In wireless mesh sensor networks (WMSNs), sensor nodes are connected in the form of a mesh topology and transfer sensor data by multi-hop routing. A data aggregation method for WMSNs is required to minimize the number of routing hops and the energy consumption of each node with limited battery power. This paper presents a shortest path data aggregation method for WMSNs. The proposed method utilizes a simple hash function based on shuffled row major indexing for addressing sensor nodes. This allows sensor data to be aggregated without complex routing tables and calculation for deciding the next hop. The proposed data aggregation algorithms work in a fractal fashion with different mesh sizes. The method repeatedly performs gathering and moves sensor data to sink nodes in higher-level clusters. The proposed method was implemented and simulations were performed to confirm the accuracy of the proposed algorithms.
본 논문에서는 연속질의에 대한 집계연산을 수행할 때, 센서 네트워크의 수명을 길게 하기 위해 각 센서 및 클러스터 헤드에서의 데이터 전송량을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 센서의 에너지 소모를 줄이는 가장 중요한 요소는 전승되는 메시지 수를 줄이는 것이다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기본적으로 클러스터링, 네트워크 내 집계 및 계층적 필터링을 결합한 것이다. 계층적 필터링이란 센서 네트워크를 두 계층으로 나누어 필터링하는 것이다. 1계층 필터링은 클러스터 멤버에서 클러스터 헤드로 데이터를 전송시 필터링을 수행하고, 2계층 필터링은 클러스터 헤드에서 기지국으로 데이터를 전송시 필터링을 수행한다. 이 방법은 기존의 데이터 필터링 방법보다 더 효율적이고 효과적인 방법이다. 다양한 실험을 통해서, 제안한 방법이 다른 방법들보다 더 많은 메시지를 줄이고. 네트워크의 생존기간이 더 증가하였음을 보여준다.
무선 센서 네트워크에서 지역 감시는 데이터를 보호하는 효과적인 방법이지만 기존의 방법은 위조 데이터를 탐지하는데 많은 통신 부하를 요구하며, 이는 네트워크 수명을 단축시키는 결과를 야기한다. 따라서 본 논문에서는 시큐어 데이터 병합에 소요되는 에너지 소모 저감을 목적으로 하는 새로운 감시 기반 시큐어 데이터 병합 및 허위 데이터 필터링 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 애그리게이터와 이의 감시 노드는 60o의 내각을 갖도록 분할된 육분원형 클러스터를 기반으로 데이터 병합을 수행한다. 그리고 데이터 병합 과정에서 메시지 인증 코드(MAC)의 비교를 통해 애그리게이터에 의해 병합된 데이터와 감시 노드에 의해 감지된 데이터가 불일치하는 것으로 판단되면 병합 데이터는 전달 애그리게이터에 의해 소거된다. 시뮬레이션에 의하면 제안된 방법은 평균 소모 에너지 측면에서 DAA 프로토콜에비해에너지 소모가 64% 감소되었음을확인하였다. 또한 이를통해제안된 프로토콜은DAA 프로토콜에 비해 네트워크 수명을 283% 연장 가능하며, 이 때 데이터 정확도 측면에서의 성능 저하는 없었다.
무선 애드혹 네트워크에서 MAC layer의 효율을 높이기 위한 하나의 방법으로서 사용되는 MAC frame aggregation은 MAC layer에서 여러 개의 MPDU (MAC protocol data units)를 하나의 PPDU (PHY protocol data units)로 aggregation 시켜서 성능을 향상시키는 방법이다. 애드혹 네트워크에서 TCP 성능 향상을 위해서 사용되는 방법의 하나로서 CWL (congestion window limit)의 설정 방법이 있는데 이는 congestion window의 상한을 두어 부적절한 congestion window 크기가 선택에 따른 영향을 최소화 하고자 하는 방법이다. 본 논문에서는 MAC frame aggregation이 가능한 MANET에서 최적화된 TCP 성능을 위하여 CWL를 조정하는 방법에 대하여 다룬다.
본 논문에서는 짧은 길이의 패킷을 일정길이를 갖는 하나의 패킷에 취합하여 전송하는 기법인 패킷취합을 MANET(Mobile Ad-hoc Network)에서 전송되는 VoIP(Voice over Internet Protocol) 트래픽에 적용하여 전송성능을 개선하고 그 결과를 측정 분석하였다. 전송성능측정에는 NS(Network Simulator)-2를 기반으로 구현한 VoIP 시뮬레이터를 사용하였다. 시뮬레이션에서 VoIP 트래픽은 G.711, G.729A, GSM.AMR 및 iLBC를 사용하여 생성하였으며, 이 트래픽을 전송하여 MOS(Mean Opinion Score), 종단간 네트워크 지연, 패킷손실율 및 전송대역을 측정하였다. 결과로서 MOS는 약 98%, 종단간 네트워크 지연의 경우 6.4배, 패킷손실율의 경우 32배의 개선을 보였다. 반면에 전송대역은 최대 약 10% 증가하였다. 끝으로 본 논문은 측정된 결과를 토대로 MANET에서 패킷취합을 사용한 VoIP 구현기준을 제시하였다.
