센서 네트워크는 수많은 센서 노드로 구성된 센서 필드와 센서 노드로부터 데이터를 수집하는 싱크 노드로 이루어져 있으며, 유비쿼터스에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 현재 까지 연구 되어온 센서 네트워크에 대한 연구의 중요한 이슈중 하나는 센서 노드가 제한 자원을 가지기 때문에 한정된 에너지를 최대한으로 사용하여 네트워크의 수명을 연장하는 것이다, 그러나 기존 연구 대부분이 고정된 상태의 싱크 노드를 고려하기 때문에 본 연구에서는 이동성을 가진 싱크노드가 다수가 존재하는 경우 센서 필드에서 수집된 데이터가 이동 싱크 노드까지 끊임없이 전송 될 수 있으며 효율적인 데이터 보급을 제공하는 계층적 라우팅 프로토콜을 제안한다.
U-Healthcare 서비스는 서비스 이용자가 서비스의 인지없이 이용자의 생체정보와 위치, 주변의 온도와 습도 정보를 수집하고 이를 분석, 가공하여 이용자에게 여러 서비스를 제공하는 것으로 이의 구현을 위해서는 무선 센서 네트워크가 필요하다. 이러한 무선 센서 네트워크에 요구되는 것은 이동성이 있는 모바일 센서 노드의 네트워크 자기 구성과 라우팅에 관한 효율적인 알고리즘이다. 이를 위해 본 논문에서는 실내에 존재하는 여러 이동성이 없는 고정 센서 노드를 기반으로 네트워크 내에 셀을 구성하여, 이 셀을 통해 인접한 이동 모바일 센서 노드의 데이터 전송을 지원하는 계층적 무선 센서네트워크 자기 구성 알고리즘을 제안하였다
본 논문에서는 계층적인 이동 센서 네트워크에서 하위 센서 노드의 인증이나 센싱된 정보의 암호화를 위해 사용할 수 있는 키를 관리하기 위하여 키 선분배를 기본으로 키 재분배 방법을 제공하는 키 관리 메커니즘을 제안한다. 본 키 관리의 특징은 첫째, 중앙 관리의 약점을 극복하기 위해 키 관리를 sink 노드뿐 아니라 aggregator 노드들에 분산시켰다. 둘째, sink 노드는 회귀모델을 사용해 키를 생성 관리하여 이미 분배된 키에 대해서는 어느 노드에게 어떤 키를 분배했는지 또는 그 키 자체를 저장하지 않고, 노드가 메시지에 첨부하여 전해주는 키 정보를 이용해 사용된 키를 간단히 계산하기 위한 정보만 저장하고 있다. 한편 기존 키 선분배에서는 키 선분배 후 키의 갱신에 대한 메커니즘이 제공되지 않았고, 네트워크 내 센서 노드가 확장되는 경우 이를 지원하도록 키 정보를 확장하기가 용이하지 않다는 단점이 있다. 이에 본 논문의 세 번째 특정으로써 기존 키 선분배 방식에서 제공되었던 센서 포획에 대한 탄력성(resilience), 즉 ${\lambda}$-security 특성을 제공하면서, 넷째 기존 방법의 단점을 보완하기 위해 노드 확장 시 키 풀의 확장이 용이하고, 배치된 노드에 대한 주기적인 키 재분배를 통해 키의 신규성(freshness)을 제공하며, 이동 노드에 대해 새로운 키 분배 방법을 제공하는 특징을 갖고 있다. 다섯째, 본 메커니즘은 키와 노드간의 매핑관계를 고정시키지 않음으로써 노드의 익명성 및 노드 이동 시 불추적성을 제공하고 있다. 마지막으로 본 논문에서는 기존 키 관리와의 특정 비교와 통신 계산 메모리 측면에서의 오버헤드 분석을 통해 제안된 키 관리의 성능을 분석한다.
