최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 활용하여 새로운 서비스들을 개발하려는 노력이 진행 중이며, 이와 관련된 기술의 중요성도 급증하고 있다. 특히 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 저가의 경량 센서노드에서 측정한 미가공 데이터(raw data)를 사용하여 침입 물체의 실시간 탐지, 식별, 추적 및 예측하기 위한 디지털 신호처리 기술은 주요 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 소리센서 노드에서 측정한 소리 미가공 데이터를 사용하여 차량을 탐지할 수 있는 소리센서 디지털 신호처리 알고리즘을 설계 및 구현 한다. 알고리즘의 주 목표는 감시정찰용 센서노드의 탐지 신뢰성을 높이기 위한 높은 침입물체 탐지 성공률(success rate)과 낮은 허위신고(false alarm) 횟수를 가지는 것이다. 성능평가 결과에 의하면 제안한 AMIDA 알고리즘은 90% 이상의 탐지 성공률과 2 회 이하의 허위신고 횟수를 가지는 것을 확인할 수 있었다.
작전지역의 감시/경계에 활용되는 감시정찰 센서 네트워크에서 배치되는 지진동센서의 위치 정보와 탐지 신호 세기를 활용하여 표적의 위치를 산출하는 방법을 제안한다. 중계기에서 단말기로부터 수신받은 각 지진동센서들의 위치 정보와 센서로부터 수신된 탐지 신호 세기를 이용하여 표적 위치를 산출한다. 표적 측위 시 동적으로 오프셋을 제하는 방식을 통해 환경적 요인에 의한 성능 편차를 줄였다. 실제 표적 위치와 산출된 표적 위치의 차이를 통해 성능을 비교 검증하였다. 오차 평균 3.62m까지 감소하여 가중 중심 측위 방법보다 최대 62% 향상된 결과를 얻었다.
무선 센서 네트워크에서 중요한 이슈 중 하나는 센서 노드의 에너지 절약이다. 그러나 군 정찰, 물체 추적과 같은 응용 분야에서는 지연 또한 중요한 문제이다. 이러한 응용에서 센서 노드는 물체가 감지되면 제한된 시간 내에서 많은 양의 데이터 패킷을 전송해야 한다. 그렇기 때문에 지연에 효율적인 데이터 전송 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 응용에 적합한 MAC 프로토콜을 제안한다. 제안하는 MAC 프로토콜은 무선 센서 네트워크에서 군 감시 정찰을 위한 저 지연 데이터 전송 메커니즘이다. MAC 프로토콜에서, 수신 노드는 송신 노드에서 데이터 패킷을 수신한 후 두 번째 비콘 프레임을 보낸다. 이 두 번째 비콘 프레임을 사용하여 빠른 hop-to-hop 전송이 가능하다. 성능분석을 통해 제안된 MAC 프로토콜과 RI-MAC 프로토콜을 비교하였고, 제안된 방법이 지연에 더 효율적이다.
본 논문에서는 유비쿼터스 센서네트워크를 국방분야에 적용하여 운용하고 있는 해외 사례를 소개하고, 특히 미 육군에서 추진중인 미래전투체계(FCS : Future Combat System) 무인화 부분에서의 무인지상센서체계(UGS : Unattended Grounded Sensor)구성요소와 적용사례 및 감시 능력 등을 분석하였다. 또한 국내에서 일부 적용하고 있는 센서네트워크 응용사례를 살펴보았으며, 이러한 국내외 적용사례를 통하여 센서네트워크를 군 환경에 적용하여 실용화해가는 동향에 대해 진단해 보았다. 이를 토대로 "감시정찰센서네트워크"를 통해 기술개발하고 있는 한국형 무인지상센서 네트워크의 발전방향을 제시하였다.
미래 전장은 정보 지식 기반의 첨단 전력체계를 확충하기 위해 향후 전력구조를 통합, 지휘통제통신(C4I) 체계와 생존성과 통합성이 향상된 전장의 네트워크중심전(NCW) 수행능력을 향상시킬 것이다. 사이버물리시스템(Cyber-Physical Systems: CPS)은 함정전투체계에 적용되고 있는 DDS를 포함하여 국방 M&S의 근간인 Live, Virture, Constructive(L-V-C) 체계의 큰 축을 형성하고 있다. 사물인터넷(Internet of Things: IoT) 기술은 센서네트워크, 통신, Radio Frequency Identification(RFID), Ubiquitous Sensor Network(USN), Machine to Machine(M2M), D2D 기술 및 상황인지, 지능서비스를 위한 정보수집/가공/융합/분석/예측기술을 포괄적으로 포함한 기술로서 미래산업을 이끌어 갈 차세대 선도 기술이며, 특히 군사적으로도 감시정찰 센서네트워크(USN), 견마형로봇, 경전투로봇과 무인기 기술 및 전술정보통신망체계(TICN) 등 첨단 통신네트워크 기술의 전력화 추세는 IoT 기술의 적용영역을 넓혀주고 있다. 감시정찰체계(Sensor)에서는 감시정찰 분야 영상정보 처리, 표적탐지 등과 관련된 IoT 기술 소요와 지휘통제통신(C4I) 체계의 상호운용성, 데이터링크, 지능형 통신체계 등 C4I 관련 IoT 기술 소요 및 타격체계(Shooter)의 내장형 SW 등 유 무인 무기체계 관련 IoT 기술의 소요가 증대될 것으로 예상된다. 본고는 CPS 및 IoT 기술의 군사적 활용방안 및 획득전략에 대한 적용기술 및 발전방향을 살펴본다.
