In this paper, the analytical fault detection and diagnosis (FDD) is presented using model-based and signal-based methodology with wavelet analysis on signals obtained from sensors and sensor networks. In the model-based FDD, we present the modeling of contact interface found in soft materials, including the biomedical contacts. Fingerprint analysis and signal-based FDD are also presented with an experimental framework consisting of a mechanical pneumatic system typically found in manufacturing automation. This diagnosis system focuses on the signal-based approach which employs multi-resolution wavelet decomposition of various sensor signals such as pressure, flow rate, etc., to determine leak configuration. Pattern recognition technique and analytical vectorized maps are developed to diagnose an unknown leakage based on the established FDD information using the affine mapping. Experimental studies and analysis are presented to illustrate the FDD methodology. Both model-based and wavelet-based FDD applied in contact interface and manufacturing automation have implication towards better quality of life by applying theory and practice to understand how effective diagnosis can be made using intelligent FDD. As an illustration, a model-based contact surface technology an benefit the diabetes with the detection of abnormal contact patterns that may result in ulceration if not detected and treated in time, thus, improving the quality of life of the patients. Ultimately, effective diagnosis using FDD with wavelet analysis, whether it is employed in biomedical applications or manufacturing automation, can have impacts on improving our quality of life.
The goal of this study was to develop an accelerated life test for an implement working pump for an agricultural tractor. The field experiments were conducted to measure the load of an implement working pump during major agricultural operations such as plow tillage, rotary tillage, baler operations, and wrapping operations. The measurement system for an implement working pump load was constructed using a pressure sensor, the engine rotational speed, and the hitch pump displacement. The measured implement working pump load was calculated as an equivalent load for each agricultural operation using the Palmgren-Miner rule, which is a cumulative damage method. The equivalent load was calculated using the total load data and peak load data when the total data included the operation of an implement working. The annual usage time of the agricultural tractor was applied to develop two integrated equivalent loads. The acceleration factor was calculated to develop an accelerated life test and was calculated from the two integrated equivalent loads, the maximum pressure, and the flow rate conditions of the hitch pump. In Korea, the warranty life of a tractor is 2,736 hours, and the time required for the test to guarantee the operational life of tractors was calculated as 7,561 hours. The acceleration factors were calculated as 453.6 and 38.3, respectively, from the total load data and peak load data. The fatigue test time can be shortened by 16.7 and 197.4 hours according to the result of the acceleration factors.
본 논문에서는 수중음향 센서 네트워크에서 자기 조직화 기법을 활용하는 에너지 효율적 클러스터링 기법을 제안한다. 제안 기법은 클러스터 헤드 선출에 각 노드의 배터리 잔여량 정보와 이웃 노드의 수를 고려하며, 클러스터 헤드의 배터리 잔여량이 특정 수준 이하로 떨어졌을 경우에만 클러스터 재구성을 수행함으로써 노드의 에너지 소모를 줄이고 네트워크 전체에 에너지 소모를 분산시켜 네트워크의 수명을 연장시킬 수 있다. 또한, 클러스터 헤드는 클러스터 멤버 노드로부터 수집한 데이터를 다중 홉 중계 방식으로 싱크 노드에 전송하여 에너지 소모를 줄인다. 컴퓨터 모의실험을 통해, 일정 시간 경과 후 전체 노드의 배터리 잔여량의 합, 생존 노드의 수, 네트워크 구성 단계에서의 에너지 소모량, 전체 노드의 에너지 소모 편차 등을 구하고 대표적 클러스터링 기법 중의 하나인 LEACH 기법과 비교 및 분석한다. 모의실험 결과, 제안 기법이 LEACH 기법에 비해 네트워크 운용 시간을 두 배 향상시킬 수 있으며, 전체 노드의 에너지 소모 편차 또한 감소시킴을 알 수 있다.
