향후 유비쿼터스 시대는 센서 네트워크와 같은 저전송률을 요구하는 분산형 소규모 무선 네트워크에서부터 고정 및 이동 통신 서비스를 위한 중규모 네트워크, 고품질 고전송률이 요구되는 방송용 대규모 네트워크들이 혼재된 이종통신 환경이 도래하게 될 것으로 예상된다. 이와 더불어 고속데이터 전송 및 넓은 지역에 걸친 끊김 없는 서비스, 이동성 제공이라는 통신 서비스 사용자들의 급격한 요구 증대로 스펙트럼 자원에 대한 수요가 확산되는 추세에 있으며, 이로 인해 전 세계적으로 스펙트럼 자원 확보 경쟁이 더욱 심화되고 있는 상태이다. 본고에서는 빠르게 변화하고 있는 무선통신 환경 및 미래 주파수 자원의 고갈에 대처하기 위한 방편으로 선진국을 중심으로 활발히 연구가 진행되고 있는 상황인지 기술에 대한 국내외 기술 동향 및 연구 진행상황, 본 기술을 수행함에 있어 극복되어야 할 해결 과제에 대해 소개하고자 한다.
무선센서네트워크는 위험 지역에서의 데이터 수집 용도로 최근 각광받고 있는 기술이다. 하지만 위험한 지역에서는 다수 노드들에서 동시 다발적인 장애발생 위험이 크기 때문에 대규모의 장애를 빠르게 복구시키기 위한 자가 복구 능력을 높여야 한다. 기존의 라우팅 프로토콜들은 하나의 노드에서 발생한 장애는 빠르게 복구하지만 다수의 노드들에서 장애 발생시 이에 효과적으로 대처하지 못한다. 이에 본 논문에서는 대규모 장애 발생시 이를 빠르게 복구하기 위한LSFA(Large Scale Failure Adaptive Routing Protocol)을 제안한다. LSFA는 다수의 노드들에 장애가 발생하여 데이터 전송이 이루어지지 못하는 환경에서 장애를 빠르게 감지하고 라우팅 주기를 적응적으로 조절하여 빠른 시간에 네트워크를 복구한다. LSFA는 패킷손실 정도를 장애발생 판단의 기준으로 사용하며 장애를 감지하면 라우팅 주기를 짧게 하여 장애가 발생한 사실이 네트워크에 빠르게 퍼지도록 한다. 베이스스테이션으로의 경로를 유지하고 있는 노드가 주위에 장애가 발생한 사실을 감지하면 자신의 라우팅 정보를 빠르게 전파시켜 장애 복구가 빠르게 이루어지도록 한다. 실험을 통하여 LSFA가 다른 프로토콜들에 비해 적은 패킷을 사용하면서도 장애를 빠르게 복구함을 보인다.
대규모 무선 센서 네트워크의 설계 및 응용 개발을 위하여 소프트웨어 시뮬레이션이 널리 사용되고 있다. 그러한 시뮬레이션에서 네트워크의 동작과 실행시간 및 전력소모량을 가능한 한 정확히 예측하기 위해서는 시뮬레이션 정밀도가 높아야 한다. 그러나 정밀도가 높아질수록 시뮬레이션 시간은 길어지며, 센서노드의 수가 증가하면 그 시간이 더욱 길어진다. 본 연구에서는 대규모 무선 센서 네트워크 시뮬레이션에 걸리는 시간을 단축하기 위한 최적-동기식 병렬 이산-사건 시뮬레이션 방법을 제안한다. 이 방법에서는 네트워크로 연결된 여러 대의 컴퓨터들이 작업부하인 센서노드들을 분할하여 시뮬레이션 한다. 제안한 방법으로 구현한 시뮬레이터를 이용하여 실험한 결과에 따르면, 시뮬레이션 되는 센서노드의 수가 많은 경우에는 병렬 시뮬레이션에 참여하는 컴퓨터 수의 제곱에 접근하는 속도향상을 얻을 수 있다는 것을 확인하였다. 이 경우에 시뮬레이션 되는 센서노드의 수가 많아질수록 전체 시뮬레이션 시간에서 차지하는 병렬 시뮬레이션 오버헤드의 비율은 무시할 수 있을 정도로 작아지기 때문에, 컴퓨터의 수가 충분하다면 시뮬레이션 할 수 있는 센서노드의 수에는 한계가 없게 된다. 또한 LAN에 연결된 PC들을 그대로 사용하기 때문에, 병렬 시뮬레이션 환경을 저렴한 비용으로 쉽게 구축할 수 있다는 장점이 있다.
