은 환형 전송망에도 적용 가능한 구조로 설계되었다. 경로 제어 스위치 소자의 자기복구동작은 스위치내의 데이터 레지스터에 저장된 설정 데이터들을 변경시킴으로 이루어진다. SDH 전송시스템에의 적용시험 결과, 이 소자는 임의의 광선로 장애 시 즉시 복구가 가능함을 보여 주었으며 BER 10-11~10-12 정도로 양호하게 동작됨이 검증되었다. 2개의 동일한 혹은 그 이상의 스위치를 병렬구조로 구성하면 2.5Gb/s 혹은 그 이상의 처리용량도 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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