컨센서스 알고리즘은 노드의 커버리지가 넓어질수록 협력하는 이웃 노드 수가 증가하여 빠르게 수렴하지만, 분산 무선 네트워크에서는 커버리지가 넓어지면 증가한 협력 이웃 노드 간에 접속 충돌로 인하여 정보 공유 지연이 증가한다. 따라서 노드 커버리지의 크기에 따라 컨센서스 알고리즘의 수렴 속도와 네트워크상의 정보 공유 지연 간에 트레이드오프가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 트레이드오프 관계를 고려하여 네트워크 규모에 따라 컨센서스 달성 시간을 최소화하는 커버리지 제어 방법을 제시한다.
본 논문에서는 이동 에드혹 네트워크(Mobile Ad hoc network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 CSWC(Coverage Scheduling Weight-value Control) 알고리즘을 제안한다. 기존의 LEACH 알고리즘은 확률적 분포 함수에 의해 커버리지 영역 안에 존재 하는 클러스터 헤드노드를 선택하여 중계노드로 통신한다. 하지만 확률적 분포함수에 의해 선택된 헤드 노드가 커버리지 영역에서 전송거리 비율이 비균형으로 나뉘어 전송할 경우, 노드의 에너지 소모가 일정하지 않아 효율적으로 사용하지 못하는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 최적의 커버리지 영역을 설정하여 유지하는 CSWC알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 커버리지 영역이 비균형으로 설정되어 있을 경우, 커버러지 영역을 결정하는 홉 수를 증가시켜 최적의 커버리지 영역을 제공하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 효율적인 커버리지 영역을 설정하여 네트워크의 최적화된 에너지 소모를 보여주고 있다.
무선 센서 네트워크에는 한정된 배터리 자원과 네트워크의 라이프타임(lifetime)으로 인해 멀티레벨 커버리지 문제가 이슈가 되어 왔다. 하지만, 대부분의 연구에서는 멀티레벨 커버리지 문제를 해결할 때 센싱 범위는 고정적이며 변경할 수 없음을 가정하고 있으며, 이로 인해 센싱 범위와 커버리지 범위와의 관계에 대해서 고려하고 않고 있다. 본 연구에서는 센싱 범위와 커버리지 범위와의 관계를 이용하여 유동 센싱 범위(DSR, Dynamic Sensing Range) 배치에 대하여 연구하였다.
모바일 노드를 이용하여 넓은 범위를 센싱하기 위해서는 노드 배치의 균일성이 매우 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 희소 모바일 애드 혹 네트워크 환경에서 빅 데이터 센싱을 위한 커버리지 문제에 대한 주제를 다룬다. 커버리지 문제에 관한 기존 연구에서는 넓은 범위를 센싱하기 위해 노드의 수가 충분히 많은 환경을 가정하였다. 하지만 희소 모바일 애드 혹 네트워크 환경에서 센서 커버리지 문제는 노드들 간의 센싱 범위가 겹치는 범위를 최소화하기 위해 노드들 간의 거리가 충분히 멀어야 한다. 따라서 본 논문에서는 희소 모바일 애드 혹 네트워크 환경에서 센서 커버리지 문제를 정의하고 중앙 중재자 없이 자가 조직의 방식에 의한 해결 방안을 제시한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방식은 커버리지 영역과 에너지 소비 관점에서 효율적임을 보인다.
무선센서네트워크는, 다수의 센서노드가 넓은 지역에 배치되어 자신의 전원에 의해 동작하고 다른 센서노드와 협력하여 환경검침 또는 물리량 검침을 수행하는 무선네트워크로 정의한다. 각각의 센서노드들은 자신의 배터리전원소모를 최소화하여, 장기간 사용할 수 있어야 하며, 센서 노드를 적절하게 배치하여 전체 네트워크 커버리지를 제공할 수 있어야 무선센서네트워크의 수명을 늘일 수 있다. 초기 센서노드의 배치로는 센서들의 배터리 수명 등의 이유로 제약이 있으며, 모바일센서노드는 센서가 이동하여 새로운 커버리지를 제공함으로써, 이러한 제약조건을 완화할 수 있다. 본 논문에서는 perimeter coverage property를 만족하는 모바일 센서들의 단계적인 이동을 통한 커버리지 제공기법을 제안한다. 각각의 모바일 센서노드들은 이웃한 센서노드들이 dead 노드인지 판단하게 되며, dead 노드인 경우, 센서네트워크의 커버리지 hole을 만드는지 여부를 판단한 후, 각각의 모바일 센서노드들은 hole의 중심점을 계산하고, 관련된 센서노드들이 협동하여, 단계적으로이동하여, 최종 hole을 커버하는 새로운 센서네트워크를 형성하게 된다. 본 제안기법을 시뮬레이션하여 DCM 기법과 비교한 결과, 에너지 효율을 결정하는 전체 움직임거리 측면에서 최소 50% 이상의 성능향상을 보임을 확인하였다.
