무선 센서 네트워크의 다양한 응용에 있어 센서 노드의 지리학적 위치 측정은 매우 중요하다. 이를 위해 비-거리(Range-Free) 기반 위치 측정 기법에 대한 연구가 활발하게 진행 중이며, 비 균일 네트워크 환경에서 위치 정확도를 향상하기 위한 밀집 확률 기반의 위치 측정 기법이 제안되었다. 밀집 확률 기반의 위치 측정 기법에서 추정 거리 산출 시 노드 통신 반경 내 1-홉 거리는 모두 동일한 값을 갖는데 이는 반경 내 가까운 이웃 노드와 먼 이웃 노드가 있어도 모두 같은 거리로 추정하기 때문에 위치 측정 시 오차가 발생 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 오차를 줄이기 위해 각 노드마다 거리 추정 후 센싱 반경을 조절하여 2차 지역 거리 평가를 통해 센서의 위치를 측정하는 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 측위 정확도가 크게 향상되었다.
무선 센서 네트워크는 고정 인프라 없이 센서 노드만으로 정보를 수집하는 네트워크로서 센서들의 위치정보 식별은 매우 중요하다. 센서 노드간 거리 측정은 신호의 도착시간차(Time of Arrival: ToA), 신호세기(Received Signal Strength: RSS), 신호각도(Angle of Arrival: AoA)에 기반을 둔 방법 등이 있다. 무선 센서 네트워크에 배치되어 있는 각 센서 노드간 정확한 거리 식별을 위해 기존의 거리 측정 방법을 보완하여 거리 오차를 줄이는 ToA기반의 RSS보정 방법을 제안한다. 구체적으로 초음파를 통한 거리측정 값에 맵(RF-MAP)을 통해 보정한 RSS값을 가중치로 보정하여 기존의 거리 측정 방법보다 측정오차를 줄였다. 실험을 통해 제안한 방법은 기존 ToA보다 실내(5m×7m)에서 평균 0.1cm, 실외(10m×10m) 평균 0.6cm 측정 오차를 줄일 수 있음을 확인 할 수 있었다.
센서 네트워크의 응용 분야 중에서 센서가 밀집되게 분포 되어야 하는 경우 적절한 개수의 노드만 활성화시켜 이 노드들 만으로 전송 경로를 구성하여 센서가 수집한 데이터를 데이터 수집 노드에 전달되도록 한다. 휴지 상태에 있는 노드를 활성화하는 기존의 모델들은 활성 노드의 개수와 전송 손실률을 이용하거나 지리 정보를 이용하여 센서 네트워크 토폴로지를 구성하였다. 이 논문에서는 활성 노드 간의 거리 정보를 이용하여 센서 네트워크 토폴로지를 구성하는 방법을 제안한다 이 방법을 사용한 결과 지역적으로 활성 노드가 균일하게 분포되었으며 센서 밀집도가 높을수록 더 좋은 에너지 효율을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 웹 서버의 부하가 급증하면서 대두된 네트워크 과부하를 해결하기 위한 방법으로 서버분산처리 방식과 RTO(retransmission time out : 재전송타임아웃)간을 조정하는 기법을 이용하였다. 부하 분산을 위한 방법으로는 기존의 NAT 기반의 가상서버 방식과 비슷하나, 기존의 가상서버에서 서버들을 선택하는 스케줄링 방법을 이용하지 않고 네트워크 주소(IP)룰 통한 서버 분산방법을 선택하였다. 이를 위해 Linux 기반의 PC에 라우터론 구축하였고 여기에 실제 IP를 할당하였으며, 라우터를 경유하여 연결된 두개의 서버에는 가상 IP를 할당 내부접속용과 외부접속용으로 나누어 서버 분산이 이루어지게끔 하였다. 이러한 서버 분산은 학교라는 즉. 웹서버의 접속이 내부접속 비율과 외부접속 비율 어느 한쪽으로도 크게 기울지 않는 네트워크 환경을 고려한 것이다. 네트워크의 성능 평가에 있어 가장 기본이 될 수 있는 응답시간은 전송거리와 트래픽량에 비례한다. 이에 외부접속용 서버와 내부접속용 서버 각각에 RTO 값을 다르게 적용시킴으로써 전체적인 Delay의 변화를 확인해 볼 수 있다. 이는 전송거리가 길 경우 생길 수 있는 패킷 손실을 고려한 것으로 패킷 손실로 인하여 재전송이 이루어질 경우 재전송 time이 RTO를 통하여 이루어지며 이러한 RTO의 적절한 값은 전체적인 응답시간에 영향을 미칠 수 있다는 것에 기인한 것으로 RTO값을 전송거리가 긴 외부접속용 서버에는 전송거리가 짧은 내부접속용 서버에 비해 길게 적응시킴으로써 전체적인 응답시간의 개선을 유도하였다
센서노드의 이동성 허용은 센서 네트워크의 효율적인 설계 및 시스템 성능 향상에 기여할 수 있다. 하지만, MAC 프로토콜 및 라우팅 프로토콜에 많은 기능적 변화가 필요하다. 특히, 노드 이동성을 고려한 에너지 효율적인 전송 메커니즘에 대한 연구가 매우 중요하다. 본 논문은 모바일 센서 네트워크 환경에서 센서노드가 싱크노드를 향하여 데이터를 전달할 때 인접 노드들의 거리 정보에 따라 다음 노드를 결정하고, 이를 토대로 거리에 따른 전송 출력을 적절히 제어하는 메커니즘을 제안한다. 시뮬레이션 방법을 통한 성능분석 결과, 본 논문에서 제안한 메커니즘이 평균 에너지 소모량, 네트워크 수명 등의 성능 지표에 대해 기존 최단 홉 라우팅 방식보다 에너지 효율을 향상시킨 것으로 분석되었다.
