센서 네트워크에서 소비전력 측정은 실제 필드에서 실측을 통해 수행하기 어렵기 때문에 시뮬레이션을 통하여, 소비전력을 예측하고, 노드들의 교체시기를 결정하게 된다. 시뮬레이션 툴은 센서 네트워크의 여러 요소들을 시뮬레이션 하는데 이 요소들은 전력 소비량, 패킷 전송 트래픽, 네트워크 구성 형태 등이 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 시뮬레이션 요소 중 큰 비중을 차지하는 전력 소모를 시뮬레이션하기 위한 센서 노드의 전력 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 전력 모델은 시뮬레이션 시 연산을 최소화하기 위하여 센서 노드의 기능별 전력 소모 특성에 따라 기존에 실측된 데이터가 연산을 대체 할 수 있는 부분은 수식 계산을 생략한다. 이러한 경우 전력 소모 예측의 정확도는 떨어지지만 연산량이 감소하여 빠른 시뮬레이션이 가능하다. 제안하는 모델은 정밀한 시뮬레이션보다는 빠른 시뮬레이션 속도를 이용하여 두 개 이상의 센서 네트워크 알고리즘 간의 전력 소모차를 분석하는데 적합한 모델이다.
현재 국내에서는 안전 운전 서비스 및 교통정보 수집체계 구축에 USN 기술을 적용하기 위한 다양한 연구와 시범사업이 추진되고 있다. 텔레매틱스 교통안전시스템[1][2]은 교차로 주변의 도로 위에 무선 센서 노드를 부착하여 무선 센서 노드 위를 지나는 차량들의 정보(속도, 위치, ID 등)를 수신하여 무선 센서 네트워크를 이용해 교차로 중앙에 위치한 베이스 스테이션으로 전송하고, 베이스 스테이션은 이렇게 실시간으로 수집한 정보를 분석하여 얻은 차량안전 운전정보를 교차로에 접근하는 차량들에게 브로드캐스팅하여 차량충돌을 회피하도록 하는 시스템이다. 본 논문에서 다루는 텔레매틱스 교통안전시스템은 Telematics Scheduling Protocol(TSP)[1]을 무선 센서 노드간 통신 프로토콜로 사용하는데 무선 센서 네트워크 특성상 온도, 날씨 등의 주변환경에 의해 노드간 통신에 있어서 높은 데이터 전송 에러율을 가지고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 프로토콜로 TSP를 사용하는 교통안전시스템에서 무선 데이터 전송 에러율, 교차로를 지나가는 차량의 숫자 그리고 도로 표면에 부착된 고정노드간 거리변화가 성능에 미치는 영향을 파악하기 위하여 네트워크 시뮬레이터 ns-2[3]를 이용해 시뮬레이션한다.
로봇 에이전트는 변화하는 환경에서 센서정보를 바탕으로 적절한 행동을 선택하며 동작하는 것이 중요하다. 행동 선택 네트워크는 이러한 환경에서 변화하는 센서정보에 따라 실시간으로 행동을 선택할 수 있다는 점에서, 장시간에 걸친 최적화보다 단시간 내 개선된 효율성에 초점을 맞추어 사용되어 왔다. 하지만 행동 선택 네트워크는 초기 문제에 의존적으로 설계되어 변화하는 환경에 유연하게 대처하지 못한다는 맹점을 가지고 있다. 본 논문에서는 행동 선택 네트워크의 연결을 LCS를 기반으로 진화 학습시켰다. LCS는 유전자 알고리즘을 통해 만들어진 규칙들을 강화학습을 통해 평가하며, 이를 통해 변화하는 환경에 적합한 규칙을 생성한다. 제안하는 모델에서는 LCS의 규칙이 센서정보를 포함한다. 진화가 진행되는 도중 이 규칙들이 모든 센서 정보를 포함하지 못하기 때문에 현재의 센서 정보를 반영하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 센서정보 별로 개체를 따로 유지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 검증을 위해 Webots 시뮬레이터에서 케페라 로봇을 이용해 실험을 하여, 변화하는 환경에서 로봇 에이전트가 학습을 통해 올바른 행동을 선택함을 보였고, 일반LCS를 사용한 것보다 조건별 개체 유지를 통해 더 나은 결과를 보이는 것 또한 확인하였다.
최근, 무선 센서 네트워크의 출현은 네트워크 디자인에 많은 이슈를 가져왔다. 전통적으로, 유/무선 네트워크의 성능 측정을 위해서 분석적 접근, 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 테스트베드상의 측정3가지 방식을 이용하였다. 그렇지만 네트워크의 파워 제한, 분산된 처리와 장애 처리등과 같은 제한 때문에 알고리즘이 복잡하여 일반적으로 분석적 접근을 이용하여 성능을 측정하였다. 하지만 이러한 분석적 접근은 센서 네트워크의 복잡한 동작환경에서 성능측정에 한계를 가지고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해 본 논문에서는 Ptolemy Tool를 이용하여 효과적인 무선 센서 네트워크 시뮬레이션의 성능평가를 위하여 MAC계층의 SMAC와 네트워크계층의 AODV를 개발하고 실험하였다. 구현된 Actor는 센서네트워크내 다양한 프로토콜들의 성능비교에 용이하게 활용될 수 있다.