기존 무선 센서 네트워크 분야에서의 연구는 단일기종 환경이라는 가정하에서 진행되었다. 최근 정보수집 기법이나 라우팅 프로토콜의 경우 클러스터링 기반의 이기종 환경에서 더 높은 에너지 효율을 보이고 있다. 네트워크의 수명이 길어지고, 이를 기반으로 동작하는 응용에 대한 요구가 다양해 짐에 따라 동적 재구성에 대한 요구도 높아지고 있다. 본 논문에서는 이기종 환경을 기반으로 보다 효율적인 동적 재구성 기법을 제안한다. 제안한 기법은 무선 센서 네트워크의 특성을 반영하며, 대규모의 네트워크를 지원할 수 있도록 설계했다. 시뮬레이션 결과를 통해, 제안한 기법이 기존의 기법에 비해 우수하다는 것을 검증한다.
무선 센서 네트워크에서 데이터 전송은 데이터 중심 라우팅에 기반하여 이루어지기 때문에 공표/신청 통신 패러다임과 부합한다. 공표/신청 패러다임은 공간 분리성, 시간 분리성, 동기화 분리성이라는 세가지 분리 특성을 통해 대규모 애플리케이션 환경을 위한 확장성과 강건성을 제공할 수 있다. 그러나 현존하는 무선 센서 네트워크의 데이터 전송 방안들은 이 분리성들을 완전히 만족하지 못한다. 따라서, 우리는 세가지 분리성을 온전히 만족하기 위한 새로운 데이터 전송 방안인 ARBITER를 제시한다. ARBITER는 독립 네트워크 구조체를 구성하여, 공표자와 신청자 간의 정보 교환이 구조체를 통해 간접적이고 비동기적으로 이루어지도록 한다. ARBITER는 또한 공표자와 신청자가 서로 다른 시기에 연결을 시도하더라도 이를 지원할 수 있도록 구조체가 데이터와 쿼리를 저장하고 서로간의 매핑을 관리한다. 시뮬레이션 결과는 ARBITER가 확장성, 네트워크 강건성, 데이터 신뢰성, 이동성 지원, 그리고 에너지 효율성에서 더 나은 성능을 보인다는 것을 입증한다.
무선 센서 네트워크는 한정된 에너지 자원과 전원 공급 장치, 그리고 소형 배터리로 구성되어 있다. 센서 노드는 설치가 되면 사용자가 다시 접근할 수 없고 에너지 소스의 배포 및 교체가 가능하지 않다. 따라서, 네트워크의 수명 향상을 위해서는 에너지효율성이 네트워크 디자인의 핵심 요소가 된다. BCDCP 에서는 모든 센서는 CH (클러스터 헤드)로 데이터를 보내며 CH 는 BS(베이스 스테이션)로 이를 전송한다. BCDCP 는 소규모 네트워크에서는 잘 작동하지만 대규모 네트워크에서는 장거리 무선 통신을 위해 많은 에너지를 사용하기 때문에 적합하지 않다. 본 논문에서는 균형 잡힌 에너지 소비를 통해 네트워크 수명을 연장할 수 있는 삼각형 클러스터링 라우팅 프로토콜(TCRP)을 제안하였다. TCRP 는 삼각 모양으로 클러스터 헤드를 선택한다. 센서 필드는 에너지 레벨을 기준으로 지역을 나누게 되며 나뉘어져 있으며 모든 레벨에서 게이트 노드를 하나 선택하여 이 노드가 그 레벨 내에 있는 노드들의 데이터를 수집하고 리더 노드로 보낸다. 마지막으로 리더 노드가 BS 로 집계된 데이터를 보낸다. TCRP 는 몇 가지 실험을 통하여 BCDCP 보다 훌륭한 성능을 보여주었다.
