현재 까지 지능형 자동차의 서비스 형태는 주로 차량 운전자에 대한 유용한 정보제공과 엔터테인먼트를 중심으로 연구 되어 왔다. 그러나 유비쿼터스 환경에서의 지능형 자동차와 같이 시간과 장소의 구애됨 없이 언제 어디서든 자동차와 대화 및 제어가 가능한 서비스 제공에는 많은 제약 사항을 가진다. 본 논문에서는 CDMA 이동통신망을 기반으로 웹상에서 차량의 무선 원격진단과 관리 가능한 지능형 차량정보시스템을 설계 및 구현 하였다. 구현한 지능형차량정보시스템은 본 논문에서 제안하는 컷앤콜백 매커니즘을 사용하여 언제 어디서든 웹브라우져를 통하여 원격지 차량의 제어와 진단이 가능하며, 제어 조작자와 차량 간의 이동성을 제공하다. 본 논문에서는 CDMA 기반의 지능형 차량 정보시스템의 설계 기법을 설명한다. 또한, 제안한 시스템의 구현을 통한 시스템의 성능분석이 이루어진다. 실험결과, 웹 클라이언트의 요구에 의한 차량단말의 초기 접속 응답 시간은 평균 10.302초를 보였으며, 초기 접속 완료 후 646.44ms의 응답시간을 보였다. 또한 차량 단말에 의한 CAN 센서노드의 응답시간은 평균 6.669ms를 보였다.
최근 스마트 홈 환경은 무선 정보통신 기술과 융합을 통해서 다양한 데이터를 수집·통합·활용하는 플랫폼이 될 것으로 전망되고 있으며 실제로 스마트 홈 내부에는 다양한 센서를 탑재한 스마트 디바이스 수가 점점 증가하고 있다. 증가된 스마트 디바이스 수만큼 처리해야하는 데이터의 양도 증가하고 있으며 이를 효과적으로 처리하기 위해 빅데이터 처리 시스템이 활발하게 도입되고 있다. 그러나 기존 빅데이터 처리 시스템은 분산 노드에 할당되기 전 모든 요청이 클러스터 드라이버로 향하기 때문에 동시에 많은 요청이 발생하는 경우 분할 작업을 관리하는 클러스터 드라이버에 병목현상이 발생하고, 이는 네트워크를 공유하는 클러스터 전체의 성능감소로 이어진다. 특히 작은 데이터 처리를 지속해서 요청하는 스마트 홈 디바이스에서 지연율이 더 크게 나타난다. 이에 본 논문에서는 동시에 다수의 센서에서 요청이 발생하는 스마트 홈 환경에서 효과적인 데이터 처리를 위한 Apriori 기반 빅데이터 시스템을 설계하였다. 제안하는 시스템의 성능평가 결과에 따르면, 데이터 처리 시간은 기존 시스템에 비해 최소 19.2%에서 최대 38.6% 단축됐다. 이러한 결과가 발생한 이유는 측정되는 데이터의 형태와 관련이 있다. 스마트 홈 환경은 수집되는 데이터의 양은 방대하나 각 데이터의 용량은 작기 때문에 캐시 서버의 사용이 데이터 처리에 큰 역할을 하며, Apriori 알고리즘을 통한 연관도 분석으로 사용자의 행동 습관과 연관도가 높은 센서 데이터를 캐시에 저장하기 때문에 캐시 서버의 활용률이 매우 높다.
센서 네트워크에서 병합 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 인-네트워크 질의 처리 기법들이 제안되었다. 스카이라인 질의는 일반적인 병합 질의와 달리 다차원 데이터에 대한 총괄적인 비교를 요구한다. 따라서, 부분적인 데이터만을 이용할 수 있는 인-네트워크 방식으로 처리하기 어렵다. 스카이라인 질의를 에너지 효율적으로 처리하기 위해서 불필요한 데이터의 전송을 제거하는 것이 중요하다. 기존에 제안된 스카이라인 처리 기법은 전체 네트워크에 필터를 배포함으로써 불필요한 데이터 전송을 차단한다. 하지만 많은 긍정 오류(False Positive) 발생에 따른 불필요한 데이터 전송과 필터 배포시 발생하는 에너지 소모로 인해 네트워크의 수명이 단축된다. 본 논문에서는 필터 배포에 따른 에너지 소모를 줄이기 위한 방법으로 상향식 필터 설정을 통한 스카이라인 질의 처리 기법과 필터링 성능을 향상시키는 PBFiltering 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 필터를 미리 배포하지 않고 하위 노드로부터 기지국으로 데이터를 수집하는 과정에서 스카이라인 필터 테이블(SFT)을 만들고 필터링을 수행한다. 그리고 여기서 제안하는 우선순위 맵을 이용한 선 필터링(Pre-filtering) 기법을 통해 필터링 효율을 증가시킨다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 기존에 제안된 MFTAC 기법과의 시뮬레이션을 통해 비교 평가하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 다수의 긍정 오류의 발생을 감소시키고, 네트워크 수명이 연장됨을 보였다.
