대부분의 무선 센서 네트워크를 활용한 어플리케이션에서는 네트워크를 설치한 후 언제까지 작동해야 하는 지를 나타내는 목표 수명(target lifetime)을 가진다. 하지만 무선 센서 네트워크는 많은 경우에 각 센서 노드들이 배터리를 이용하여 작동하기 때문에 목표 수명을 만족시키는 것은 쉬운 문제가 아니며 이를 달성하기 위해서는 에너지 효율적인 라우팅 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 목표 수명을 만족시키기 위한 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 선형 프로그래밍(Linear Programming)을 이용하여 에너지 효율적인 경로를 찾는 동시에 감지 비율(sensing rate)을 조절함으로써 무선 센서 네트워크의 목표 수명을 만족시킨다. 시뮬레이션을 통해 제안한 기법의 성능을 다른 기법들의 성능과 비교한다.
미소자기감지 시스템은 자기신호를 전기신호로 변환하여 신호처리부로 송신하는 과정에서 AC성 노이즈가 유입되고, 필터링 과정에서 과도한 신호의 시간 및 위상 지연 현상이 발생한다. 본 논문에서는 상기의 문제점을 해결하기 위하여 무선통신 기술을 적용한 미소자기 감지 시스템을 설계하고 구현하였다. 미소자기시스템은 자기 센서 검출부, 신호처리부, 무선센서네트워크부, 시스템 제어부 및 모니터링부로 구성하였으며, 무선센서네트워크 기반의 센서의 무선화 적용을 통해 신호 노이즈 및 신호 지연을 최소화 하는 결과를 얻을 수 있었다.
무선센서네트워크는 처리능력과 자원이 제한된 수많은 소형의 센서노드들로 구성된다. 따라서 무선센서네트워크에 있어서 가장 중요하고 기본적인 요소는 환경 정보를 수집하고 이를 사용자 응용시스템에 전송하는 센서노드 기술이다. 기술의 발전에 따라 센서노드는 점점 소형화 되고 지능화 되어 그 응용범위를 넓혀가고 있다. 특히 이식형 센서노드 기술은 인체나 가축의 체내에 이식되어 질병을 감시하고 치료하는데 사용됨으로써 무선센서네트워크의 미래 발전 방향을 제시한다. 본고에서는 가축의 체온을 실시간으로 감시할 수 있는 이식형 무선 센서노드를 설계하였다. 또한, 실시간 생체 감시 시스템 구현을 위한 추가적인 고려사항에 대하여 논하였다.
무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 그 목적에 따라 다양한 신호처리 기능을 가져야 한다. 센서 노드의 에너지 제약과 통신 대역폭 제한은 센서 노드에서의 가벼운 신호처리 기법을 필요로 한다. 일반적인 센서 노드에서의 신호처리 기법은 센서 노드에 수신된 신호를 잡음제거 등의 전처리를 수행하고, 에너지를 계산하여 표적의 위치를 탐지하고 기지국에서의 위치추정 및 식별을 위하여 특징 추출하거나 압축하여 전송하는 등의 방법으로 구성된다. 이러한 센서 노드에서 필수적인 신호처리 기법들은 에너지 효율적인 신호처리 기법은 무선 센서 네트워크의 생존 시간과 표적 탐지 및 식별이라는 목적에 대한 성능에 큰 영향을 끼치게 된다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 필수적인 신호처리를 Lifting scheme wavelet 방법을 이용하여 센서 노드에서 에너지 효율적인 신호처리 기법을 제안한다.
무선 센서 네트워크는 다양한 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 무선측위는 센서 네트워크의 응용을 위한 필수적이고 핵심적인 기술로 집중을 받고 있다. 하지만 무선 센서 네트워크의 환경이 3차원으로 이루어져 있는 반면에 대부분의 무선측위 기법은 2차원으로 구현되어 있어 새로운 기법이 요구되고 있는 상황이다. 이에 본 논문에서는 3차원 공간에서 동작하는 무선 센서 네트워크를 위한 저복잡도 무선측위 메커니즘을 제안한다. 기본 개념은 2개의 앵커 노드를 한쌍으로 탑재한 비행체를 이용하는 것으로, 이 앵커 노드들은 그들의 현재 위치를 담고있는 비컨 신호를 주기적으로 전파하며 임의 노드들은 앵커 노드들의 통신 범위에 들어가자마자 이 비컨 신호를 수신한다. 제안된 기법은 3차원 무선측위의 복잡도를 줄이기 위하여 3차원 문제를 2차원의 계산으로 변형하여 임의 노드의 위치를 추정한다. 모의실험 결과를 통해 무선 센서 네트워크에서 제안된 기법이 3차원 무선측위에 효과적임을 확인하였다.
