지형의 상태를 알 수 없는 타겟 지역에 구축되는 USN 환경은 각기 서로 다른 connectivity degree와 이동 가능한 센서들의 수를 가지면서 coverage의 최대화를 요구한다. 본 논문에서 설계한 모바일 센서 네트워크 시뮬레이터(MSNS)는 USN 환경을 GML로 구성하고, 각 센서들의 센싱/통신 범위가 설정된 센서 노드들의 수와 유지해야할 connectivity를 입력받아 주어진 조건에서 타겟 영역이 얼마나 효율적으로 coverage되는지를 가시화한다.
무선 센서 네트워크는 수많은 노드들 간의 상호작용에 의해 서로 통신을 한다. 이러한 센서 네트워크에 대한 프로토클 구현은 정확한 동작을 확인하기 위해 많은 노드들을 배치하여 실제 동작을 확인하며 개발을 해야 하는 번거로움을 갖고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에 적합한 프로토콜인 IEEE 802.15.4의 PHY 계층에 대한 시뮬레이터를 구현하여 여러 노드들이 있는 상황을 시abf레이션 할 수 있는 환경을 갖춰서 상위 MAC 프로토콜의 동작을 검증할 수 있는 기반 환경을 구현 하였다.
본 논문에서는 센서 네트워크 환경에, MANET기반의 라우팅 프로토콜인 AODV[1]를 적용하여 실험한 내용에 대해 소개한다. AODV는 RREQ, RREP 그리고 RERR등의 제어 메시지를 이용하여, 데이터를 전송하기 위한 망을 동적으로 구성하는 특징을 갖는다. MANET환경에 비해서 센서네트워크 환경은 에너지 사용 혹은 네트워크 망 구성에 있어서 많은 제약조건을 갖고 있다. 이러한 센서 네트워크 망에 AODV를 적용하였을 경우 어떠한 특성이 나타나는지 문제점을 분석하였다. 시뮬레이션 환경으로는 NS-2 시뮬레이터를 이용하여 구성하였으며 AODV 라우팅 프로토콜을 이용하여 싱크 수 증가, 소스 수 증가와 S-MAC을 적용함에 따른 평균 메시지 Delay, 평균 소비 에너지, 평균 데이터 전송률 등이 어떻게 변화하는지 살펴보았으며 센서 네트워크 환경에서의 성능을 확인하였다.
무선 센서 네트워크는 다수의 센서 노드로 구성되며, 센서 노드들의 협력 작업을 통해 하나의 공통 작업을 수행한다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 발생하는 일시적인 혼잡상황을 제어하기 위해 기존의 ECN 메커니즘과 크로스 레이어 기술을 적용한 혼잡제어 메커니즘을 제안하였다. 성능분석을 위해 NS-2 시뮬레이터를 이용하여 무선 센서 네트워크에 혼잡상황 발생시 싱크 노드에서의 패킷 처리율을 분석하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 메커니즘이 무선 센서 네트워크의 혼잡에 효과적으로 대응함을 나타내었다.
주변 환경으로부터 에너지를 수확하는 것은 많은 응용 분야에서 센서네트워크의 에너지를 고갈시키는 상황을 완화시키는 데 필수적이다. 주변환경으로부터 얻을 수 있는 에너지는 적절하게 관리되고 수확된다면 시스템을 더욱 오랫동안 지속할 수 있게 한다. 이제까지 많은 시뮬레이터 들은 전원을 에너지 수확에 의존하는 센서네트워크를 시뮬레이션 하였다. 노드들이 에너지를 다양한 주변 에너지원으로부터 수확한다고 가정하고 시뮬레이션을 할 수 있다는 것은 매우 중요한 일이다. 또한, 에너지의 잔량을 지속적으로 추적하고 이에 따라 노드의 활동을 조정하는 것도 필수적이다. 본 연구의 목적은 각기 다른 에너지원에 따른 에너지 수확의 효과를 보여주는 단일 노드 시뮬레이터를 제안하는 것이다. 본 연구의 결과는 향후 더욱 정교한 시뮬레이션을 위하여 확장이 가능 하다.
최근 무선 센서 네트워크01서 원격코드설치를 위한 신뢰적인 전송 프로토콜에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 네트워크는 한정된 에너지를 가지기 때문에 에너지 소모를 줄이기 위한 NACK 기반의 전송 프로토콜로 설계된다. 하지만, NACK 기반의 프로토콜은 패킷손실 이벤트 전달을 막기 위해 전송을 멈추고 에러복구를 하기 때문에 코드 전송시간을 증가시키게 되고 센서 네트워크의 수명을 줄이게 된다. 본 논문은 센서 네트워크에서 신속한 원격코드설치를 위친 NACK 억제 기법을 제안한다. 또한, ns-2 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 코드 전송시간이 제안된 기법에 의해 향상되었음을 확인하였다.