센서 네트워크에서 에너지 소비는 전송거리와 보내고자 하는 데이터에 비례한다. LEACH-C와 같은 클러스터 기반 라우팅 기법들은 센서 노드들의 클러스터링을 통하여 데이터 전달 거리를 최소화시킴으로서 에너지의 효율성을 얻는다. 하지만 LEACH-C에서는 클러스터링을 구성할 때 클러스터 구성 노드들의 거리의 총합만을 고려한다. 본 논문에서는 에너지 사용에 큰 영향을 미치는 기지국과 클러스터 헤드간의 거리를 고려한 클러스터 헤드 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 LEACH-C에 비해 기지국의 위치가 일정 거리 이상 떨어져 있을 경우 성능 향상 결과를 제공하였다. 이 결과는 클러스터 기반 라우팅 알고리즘에서 클러스터 헤드와 기지국간의 거리를 고려하는 것이 에너지 효율적인 측면에 영향을 미칠 수 있음을 보여 주었다.
무선 센서 네트워크 환경에서 효율적인 데이터 수집 기업은 핵심적인 기반 기술이다. 클러스터 기반의 데이터 수집 기법은 데이터 병합 (aggregation) 의 효율을 최대화 시켜 센서 노드들의 에너지 소모를 최소화 시킨다. 하지만 기존의 클러스터링 기법은 균일한 네트워크 환경만을 고려하여 불균일하게 배포될 수 있는 실제 환경에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 기존 기업들의 문제점을 해결하기 위해 불균일한 네트워크 환경에서도 에너지 효율적인 클러스터를 구축할 수 있는 기업을 제안한다. 제안하는 기법은 클러스터 헤드를 기준으로 최단 거리 홉 카운트 기법을 통해 논리적인 거리를 기반으로 클러스터 멤버를 구성한다. 이를 통해 불균일한 네트워크 환경에서도 클러스터들 간에 균형적인 멀티-홉 클러스터를 구축하여 네트워크 수명을 최대화 시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 모이기 위해 기존 기법과 시뮬레이션을 통해 성능을 비교평가 하였다.
데이터 병합은 무선센서네트워크에서의 근본적인 문제로 최근 몇 년간 큰 주목을 받고 있다. 본 논문은 무선센서네트워크의 분산 환경에서 네트워크의 에너지 효율 및 데이터 병합에 대해 다룬다. 기존 딜레이 효율 네트워크 구조는 센서의 전송범위가 제한 없이 네트워크를 구성했지만, 제안 알고리즘은 제한된 전송범위를 고려하여 네트워크를 구성한다. 센서들의 에너지 소비는 보다 거리가 먼 노드간의 통신으로 과소비 되는 경우가 많지만, 제안 알고리즘을 사용하여 상대적으로 거리가 먼 노드간 통신을 막아 에너지 소비를 줄일 수 있다. 데이터 병합 시 주요 방해요소인 primary interference를 고려하며 트리를 구축한다. 제안 기법에 의해 구축된 네트워크는 데이터 병합 딜레이를 최소화되고, 에너지 효율이 향상될 것이다.
최근 측량장비의 발달 및 사용확대와 더불어 국토지리정보원의 네트워크 RTK 측량 기반조성으로 인하여 네트워크 RTK 측량이 측량산업 전반에 많이 활용되고 있다. 현재 공공측량작업규정에는 네트워크 RTK 측량 성과를 수준측량에 적용하기 위해서는 작업지역에 균등하게 분포한 5점 이상의 수준점을 사용하여 사이트 캘리브레이션을 한다고 되어있다. 그러나 지오이드의 기복에 따라 사이트 캘리브레이션이 가능한 수준점 간의 거리와 필요한 점의 수가 다를 수 있다. 본 연구에서는 이를 검증하기 위해 지오이드 기복이 완만한 인천지역과 지오이드 기복이 큰 태백지역을 대상으로 네트워크 RTK 측량을 수행하고 사이트 캘리브레이션에 사용되는 기준점 간의 거리별, 기준점 개수별로 정확도를 비교하였다. 본 연구의 결과 공공측량 규정에서 정한 수직정밀도(0.1m) 허용범위에 들기 위해서는 네트워크 RTK 측량의 사이트 캘리브레이션에 사용되는 기준점의 수와 점간 거리를 상호보완적으로 적용할 수 있는 공공측량작업규정의 개선이 필요함을 알 수 있었다.
본 연구는 도로 네트워크를 분할한 뒤 네트워크 정합을 수행하는 방법론을 제안한다. 네트워크의 링크에 의해 둘러싸인 공간으로부터 폴리곤 객체를 생성하고 중첩기반 그래프 군집화 기법을 적용하여 이들 폴리곤 객체들의 대응 집합 쌍을 탐색하고, 이로부터 독립적인 정합을 수행하는 하위 네트워크 쌍을 얻었다. 이후 분할된 네트워크 데이터 쌍의 노드 집합에 Iterative Closest Point 알고리즘을 적용하여 기하보정을 수행한 후 하우스도르프 거리를 이용하여 1:N 링크 정합을 수행하였다. 제안된 방법의 효용성을 평가하기 위해 국가교통 DB센터에서 관리하는 KTDB의 네트워크 데이터와 국내 상용 차량 내비게이션 업체의 네트워크 데이터를 대상으로 알고리즘을 적용하고 결과를 평가하였다. 3m에서 18m까지 3m 간격으로 하우스도르프 거리에 임계값을 적용하여 네트워크를 정합한 결과 15m의 임계값에서 F-measure 기준 0.99의 정확도를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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