센서 네트워크는 수많은 센서 노드들로 구성된 센서 필드와 센서 노드로부터 데이터를 수집하는 싱크 노드로 이루어져 있으며, 유비쿼터스에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 지금까지 연구되어 온 센서 네트워크에 대한 중요한 이슈 중 하나는 센서 노드가 제한된 자원을 가지기 때문에 한정된 에너지를 최대한 효율적으로 사용하여 네트워크의 수명을 연장하는 것이다. 그러나 기존 연구 대부분이 고정된 상태의 싱크 노드를 고려하기 때문에 이동성을 가진 싱크 노드가 다수가 존재하는 경우 여러 가지 문제점이 발생되었다. 따라서 본 연구에서는 이동 싱크노드로의 경로를 유지하고 필요한 에너지의 소모를 줄이기 위해서 클러스터 내에서의 전송을 계층에 따라 단일 홉 모드와 멀티 흡 모드를 함께 사용함으로써, 데이터 보급 및 경로 유지에 사용되는 패킷을 줄이고자 하였다. 또한 데이터 전송에 참여하는 노드의 수를 줄이기 위해 2 계층 그리드 기반의 클러스터 구조를 사용하여 특정 노드만이 데이터 전송에 참여하도록 하였으며, 라우팅을 간단히 하기 위해 패킷 전송 시 격자 방식의 포워딩을 사용하였다. 제안된 방안의 성능평가를 위해서 시뮬레이션을 통해서 두 계층 데이터 전송 라우팅 프로토콜과 비교하였다. 그 결과 2배 정도의 통신량이 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.
온도, 습도, 조도 또는 토양 센서 등을 탑재한 무선 센서 노드들을 네트워크로 구성하여 자연 환경 정보를 획득하고 분석하여 다양하게 활용하고 있다. 이러한 무선 센서 네트워크는 저전력 무선트랜시버를 탑재한 다수의 노드들이 근거리 무선 통신과 멀티-홉 기법으로 구성된다. 따라서 무선센서 네트워크를 통하여 수집된 데이터의 특징은 한정된 범위 내에 밀집된 노드들로부터 얻어진다는 것이다. 그러나 넓은 범위에 흩어져있는 무선 센서 노드들로부터 데이터를 얻기 위해서는 장거리로 데이터를 송신할 수 있도록 고전력을 소비하는 무선 트랜시버를 사용하거나 중계 노드를 많이 필요로 하여, 무선 센서 네트워크 가지고 있는 장점인 저전력과 저비용이라는 특징이 희석된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 넓게 산재되어 있는 각각의 센서 네트워크 그룹 들을 순회하여 데이터를 수집하는 자율 주행 로봇을 이용한 환경 모니터링 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 센서 네트워크에서 데이터 전송을 위한 경로선택 시 남아있는 에너지가 많은 노드 중에 최소 에너지를 소모하는 경로를 선택함으로써 망의 수명을 연장하고 에너지 효율을 높일 수 있는 새로운 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘의 기본 목표는 다수의 경로간에 에너지 소비를 고르게 분포시키며 에너지를 효율적으로 활용하는 것이며, 에너지 상태정보로는 각 노드의 가용에너지 양과 홉 수를 사용된다. 또한 이웃 노드의 에너지 저하로 인해 관리 노드로의 가용 정보경로가 상실된 경우 간단한 우회 경로 탐색 방안을 제안하였고 이는 에너지 효율성 개선 방안으로 활용될 수 있다. 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 센서 네트워크 라우팅 알고리즘보다 망의 수명이 개선되고 각 노드의 잔류에너지 분포가 더 균일하여 망의 신뢰성이 높아짐을 보였다.
본 논문에서는 실내에 센서 네트워크가 적용된 USN 응용 시스템에서 발생하는 센서나 설비 장치의 오작동을 진단하여, 해당 시스템이 제공하는 서비스의 신뢰성을 높여주는 오작동 진단 상황인지 미들웨어를 제안한다. 본 논문에서 새롭게 제안하는 미들웨어는 데이터관리 모듈, 상황정보제공 모듈, 상황분석 모듈, 서비스제공 모듈, 정보저장소 모듈로 구성되며, 모듈간의 상호작용으로 얻은 데이터는 오작동 진단 알고리즘을 통해 비교 분석함으로써, 센서나 설비 장치의 오작동 여부를 판단한다. 구현된 미들웨어는 시뮬레이션을 통해 수행성을 검증하였다. 그 결과 다수의 센서가 설치된 대형 시스템에서 본 미들웨어가 높은 성능을 발휘한다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 게임 콘텐츠 제작을 위해 관성 센서를 이용하여 체험자의 동작을 인식하고 정의된 동작과 비교하여 게임을 즐길 수 있는 관성센서 기반의 제스처 인식방법을 제안하고자 한다. 또한 3축 가속도 센서를 이용한 소형 컨트롤러를 손에 착용하고 여러 가지 동작을 취함으로써 체험자에게 다양한 입력 방식을 제공하고자 한다. 체험자는 화면에 순서대로 출력되는 동작 리스트와 같은 움직임을 취하거나 동작의 정확도 및 타이밍에 따라 체험형 게임을 진행할 수 있다. 다수개의 소형 무선 컨트롤러를 손과 발 등 주요부위에 착용하고 논문에 제안된 방법을 활용하게 되면 사용자의 흥미와 몰입감을 더해줄 것으로 기대된다.
