VANET 응용 중 가장 중요한 한 가지는 긴급 메시지를 전송하여 적극적인 안전을 제공하는 것이다. 메시지를 받은 아무 노드나 재방송하게 되는 플러딩 기반 방송 방식의 브로드캐스트 스톰을 방지하기 위해, 기존의 프로토콜들은 중계노드의 수를 제한하기 위한 다른 방법을 사용한다. 하지만 기존의 프로토콜들은 높은 트래픽 밀도와 메시지 오버헤드를 발생시킴에도 볼구하고 낮은 전달율을 가진다. 현재, 글로벌 위치확인 시스템(GPS)을 내장하고 레이더를 갖춘 차량 수의 극적인 증가는 이전에 볼수 없던 새로운 응용 시나리오를 만들었다. 따라서 우리는 GPS위치정보와 레이더를 사용한 인근 차량 감지를 기반으로 중계노드를 선택하는 브로드캐스팅 프로토콜을 제안한다. 시뮬레이션 결과에서는 제안하는 프로토콜이 기존의 기법들보다 나은 성능을 가짐을 볼 수 있다.
본 연구에서는 자동차 사고나 뇌졸중 등에 의해 경추 이하의 마비나 손, 발 등의 움직임은 자유롭지 않은 사람들의 컴퓨터 사용을 돕고자 손이나 발을 이용하지 않고 머리의 움직임과 눈의 깜박임만으로 컴퓨터 마우스 제어가 가능한 장치를 제안하였다. 마우스의 좌우, 상하 이동은 자이로 센서를 이용하여 머리의 움직임으로 유발하고, 클릭과 더블 클릭은 광 센서를 시야를 방해하지 않는 위치에 장착하여 감지할 수 있도록 하였다. 머리의 움직임에 의한 마우스 이동은 절대 좌표계와 상대 좌표계를 이용하는 두 가지 방법으로 실험하였다. 제안한 장치의 클릭과 더블 클릭의 인식율은 평균 86%에 편차는 5%정도다, 반응속도는 기존 마우스의 이동 속도와 비교해 볼 때 큰 차이는 없었다. 마지막으로 종합적인 평가를 위해 마우스 이동과 클릭을 동시에 수행하였을 경우에는 정확도가 80%에 편차는 4%정도로 기존 마우스보다는 낮았다. 특히 상대 좌표계를 이용하는 경우 절대 좌표를 이용하는 경우보다 좌표의 누적 에러로 인한 reset 빈도를 줄일 수 있었고, 정밀한 마우스 포인터 조작에 편리하였다.
Ad-hoc 네트워크에서 경로 설정을 위한 라우팅 프로토콜로 on demand 방식의 AODV가 가장 대표적이다. 그러나 AODV의 경우 노드 이동성이 커질수록 RREQ. RREP 등과 같은 제어 패킷이 급격히 증가한다. 이러한 네트워크 변동에 따른 제어 메시지 발생 증가는 데이타 패킷 수신율을 저하시킬 뿐만 아니라, 노드의 에너지 소모율도 증가시킨다. 본 논문에서는 네트워크 토폴로지 변동 상황을 감지하여 AODV에서의 RREQ 메시지 발생 빈도를 효과적으로 조절하기 위한 AIAD 방식의 적응형 AODV 알고리즘을 제안하였다. 제안된 프로토콜은 기존 AODV 프로토콜 및 timestamp 방식을 사용한 방식등과 노드 이동시간, 노드 이동속도 및 노드 밀집도 등 3가지 평가모델에 대해 각각 그 성능을 비교하였다.