센서 네트워크는 수많은 센서 노드로 구성되어 있으며, 주변 환경을 감시하는 용도로 사용된다. 현재까지 수행되어 온 센서 네트워크에 대한 연구는 대부분 고정된 상태의 싱크 노드를 고려하고 있기 때문에, 싱크 노드의 이동성을 바탕으로 한 유비쿼터스 응용에서는 센서 필드에서 수집된 데이터가 이동 싱크 노드가지 끊김없이 전송되는데 어려움이 존재한다. 센서 데이터가 손실되지 않고 이동 싱크 노드에 전달되기 위해서는 라우팅 경로가 싱크 노드의 이동에 따라 갱신되어야 하는데, 본 논문에서는 센서 네트워크의 계층적 멀티 홉 라우팅 프로토콜에서 이동 싱크 노드로 향한 라우팅 경로가 손실되지 않고 계속해서 갱신되도록 하는 방안을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방안의 우수성을 검증하였으며, 위치 기반 라우팅 프로토콜을 사용하여 이동 싱크 노드로 향한 경로를 갱신하는 기존 방법과 성능을 비교하여 제안된 방안이 기존 방안 보다 우수함을 보였다.
본 논문에서는 현재 활발한 연구개발이 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅, 센서 네트워크 기술을 적용한 무인 감시/추적 시스템을 제시한다. 본 논문의 무인 감시/추적 시스템은 센서네트워크 기술, 다중센서 융합에 의한 탐지 및 위치 인식기술, 무인 감시/추적 알고리즘으로 구성되어 있다. 센서네트워크는 센싱 데이터를 실시간으로 전송하기 위해 노드의 주소를 기반으로 하는 계층적 멀티홉 라우팅 기법을 제안하였다. 침입자와 추적자의 위치 인식은 자기센서 및 초음파센서를 가진 센서모듈들로부터 얻어진 센싱 정보를 융합하고, 이를 확률적으로 침입자 및 추적자의 위치를 결정하는 Particle Filter를 적용한 위치인식 알고리즘을 통해 이루어진다. 추적 알고리즘은 무인 자율 추적을 위해 이동벡터에 기반한 알고리즘이다.
물류창고는 수시로 많은 물류가 입고/출고됨에 따라 수시로 재고 현황이 변화하고 이를 빠르고 정확하게 관리하는 것은 물류 관리에 있어서 매우 중요하다. 이를 위해 RFID 기반의 센서 네트워크를 구축하여 기존의 수작업으로 하던 작업을 빠르게 수행할 수 있도록 한다. 센서 네트워크를 구축하기 위해 에너지 기반으로 클러스터링을 하고 이를 기반으로 계층적 라우팅을 통해 데이타 전송을 가능하게 하였다. 또한 클러스터간 이동성을 지원하여 각 노드가 이동하여도 연결성이 보장되도록 하였다. 이렇게 구축된 네트워크는 실제 RFID 리더와 함께 연동되어 물류창고에서 사용되었다.
수중 음향통신 환경에서는 지상 RF 통신에 비하여 제한된 대역폭, 높은 페이딩효과, 높은 수중음파 전달지연과 같은 제약이 있다. 본 논문에서는 이러한 수중 음향통신의 제약을 극복하여 효과적인 대규모 수중감시시스템의 구축을 가능케 하는 계층적 네트워크 구조를 제안한다. 제안하는 네트워크구조는 수중센서, 클러스터헤드, 수중/해상 싱크 및 수중무인기를 포함하며, 패킷의 전송성공률을 최대화하고 센서노드의 전력소모를 최소화시키기 위하여 복수의 수중무인기를 이용한 하이브리드 형태의 데이터라우팅을 제공한다. 즉, 클러스터 내부에서 클러스터멤버들은 Tree구조기반 라우팅을 사용하여 클러스터헤드에게 데이터를 전송하며, 궤도 이동을 하는 수중무인기는 클러스터헤드로부터 병합된 센싱데이터를 수집하고 Store-carry-forward 방식으로 싱크노드에게 데이터를 전달한다. 수중무인기의 최장 궤도이동 시간을 최소화하기 위하여 Integer Linear Programming 기반의 알고리즘이 사용된다. 시뮬레이션을 이용한 성능분석을 통하여 제안하는 수중센서네트워크 구조가 기존의 Gradient 기반 라우팅과 Geographical Forwarding 방식에 비해 높은 전송성공율과 낮은 전력소모를 획득할 수 있음을 보인다.
