센서 네트워크에서의 네트워크 리프로그래밍은 무선 통신을 통해 센서 노드에서 수행되는 소프트웨어를 변경하는 것으로서, 이를 사용하면 센서 네트워크를 구성하는 수백 개 혹은 수천 개의 노드들의 소프트웨어를 효과적으로 변경시킬 수 있다. 현재 네트워크 리프로그래밍을 위해 XNP, MNP. MOAP, Deluge, Mate 및 Incremental 기법 등이 제안되어 왔지만 아직 만족할만한 방법은 찾아보기 힘든 실정이다. 본 논문에서는 멀티홉을 지원하는 Deluge에 Incremental 기법을 통합하여 효율적인 리프로그래밍 기법을 구현하였다. 제안된 기법은 TinyOS 1.1.14 버전에 구현되었으며, 이를 통해서 네트워크 리프로그래밍을 위해 요구되는 패킷의 수와 소요시간을 크게 단축시킬 수 있다. 또한 센서 노드에서 패킷 전송에 따른 전력소 모가 가장 큰 점을 고려할 때 본 연구에서 제안하는 방식을 사용하면 센서 노드의 전력소모량도 크게 감소시킬 수 있는 효과를 기대할 수 있다.
무선 센서 네트워크는 실시간으로 객체에 대한 정보를 수집하기 위한 기술로 짧은 시간에 많은 양의 데이터가 지속적으로 발생되는 특성을 갖고 있다. 센서로부터 획득되는 많은 양의 데이터 스트림을 효과적으로 처리하기 위해서는 데이터 간의 관계를 정의하여 분석, 사용자가 주목할 만한 상황, 즉 센서 데이터들 중 이상 데이터가 포함되어 있는 것을 발견하는 것이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 센서 데이터 스트림을 효과적으로 처리하기 위해 ECA 규칙을 사용하여 의미있는 데이터를 구성하고, 이를 통해 보다 실용적인 실시간 모니터링 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 멀티 센서 기반의 사용자 이동 상태 인식 서비스에 대해 제안 한다. 이 서비스는 스마트폰 단말의 가속도 센서, 방향센서, GPS 모듈의 정보를 퍼지 규칙 기반 알고리즘을 이용하여 각각의 클라이언트들의 현재 위치 및 이동 상황을 인식 하게 된다. 사용자 이동 상태 인식 알고리즘은 가속도 센서와 방향 센서를 이용하여 신체의 운동량과 방향을 측정 한다. 측정된 정보는 GPS모듈을 통하여 얻은 실제 이동속도를 계산하여 규칙 기반 퍼지 추론을 통하여 사용자의 이동 상태를 인식 하였다. 이동상태 인식 서비스의 신뢰도를 측정하기 위해 동일 구간에서 차량, 도보(걷기, 뛰기, 느리게 걷기 등)를 이용하여 신뢰도를 측정 하였다.
저가형 이미지 센서와 무선 센서 네트워크의 하드웨어 성능 향상으로 인해 WMSN(Wireless Multimedia Sensor Networks) 기술이 주목받고 있다. WMSN은 기존의 무선 센서 네트워크 기술에 멀티미디어 정보를 센싱하고 처리하는 기반기술을 포함한다. 멀티미디어 컨텐츠는 많은 데이터양을 가지므로 이를 처리하기 위해서는 많은 계산량과 데이터 전송량을 필요로 하게 된다. 저사양의 센서 노드에서 이를 수용하기 위해서는 에너지 소모를 고려한 압축 기법 및 효율적인 전송에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 이미지를 효율적으로 압축하고 전송하기 위하여 웨이블릿의 Resolution Scalability 특성을 이용한 4가지 움직임 보상/예측 기법을 제안하고, 압축 성능과 발생 패킷 수, 에너지 소모량을 비교하였다.
