USN(Ubiquitous Sensor Network)은 u-city, u-Health 등과 같은 영역에서의 다양한 서비스를 통해 유비쿼터스 사회에서 u-life 실현을 가능하게 하는 핵심 인프라이다. 따라서 u-Life의 핵심 기술인 USN 기술에 대한 국내 표준화 확립을 위한 연구가 필요하다. 현재 USN에 대한 표준 현황은 센서 노드 구현을 위한 기술과 센서 노드들 사이의 에너지 효율적인 통신을 위한 프로토콜 및 기존의 망과 연동을 위한 기술 표준 및 연구가 대부분이다. 그러나 센서 네트워크와 USN 응용을 위한 이기종 센서 네트워크의 통합관리, 센싱 데이터 관리 및 USN 데이터베이스 구조 정의 등과 같은 응용 및 미들웨어 부분에서의 표준 및 연구는 아직 까지 미약한 수준이다. 이에 본 논문에서는 국내 센서 네트워크 서비스의 표준 개발 및 센서 응용 및 미들웨어 부분에서의 표준화된 플랫폼 기술을 위해 OGC(Open Geospatial Consortium)의 SWE(Sensor Web Enablement)를 구성하는 관련 표준 분석과, 국내 TTA(Telecommunications Technology Association) 관련 표준과 상호 연관성 및 OGC 기반 서비스 플랫폼 적용 가능성에 대한 분석을 통한 센서 네트워크상의 표준 서비스 플랫폼 아키텍처에 대한 연구를 하였다.
본 논문에서는 지능형 LED 점등시스템을 위한 점등제어 알고리즘 설계를 제안한다. 제안하는 점등제어 알고리즘은 각각의 센서노드에서 감지된 환경정보를 데이터 버스를 통해 MCU에 전송한다. MCU의 제어 소프트웨어는 설정된 제어방식에 따라 신호 값을 이용하여 조광레벨을 계산하고 결과를 비교하여 레벨유지를 결정하도록 설계하였다. 또한 LED 조명기기에 점등제어 알고리즘을 이용하여 완전대칭 되는 패턴생성에 의하여 회전 및 반전 기법을 주기적으로 교차 수행하여 점등되도록 설계하였다. 본 논문에서 제안한 점등제어 알고리즘은 안정적으로 점등제어를 하는 시스템을 설계하여 전송 데이터의 신뢰성을 높이고 91%의 이벤트 전달 비율을 유지하였다. 또한, 조명기기의 광속은 32% 감소되었고 소비전력은 49% 감소되었으며 발열량은 32% 감소되었다. 결과적으로 LED의 수명은 50% 증가되어 에너지 효율성을 향상할 수 있었다.
현재, 센서네트워크 기술을 이용한 많은 응용들이 개발되고 있다. 이러한 많은 응용 가운데 이동객체 트래킹 기법은 중요한 이슈 중에 하나이다. 그러나 현재 이에 대한 연구는 많은 연구가 이루어지지 않은 상태이며, 존재하는 연구는 다음과 같은 2가지 문제점을 가지고 있다. 첫째, 이동객체의 트래킹을 위해 반복적으로 센서노드를 방문해야하는 오버헤드가 발생한다. 둘째, 여러 이동객체를 동시에 지원하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 시그니처 기반의 효율적인 데이터 집계를 이용한 이동객체 트래킹 기법(SigMO-TRK)을 제안한다. 이를 위해, 첫째, 공간 필터링 방법을 이용하여 효과적으로 이동객체들의 궤적을 집계하기 위한 지역적 라우팅 계층트리를 구성한다. 둘째, 시그니처를 사용하여 효율적으로 모든 이동객체들의 궤적에 대한 트래킹을 수행한다. 또한, SigMO-TRK를 확장하여 주어진 질의에 대한 이동객체의 유사궤적을 검색한다. 마지막으로, TOSSIM 시뮬레이터를 사용하여 제안하는 이동객체 트래킹 기법이 기존의 트래킹 기법보다 에너지 효율성 측면에서 우수함을 보인다.
