최근의 기술발전과 함께 무선 센서 네트워크 (Wireless Sensor Network, WSN)는 수많은 작고 저렴한 센서 노드로 구성된 센서네트워크이다. 무선 센서 네트워크는 공동으로 배치된 지역 내에서 정보감지, 수집, 처리 및 전송임무를 수행한다. 또한, 지능형교통, 의료구조, 환경감시, 정밀농업 및 공업 자동화 등 다양한 방면에 응용할 수 있다. 그래서 센서 네트워크 환경에서 데이터 유지관리 기술은 센서 네트워크의 핵심 기술 중 하나이다. 본 논문은 현재 무선 센서 네트워크 데이터 관리를 위한 기술을 분석하고 이들의 문제점에 대해 살펴보았다. 향후 본 연구를 통해 센서 네트워크의 체계적인 개발 접근을 시도해볼 수 있을 것이다.
저렴한 다수의 센서들로 구성되는 WSN(Wireless Sensor Network)은 운용 특성상 한 번 배치되면 전원의 교체가 불가능하기에 효율적인 에너지 관리는 중요한 문제이다. 에너지 효율성을 위한 방법 중 네트워크를 몇 개의 클러스터로 나누고 모든 센서들을 클러스터 헤드와 멤버 노드로 구분하는 클러스터링은 에너지 효율적인 WSN을 위한 매우 좋은 라우팅 기법이다. 최초의 클러스터 기반 라우팅 프로토콜인 LEACH는 정해진 확률에 따라 랜덤하게 클러스터 헤드를 선출한다. 하지만 선출된 헤드의 네트워크 내 분포가 적절하지 못 한 경우 클러스터 헤드들의 균일한 에너지 소비를 보장할 수 없고 이로 인해 시간에 따른 생존 노드 수 성능이 많이 감소할 수 있다. 이러한 점에 착안하여 논 본문에서는 클러스터 헤드 선택 시 모든 노드의 잔존 에너지를 비교한 뒤 최대 잔존 에너지를 갖는 노드를 헤드로 선택하는 방법을 제안한다. 노드 간 잔존 에너지 차이를 감소시켜 헤드였던 노드가 더욱 오랫동안 멤버 노드로서 역할을 할 수 있고 이로 인해 더욱 향상된 네트워크 생존 기간과 더 많은 데이터가 기지국으로 도착함을 확인할 수 있었다.
데이터의 양은 기술의 발전으로 크게 증가하였고 이를 처리하기 위해 다양한 빅데이터 처리 플랫폼이 등장하고 있다. 이 중 가장 널리 사용되고 있는 플랫폼이 Apache 소프트웨어 재단에서 개발한 하둡이며, 하둡은 IoT 분야에도 사용된다. 그러나 기존에 하둡 기반 IoT 센서 데이터 수집 분석 환경은 하둡의 코어 프로젝트인 HDFS의 Small File로 인한 네임노드의 과부하 문제와 임포트된 데이터의 업데이트나 삭제가 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 Apache Kudu와 Impala를 활용해 Lambda Architecture를 설계한다. 제안하는 구조는 IoT 센서 데이터를 Cold-Data와 Hot-Data로 분류해 각 성격에 맞는 스토리지에 저장하고 배치를 통해 생성된 배치뷰와 Apache Kudu와 Impala를 통해 생성된 실시간뷰를 활용해 기존 하둡 기반 IoT 센서 데이터 수집 분석 환경의 문제를 해결하고 사용자가 분석된 데이터에 접근하는 시간을 단축한다.
현재 무선 센서 네트워크의 주소 할당 기법들은 수백 개 이상의 노드로 구성된 대규모 센서 네트워크를 지원함에 있어 한계를 갖고 있다. WSNs 관련 대표적인 표준화 단체인 ZigBee Alliance에서는 균형 트리 기반의 주소 영역을 구성한 후, 트리 구조에 맞추어 네트워크의 주소를 할당하는 분산 주소 할당 기법이 제시되었다. 하지만 일반적으로 실제 배치된 네트워크는 균형 트리 구조를 갖지 않으며 이로 인해 주소의 낭비 및 고갈이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 다수의 균형 트리를 동적으로 구성하는 계층적 클러스터 트리 기반 분산 주소 할당 기법을 제시한다. 제안된 방안에서는 16-bit 주소 영역을 클러스터 식별자 영역과 클러스터 내 주소 영역으로 구분하여 각 클러스터 내부에서는 균형 트리 기반 분산 주소 할당 기법을 사용하고, 주소 고갈 발생시에는 동적으로 새로운 클러스터를 형성하여 주소를 할당한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석에서는 제안된 프로토콜이 기존의 기법보다 주소 사용의 효율 및 고아 노드 발생 부분에서 향상된 결과를 보여준다.
무선 센서 네트워크는 다수의 센서들로 구성되며 일단 배치되면 전원의 교환 충전이 어렵기에 한정된 센서의 배터리를 효율적으로 이용하여 전체 네트워크의 수명을 최대한 길게 하는 것이 중요한 문제이다. 네트워크를 계층적으로 분할하여 관리하는 클러스터링 기법으로 대표적인 LEACH 프로토콜은 전체 네트워크의 수명을 연장시키기 위한 좋은 방법 중 하나이며 셋업과 안정 상태로 분할되는 라운드 단위로 구성된다. 본 논문에서는 셋업 단계 자체를 최소화하여 셋업 단계 시 소비하는 에너지를 절약하며 데이터의 특성을 고려할 수 있는 비교 기법을 적용하여 에너지 효율성을 높이는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방식을 적용하여 시뮬레이션 수행한 결과 기존 LEACH에 비해 시간 흐름에 따른 생존 노드 수가 증가하였으며 노드의 평균 에너지 소비량도 감소함을 확인하였다.
