유비쿼터스 센서 네트워크(USN)에 기반한 엔터테인먼트용 자율 돌고래 로봇의 구현에 관하여 소개한다. 일반적으로 수중에서 동작하는 생체모방 로봇에 유비쿼터스 센서 네트워크와 GPS를 적용하는 것은 불가능한 일이다. 본 논문에서 제안된 엔터테인먼트용 돌고래 로봇은 수중이 아닌 수면에서 동작하므로, 사용자와의 상호작용을 중요시하며 제안된 수중 로봇의 네비게이션은 GPS정보와 배치된 USN 모트로부터 얻어진 미세한 위치 정보로부터 수행된다. 본 논문에서는 제안된 돌고래 로봇의 기계적인 구조, 센서와 엑추에이터, 마이크로컨트롤러 보드와 수영 방법, 사용자와의 상호작용의 특징을 기술한다. 엔터테인먼트 돌고래 로봇은 유저에 의한 접촉 센서의 감지 신호를 입력받아 입을 움직이거나, 꼬리를 치고, 물을 뿜어내는 등의 전형적인 응답을 보인다. 로봇의 자율성을 위하여 경로 설정, 장애물 감지 및 회피 등과 같은 로봇의 움직임뿐 아니라 인간과 로봇의 상호작용에 관련된 기능들을 마이크로컨트롤러가 제어한다. 돌고래 로봇의 위치 정보는 배치된 USN 모트의 알려진 위치 정보로부터 주기적으로 교정된다.
본 논문은 수중 음파 센서 네트워크의 패킷 전송률을 높이고 에너지 소모량을 줄이기 위한 협력 전송 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 각 노드에서 가상 안테나 배열이라고 부르는 분산 안테나들이 같은 패킷들을 전송하고, 수신노드에서는 수신된 패킷들을 결합하여 패킷 손실률을 낮춘다. 따라서 높은 전송 손실, 전파 지연 및 주위 잡음과 같은 수중 채널의 고유 특성을 고려한 채널 특성 기반의 협력 전송 기법은 중계노드들을 통한 높은 다이버시티 이득을 제공하여 수중 음파 센서 네트워크의 신뢰성을 향상시킨다. 또한 송신노드에서 채널 상태, 거리 비용, 각 노드 당 남은 에너지를 고려하여 이웃노드들 중에서 목적지와 중계노드를 선택하는 알고리즘을 제안한다. 모의실험 결과는 OPNET Moduler를 통해 제안된 방법의 평균 에너지 소비, 패킷 전달 비율, 응답 시간 측면에서 비-협력 기법 및 SPF(Shortest Path First) 기법보다 향상된 성능을 보여준다.
해양 센서 네트워크에서 클러스터링 문제는 네트워크 수명 및 확장성을 향상시키기 위한 문제 중 하나이다. 본 논문은 모든 노드가 클러스터 헤더를 통하여 싱크 노드로 데이터를 전송하는데 사용되는 전송 에너지를 최소화할 수 있는 클러스터링 문제의 최적 결과를 찾는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 네트워크에서 노드의 수가 증가하면 적절한 클러스터 구성을 위한 계산량은 급격히 늘어나게 된다. 본 논문에서는 적정한 시간 내에 최적의 클러스터 구성을 위한 유전 알고리즘을 제안하며, 효율적인 검색을 위해 유전 알고리즘의 효과적인 이웃해 생성 동작을 제안한다. 제안된 알고리즘은 전송 에너지와 실행시간 관점에서 성능을 평가하며, 평가 결과에서 제안된 알고리즘이 해양 센서 네트워크에서 클러스터를 효과적으로 구성함을 보인다.
본 논문은 노이즈가 비 정규 분포를 따르는 수중 환경에서 비 선형 필터 기법에 따른 Mass-Damper-Spring (MBK) 시스템 위치추정에 관한 연구 내용이다. 최근 위치 추정에 사용되는 필터는 확장 칼만 필터 (EKF: Extended Kalman Filter) 와 파티클 필터(Particle Filter)가 주목 받고 있다. EKF는 가우시안 잡음 (Gaussian Noise) 이 존재하는 비선형 시스템에서 정확도가 높은 알고리즘으로 널리 사용되고 있지만, 수중 환경과 같이 비 가우시안 잡음이 존재하는 경우 사용에 많은 제약이 따른다. 이에 본 논문에서는 상태예측을 기반으로 둔 EKF와 비교하여, 통계적 발생 가능성 인자 (Maximum Likelihood) 에 기반한 분포 재해석 기법을 이용한 개선된 ODPF (One-Dimension Particle Filter)를 제안한다. 모의 실험을 통하여 non-Gaussian noise가 존재하는 수중 환경에서 EKF와 제안한 Particle filter를 사용한 위치 추정 결과를 비교 분석하였으며, 계산 용량 및 통계 샘플이 충분한 경우 ODPF가 EKF 대비 정확한 위치 추정 결과를 제공하는 것을 확인하였다.