센서 네트워크는 언제, 어디서든 네트워크에 접속하여 정보를 얻을 수 있는 유비쿼터스 환경 구축에 가장 적합한 기술이다. 센서 네트워크는 센서를 이용하여 데이터를 수집하는 센서노드와 수집된 데이터를 가공하는 베이스노드로 구성이 되고, 무한에 가까운 에너지를 소유하고 있는 베이스노드와 달리 센서노드는 매우 적은 한정된 에너지를 가지고 있어서 에너지의 효율적 관리에 노력을 기울여야 한다. 본 논문에서는 무선 통신의 데이터양을 줄이는 데이터 합산 기법의 기술에서 모든 노드가 통신하는 것이 아닌, aggregation 값에 영향을 미칠만한 의미있는 값을 수집한 노드의 데이터만 수집하여 합산함으로써, 에너지 소모를 최적화하는 방법을 제안하였으며, 기존의 데이터 합산 방법과 시뮬레이터를 이용하여 그 성능을 비교하여 그 효율성을 실증한다.
본 논문에서는 실제환경에서와 같이 예측할 수 없는 상황에서 에이전트의 인지와 자동 행동 생성 방법을 제안한다. 전통적인 에이전트의 지능제어 방법은 환경에 대해 알고 있는 정보를 이용한다는 제약 때문에 다양하고 복잡한 환경에 적응할 수 없었다. 최근, 미리 알려지지 않은 환경에서 자동으로 행동을 생성할 수 있는 센서와 행동을 연결하는 행동 기반의 방법과 추론, 학습 및 계획 기능의 부여를 위한 하이브리드 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 환경조건으로 움직이는 장애물을 인지하고 피할 수 있는 행동을 생성하기 위해 행동 네트워크에 Bayesian 네트워크를 결합한 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 센서 정보와 미리 정의된 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 가장 높은 우선순위의 행동을 선택한다. 그리고 Bayesian 네트워크는 센서 정보들로부터 상황을 미리 추론하고 이 확률 값을 행동 네트워크의 가중치로 주어 행동 선택을 조정하도록 한다. 로봇 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크와 Bayesian 네트워크의 결합 방법으로 움직이는 장애물을 피하고 목적지를 찾아가는 것을 확인할 수 있었다.
대부분의 센서네트워크는 물리적인 세계에 대규모로 설치되기 때문에 일단 현장에 설치되면 디버깅이나 검증이 어렵다. 따라서 센서네트워크가 현장에 설치되기 전에 테스트베드 형태로 충분한 테스트와 검증이 이루어져야 한다. 테스트베드에서 센서네트워크를 테스트하고 검증할 때, 센서네트워크의 특성상 물리적인 세계와 상호작용을 해야 하기 때문에 물리적인 세계를 제어하여 자원제약적인 센서노드 수준에서 센서네트워크를 검증하는 것은 굉장한 비용과 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 센서네트워크의 네트워크 측면의 동직뿐만 아니라 응용 측면의 동작(즉, 센싱 알고리즘)을 보다 효율적으로 검증하고 평가하기 위한 소프트웨어 프레임워크를 제안한다. 본 논문은 제안된 소프트웨어 프레임워크를 적용해 센서네트워크 기반의 지능형 주차장 응용을 위한 시뮬레이터를 구현하여 평가함으로써 제안된 소프트웨어 프레임워크의 가능성을 검증한다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 센서 노드의 에너지 소모를 줄이고 네트워크의 수명을 최대화하기 위해 Tiered-MAC을 제안한다. Tiered-MAC은 싱크노드와 센서노드 로 구성되는 계층적 센서 네트워크 구조에서 싱크노드의 최대 전송 영역은 스케줄 기반의 TDMA를 사용하고, 이외의 영역은 경쟁 기반의 CSMA를 사용함으로써 많은 데이터 트래픽이 집중하여 혼잡상황이 잦은 싱크노드 주변의 송수산을 관리하여 불필요한 에너지 소비를 줄이도록 설계되었다. 스케줄 기반으로 동작할 때 공간사용을 최대 화 하여 전송률을 높이고 전송지연을 줄이는 슬롯할당 기법을 제안하였다. 또한 ns-2 시뮬레이터를 이용 한 실험을 통하여 제안한 기법의 성능을 CSMA와 TDMA를 비교하였고, 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 에너지 효율적으로 동작하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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