무선 센서 네트워크에서는 다수의 노드에서 소수의 싱크로 수렴하는 트래픽의 특성으로 인해 네트워크의 혼잡이 빈번히 발생한다. 기존의 혼잡 제어 기법은 혼잡 발생 시 트래픽 제어를 통해 혼잡을 회피할 수 있으나 트래픽의 제어는 응용에서 요구하는 피델리티를 위반한다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 리소스의 제어를 통하여 혼잡을 회피하는 멀티패스 기반의 혼잡 제어 기법을 제안한다. 멀티패스 기반 혼잡제어 기법은 혼잡 발생 시 다수의 대체 경로를 통하여 트래픽을 분산시켜 전송하므로 혼잡 회피가 가능하고 네트워크 리소스의 활용도 또한 증대한다. 실험을 통해 멀티패스 기반 혼잡 제어 기법이 응용의 피델리티를 만족시키며 효과적으로 혼잡을 제어할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 멀티센서를 장착한 스마트의류에서 수집된 데이터를 기반으로 사용자 상황 및 행동을 추론하는 기법을 제안하고 이를 스마트폰 앱으로 구현하였다 제안된 스마트 의류는 자이로, 온도, 가속도 센서로 착용자의 건강상태와 활동 수준을 모니터링 할 수 있다. 스마트의류에 생체신호는 블루투스로 스마트폰에 전달된다. 이를 통해, 사용자는 스마트 앱에서 사용자의 상태와 활동수준에 대한 실시간 정보를 확보할 수 있다. 멀티 센서로 사용자 상황 및 행동 추론은 매우 어려우며, 외 내부 환경, 온도, 진동 등에 따라 센서의 측정값이 달라지는 잡음환경에서, 잡음을 줄이면서도 사용자 행동을 판단할 수 있는 디지털 필터와 추론 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 멀티블록필터를 적용하고, 행동인지를 위한 3축 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 SVM을 사용하였다.
본 논문은 비주얼 정보, 오디오 정보, 중력 센서 정보에 기반한 멀티 모달 응급상황 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 비디오 처리 모듈, 오디오 처리 모듈, 중력 센서 처리 모듈, 멀티모달 통합 모듈로 구성된다. 비디오 처리 모듈과 오디오 처리 모듈 각각은 이동, 정지 기절 등의 동작을 인식하여 멀티모달 통합 모듈에 전달한다. 멀티 모달 통합 모듈은 전달된 정보로부터 응급 상황을 인식하고 오디오 채널을 통하여 사용자에게 질문을 하고 대답을 인식함으로써 응급 상황을 재확인한다. 실험결과 영상에서는 91.5%, 착용형 중력센서는 94% 인식률을 보였으나 이들을 통합하면 응급상황을 100% 인식하는 결과를 보였다.
무선 멀티미디어 센서 네트워크는 이미지 센서나 마이크 센서에 의해 주기적으로 생성된 멀티미디어 데이터를 효율적으로 전송하기 위해서 가장 적합한 채널을 선택하는 것이 중요하다. 대부분의 기존 연구에서는 무선 센서 네트워크가 사용할 채널을 미리 고정하는 경우가 많았지만, 주파수 부족 문제가 심각한 현실에서는 특정 채널을 고정적으로 사용한다는 것이 다양한 환경을 지원하는데 큰 제약이 될 수 있다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위해서 기존 무선 인지 라디오 네트워크(Cognitive radio network)에서 사용하는 공통 제어 채널 없이 두 노드가 서로 사용 가능한 채널을 찾기 위한 방식을 도입하였다. 또한 기존 방식의 문제점으로 사용하는 채널수가 늘어날수록 성능이 크게 저하됨을 보이고, 이를 개선하기 위해 새로운 방식을 제안하였다. 따라서 제안 방식은 네트워크의 노드 밀도가 증가할수록 다른 방식에 비해 30% 이상 빠르게 링크를 설정할 수 있다.
무선 센서 네트워크에서 에너지 효율을 높이기 위해 클러스터링 방법이 제안되었다. 클러스터링 방법은 데이터를 수집하고 전달하는 계층 구조를 형성하고 있다. 그러나 대용량 데이터를 전송하는 무선 멀티미디어 센서 네트워크에서 기존의 무선 센서 네트워크의 클러스터링 기법은 과도한 데이터 전송에너지 소모량과 극도로 짧은 수명으로 인하여 적용하는 데에 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존의 문제점을 해결하기 위하여 상황에 따른 협력 통신 기법을 적용한 대용량 데이터 전송 방법으로 EEAC를 제안하여 에너지 효율을 높였다. 실험결과 제안방법은 기존의 방법보다 에너지 효율이 약 2.5배 향상되었음을 보였다.
센서네트워크 환경에서 멀티캐스트는 베이스스테이션이 다수의 센서노드에게 명령 또는 쿼리를 전송할 때 사용된다. 멜티캐스트 메시지를 효율적으로 안전하게 전송하기 위하여 그룹키를 이용한 암호화 통신이 요구되며, 포획당한 노드로 인한 그룹키 노출에 강건한 그룹키 갱신기법이 필요하다. 이를 위하여 애드 혹 네트워크 환경에서 안전한 그룹키 갱신 기법이 오랫동안 연구되었다. 하지만 기존에 연구된 기법들은 센서네트워크에 적합하게 설계되지 않았으며, 안전한 그룹키 갱신하기 위한 효과적인 방법이 제안되지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 그룹에 속한 센서노드만 새로운 그룹키 생성할 수 있는 방법을 통해서 기존의 기법에 비해 높은 안전성을 가지는 멀티캐스트 그룹키 갱신 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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