무선 센서네트워크를 효율적으로 운영하고 관리하기 위해서는 센서노드들이 에너지를 효율적으로 사용하도록 프로세스를 설계하고 운영하는 것이 매우 중요하다. 최소한의 자원으로 무인 동작되는 센서 시스템에 결함이 발생하거나 디바이스의 전력이 소진된다면 전체 네트워크에 치명적인 영향을 미치므로, 변화하는 환경을 감지하여 상황에 따라 처리하여 신뢰도를 높이기 위한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 센서데이터들의 변화에 따라 환경변화를 인지하고 능동적으로 클러스터링을 재 수행 하게 함으로써 에너지 효율을 높일 수 있는 알고리즘을 제안하고 있다. 상황변화에 따라 변화하는 클러스터의 안정도를 물리량의 무질서 정도를 나타내는 엔트로피의 개념을 이용하여 기존의 확률적 접근방식을 보완하여 클러스터링에 활용하고 있다. 또한, 클러스터링 기반의 LEACH 알고리즘과 엔트로피를 이용하는 제안방법과의 비교를 위해 상황에 따른 조건을 정하여 실험하고 전체 센서노드의 생존율을 체크하여 실험결과를 비교분석 하였다.
최근 무선 센서 네트워크는 멀티미디어 센서 모듈을 활용한 멀티미디어 데이터 수집을 기반으로 하는 고품질의 모니터링에 대한 요구가 증가하고 있다. 그러나 기존 센서 네트워크에서 수집되는 수치 데이터와 달리 멀티미디어 센서 네트워크에서 수집되는 데이터는 크기가 매우 크므로 데이터를 수집하는 과정에서 특정 노드의 과도한 에너지 소모 및 네트워크 성능 저하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 무선 멀티미디어센서 네트워크에서 에너지 효율적인 동적 영역 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 중국인의 나머지 정리와 동적 변화 영역 감지 및 분할 알고리즘에 기반을 둔 수집 데이터의 데이터 압축 및 전송을 수행함으로써 대용량 멀티미디어 데이터 전송에서 발생하는 에너지 소모를 최소화한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 데이터 압축률은 평균 37% 향상되었고, 데이터 전송량은 평균 56% 감소하였으며, 그에 따른 노드 생존율은 평균 14% 증가함을 보임으로써 그 우수성을 확인하였다.
일반적으로 방사선 의사들(radialogists)이 폐 노쥴(pulmonary nodule)을 탐지하는 데는 실제적으로 30%의 실패율을 가진다고 알려져 있다. 만약 자동화된 시스템이 체스트 영상에서 의심스런 노쥴들의 위치들을 방사선 의사에게 알려줄 수 있다면 잘못 판단되는 노쥴들의 수를 잠재적으로 줄일 수 있다. 우리는 형태학적 필터들 (morphological filters)과 두가지 특징-추출(feature-extraction) 기술들을 포함하는 컴퓨터 자동 처리 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서는 첫째로 형태학적 필터(morphological filtering) 처리를 행한다. 이 과정은 원래의 영상에 침식(erosion)과 확장(dilation)을 연이어서 행하는 것으로 처리가 어려운 X선 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔주는 역할을 하게 된다. 둘째는 일차적으로 노쥴로서 컴퓨터에 선택된 의심 부분에 가해주는 특징-추출 테스트로서 이 작용은 노쥴로 감지되었으나 실제로는 노쥴이 아닌 경우인 false-positive 갑지들을 줄이기 위해서 사용된다. 그리하여 본 시스템은 노쥴의 정확한 판독이 어려운 폐의 X선 영상에 적용되어 false-positive들을 효과적으로 줄임으로써 보다 효율적인 폐 노쥴의 탐지를 가능하게 하였다.
리튬이온 배터리는 낮은 자체 방전율 특성과 고밀도 에너지 저장장치로 다양하게 응용되고 있으며, 단위 셀 배터리의 전압은 4V 보다 낮아, 직렬로 연결하여 사용해야 하는 것이 일반적이다. 배터리 셀전압의 직렬 연결 동작시, 각각의 단위 셀 배터리는 내부저항이 균일하지 않아, 충전 시, 특정 단위 셀 배터리는 4V 이상이 걸려, 폭발이 발생할 수도 있으며, 또한, 방전 시 배터리의 특성을 떨어뜨릴 수 있는 한계 전압 이하가 되는 심각한 문제가 존재한다. 따라서, 단위 셀 배터리의 충전 및 방전 동작에서는 과충전과 과방전을 사전에 감지하기 위한 전압 센싱 동작이 필요하며, 이에, 본 논문에서는 고속 배터리 전압 센싱 모듈 개발을 소개한다. 제작된 CVM(Cell Voltage Monitoring)은 단위 배터리 셀을 통하여, 전압 및 온도 채널 포함하여, 12채널을 모니터링할 수 있으며, 채널당 12-bits 분해능과 192 kbps 전송 속도를 가진다.