자기공명을 이용한 무선 전력 전송 시스템의 등가회로 모델이 제시되었고, 이를 통한 설계기법이 제안되었다. 두개의 코일로 구성된 간단한 트랜스포머의 등가회로를 확장하는 방법으로 본 시스템의 노드 방정식을 세웠고, 이로부터 효율을 높이기 위한 최적의 코일간 거리를 해석하였다. 손실이 있는 경우의 주파수 특성을 계산하기 위해, 상용 설계 시뮬레이터에 등가회로 모델을 심었다. 실제 시스템의 모델 파라미터를 추출하여 시뮬레이션 결과와 측정결과를 비교하였다. 이 해석으로부터, 자기공명 방식의 무선 전력 전송 시스템이 수 미터의 거리까지 높은 효율을 보일 수 있음을 알 수 있었고, 이때 임피던스 정합이 매우 중요하다는 것을 알 수 있었다. 개발된 모델을 통해 공진 코일이 더 많이 있는 경우와 같은, 유사한 시스템의 특성을 예측할 수 있다.
본 논문에서는 음성인식의 전처리 단계로서 음성 영역과 비음성 영역 사이의 경계를 검출하는 음성경계 추출에 대하여 기술한다. 본 논문에서는 음성경계 추출을 위해 두 가지의 특징벡터를 사용한다. 첫 번째는 백색잡음(white noise)에 강건한 시간 영역의 정보인 정규화된 RMS이고, 두 번째는 주파수 영역의 정보인 정규화된 멜주파수 대역 최대 에너지(met-frequency band maximum energy)이다. 본 논문에서 사용하는 음성경계 추출 알고리즘은 학습을 통해 규칙을 생성하고 음성의 시간 정보를 적용하기 위해 순환노드를 추가한 순환 퍼지연상기억장치이다. 퍼지부의 가중치 학습은 헤비안 학습 방법을 사용하고, 순환부의 가중치 학습을 위해서는 오류 역전파(error back-propagation) 알고리즘을 사용한다. 실험에서는 KAIST에서 제공한 연령과 성별로 구분된 음성 자료를 사용하였다.
${\mu}TESLA$는 WSN(Wireless Sensor Network)에서 대표적인 에너지 효율적 브로드캐스트 인증 방법이다. 지금까지 ${\mu}TESLA$의 문제점을 파악하고 이를 해결한 많은 연구들이 존재하지만, 그들 대부분은 자신들의 성능 입증을 위해 현실과는 거리가 먼 실험 환경에서 검증되었다. 우리는 현실에서 실제 WSN을 사용할 법한 실험 환경을 가정하고 이 바탕 위에서 ${\mu}TESLA$가 가진 실체적인 성능에 대해서 고찰해볼 필요가 있다고 생각하였다. 이 논문에서는 BS가 네트워크에 상주하지 않는 UWSN(Unattended WSN) 환경에서 동면과 활동을 반복하는 센서 노드들이 멀티홉으로 통신을 수행하는 경우를 가정하였다. 이러한 환경에서 우리는 다양한 모의실험을 통하여 ${\mu}TESLA$의 성능을 새로이 검증 및 분석하였다.
본 논문에서는 수중 매체의 특성 중의 하나인 긴 전송 지연을 고려한 수중 모바일 애드 혹 네트워크 기반의 MAC 프로토콜을 제안한다. 특히, 이에 효율적인 3-way handshaking 방식(RTS/CTS/DATA)을 채택하였으며 기존 방식의 문제점인 RTS 메시지와 CTS 메시지 간의 충돌을 회피할 수 있는 방법을 제시함으로써 데이터 전송의 비효율성을 극복할 수 있다. 또한, 본 논문에서 제안하는 MAC 프로토콜은 현재 구현이 가능한 기술을 통하여 수중 모바일 애드 혹 네트워크에서 실질적으로 적용이 가능한 MAC 프로토콜로서, 수중 환경의 여러 특성들을 고려하여 설정한 가변적인 RWT(Request-To-Send Waiting Time)을 통하여 이동 노드의 움직임에 따른 다양한 네트워크의 크기를 반영한다. 마지막으로 실험을 통해 데이터 처리량, 패킷 수신 실패율, 평균 전송 시간, 에너지 소비량, 채널 이용률 측면에서 기존의 MAC 프로토콜과 성능을 비교 및 분석함으로써 그 효율성을 검증한다.