일반적으로 수중 센서 네트워크에서 모든 센서 노드는 위치가 결정된 앵커 노드를 이용하여 자신의 위치를 결정한다. 본 논문에서는 수중 센서 네트워크에서 모든 센서 노드의 위치를 결정하기 위해 최소의 수를 가진 앵커 노드를 결정하기 위한 타부 서치 알고리즘을 제안한다. 네트워크에서 센서 노드의 수가 증가함에 따라 앵커 노드의 수를 결정하는 계산량은 급격히 늘어나게 된다. 본 논문에서는 밀집도가 높은 네트워크에서 적정한 시간 내에 최소의 앵커 노드수를 결정하는 타부 서치 알고리즘을 제안하며, 효율적인 검색을 위해 타부 서치 알고리즘의 효과적인 이웃해 생성 동작을 제안한다. 제안된 알고리즘은 최소 앵커 노드의 수와 실행시간 관점에서 성능을 평가하며, 평가 결과에서 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 성능이 5-10% 우수함을 보인다.
본 논문에서는 다수의 수중 센서 노드들이 존재하는 수중 음향 네트워크에서 전이중 특성을 활용한 양방향 전이중 매체 접속 제어(Medium Access Control, MAC) 프로토콜을 제안한다. 수중 센서 노드들은 정보를 센싱하고 송신의 우선순위에 따라 백오프 타이머를 설정한다. 백오프 타이머가 만료된 수중 센서 노드는 송신 기회를 획득한다. 송신 기회를 획득한 소스 노드는 목적 노드에게 정보를 송신하기 위해 목적 노드의 ID를 포함한 RTS(Request-To-Send)를 주변 노드들에게 방송한다. RTS를 수신한 목적 노드는 CTS(Clear-To-Send)를 소스 노드로 송신하여 양방향 전이 중 통신 수행을 알린다. 소스 노드가 CTS를 수신한 후 소스 노드와 목적 노드는 센싱한 정보를 서로 상대 노드로 송신한다. 수중 환경에서의 기존 MAC 프로토콜은 긴 수중 전파 지연으로 인해 전송 성공에 많은 시간이 소요된다. 반면 제안하는 양방향 전이중 MAC 프로토콜은 소스 노드와 목적 노드 간 양방향 송수신이 가능하기 때문에 전송 성공에 소요되는 시간을 단축하여 네트워크의 처리량을 향상시킨다. 본 논문에서는 제안하는 양방향 전이중 MAC 프로토콜의 네트워크 처리량을 수학적으로 분석한다. 그리고 수중 환경에서의 기존 MAC 프로토콜과 비교 분석을 통해 긴 수중 전파 지연이 존재하는 상황에서 제안하는 양방향 전이중 MAC 프로토콜의 성능이 더 뛰어남을 보인다.
본 연구에서는 수중에서 진행하는 물체에서 전달되는 방사신호의 주파수스펙트럼으로부터 추출되는 토널과 주파수선과 같은 협대역 특징을 이용하여 미지의 다중 수중 이동물체를 효율적으로 판별하고 추적하기 위한 알고리즘을 제시한다. 제안한 알고리즘은 계층 구조의 신경망으로 구성된다. 조향 방위각에 대한 광대역에너지와 방위별 협대역 에너지를 검출하여 미지의 수중이동물체의 출현 방위각을 추정하고 이를 토대로 물체를 추적하는 기존의 기법으로는 물체들이 서로 인접하거나 교차하는 경우에 추적에 실패할 가능성이 높다. 그러나 제안한 알고리즘을 사용하여 실제 신호를 포함하는 시뮬레이션 시나리오에 대해 물체 추적 실험을 행한 결과, 특히 인접하거나 교차하는 물체들의 추적에 성공적인 성능을 나타내었다.
최근 해양자원의 중요성이 대두됨에 따라, 해양환경을 모니터링 하기 위해 Underwater Acoustic Sensor Networks(UW-ASN)가 활발히 연구되고 있다. UW-ASN 는 해양환경에 대한 데이터를 Sensing, gathering 하고 이를 Monitoring Center로 delivering 하는 Mission 을 수행한다. 이 논문에서는 해양에서 수집한 데이터를 수질 자동 측정망(TMS: Tele Monitoring System)에 전송하기 위해, 음파통신을 통해 수신된 해양 데이터를 수질 자동 측정망의 규격에 맞는 데이터로 변환시키고 CDMA 통신을 통해 가상의 TMS에 전송하는 Gateway 구현을 제안한다.
In this study, 3-D underwater object recognition using ultrasonic sensor fabricated with porous PZT-polymer 3-3 composites and SCL neural networks are presented. The recognition rates for the training data and the testing dara were 100 and 94.6% respectively.
수중 무선 센서 네트워크에서 센싱 데이터는 수온과 염도 등 평균 계산 등을 사용하여 병합이 가능한 경우가 많다. 데이터 병합은 수중 무선 센서 네트워크에서 패킷의 수를 줄이고 에너지를 절약하는 데 큰 도움이 된다. 하지만 데이터 병합으로 인해 지연이 발생할 수 있고, 불필요하게 긴 경로나 싱크 방향이 아닌 경로를 통해 패킷이 전달되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 완화할 수 있는 데이터 병합 기반의 새로운 경로 결정 알고리즘을 제안한다. 제안 논문은 간섭 없이 지연을 줄이고 싱크 방향이 아닌 경로를 제거하여 에너지 효율성을 최대화 한다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 에너지 효율과 패킷 지연 면에 있어 우수함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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