최근에 능동소나 분야에서 분산센서망을 이용하여 표적을 탐지하는 연구가 많이 이루어지고 있다. Zhou 등은 표적의 탐지만 가능한 간단한 구조의 센서들로 구성된 분산센서망에서 라인피팅(line fitting)을 이용하여 표적의 위치를 추정하는 기법을 제안하였다. 이 기법은 ML(Maximum Likelihood) 기법에 비해 3가지 장점을 가지고 있다. 첫째는, 음파전달 모델에 대한 파라미터들을 추정할 필요가 없으며, 둘째는 연산량이 적다. 셋째는 분산센서망에서 센서들이 표적을 탐지했다는 정보만 이용하기 때문에 데이터처리 센터는 적은 량의 데이터만 수집하여도 된다. 그러나 이 기법은 표적의 위치 추정오차가 크다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Zhou의 기법이 가지는 큰 위치 추정오차를 줄이기 위하여 Zhou가 제안한 표적위치 추정기법을 수정하였다. 본 논문에서 제안한 수정된 표적위치 추정기법은 Zhou의 기법보다 40.7%의 위치 추정오차가 감소하는 성능향상을 보였다.
해안 수중 감시를 위하여 분산센서망를 해안에 설치하고, 이를 이용하여 표적을 탐지하고 표적의 위치를 추정하는 연구가 많이 이루어지고 있다. Zhou 등은 표적 탐지만 가능한 간단한 구조의 센서들로 구성된 분산센서망에서 표적을 탐지한 센서들의 위치 정보를 활용하여 표적의 위치를 추정하는 기법을 제안하였다. Zhou 등이 제안한 기법은 다른 기존의 기법에 비해 표적탐지 신호의 전파모델에 대한 파라미터들을 별도로 추정할 필요가 없고, 연산량이 적으며, 분산센서망에서 적은 량의 데이터만 송수신하여도 된다. 그러나 Zhou 기법은 표적의 위치 추정오차가 크다. Ryu는 추정오차를 줄이기 위하여 Zhou 기법을 수정하였다. 수정된 Zhou 기법은 Zhou 기법보다 추정성능이 향상되었지만, 여전히 비교적 큰 추정오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 수정된 Zhou 기법으로 구한 표적의 방위각을 나타내는 직선과 표적을 탐지한 센서들과의 기하학적 구조를 고려한 표적위치 추정기법을 제안하였으며, 수정된 Zhou 기법에 기반을 두고 있다. 제안한 기법의 표적위치 추정성능이 Zhou 기법과 수정된 Zhou 기법 보다 향상되었음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 multistatic 소나망의 효과도 분석을 하였다. 특히 본 논문에서는 multistatic 소나망의 탐지 성능 분석을 통해 효용성을 알아보았다. Multistatic 소나망은 송/수신기가 분리된 일종의 다중 분산 센서 시스템으로, 최적의 탐지 성능을 갖기 위해서는 적절한 융합 규칙 및 센서 배치가 필요하다. 분산 센서 융합 기법으로 bayesian 결정 기법을 기반으로 한 융합 기법을 적용하였으며, 실제 해양 환경하에서의 탐지 성능 분석을 위해 개선된 bistatic 표적 강도 모델과 거리 종속 전송 손실 모델을 이용한 multistatic 소나망 탐지 모델을 제안하였다. 기존 소나망과의 모의 비교 실험을 통해 multistatic 소나망의 우수성을 입증하였다.
일반적인 수중표적 탐지 기법에서는 표적의 도플러를 추정하기 위해서 수신된 신호를 Short-time FFT (STFT)하는 기법이 적용되고 있다. 본 논문에서는 효율적인 신호처리 기법이 요구되는 분산센서망에서 수중표적 탐지를 위해 기존의 FFT 기법 대신 연산량을 줄일 수 있는 근사 FFT 기법 (approximate FFT)을 이용한 효율적인 신호처리 기법을 적용한 탐지기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 수신된 신호를 일정한 단계로 양자화하여 각 양자화 단계에서 동일한 FFT 출력을 가지도록 함으로써 연산량을 감소시켰다. 그리고 능동 소나 표적 탐지 기법 및 실제 해상 실험 데이터에 제안한 알고리즘을 적용하여 기존의 FFT 기반 신호처리와의 성능 및 연산량을 비교하였다.
무선 센서망은 위험이 존재하는 환경에서 공공 기관이나 군사적 목적의 신뢰성 있는 모니터링을 위한 수단으로 사용되어 왔다. 위험 상황이나 위험 물질이 존재하는 환경에서 사용된다는 특성 때문에, 망의 수명이 기존 무선망에서보다 더욱 중요한 성능 요소로 간주된다. 망 전체의 수명을 결정짓는 주요 요소 중 하나는 수명을 다하는 최초의 노드가 얼마나 이른 시간에 나타나느냐 하는 것이고, 이 최초의 노드는 망에 존재하는 병목 노드일 확률이 높다. 무선망의 병목 노드를 찾아내기 위한 방법으로 MINCUT 알고리즘이 대표적이나, 이는 중앙 집중형 방법이어서 많은 수의 노드로 이루어진 무선 센서망에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 알고리즘의 계산 복잡도를 낮추어 매우 짧은 시간 내에 병목 노드를 탐지해 내는 분산형 방법을 제안한다. 수학적 분석과 실험을 통해 제안된 알고리즘이 기존 방법보다 훨신 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있다.