최근 드론과 원거리에 설치된 센서들의 협업을 통해 대상을 모니터링하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이러한 모니터링 시스템에서는 고정된 센서를 통해 환경 데이터를 수집하고 이동이 가능한 드론을 통해 데이터를 수집한다. 지반 공학에서는 공사 현장의 안전성을 측정하기 위해서 인력을 사용하는 경우가 많으며 다수의 센서를 설치하여 네트워크를 구성하는 것은 비용문제 때문에 현실적인 대안이 될 수 없다. 본 논문에서는 이러한 지반관련 프로젝트 수행 시 소수의 센서를 구조물 주변에 설치하고 드론을 통해 데이터를 수집하는 시스템을 제안한다. 또한 실험을 통해서 제안 시스템의 가용성을 확인하고 인력을 활용할 때보다 시간과 비용을 줄일 수 있음을 검증하였다.
최근 들어 다항식비례모형(RFM: Rational Function Model)은 비전문가에게 있어서 지형보정을 위한 정확도 문제를 해결함과 동시에 센서 종류에 상관없이 적용 가능한 범용적인 센서모델링 기법으로 각광을 받고 있다. 그러나 엄밀(physical) 모델이 없는 센서 혹은 위성의 궤도력 자료를 제공하지 않는 센서의 경우 다항식비례모형의 적용을 위해서는 다수의 매개변수 사용으로 인한 계수들 간의 상관성을 고려해야 한다. 이에 본 연구에서는 2차 다항식비례모형에 기초하여 전방 다항식비례모형(Forward RFM)과 상관도 분석을 통한 전방 다항식비례모형의 이른 및 위치정확도에 관한 연구를 수행하였다. 대상연구지역은 KOMPSAT(Korea Multi-Purpose Satellite)과 SPOT으로 촬영한 대전광역시와 그 주변지역으로 SPOT과 KOMPSAT 모두 상관성 분석 전에는 대략 50% 정도의 검사점에 대해 과대오차(>100m)가 얻어졌으며, 이 점들을 제외한 검사점에 대해서도 SPOT은 평균수평오차 20-24m, 평균표고오차 25m, KOMPSAT은 평균수평오차 15-24m, 평균표고오차 30m를 나타내었다. 전방 다항식비례모형에 대하여 상관성 분석을 수행한 후에는 검사점에 대한 모든 과대오차 조정결과가 소거되었고 검사점에 대해서 SPOT은 평균수평오차 8.8m, 평균표고오차 25.2m, KOMPSAT은 평균수평오차 8.4m, 평균표고오차 14.5m를 나타내었다. 최종적으로 연구지역에 대한 수치표고모형의 제작을 통해 상관도 분석을 통한 다항식비례모형의 실제 적용 가능성을 보여주었다.
본 논문은 간섭원으로써 4.5 GHz를 사용하는 UWB 센서가 동대역을 사용하는 피간섭원 광대역 무선 시스템에 미치는 간섭을 분석하였다. 분석방법으로는 Minimum Coupling Loss(MCL)와 Spectrum Engineering Analysis Monte Carlo Advanced Tool(SEAMCAT)을 사용하였으며 그 결과는 다음과 같다. 양립성 확보를 위해서 UWB 센서와 광대역 무선 시스템의 이동국 사이에는 1.2 m 이상의 보호 이격거리가 요구되었고 다수의 UWB 센서가 존재하는 경우에는 간섭 확률 5 % 이하를 만족하기 위해 UWB 수신기 PSD는 -68.5 dBm/MHz 이하로 요구되었다.
최근 센서 네트워크의 구축이 증가하면서 대규모의 센서 데이터를 효율적으로 관리하는 시스템이 요구되고 있다. 기존의 연구는 단일 서버 또는 그리드로 구축된 다수의 서버에 분산 데이터베이스 시스템을 이용하여 센서 데이터를 관리하므로 시스템 확장이 용이하지 않으며 시스템 구축 및 관리 비용이 많이 드는 단점이 있다. 본 논문에서는 저비용, 높은 확장성과 효율성을 지닌 클라우드 기반의 센서 데이터 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 REST 기반의 웹서비스를 통해 제공되므로 다양한 응용프로그램과 연동이 가능하다.
다수의 센서 노드로 구성된 IoT 환경에서는 네트워크 수명, 센서 노드의 통신 범위 제한과 같은 제약 사항들이 있다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 밀집된 센서 노드 간의 협력이 필요하다. 이때, 밀집된 센서 노드들은 에너지 낭비 및 전송 데이터의 정확도를 저하시킨다. 본 연구에서는 데이터 집중으로 인해 발생하는 네트워크의 에너지 낭비 및 전송 데이터의 정확도 문제를 해결하기 위해 자체조직지도(Self Organized Map, SOM)를 기반으로 한 클러스터링 기법을 제안한다. 결과적으로 제안된 기법을 통하여 클러스터링 된 노드들은 다른 클러스터링 기법과 비교했을 때 밀도 기반의 정확한 예측 값을 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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