최근 신경망 번역 모델에 주의 집중 네트워크가 제안되어 기존의 기계 번역 모델인 규칙 기반 번역 모델, 통계적 번역 모델에 비해 높은 번역 성능을 보이고 있다. 그러나 주의 집중 네트워크가 잘못 모델링되는 경우 과소 번역 현상이 나타난다. 신경망 번역 모델에 커버리지 메커니즘을 추가하여 과소 번역 현상을 완화하는 연구가 진행되었으나 이는 모델의 구조를 변경해야하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 신경망 번역 모델의 구조를 변경하지 않고 새로운 손실 함수를 정의하여 과소 번역 현상을 완화하는 방법을 제안한다. 한-영 번역 실험을 통해 제안한 주의 집중 네트워크의 정규화 방법이 커버리지 메커니즘의 목적을 효율적으로 달성함을 보인다.
본 논문은 제한된 백홀 용량으로 발생하는 소형셀 네트워크에서의 트래픽 병목현상을 완화하기 위한 분산 파일저장 기술과 커버리지 확장 기술을 제안하였다. 제안 기법은 한정된 메모리 용량으로 백홀 망의 부하를 최소화하기 위해 파일의 인기도와 기지국의 메모리 용량에 따라 기지국의 커버리지와 파일 저장방법을 결정한다. 즉, 메모리 공간이 작거나 이용자들로부터 요청되는 파일이 다양할 경우 개별 기지국에 저장된 파일로 이용자를 서비스할 수 있는 확률이 낮아지므로 커버리지를 확장하고 기지국 사이 저장 파일의 중복을 줄여 커버리지 중첩지역에 있는 이용자가 다수의 기지국에 저장된 다양한 파일로 서비스 받을 수 있게 한다. 시뮬레이션을 통한 기존 배타적인 커버리지를 갖는 소형셀 네트워크에서의 파일저장 기법과의 전송용량 비교를 통해 제안 기법이 메모리 공간이 작거나 이용자들로 부터 요청되는 파일이 다양한 상황에서 높은 성능 이득을 가짐을 보였다.
센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 즉각적 활용 및 끊김 없는 해석을 위해 사용자에게 센서 메타데이터를 제공한다. 하지만 기존 SRS는 네트워크 연결이 지원되지 않거나 신호가 불안정한 경우에 센서 메타데이터를 안정적으로 제공할 수 없다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 네트워크 커버리지 정보를 이용한 센서 레지스트리 시스템 확장 방법을 제안한다. 제안 방법은 예측한 경로와 네트워크 커버리지에 대한 오픈 데이터(통신사, 신호 강도, 통신 타입)를 이용하여 사용자가 불안정한 네트워크 지역에 도착하기 전에 해당 지역의 센서 메타데이터를 추가로 송신한다. 이 논문에서 제안한 확장된 SRS는 사용자에게 보다 안정적으로 센서 메타데이터를 제공함으로써 응용서비스의 품질을 향상시킨다.
센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 환경에서 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 즉각적 활용 및 끊김 없는 해석을 위해 사용자에게 센서 메타데이터를 제공한다. SRS에서 센서 메타데이터를 안정적으로 송신하기 위하여 경로 예측 기반 센서 레지스트리 시스템을 제안한다. 하지만 네트워크 연결이 지원되지 않거나 신호가 불안정한 경우에 센서 메타데이터를 안정적으로 제공할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위하여 네트워크 커버리지 기반 센서 레지스트리 시스템을 제안한다. 이 논문에서는 네트워크 커버리지 기반 센서 레지스트리 시스템과 경로 예측 기반 센서 레지스트리 시스템을 비교평가 한다. 또한 통신사별로 경로예측 정확도를 측정한다. 성능 측정의 통계적 신뢰도를 높이기 위하여 실험 데이터를 10-묶음 교차검증을 수행한다.
무선 센서 네트워크는 적은 비용이 들고 낮은 전력으로 구동할 수 있는 센서들이 넓은 범위에 분포한 네트워크이다. 이때 센서들이 주변의 환경을 감시하고 계측한 정보들을 인근의 센서들에게 멀티홉 방식으로 전송하여 최종적으로 모든 데이터들이 베이스 스테이션으로 보내지는 네트워크가 무선 센서 네트워크이다. 여기서 무선 센서 네트워크에 대한 대부분의 연구는 한 위치에 고정되어 주변을 감시하는 정적 센서가 주가 되어왔다. 하지만 정적 센서만으로 이루어진 네트워크와 달리, 드론을 이용하여 네트워크를 구성하게 된다면 네트워크의 전체 커버리지와 에너지 소모를 보다 효율적으로 관리할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크를 이루는 드론들에 대한 환경을 모델링하기 위해 전송 전력 모델과 비디오 인코딩 모델을 수식화하여 소개한다. 또한 드론의 효율적인 배치를 위하여 우선순위 지도를 설계하고, 이를 기반으로 커버리지와 에너지를 고려하여 드론들을 배치하는 방식을 보여준다. 다양한 시뮬레이션을 통하여 정적 센서 기반의 네트워크보다 드론 기반의 무선 센서 네트워크에서 더 적은 수의 센서로 커버리지를 증가시키고 소모되는 에너지는 줄여준다는 것을 보여준다. 구체적으로는 정적 센서와 드론의 수가 동일한 가운데 커버리지는 최대 30 퍼센트의 향상이 있고, 에너지 측면에서는 평균 25 퍼센트의 전체 네트워크의 에너지 소모를 줄이면서도 정적 센서 네크워크와 드론 기반 네트워크의 커버리지가 동일하게 유지됨을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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