유비쿼터스 센서 네트워크는 현재 다양한 분야로 활용되고 있는 추세이다. 이러한 유비쿼터스 센서 네트워크를 그린 하우스에 적용하여 작물생장정보 및 환경데이터 수집 등 유용한 정보를 모니터링 할 수 있다. 하지만 센서노드의 한정된 에너지 자원으로 네트워크 확장을 통한 대규모 네트워크를 구성하여 운영하기에는 부적절하다. 본 논문에서는 상기 문제점을 해결하기 위해 유비쿼터스 센서 네트워크에 무선 메쉬 네트워크 기술을 적용하여 시뮬레이션을 구현하였다. 도출된 결론을 통해 유비쿼터스 센서 네트워크에 무선 메쉬 네트워크 기술을 적용했을 때 에너지 측면에서 효율성이 높아진 것을 확인할 수 있었다.
현재 무선 센서 네트워크의 주소 할당 기법들은 수백 개 이상의 노드로 구성된 대규모 센서 네트워크를 지원함에 있어 한계를 갖고 있다. WSNs 관련 대표적인 표준화 단체인 ZigBee Alliance에서는 균형 트리 기반의 주소 영역을 구성한 후, 트리 구조에 맞추어 네트워크의 주소를 할당하는 분산 주소 할당 기법이 제시되었다. 하지만 일반적으로 실제 배치된 네트워크는 균형 트리 구조를 갖지 않으며 이로 인해 주소의 낭비 및 고갈이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 다수의 균형 트리를 동적으로 구성하는 계층적 클러스터 트리 기반 분산 주소 할당 기법을 제시한다. 제안된 방안에서는 16-bit 주소 영역을 클러스터 식별자 영역과 클러스터 내 주소 영역으로 구분하여 각 클러스터 내부에서는 균형 트리 기반 분산 주소 할당 기법을 사용하고, 주소 고갈 발생시에는 동적으로 새로운 클러스터를 형성하여 주소를 할당한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석에서는 제안된 프로토콜이 기존의 기법보다 주소 사용의 효율 및 고아 노드 발생 부분에서 향상된 결과를 보여준다.
대규모 무선센서네트워크 시스템을 안정적으로 운영하기 위해서는 네트워크를 구성하는 각 링크의 링크 품질(link quality)을 기반으로 네트워크를 구성하는 것이 필요하다. 두 노드 사이의 링크 품질은 해당 링크를 포함하는 모든 경로의 품질에 영향을 준다. 따라서 데이터 전송을 위한 경로 수립 과정에서 링크의 품질을 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 대규모 무선센서네트워크를 구성하고, 운영에 들어가기까지 필요한 시간 및 에너지 소비를 최소화하기 위하여 통신 칩에서 제공하는 LQI(Link Quality Indication)와 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 동시에 활용하여 각 링크의 링크 품질을 평가할 수 있는 HLQM(Hybrid Link Quality Metric)을 제안한다. HLQM을 사용하여 링크 품질을 평가하면, 다수의 패킷 전송과정을 거친 후 얻어진 결과를 링크 품질 평가에 다시 이용하는 기존의 방법들이 가지는 네트워크를 구성하고 운영에 들어가기까지 많은 set-up time과 비용이 소요되는 문제점과 LQI 또는 RSSI를 각 각 사용하는 방법들이 가지는 문제점도 개선되어 보다 효율적으로 링크 품질을 평가할 수 있게 된다. 제안된 방법의 타당성과 효율성을 검정하기 위하여 실제 다수의 메시지 전송에서 얻어진 PDR과 비교하는 실험을 수행하였다. 실험의 결과에서 HLQM을 사용하면 다른 메트릭을 사용하여 얻어진 결과에 비해 정확도, 재현율 및 일치율이 상대적으로 우수하다는 것을 확인하였다.
최근 정보의 다양화와 대량화로 인해 대두된 빅데이터 환경은 여러 분야로의 연구 방향을 제시하고 있다. 이미 데이터 양이 페타바이트 규모를 넘어서고 있으며, 이를 처리하기 위한 방안이 연구중이다. 본 논문에서는 무선 통신기기 및 센서 기술의 발달로 대규모 네트워크 구축이 가능해진 센서 데이터 중 차량에 사용되는 센서 데이터를 연구하는 방안을 제시하고자 한다. 빅데이터 개념이 대두되면서 이슈화되고 있는 Hadoop 시스템을 이용하여 자동차 센서 데이터 (CAN Message)를 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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