에너지 수확 모바일 센서 망에서 센서 노드간의 듀티-사이클 동기화는 매우 중요한 의미를 갖는다. 제한된 에너지를 효율적으로 사용하여 협력해야 하기 때문에 각 노드의 듀티-사이클이 서로 유사하게 동작되어야 한다. 이때 망을 구성하는 노드분포는 노드간의 연결뿐만 아니라 동기화에 의한 노드의 활동 시간, 그리고 망의 수명에 영향을 준다. 본 논문에서는 자기-동기화 듀티-사이클 기법을 적용한 에너지 수확 모바일 센서 망에서 망의 토폴로지를 변화시킨다. 단순 랜덤 토폴로지 망보다는 망이 담당하는 영역과 노드 밀집도에 따라서 노드의 분포를 균일하게 유지하는 알고리즘을 제시한다. 제시된 토폴로지 변환 알고리즘을 위하여 유체 흐름과 군집 분산 모델을 적용하고 에이전트 기반 모델링을 이용하여 성능분석을 시행한다. 또한 제안된 알고리즘을 자기-동기화 듀티-사이클 기반 모바일 센서 망에 적용하여 노드 간 동기화 특성이 강화되고 에너지 소비 편차의 감소를 확인한다.
본 논문에서는 IIoT(Industrial IoT) 환경의 분산 게이트웨이 시스템(Distributed-gateway System)에서 하위의 수 천 개 이상의 센서로부터 데이터를 전송받는 각 게이트웨이의 작업부하(Workload)를 감소시키고 데이터 처리 속도를 향상시키기 위하여 신경망(Neural network) 알고리즘을 이용한 센서 데이터 할당 기법을 소개한다. 각 센서의 중요도에 따른 Weight와 측정 간격에 따른 Bias를 설정하고 학습과정을 통해 Output weight를 산출하여 데이터를 효율적으로 게이트웨이에 할당시킴으로써 신뢰성과 정확성, 신속성을 확보한다.
이 논문에서는 한 쌍의 수동 광대역 소나로 구성된 병렬구조 분산센서 망에 적용할 수 있는 에너지 인식 분산탐지 체계의 설계 및 성능분석에 대해 검토한다. 이 분산탐지기는 융합규칙으로 AND 규칙과 OR 규칙을 사용하였다. 이 경우 각 센서노드의 문턱값 규칙은 전체 분산센서망의 탐지확률을 최대로 하는 UMP(uniformly most powerful)임을 증명하였다. 그리고 소나 체계에서 오경보에 의해 발생하는 에너지 비용을 제한 조건으로 주었을 때, 탐지확률을 최대화하는 센서노드의 최적 문턱값이 갖는 특성을 이론적으로 검토하였다. 나아가 신호 강도, 에너지 비용에 대한 제한조건, 센서노드 사이의 간격등이 탐지성능에 미치는 영향을 수치실험을 통해 분석하였다.
무선 센서네트워크는 센싱 지역에 분산되어 있는 초소형 센서 노드들이 감지/처리한 데이터를 수집노드로 전송하여 원격의 사용자가 센싱 지역의 상황인지를 가능하게 하는 유비쿼터스 컹퓨팅의 기반 네트워크이다. 전력 사용이 극히 제한된 센서 노드를 이용하여 무선 센서 망을 구성, 유지하며 데이터를 수집하기 위해서는 효율적인 망의 형태와 이에 따른 네트워크 배치 전략을 필요로 한다. 클러스터 기반 네트워크의 형태는 밀집도가 높은 센서네트워크에서 데이터병합을 수행하고 노드간 에너지 소비 균형을 이루기 위한 효과적인 구조이다. 본 논문에서는 클러스터 기반의 단일 홉 전송 구조에서 데이터 수집률을 높이고 노드간 에너지 사용의 균형을 이루게 하여 네트워크의 생존시간을 최대화할 수 있는 네트워크 배치 방법을 제안하였다. 클러스터링 기법에 따른 에너지 소비 모델을 분석하고 이를 통해 노드의 적절한 밀집도를 산출하였다. 싱크로부터 멀어질수록, 센서필드의 중앙보다는 외곽에 노드의 배치를 조밀하게 배치하여 네트워크의 생존시간을 늘렸다. 시뮬레이션을 통해 효율적인 네트워크의 배치가 노드간 에너지 소비의 균형을 이루도록 하여 네트워크의 생존시간을 늘일 수 있음을 확인하였다.
무선 센서 망에서 모바일 싱크 그룹에게 데이터를 전송하기 위한 Mobile Geocasting에 관한 연구가 진행되었다. Mobile Geocasting에서, 싱크 그룹의 지역에 싱크들에게 데이터를 전송하기 위해 유니캐스팅과 플러딩의 두 가지 접근 방식이 있다. 에너지 효율성의 관점에서, 유니캐스팅은 분산된 적은 수의 분산된 싱크들에게 효율적인 전송 방식이고, 반면에 플러딩은 다수의 밀집된 싱크들에게 효율적인 전송 방식이다. 하지만, 이 두 가지 방식은 모두 너무 극단적으로 보수적인 방법이기 때문에, 그룹 지역 내에 싱크들이 전체적으로는 분산적이지만 부분적으로는 밀집하게 분포된 일반적인 상황들을 지원하기는 어렵다. 그러므로, 본 논문은 일반적인 분포를 가지는 이동 싱크 그룹을 효율적으로 지원하기 위한 유니캐스팅과 플러딩을 통합하는 하이브리드 방안을 제안한다. 제안 방안은 그룹 지역내에 분산된 싱크들을 위해서는 개별적 유니캐스팅과 밀집된 싱크들에게는 부분적 플러딩을 이용한다. 부분적 플러딩 지역을 도출하기 위해, 제안 방안은 하나의 수학적 모델을 제시한다. 시뮬레이션 결과는 제안 방안이 기존의 방안들보다 에너지 소비 관점에서 더 효율적임을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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