미래전은 Sensor-to-Shooter 개념에 기반한 네트워크 중심전(NCW : Network Centric Warfare) 양상을 지닌다. 이러한 NCW의 핵심적인 요소들 중 하나로 무선 비디오 센서 네트워킹 기술이 군 감시정찰용으로 활발히 적용되고 있다. 감시정찰 센서 네트워크에서는 침입탐지 및 추적정보의 신뢰성 향상을 위하여 이미지 센서가 결합된 복합 센서가 사용되고 있으나 대용량의 네트워크 자원 및 에너지 소비를 요구하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 자원 예약을 통한 이미지 데이터 전송 기법을 제안한다. 제안 기법은 네트워크 자원가용성을 고려하여 이미지 데이터 해상도 및 압축률 조정을 시도하는 동시에 다중 인터페이스의 적절한 선택을 통하여 안정적인 이미지 데이터 전송을 가능토록 한다. NS-3 시뮬레이션 기반의 성능분석을 통해서 제안기법의 전송 안정성 및 에너지 효율성의 증가를 확인하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 활용하여 새로운 서비스들을 개발하려는 노력이 활발히 진행 중이며, 이에 관련된 기술의 중요성도 급증하고 있다. 특히 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 저가의 경량 센서노드에서 측정한 미가공 데이터(raw data)를 사용하여 침입 물체의 실시간 탐지, 식별, 추적 및 예측하기 위한 디지털 신호처리 기술은 주요 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 센서노드의 적외선 센서에서 측정한 척외선 미가공 데이터를 사용하여 사람과 차량을 탐지할 수 있는 디지털 신호처리 알고리즘을 설계 및 구현한다. 알고리즘의 주 목표는 감사정찰용 센서노드의 탐지 신뢰성을 높이기 위하여 높은 침입물체 탐지 성공률(success rate)과 낮은 허위신고(false alarm) 횟수를 갖도록 하는 것이다. 성능평가 결과에 의하면 제안한 APIDA 알고리즘은 평지일 경우 90% 이상의 탐지 성공률과 2회 이하의 허위신고 횟수를 가지는 것을 확인할 수 있었다.
Wireless Sensor Networks, especially supporting for surveillance service, are one of the core properties of network-centric warfare(NCW) that is a key factor of victory in future battlefields. Such a tactical surveillance sensor network must be designed not just for energy efficiency but for real-time requirements of emergency data transmission towards a control center. This paper proposes efficient clustering-based methods for supporting mobile sinks so that the network lifetime can be extended while emergency data can be served as well. We analyze the performance of the proposed scheme and compare it with other existing schemes through simulation via Qualnet 5.0.
미래 전쟁의 양상은 네트워크 중심전(network-centric warfare) 및 효과중심 작전(effects-based operations)으로 변화하고 있다. 전장에서 적을 먼저 발견하고 타격하기 위해서는 실시간 표적획득 및 첩보수집, 정확한 상황판단과 적시적인 지휘결심이 필요하다. 첨단 센서기술과 무선네트워크의 급속한 발전으로 인하여 전장감시의 운영개념에도 큰 변화가 요구된다. 특히, 자동화된 정보수집 자산이 부족한 지상군에게 있어서 전장감시 센서네트워크시스템의 도입은 필수 과제이다. 따라서 이 논문에서는 지상군 작전에서 적의 조기 발견과 전장가시화에 필요한 전장감시 센서네트워크시스템 구축을 위한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크를 제안한다. 제안한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크의 성능을 상황정보시스템의 평가방법을 적용하여 기존 시스템과 비교 분석한 결과 양호하게 평가되었으며, 장비협업도를 활용한 구조적 평가방법으로도 만족한 결과를 입증하였다. 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크는 확장성과 재사용성의 측면에서 매우 장점이 많은 방식으로서, 향후 지상군 감시정찰체계에 폭 넓게 확대 적용할 수 있다. 또한, 온톨로지로 인한 데이터 량의 증가, 집중화로 인한 네트워크 대역폭 제한 및 처리시간 증가 문제들은 제대별 임무와 특성에 맞게 커스터마이징하거나, 차세대 통신 인프라의 구축으로 인하여 지능형 감시정찰 서비스를 촉진시키게 되므로 지상군의 정보능력 확충에 크게 기여할 것으로 기대된다.
다양한 응용에서 사용되고 있는 무선 센서 네트워크(WSN)는 저가의 센서 노드를 구성하기 위해 배터리, 메모리 크기, MCU, RF transceiver 등과 같은 하드웨어에서 제약을 갖고 있다. 특히, 센서 노드의 제한된 에너지는 네트워크 수명과 직접적인 관련이 있기 때문에 네트워크 수명을 연장하기 위한 효율적인 알고리즘이 요구된다. 군 환경에서 침입자를 탐지하기 위한 감시 정찰 응용은 이벤트 구동형(event-driven) 전송 모델로써, 이벤트 발생 빈도가 드물고(rare), 폭발적(bursty), 지역적(local)으로 발생하는 특징이 있다. 이와 같은 응용에서는 Data Aggregation의 장점이 있는 클러스터링 알고리즘을 이용하는 것이 각 노드가 개별적으로 데이터를 전송하는 것 보다 데이터 전송량을 줄여 에너지 효율을 높일 수 있다. 하지만 기존의 클러스터링 알고리즘은 감시 정찰 응용의 이벤트 발생에 대한 특징을 고려하고 있지 않기 때문에 여러 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선한 감시 정찰 응용에서의 에너지 효율적인 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 타깃을 탐지한 노드들이 각각 Cluster Head Election Window (CHEW)를 생성하여 지역적 경쟁 방식으로 클러스터를 구성하고, 타깃의 이동성을 고려하였다. 시뮬레이션 결과에서는 타깃의 이동에 따라 클러스터가 형성되는 자취를 분석하고, 에너지 효율이 증가되는 것을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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