본 논문에서는 반도체 집적 회로의 다층 배선 인터커넥트 사이의 기생 인덕턴스를 수치 해석적으로 계산하여 추출하는 방법과 그 적용 예를 보고한다. 기생 인덕턴스를 추출하기 위하여, 3차원 다층배선 구조물에 대해 유한요소법을 이용하여 다층 배선내에서의 전위 분포 및 전류 밀도를 계산하고, 계산된 전류 밀도로부터 자계 에너지를 계산하여 상호 인덕턴스 및 셀프 인덕턴스를 계산하였다. 시뮬레이션 결과의 정확도를 검증하기 위하여 해석적 방법으로 해석이 가능한 간단한 구조에 대하여 시뮬레이션을 수행하여 결과를 비교하였으며, 또다른 응용으로, $13{\times}10.25{\times}8.25\;{\mu}m^3$ 크기의 4비트 룸 구조에 대하여 시뮬레이션을 수행하였다. 3차원 4비트 룸 구조물의 기생 인덕턴스 추출을 위해서, 유한요소법 적용을 위한 6,358개의 노드와 31,941개의 사면체 메쉬를 생성하였으며, ULTRA 10 워크스테이션에 대해서 소요된 CPU 시간은 약 2분 30초이었으며, 20 메가바이트의 메모리를 사용하였다.
차량용 애드혹 네트워크 (VANET: Vehicular Ad-hoc Network)는 차량으로 구성된 모바일 애드혹 네트워크로서 기간망의 도움 없이 차량 간 통신을 가능하게 한다. VANET에서 차량 노드는 네트워크의 일원으로 참여하면서 에너지와 자원을 사용한다. 지금까지 VANET에서 질의처리시간과 통신 과부하를 줄이기 위하여 데이터 복제와 협력 캐슁이 연구되어 왔다. 또한 VANET에서 협력 캐슁 기법 관련 연구는 주로 약한 일관성에 중점을 두고 있다. 이 논문에서는 VANET에서 엄격한 데이터 일관성을 유지하면서 효율적인 캐쉬 관리가 가능한 기법을 제안한다. 본 논문에서는 강한 데이터 일관성을 유지하면서 질의 지연과 통신 과부하를 줄일 수 있도록 IR (Invalidation Report)을 방송하는 스케줄링 기법을 제안한다. 성능 평가는 제안한 기법이 질의 지연과 통신 과부하에서 강점을 가지고 있음을 보여준다.
수중 자원 탐색 및 해양 탐사, 환경 조사 등 수중 통신에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 하지만 수중 무선 통신을 사용하기 앞서 많은 문제점을 가지고 있다. 특히 수중 무선 네트워크에서 환경적 요인으로 인해 불가피하게 발생하는 불필요한 지연 시간과 노드 거리에 따른 공간적 불평등 문제가 존재한다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 ALOHA-Q를 기반으로 한 새로운 NAV 설정 방법을 제안한다. 제안 방법은 NAV 값을 랜덤하게 사용하고 통신 성공, 실패 유무에 따라 보상을 측정한다. 이후 보상 값에 따라 NAV 값을 설정 한다. 수중 무선 네트워크에서 에너지와 컴퓨팅 자원을 최대한 낮게 사용하면서 NAV 값을 강화 학습을 통하여 학습하고 한다. 시뮬레이션 결과 NAV 값이 해당 환경에 적응하고 최선의 값을 선택하여 불필요한 지연 시간문제와 공간적 불평등 문제를 해결할 수 있음을 보여준다. 시뮬레이션 결과 설정한 환경 내에서 기존 NAV 설정 시간 대비 약 17.5%의 시간을 감소하는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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