데이타 중심 저장(Data-Centric Storage: DCS) 방식의 센서 네트워크는 같은 값의 데이타를 같은 노드에 저장하기 때문에 센서 네트워크가 확장되거나 같은 값의 데이타가 빈번하게 발생하면 특정 센서 노드에 저장 부하가 집중되어 에너지 효율성이 나빠지는 문제가 발생한다. 기존의 데이타 중심 저장 방식에 대한 연구들은 저장 데이타의 효율적인 관리에만 치우쳐 센서 네트워크의 확장에 따른 에너지 효율성 문제를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 다차원 센서 데이타 저장의 효율적인 확장성(Scalability)을 지원하는 비균등 영역 분할(Non-Equal Region Spilt) 기법을 제안한다. 제안한 기법은 센서 네트워크를 센서 노드의 분포에 따라 같은 센서 노드 개수를 갖도록 서로 다른 크기의 영역으로 분할하고 분할된 각 영역 내에서 측정된 데이타를 해당 영역에서 저장 및 관리함으로써 센서 네트워크의 확장에 따른 저장 비용을 줄였다. 또한 분할 영역 개수를 센서 네트워크의 크기와 센서 노드 개수, 센서 데이타 발생량에 비례하게 증가시켜 센서 노드의 에너지 소모를 분산시킴으로써 센서 네트워크의 수명 연장과 확장성을 높였다.
무선 센서 네트워크의 라우팅 기술은 제한된 에너지를 갖고 있는 센서 노드들의 에너지 수명을 최대한으로 연장할 수 있는 방법으로 많이 연구되고 있다. 기본 라우팅 방법 중 위치 정보를 이용한 라우팅 방법은 라우팅 설정을 위한 계산시에 필요한 정보의 양이 평면, 계층적 라우팅 방법보다 적기 때문에 효율적이다. 하지만 주로 거리를 활용하기 때문에 센서 노드의 에너지 활용도가 떨어질 수도 있다. 본 논문에서는 최적의 경로 탐색에 많이 이용되고 있는 개미 집단 시스템(ACS : Ant Colony System)의 전이 확률에 센서의 에너지양과 싱크와의 거리를 이용한 가중치를 부여하여 무선 센서 네트워크의 에너지 사용량을 고르게 사용할 수 있게 하였다. 제안된 방법은 대표적인 GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing)과 비교하여 에너지 사용도에 있어 평균적으로 46.80%의 향상을 보였으며, 기존의 ACS보다 동일한 시간의 수행 종료 후 잔여 에너지가 평균 6.7% 더 남아 있음을 확인하였다.
표적 탐지 및 추적을 위한 무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 다양한 신호처리 기능을 가져야 한다. 센서 노드의 에너지 제약과 통신 대역폭 제한은 센서 노드에서의 가벼운 신호처리 기법을 필요로 한다. 일반적인 센서 노드에서의 신호처리 기법은 센서 노드에 수신된 신호를 잡음제거와 같은 전처리를 수행하고, 에너지를 계산하여 표적의 위치를 탐지하고 기지국에서의 위치추정 및 식별을 위하여 특징 추출하거나 압축하여 전송하는 등의 방법으로 구성된다. 이러한 센서 노드에서 필수적인 신호처리 기법들은 무선 센서 네트워크의 생존 시간과 표적 탐지 및 식별 성능에 큰 영향을 끼치게 된다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 필수적인 신호처리들을 리프팅 스킴 웨이블릿 변환 방법을 이용하여 센서 노드에서 에너지 효율적인 신호처리를 수행하고 표적의 정확한 위치를 추정하는 방법을 제안한다.