본 논문에서는 전체 노드들의 에너지를 균등하게 사용하기 위한 다중 경로 기반의 새로운 라우팅 정책을 제안한다. 이 정책은 기존의 데이타 병합 라우팅 기법에 새로운 형태의 루트 노드들을 추가한다. 각 루트 노드는 싱크노드의 일부 역할을 위임받고 개별적인 데이타 병합 경로를 구축한다. 그리고 전체 네트워크의 소스 노드들을 각 경로에 적절히 연결함으로써 더 많은 노드들의 에너지를 균등하게 사용할 수 있다. 따라서 전체 네트워크의 수명을 연장할 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 네트워크를 구성하는 노드의 에너지 소모를 분산하면 네트워크의 생존시간을 연장할 수 있음을 검증한다. 또한 제안한 라우팅 기법은 소스노드 수가 증가할수록 전체 센서 네트워크의 성능 개선에 효율적임을 검증한다.
무선 센서 네트워크에서 데이터 병합을 수행하는 센서노드는 자식 노드의 메시지를 기다리는 시간인 타임아웃을 스케줄링한다. 본 논문에서는 데이터 병합시 소모되는 전력을 최소화하고 데이터 정확도를 높이기 위해, 센서 네트워크에서 수집되는 데이터 패턴에 따라 타임아웃을 적응적으로 조절하는 새로운 타임아웃 스케줄링 기법을 제안한다. 제안 타임아웃 스케줄링 기법은 자식노드로부터 수신한 데이터가 특별한 이벤트 없이 기준 데이터 변동률 범위 내에 있게 되면 타임아웃 값을 줄인다. 타임아웃을 작게 하면 메시지 대기시간이 짧아지고 센서 노드의 에너지 소모가 감소한다. 센싱 데이터가 기준 데이터 변동률을 벗어나면 중요 이벤트 발생 확률이 높으므로 보다 정확한 데이터 병합 값을 얻기 위해 타임아웃 값을 증가시킨다. 시뮬레이션 결과에서 제안 기법은 기존 캐스케이딩 타임아웃 스케줄링 기법에 비해 에너지 소모와 데이터 정확도 측면에서 우수한 성능을 보여주었다.
IT 발전에 따른 장차전 양상은 네트워크 중심전(NCW : Network Centric Warfare)으로서 국방부는 이러한 NCW 구현을 위한 기반체계로 차세대 국방정보통신망(M-BcN : Military Broadband convergence Network)을 2008년 말까지 구축할 계획을 갖고 있다. IPv6 주소체계는 NCW의 필수 요소로 체계적으로 관리되어야 하는데 기존 연구에서는 국방 조직 구조 기반으로 계층적 설계를 했거나, 현재의 국방정보통신망 토폴로지를 기준으로 설계하여 토폴로지 구조가 상이한 M-BcN에 적용하는 것이 제한되고, 서비스망을 구분하는 필드부터 할당하여 경로 요약(route aggregation)이 비효율적이고 라우팅 정보 크기가 커지는 단점이 있었다. 본 논문에서는 M-BcN의 네트워크 토폴로지 기반으로 계층적 주소를 할당하고 서비스망 구분 필드의 위치를 조정하여 경로 요약 및 라우팅 테이블 크기를 기존 연구보다 효율적으로 개선했으며, 네트워크 시뮬레이션 프로그램(OPNET 12.0)으로 검증하였다.
IEEE 802.11n은 MAC 계층에서 100Mb/s이상의 데이터 처리량을 달성하므로 초고속 데이터 통신을 지원하는 차세대 무선랜의 표준으로 각광받고 있다. IEEE 802.11n의 연구 동향은 크게 두 가지로 MAC 계층에서 패킷 간의 결합을 통하여 데이터 처리량을 높인 부분과 PHY 계층에서 다중 안테나 기법을 적용하여 데이터 전송속도를 높인 부분으로 정리된다. 그러나 전자는 무선 채널을 고려하지 않음으로 현실성이 결여되어 있었고, 후자는 패킷 간의 결합을 간과함으로 현실적인 처리량 결과를 얻을 수 없었다. 그래서 본 논문에서는 IEEE 802.11n 시스템에서 MAC 계층과 PHY 계층의 연동을 고려하여 성능을 분석한다. 또한, MAC 계층에서는 멀티 서비스를 고려한 A-MPDU, A-MSDU기법을 적용하고, PHY 계층에서는 WLAN MIMO TGn 채널 모델 사용과 함께 SVD 기법을 적용함으로 다중 안테나 기법과 무선 채널을 모두 고려하면서 IEEE 802.11n 시스템의 현실적인 데이터 처리량을 분석한다. 시뮬레이터는 전 계층을 고려하여 Ns-2를 사용하기로 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.544-564
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2022
Underwater images often suffer from color distortion, blurring and low contrast, which is caused by the propagation of light in the underwater environment being affected by the two processes: absorption and scattering. To cope with the poor quality of underwater images, this paper proposes a multiscale fusion underwater image enhancement method based on channel attention mechanism and local binary pattern (LBP). The network consists of three modules: feature aggregation, image reconstruction and LBP enhancement. The feature aggregation module aggregates feature information at different scales of the image, and the image reconstruction module restores the output features to high-quality underwater images. The network also introduces channel attention mechanism to make the network pay more attention to the channels containing important information. The detail information is protected by real-time superposition with feature information. Experimental results demonstrate that the method in this paper produces results with correct colors and complete details, and outperforms existing methods in quantitative metrics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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