본 논문에서는 데이터수집을 위한 MDC(mobile data collector) 기반의 무선센서네트워크를 고려한다. 이러한 네트워크에서는 MDC들이 이동하며 주위환경으로부터 데이터를 수집한 후 싱크노드에게 전달한다. 단일 MDC를 사용하는 기존 방식에서는 높은 데이터 수집 지연 문제가 발생한다. 복수의 MDC를 사용하는 일부 기존 방안에서는 네트워크 수명최대화에 초점을 두고 데이터 전달 지연에 대한 고려는 하지 않았다. 기존 방안의 이러한 제약을 극복하기 위하여 본 논문에서는 MDC의 개수가 주어진 상황에서 패킷지연을 최소화하는 문제와, 최대 허용 패킷 지연이 주어진 상황에서 필요한 MDC의 수를 최소화 하는 문제를 고려한다. 이를 위해서 두 개의 최적화 문제가 구성되었으며 MDC들의 이동거리와 이동시간 추정 모델을 개발하였다. Interior-point 알고리즘을 이용하여 최적화 문제에 대한 해를 구했으며, 제안된 방안을 검증하기 위한 수치결과와 분석을 제시하였다.
2.4 GHz 대역 완전차동 직접변환 수신기를 위한 저전력, 저잡음, 고선형성을 가지는 새로운 구조의 하이브리드 발룬(Hybrid Balun) 회로를 제안한다. 제안된 하이브리드 발룬은 수동형 트랜스포머(Passive Transformer)와 손실 보상용 보조 증폭기(Loss-compensating Auxiliary Amplifiers)로 구성된다. 트랜스포머와 보상용 증폭기 사이의 신호의 분리와 결합에 대한 설계 이슈들을 제시하였다. $0.18{\mu}m$ 공정으로 제작된 하이브리드 발룬은 수동형 발룬에 비해 2.4 GHz 대역에서 이득은 2.8 dB 높고 잡음지수는 1.9 dB 낮으며, 측정된 IIP3는 +23 dBm 이다. 전체 전력소모는 1.2 V 전원 전압에서 0.67 mA로서 저전력으로 구현되었다. 하이브리드 발룬 기술을 적용하여 설계된 무선센서노드용 CMOS 직접변환 수신기는 수동형 발룬을 사용했을 때 비해 0.82 mW의 추가 전력소모만으로 전체 잡음 지수를 현저히 낮출 수 있음을 확인하였다.
다양한 센서를 내장하고 고품질의 무선 네트워크 통신 기능을 탑재한 이동 장치의 보급이 확대됨에 따라 다양한 서비스 환경에서 이동 장치로부터 생성되는 시공간 데이터 량도 빠르게 증가하고 있다. 이와 같이 실시간 특성을 갖는 대량의 공간 데이터 스트림을 처리하기 위한 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템은 일괄 처리 방식의 플랫폼으로 공간 데이터 스트림에 대한 실시간 서비스에 적용하기에는 매우 어렵다. 이에 본 논문에서는 맵리듀스 온라인 프레임워크를 확장하여 연속적으로 입력되는 공간 데이터 스트림에 대한 실시간 질의 처리를 지원하고, 질의 처리 과정에서 야기될 수 있는 부하 문제를 효과적으로 분산하는 부하 관리 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 공간 분할 영역을 기반으로 입력 데이터의 유입율과 부하율을 이용하여 노드들에 대해 동적으로 부하를 분산하는 기법을 제시하였다. 실험에서는 특정 공간 영역에서의 부하 관리가 요구될 때 해당 영역에서의 공간 데이터 스트림을 공유하는 자원들에게 분배함으로써 효과적인 질의 처리를 지원할 수 있음을 보인다.