USN은 저전력 무선 네트워크와 마이크로 센서를 결합하여 환경이나 상황을 인지하고 모니터링을 통해 수집된 정보를 사람에게 전달 하는 기술로, 연구를 위해 다양한 시뮬레이터가 개발되었다. 그러나 기존의 시뮬레이터는 패킷 검증을 위해 설계되고 개발되어 센서의 탐지 동작이 터미널 노드에서 임의로 발생 시키는 한계점을 가지고 있었다. 본 논문에서 제안하는 CROWD는 이동 객체 기법을 이용하여, 센서의 동적 동작을 보장하고, 노드의 수명 예측, 에너지 소모 효율의 통계, 노드 배치의 변화에 따른 에너지 소모량 변화를 측정한다.
무선 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 한번 배치되면 사람의 간섭 없이 오랜 기간 동안 동작하는데 실행중인 소프트웨어를 수정 또는 추가를 할 필요가 있다. 그러나 센서 노드를 회수하기 어려운 경우가 있기 때문에 원격 코드 업데이트 기법이 필요하게 되고, 이를 위한 신뢰성 있는 코드 전송 프로토콜에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 신뢰성만을 고려한 코드 전송 프로토콜은 코드를 안정적으로 전송하기만을 고려하기 때문에 코드를 신속하게 전송한다는 관점에 대한 고려가 부족하다는 한계를 갖는다. 그 결과 긴 코드 전승시간에 의해 불필요한 에너지 소모를 발생함으로써 센서노드의 에너지 효율을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 기존의 코드 전송 프로토콜들이 가지는 한계를 극복하는 FCPP(Fast code propagation protocol)을 제안하였다. FCPP는 신뢰성 있는 전송뿐만 아니라 신속함을 고려한 접근 방법을 제시하고 있다. 새로 제안한 알고리즘은 RTT기반의 전송률 조절과 NACK 억제 기법으로 네트워크 상태를 반영한 전송률 조절과 에러복구에 의한 불필요한 전송지연을 피하도록 하여 네트워크의 사용률을 최대화하여 신속한 코드 전송을 가능하게 한다. 또한 ns-2 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 FCPP가 센서 네트워크의 코드 전송에서 신뢰성 및 신속함을 모두 만족시킬 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 센서 네트워크용 운영체제인 TinyOS의 메시지 길이를 효율적으로 관리하여 저전 손실을 줄인 센서 네트워크의 연구이다. 센서 네트워크에서 가장 큰 전력 손실을 가져오는 부분은 RF통신 부분이라 할 수 있다. 메시지의 길이에 따라 길이가 길면 더욱더 통신 시간이 길어지므로 전력 손실은 커질 것이다. 이와 같은 토픽에 따라 메시지의 길이를 줄여 줌으로써 RF통신에 이용되는 전력을 줄여 보고자 하는 것이다. 사용된 시뮬레이터는 TinyOS에서 자체 제공 되는 TOSSIM을 이용 하였으며 MCU가 데이터를 처리하는데 소모되는 전력과 RF 통신에 따라 소모되는 전력을 나타내었다. 시뮬레이션을 통해 메시지의 길이가 줄어들면 전력 소모가 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다. 더 나아가 거리간의 차이에 의한 전력 소모량도 연구 되어야 할 것이다.
본 논문에서는 수중 센서 네트워크를 위한 경쟁 기반 매체 접근 제어 (MAC) 프로토콜들의 성능을 분석한다. 다양한 수중 네트워크 환경을 모사한 Qualnet 기반의 수중 네트워크 시뮬레이터를 이용하여, ALOHA, CSMA, CSMA-RTS-CTS 및 CSMA-RTS-CTS-ACK 프로토콜 등의 성능을 수신 패킷의 수와 종단간 전송 시간 측면에서 비교한다. 시뮬레이션 결과를 이용하여, 향후 수중 네트워크 개발 시 경쟁 기반 MAC 프로토콜을 선택하는데 참고할 수 있는 지표를 제시한다.
오늘날 사람들의 건강을 실시간으로 점검하고 응급상황에 대처하기 위해 다양한 기술들이 개발되어지고 있다. 지금까지는 대부분 맥박과 같은 생체신호를 측정하여 활용하고 있지만 최근에는 뇌파(EEG)를 활용하는 연구가 늘어나고 있다. 그러나 길에서 걸어 다니는 모든 사람들의 EEG 신호를 실시간으로 검출하여 해당 서버에 전송하는 것은 여러 가지 문제점을 야기시킨다. 특히, 2차원 공간에서 실시간으로 EEG 신호를 수집 및 전송하는 제약이 존재하기 때문에 본 논문에서는 이러한 제약을 피할 수 있는 3차원 공간의 드론을 활용하는 효율적인 네트워크 모델을 제안하고자 한다. 이러한 모델을 Opnet 시뮬레이터를 활용하여 네트워크 구조를 설계하고 시뮬레이션하고 평가하였다.
최근 항공기내 전자장비 간의 유선 하네스를 무선 네트워크로 대체하고자 하는 많은 연구가 항공 산업체를 중심으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 항공기내 무선 네트워크의 핵심 기반 기술을 검증하고 각 계층 기술을 효율적으로 통합 할 수 있는 이벤트 기반 시뮬레이터(ES-WAIC; Event-Based Simulator for Wireless Avionics Intra-Communications)를 개발하였다. ES-WAIC은 상위의 실시간 제어 응용 개발자와 네트워크 계층 개발자의 코드 가독성을 증대시키기 위하여 개발되었다. 특히, 실질적인 저전력 무선 임베디드 네트워크의 이벤트 기반 언어 방식을 구현하여 임베디드 시스템에 적용 할 수 있는 이식성과 호환성을 증가시켰다. ES-WAIC은 4.4GHz대역에서의 항공기내 무선통신 채널 모델링, PHY, MAC, Network, Application을 포함한 전반전인 계층이 구현되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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