본 연구에서는 실내에서의 위치추적을 위해 가속도 센서와 각속도 센서를 이용한 위치추적기법을 제안하였다. 기존의 실내 위치추적기법은 전파의 세기를 이용하여 위치추적을 수행하는 RSSI기법과 초음파를 이용한 방법이 제시되었다. 하지만 기존 실내위치추적 기법에서는 좌표 값을 알고 있는 고정된 노드를 필수적으로 사용해야하는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기위하여 착용형 노드에 가속도센서와 각속도 센서를 부착하고 이동속도와 방향을 계측하여 실내에서의 위치추적을 수행하고자 하였다. 이를 위해 3축 가속도 센서와 2축의 각속도 센서를 사용하였으며, 센서로부터 출력되는 아날로그신호를 계측 및 무선전송하기 위하여 Zigbee기반의 무선 센서노드를 사용하였다. 무선센서노드로부터 측정된 가속도신호와 각속도 신호의 분석을 통해 실내위치추적 가능성을 평가하였으며, 평가 결과 가속도센서와 각속도 센서를 이용한 실내위치추적의 가능성을 확인하였다.
지금까지의 주변 환경 정보를 감지 및 분석하는 구조물 감시 시스템은 유선으로 구성되었다. 이러한 유선 시스템이 가지는 단점들을 해결하기 위해 무선 센서 네트워크를 이용한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크란 지역적으로 배치된 많은 수의 센싱 노드들 사이에서 데이터를 수집, 가공 및 무선으로 전송하는 하나의 네트워크이다. 본 연구에서는 센서 네트워크를 이용한 구조물 감시 시스템을 구현하고 성능을 측정하였다. 제안된 시스템에서의 가속도 측정 소프트웨어인 MultiHopAccel은 많은 센서 노드들 사이에서의 데이터 전송을 위한 멀티 홉 라우팅 기능과, 네트워크 내의 모든 노드들이 동일한 시간을 유지하기 위한 시간 동기화 기능을 제공한다. 본 연구에서는 MultiHopAccel을 통하여 센서 노드에 저장된 데이터들을 분석하고, 인터넷을 통하여 센서 노드들의 동작을 원격 감시 할 수 있음을 보인다.
무선 센서 네트워크에서 표적의 감시는 크게 표적의 탐지 및 추적과 표적의 식별로 나누어진다. 기존의 센서 노드에서의 신호 처리는 표적으로부터 수신된 신호의 에너지를 계산하여 표적의 존재 유무만을 기지국으로 전송하는 방법이 많이 사용되었다. 이런 기존의 방법은 표적의 감시를 위한 무선 센서 네트워크에서는 표적의 정보가 한정적이므로 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 표적의 감시를 위한 무선 센서 네트워크에서 필요한 시간정보와 표적의 주파수 정보를 포함하는 센서 노드에서의 특징 추출 기법을 제안한다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 추출된 웨이블릿 상수에서 표적의 시간 정보와 잡음이 제거된 표적의 식별 정보를 추출함으로서 센서 노드에서 에너지 효율적인 신호처리를 구현하고 추출된 특징을 전송하여 통신에 소모되는 에너지를 줄이는 알고리듬을 제안한다.
최근 무선 센서 네트워크는 군사 및 민간 운용에서 광범위한 응용이 가능하여 많은 주목을 받고 있다. 무선 센서 네트워크는 수많은 센서노드들과 몇몇의 베이스 스테이션들로 구성되며, 각 노드는 노드들이 라우팅 역할을 하는 다중 홉 네트워크를 통하여 감지 데이터를 베이스 스테이션에게 전달한다. 이러한 노드들은 에너지자원의 충전이나 교환이 불가능하므로, 센서 노드들의 에너지 소모를 최대한 줄여서 전체 네트워크의 생존 시간을 최대화시켜야 한다. 본 논문에서는 센서 네트워크 구성 노드들의 잔여 가동 시간을 최대화하는 방법으로 네트워크 자원을 균형 있게 이용하는 라우팅 기법을 제안한다. 제안된 방법은 각 노들의 데이터 송수신시 거리 당 소모되는 에너지와 잔여 에너지를 고려하며, 보안 수준을 추가적으로 고려함으로써, 전체 네트워크를 균형적으로 이용하면서도 안전한 경로를 선택하는 라우팅 방법이다.
무선 센서 네트워크는 센서들을 무선으로 연결하여 데이터 교환을 통해 다양한 환경에서 정보를 수집할 수 있도록 하는 유용한 도구이다. 센서노드 간의 통신은 센서노드의 제한된 에너지를 효율적으로 이용하도록 만들어져야만 한다. 클러스터링에 기반한 계층적 라우팅 기법은 클러스터 내의 노드들은 클러스터헤드와만 통신을 하게하고 클러스터헤드가 한꺼번에 싱크에게 통합된 정보를 보내게 하여 에너지를 절약하는 기법이다. 본 연구에서는 이러한 클러스터링 기반의 라우팅에서 에너지 효율을 높이기 위해 싱크와 클러스터헤드 사이의 거리에 따른 최적 클러스터 크기를 계산하고, 원형의 전체 토폴로지에서 계산된 값과 일치됨을 확인해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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