헬스케어 응용서비스를 위란 센서 네트워크를 구성하는 노드들은 주로 사람 또는 이동성을 가진 사물이며, 이들간의 상호작용을 통한 헬스케어 응용서비스를 지원하기 위해서는 노드의 동적 기능변경, 동적 자기구성, 에너지 효율성을 고려하여 개발되어야 한다. 이러한 요구사항들은 노드 상에 해당 기능을 수행하는 에이전트를 두어 대상의 이동에 따른 에이전트 전이를 통해 동적 기능변경을 수행 및 처리하고, 이동성을 지원하는 계층적 클러스터링 알고리즘을 적용하여 노드의 이동에 따른 동적 자기구성, 제한된 에너지의 효율성 등을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 노드간 에이전트 전이를 통해 동적 기능 변경을 보장하는 Agilla모델 기반 Healthcare Mobility Agent Middleware를 설계하고, 정보 전달의 효율성과 노드의 이동성을 보장하기 위해 LEACH 프로토콜 기반 LEACH_Mobile 프로토콜을 제안한다. 또한 여기서 제안하는 LEACH_Mobile 프로토콜과 Healthcare Mobility Agent Middleware를 연동하기 위한 인터페이스와 LEACH_Mobile 프로토콜을 수행하기 위한 라우팅 모듈을 설계하였다.
대규모 무선 센서 네트워크에서 센서 노드들이 배치된 이후에는 에너지 충전이나 노드의 재배치가 매우 어렵고, 일부 센서 노드들의 에너지가 고갈될 경우 전체 네트워크의 분할로 이어진다. 이러한 제한된 조건하에서 효율적인 에너지 소비를 고려한 데이터 전달은 라우팅 프로토콜 설계의 핵심 요소이다. 본 논문에서는 다수의 소스 노드와 이동성 싱크 노드를 가진 무선 센서 네트워크 환경에서 에너지 효율성을 제공하는 계층적 데이터 전달프로토콜인 HDD (Hierarchical Data Dissemination)를 제안한다. 계층적 데이터 전달 프로토콜은 싱크 노드가 데이터 수집의 중심노드라는 점을 착안하여 싱크 노드 중심의 데이터 전달 경로를 구성하고, 이 경로가 이중계층(Two-Tier)통신을 통해 유지 되도록 한다. 실험을 통해 HDD 라우팅 프로토콜과 기존에 제안된 TIDD (Two-Tier Data Dissemination) 라우팅 프로토콜의 전체 소모된 에너지량, 데이터 전송 시간 및 데이터 전송 성공률을 비교 분석하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 HDD 라우팅 프로토콜은 TIDD 보다 약 1.5배에서 3배정도의 에너지 절감 효과를 확인할 수 있었다.
MANET(Mobile Ad-Hoc Network) 환경의 센서 네트워크는 고정된 기반 없이 센서 노드간의 자율적이고 독립적인 네트워크를 구성한다. 또한, 네트워크를 구성하는 센서 노드의 이동으로 인한 토폴로지의 변화로 인해 데이터 처리, 제어 등을 효율적으로 관리하는데 많은 어려움이 있다. 특히, 각 센서 노드는 반드시 이동성을 고려해야 하기 때문에 에너지 사용에 대한 문제점이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 클러스터 헤더와 멤버간 계층적 구조의 클러스터를 구성하는 기법들이 제안되었다. 하지만, 센서 노드의 센싱 파워 레벨이 일정하여 비효율적인 에너지 소비를 수반해 센서 네트워크의 에너지 불균형 및 생존 시간의 단축을 가져온다. 본 논문에서는 기존의 클러스터링 기법이 갖는 이러한 문제를 해결하기 위해 효율적 에너지 관리를 위한 지능형 클러스터링 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 센서 노드의 이동에 따른 네트워크 토폴로지 변화에 빠르게 대응하고, 연속된 센싱을 요구하는 상황에서 기존의 기법에 비교하여 센서 노드의 생존 시간 향상을 가져온다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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