본 논문에서 우리는 ELOS(Embedded Lightweight Operating System)라 불리는 이벤트 기반의 운영체제와 멀티흡 에드혹 라우팅 프로토콜로 구성된 네트워크 기반의 소형 실시간 시스템의 구조를 제시한다. 효율적인 실시간 프로세싱을 위하여 보장된 시간 슬롯을 가진 조건적 선점형 FCFS 스케줄러가 개발되었다. 보다 정교한 네트워크 구성을 위하여 무선 에이전트 노드를 통한 반자동 구성(semi-auto configuration) 방식을 사용한다. 개발된 소프트웨어 시스템은 자체 개발한 소형 하드웨어 프로토타입에서 구현되었다. 또한, 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해서, 우리는 유비쿼터스 네트워크 테스트 베드를 개발했고, 다양한 환경에서의 실험이 이루어 졌다. 실험 결과를 통하여 제안된 ELOS 시스템은 실시간 제약을 가진 네트워크 기반의 소형 유비쿼터스 시스템에 상당히 알맞은 시스템이라는 것을 확인한다.
본 논문에서는 웨어러블 컴퓨터 시스템을 위한 WUSB over WBAN 프로토콜에서 요구되는 신체 영역 위치인식기술을 제안한다. 제안하는 위치인식기술은 웨어러블 컴퓨터의 주변 장치를 구성하는 WUSB over WBAN 프로토콜 기반 센서노드에서 실행된다. 웨어러블 컴퓨터 시스템에서 다양한 신체 모션을 통한 입력 정보의 정확성을 높이기위해서는, 높은 정밀도를 갖는 새로운 위치인식기술이 반드시 개발되어야 한다. 이러한 목적을 달성하기 위해, 본 논문은 신체에 부착된 WUSB over WBAN 디바이스들의 개수를 4개 이상으로 하는 TDoA/FDoA/AoA 복합 방식을 제안한다. 실험 결과에서는 제안하는 TDoA/FDoA/AoA의 복합 방식 알고리즘이 TDoA/FDoA 복합 알고리즘 보다 위치 추정 오차를 10mm 감소시킨다. 이 값은 다른 통신 시스템에서는 무시할 수 있는 작은 값이나, 신체 영역 내 통신에서는 위치 추정 성능을 향상시키는 결과를 나타낸다.
현재 질식 가스 및 폭발위험이 있는 물질에 대하여 실시간으로 경고를 제공하는 서비스 및 시스템에 관한 연구가 진행되고 있지만, 현재 스마트 형 밴드 형태의 서비스는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 작업장 내의 정전기로 인한 폭발위험요소의 실시간 확인 및 사고 발생 요인의 즉각적인 제거를 지원하고 작업자 상태 및 작업장의 위험요소(산소, 유해 화학 물질 농도)등의 실시간 모니터링 및 위험 발생시 즉시 경고 및 데이터 분석을 통한 사전 사고 예방시스템 구축방법을 제안한다. 이로써, 산업현장에서 발생할 수 있는 각종 재해를 IoT 기반의 지능형 센서노드, 무선 네트워크기술 그리고 데이터 가공 미들웨어 및 통합 관제시스템을 이용해 모니터링하고 실시간 산업현장에서의 위험정보를 전달함과 동시에 사고를 예방해 작업자의 안전한 작업환경 지원으로 사후 수습 비용 대비 획기적 비용절감을 할 수 있다.
현재 능동적인 조명제어와 관리기술이 연구되어 상용화되고 있다. 아파트 단지 등 복합 지능공간에서 유비쿼터스 서비스 기술을 응용하여 다중 지능 공간을 관리하는 시스템을 구축하여 활용하면, 에너지 사용 관련 의사결정을 지원 하고, 에너지의 효율을 높이며 생활의 안락함을 최적의 상태로 유지할 수 있을 것이다. 이를 위해서 지그비 메쉬망을 통해 수집된 전력 데이터를 가공하고, 상황에 적합한 서비스를 검색하기 위한 기능을 제공하는 분산형 자율 제어 미들웨어 및 에너지 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 지능 공간에서 유비쿼터스 서비스 제공을 위한 홈 서버 등의 플랫폼에 기반한 소프트웨어로 탑재되어 양방향 통신이 가능하고 다양한 무선 센서노드와 제어 네트워크, 에너지 디스플레이 디바이스 등을 활용하여 에너지 사용 관련 의사결정을 지원하는 분산형 자율제어 미들웨어 및 실시간 스마트 에너지 정보시스템(DDLEMS)을 설계 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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