무선 센서 네트워크 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 분야로서 그 활용도가 다양해 이와 관련된 많은 연구 개발이 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크는 매우 작은 크기의 독립된 무선 센서들을 물리적 공간에 배치하여 주위의 온도, 빛, 가속도 등의 정보를 무선으로 감지, 관리할 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 지속적 환경 데이터 처리의 효율성 및 다중 질의의 처리 성능을 높이기 위해 공간색인 기법을 이용한 다중 질의 색인 처리를 제안, 구현하였다. 다중 질의 색인 시스템은 미리 정의된 다중 질의를 이용하여 색인 구조를 생성하고, 센서 네트워크에서의 센서 데이터를 입력으로 받아서 생성된 색인 구조를 통해 센서 데이터가 해당되는 질의를 출력해 주는 시스템이다. 시스템 구축을 위한 무선 센서 노드로서 Mote 플랫폼 중에서 MICAz와 운영체제인 TinyOS를 이용하여 환경 정보를 탐지하고 다중 질의 색인 처리하였다.
The goal of this study is to develop an algorithm to propose optimal deployment of detection sensor nodes in the target area, based on a performance surface, which represents detection performance of active and passive acoustic sonar systems. The performance surface of the active detection system is calculated from the azimuthal average of maximum detection ranges, which is estimated with a transmission loss and a reverberation level predicted using ray-based theories. The performance surface of the passive system is calculated using the transmission loss model based on a parabolic equation. The optimization of deployment configurations is then performed by a hybrid method of a virtual force algorithm and a particle swarm optimization. Finally, the effectiveness of deployment configurations is analyzed and discussed with the simulation results obtained using the algorithm proposed in this paper.
본 논문에서는 반도체 장비의 상황을 인지하는 시스템을 제안하고 이에 대한 성능을 평가하였다. 제안하는 시스템은 반도체 장비 주변에 배치된 클라이언트 노드의 가속도, 압력, 온도, 가스 센서로부터 정보를 획득하고 서버로 데이터를 전송한다. 서버로 전송된 데이터는 다중 이벤트 및 단일 이벤트의 상황인지 알고리즘을 통해 알람을 3단계로 발생시키게 된다. 제안한 상황인지 시스템의 동작 실험결과에 따른 상황인지 알고리즘을 사용하지 않은 경우보다 알람이 약 80% 정도 적게 발생하여 정보의 신뢰성 및 효율성을 향상시켰으며, 다수의 클라이언트 노드로부터 주위의 정보를 습득할 수 있으므로 반도체 장비의 효과적인 상태감시가 가능함을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권2호
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pp.213-219
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2013
최근 정보 통신 기술의 발전에 따라 GPS를 이용한 실외 위치 기반 서비스와 더불어 정밀한 위치추적이 필요한 실내 위치 기반 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 철골 구조로 이루어진 선박은 전파의 회절 및 굴절에 의한 레인징 오차로 인하여 정확한 위치 측정이 어렵다. 이러한 실내 환경에서 발생하는 위치측정 오차를 줄이기 위하여 본 논문에서는 다중경로에 강인하고 자유공간에서 수 센티미터의 오차를 가지는 UWB(Ultra-wide-band)를 이용하여 어떠한 부가적인 센서 없이도 선내 복도와 같은 좁은 통로에 적합한 거리 개선 알고리즘을 제안한다. 이 개선 방법은 고정노드 배치로 인한 거리 오차는 피타고라스 이론과 근접노드기법으로 해결하고 복도의 코너 구역에서 크게 발생하는 레인징 오차는 거리변화량분석기법을 적용하여 보정하였다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 CSS(Chirp spread spectrum) 방법과 비교할 때 노드 수와 거리오차를 각각 66%와 57.41%로 줄였다.
무선 센서 네트워크은 폭넓은 다양한 응용에서 경제적으로 성공할 수 있는 모니터링 솔루션이다. 그러나 악의적이거나 감시하는 사람이 없는 환경에서 침입을 인식하고 방지하며 안전하고 에너지 효율적인 것을 보장하는 네트워크를 통한 정보의 안전한 전송은 주된 도전이다. 이에 따라, 이 논문은 집적된 데이터의 무결성, 인증성과 비밀성을 보장하기 위하여 안전한 무선 센서 네트워크에 필수적인 보호를 포함하는 분산 클러스터링 프로세스를 제안한다. 안전한 키 관리 스킴을 위하여 대칭형과 비대칭형 키의 전단계 분산의 개념을 사용하고, 클러스터 내에 있는 각 센서 노드가 배치되기 전에 암호화를 위한 전단계 분산 매개변수를 사용하는 센서 네트워크 토폴로지에 기초한 계층적 클러스터에 대한 상세한 스킴에 대하여 기술한다. 마지막으로 무선 센서 네트워크에서 제안된 스킴의 성능 시험 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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