본 논문은 무선 센서 네트워크의 환경에서 연속적인 스카이라인 질의를 효율적으로 처리하는 새로운 필터링 기법을 제안한다. 기존 필터링기법은 라우터 경로를 기반으로 필터를 생성하고 적용하는 기법이다. 그러나 이러한 기법은 필터의 적용범위가 부분적이기 때문에 센서노드들이 싱크노드에게 전송해야 할 데이터를 대부분 싱크노드로 전송하고 에너지의 효율성 측면에서 좋지 않다. 그래서 본 논문은 적은 비용으로 효율적인 필터를 생성하고 그 필터의 적용범위를 전체 센서노드로 적용하여 싱크노드에 전송해야 할 데이터를 획기적으로 감소시키는 기법을 제안한다. 그 효율적인 필터는 센서데이터의 지역적 특성과 클러스터링을 이용하여 생성한다. 제안된 기법의 우수성을 보이기 위해 다양한 환경에서 시뮬레이션을 통한 성능 평가를 수행한다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network : WSN)는 센서 노드 자체의 라우팅 기능을 이용하여 센서필드에서 감지한 측정값을 기지 노드로 전송하는 특수한 네트워크이다. WSN의 센서노드는 재충전되지 않는 제한적인 에너지를 사용하기 때문에 에너지 효율을 극대화한 라우팅 기법이 필요하다. WSN의 수명이나 특성은 WSN의 응용과 밀접한 관계가 있기 때문에 다양한 WSN 라우팅 방법이 제안되었다. 본 논문은 PEGASIS의 라우팅 방식처럼 체인 토폴로지를 사용하면서 개선된 체인을 사용하고 주기적으로 새로운 체인을 형성하는 방법을 추가하여 성능을 개선한 A-PEGASIS 알고리즘을 제안한다. 또한 우리는 시뮬레이션을 통하여 기존 방식인 LEACH, PEGASIS, PEDAP, PEDAP-PA과 제안된 방식의 성능을 비교하였다. 그 결과 A-PEGASIS는 WSN의 평균 수명이 향상되었으며 동작시간이 종료될 무렵까지 대부분의 센서노드가 동작하는 의미의 우수한 노드 생존성이 있음을 확인하였다.
무선 수동형 센서 망은 RF 소스가 센서 노드에게 에너지를 공급하여 적어도 이론적으로 배터리 없이 영원히 동작할 수 있는 망이다. 그러나 기술이 성숙하지 못하여 무선 수동형 센서 망은 아직 센서 노드에서 에너지의 희소성, 에너지 수신과 data 전송의 동시불가성, data 전송의 비효율성 등 많은 어려움을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 현실적 제약을 고려하여 여러 센서 노드가 하나의 싱크 노드에게 packet을 전달하기 위한 기본적인 MAC 방식을 제안한다. 수신한 에너지로 캐패시터를 충전하는 충전 구간과 싱크 노드와 통신하는 활동 구간이 번갈아 반복되는 시간 구조에 기초하여 제안하는 MAC 방식은 활동 구간 동안 slotted ALOHA를 따라 싱크 노드에게 패?을 전달한다. 일반적으로 경합형 방식은 throughput이 상대적으로 낮은 경향을 보인다. 따라서 모의 실험 방법을 이용하여 제안하는 MAC 방식의 throughput 성능을 다각도로 평가한다. 모의 실험 결과로부터 활동 구간의 길이를 적절히 설정하여 망 전체 throughput 성능을 높일 수 있음을 확인할 수 있다.
계층적인 센서네트워크에서는 클러스터 헤더의 선출이 네트워크의 수명에 중요한 영향을 미치기 때문에 효율적인 클러스터 헤더 선출이 중요하다. 따라서 최근 연구에서는 전체 네트워크의 수명을 늘리기 위해 효율적인 클러스터 헤더 선출 기법에 대해 다양한 연구 활동이 진행되고 있다. 본 논문에서는 Sink와의 거리를 고려하여 클러스터를 Group으로 분할하고 노드 밀도에 의해서 클러스터 헤더를 선출하는 방식을 제안한다. 또한 제안하는 기법의 성능을 평가하여 Zigbee 환경에서 네트워크 수명이 향상됨을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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