Ns-2는 유 무선 네트워크의 성능을 평가하기 위해 광범위하게 활용되고 있는 검증된 시뮬레이터이다. Ns-2.33 버전은 IEEE 802.11의 PHY 계층과 MAC 계층의 핵심 기능들이 구현된 모듈들을 포함하는 확장 버전을 제공하고 있지만, 만약 이 확장 버전에 무선 네트워크 시뮬레이션의 중요한 성능 평가 파라미터 중의 하나인 Error Rate가 적용되면 몇몇 치명적인 오류로 인해 시뮬레이션이 중단되는 상황이 발생한다. 뿐만 아니라, 패킷 에러는 실제로 MAC 계층에서 감지되고 폐기되어져야 하지만 이 버전에서는 PHY 계층에서 패킷 에러를 처리함으로써 에러가 발생된 패킷에 대한 정보를 확인할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 위에서 언급된 문제들을 해결하기 위해 IEEE 802.11 확장 버전을 수정하였으며 IEEE 802.11p 기반의 차량 에드-혹 네트워크상에서 수정된 버전을 이용하여 시뮬레이션을 수행하고 Error Rate가 끼치는 영향을 분석하였다.
센서 네트워크는 저전력 저가격 소형 근거리 무선통신이 가능한 다기능 노드를 사용하여, 센싱, 데이터 프로세싱, 통신을 할 수 있도록 구성된 네트워크를 말한다. 센서 네트워크의 설계에서는 주로 네트워크 생존시간을 증가시키기 위한 전력 소모를 줄이는 것을 고려하였지만, 실제 응용에서는 최종 사용자에게 노드에서 감지한 정보를 신뢰적으로 전달하는 것이 가장 중요하다. 기존의 다중경로를 이용한 신뢰성있는 전송(Reliable information forwarding using multiple paths in sensor networks: ReInForM)은 에러가 일어나기 쉬운 환경에서 요구 신뢰도에 맞게 데이터를 전송하는 알고리즘이지만, 채널 에러율이 높아지고 소스와 싱크간의 흡 수가 늘어날수록 전송 오버헤드가 급격하게 늘어난다. 본 논문에서는 중간 싱크 노드 및 소스 노드를 이용한 신뢰성 있는 전송 (Reliable transmission using intermediate source nodes in sensor networks :ReTrust)을 제안한다. 성능분석과 시뮬레이션을 통해 ReTrust 알고리즘은 오버헤드는 줄이면서 요구 신뢰도를 만족함을 보인다.
차량 안전 서비스는 무선 환경에서 차량 간 통신(Vehicle-to-Vehicle, V2V)을 통하여 운전 중 발생할 수 있는 위험을 사전에 감지하여 운전자에게 알려줌으로써 교통사고와 교통 체증을 줄이는 서비스이다. 차량 안전 서비스를 위해서 차량은 안전 메시지(Basic Safety Message, BSM)를 주기적으로 브로드캐스트 한다. 하지만, 차량 밀집 지역에서 이는 과도한 네트워크 트래픽의 원인이 되고 안전 메시지의 전송실패 확률과 지연을 급격하게 증가시켜 차량 안전 서비스의 안정성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 차량 안전 서비스를 수행하는 과정에서 발생하는 통신 혼잡 문제를 해결하기 위해 Channel Busy Ratio와 차량 수 간의 관계를 수식적으로 근사하고 이를 이용하여 전체 네트워크 혼잡도를 추정한다. 그리고 이를 기준으로 송신전력을 제어하는 새로운 상황인지 기반 송신전력제어 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 네트워크 시뮬레이터인 Qualnet을 이용하여 성능평가를 하였고 그 결과, 전체 네트워크 혼잡도의 추정이 특정 시나리오에서 정확하게 근사 되었으며 송신전력제어를 통해 차량 안전 통신 간 패킷 에러율이 감소한 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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