One of the fundamental problems in sensor networks is the deployment of sensor nodes. The Fuzzy C-Means(FCM) clustering algorithm is proposed to determine the optimum location and minimum number of sensor nodes for the specific application space. We performed a simulation using two dimensional L shape model. The actual length of the L shape model is about 100m each. We found the minimum number of 15 nodes are sufficient for the complete coverage of modeled area. We also found the optimum location of each nodes. The real deploy experiment using 15 sensor nodes shows the 95.7%. error free communication rate.
본 논문에서는 수중 초음파 전송을 이용하여 해양 사고 발생 시 수중 실종자의 신원과 위치를 파악할 수 있는 재난 대응 시스템을 제안한다. 실종자 몸에 부착된 초음파 발생기에서 나온 신호를 해상에 배치된 다수의 하이드로폰 센서 노드에서 감지, 분석해 저전력 통신으로 선박 등에 설치된 중앙 제어시스템에 보내면 이를 분석해 실종자의 위치 등을 판별할 수 있어 수색 작업에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
냉동 컨테이너의 내용물들은 적정 온도를 유지하지 못하면 화물의 파손이 발생할 수 있다. 현재 냉동 컨테이너는 전담 관리원이 주기적이고 수동적으로 컨테이너의 내부 온도를 감시한다. 그래서 컨테이너 내부 온도를 실시간으로 감시할 수 없기 때문에 화물에서 문제가 발생하면 즉각적으로 대응하지 못한다. 본 논문은 무선 센서 네트워크를 이용하여 냉동 컨테이너에 센서 노드를 탑재하여 컨테이너 내부 온도를 실시간으로 감시하는 시스템을 제안한다. 무선 센서 네트워크는 독립된 센서들을 물리적 공간에 배치하여 주위의 온도, 빛 가속도 등의 정보를 감지하여, 무선으로 전송할 수 있는 기술이다. 제안된 시스템은 냉동 컨테이너의 상태를 실시간으로 감시하기 때문에 컨테이너의 적정 온도를 유지함으로써 화물을 효율적으로 관리할 수 있다.
무선 센서 네트워크는 효과적인 라우팅과 브로드캐스팅을 위하여 가상 백본을 구성할 수 있는 연결 지배 집합 개념을 사용한다. 본 논문에서는 노드의 부하를 균형있게 분산하여 네트워크 수명을 늘리고 효과적인 라우팅을 수행하기 위하여 연결 지배 집합을 구성하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 최적화 알고리즘은 메타휴리스틱방식인 타부 서치 알고리즘을 사용하였으며, 구성되는 연결 지배 집합에서 각 지배자에 피지배자의 수를 균형있게 배치되도록 설계하였다. 제안된 알고리즘으로 부하 균형 연결 지배 집합을 구축함으로써 지배자의 부하를 균형있게 분산시킴으로써 네트워크 수명을 연장할 수 있게 하였다. 제안된 타부서치 알고리즘의 성능평가는 무선 센서 네트워크상에서 부하 균형과 관련된 항목들을 평가하였으며, 성능평가 결과에서 기존에 제안된 방식보다 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
센서네트워크를 포함한 다양한 모바일 네트워크를 구축하는 경우, 네트워크를 구성하는 단말 또는 노드들을 상호연결 하기 위한 배치 및 그래프를 찾아내는 문제가 대두된다. 이러한 문제를 해결 할 수 있는 공통적인 scheme을 제시하고, 이를 기반으로 구성되는 알고리즘의 실행시간 및 그 결과의 바운드를 수리적으로 정립하면, 관련 시스템 구축의 타당성을 정확하게 평가할 수 있게 된다. 본 논문은 이러한 문제를 대표하는 EMST(Euclidean Minimum Spanning Tree) 문제를 대상으로 하여 분산환경 기반에서 EMST를 병렬처리 형태로 구성할 수 있는 scheme을 제공하고, 이 scheme에 의해 구해 질 수 있는 배치 및 그래프가 EMST와 최대로 어느 정도의 차이를 가지게 되는 지를 판단할 수 있는 기준을 제시한다. 그리고 이 scheme에 의해 구성되는 알고리즘의 실행시간 상한을 제시한다.
본 논문에서는 실내외 무선 센서네트워크 환경에서 전파특성을 고려한 수신신호세기 기반의 협력 위치추정 알고리즘을 제안하고 이에 대해 성능을 분석하였다. 기존의 수신신호세기 기반의 위치추정 기법은 장애물 등 전파환경에 따라 신호세기가 불안정하여 낮은 위치추정 신뢰도를 보였다. 이러한 불안정한 전파환경을 극복하기 위해 본 논문에서는 광선발사법을 통해 도출된 전파특성 요인을 제안하는 협력 위치추정 알고리즘에 반영하였다. 또한 협력 위치추정 알고리즘의 성능평가를 위해 4개의 가상공간에 고정위치를 알고 있는 4개의 Zigbee 노드와 위치를 알지 못하는 미지의 Zigbee 노드 5개를 배치하여 실험하였다. 실험결과, NLCA의 경우 2m-3.5m 오차를 보였으나 본 논문에서 제안하는 CLA/ECLA의 경우는 1.3m-2.5m/0.5m-1.2m로 선형적인 성능개선을 보였다. 그러므로 전파특성요인이 고려되었을 경우 기존의 수신신호세기 기반 위치추정 방식에 비해 본 논문에서 제안하는 협력위치추정 방식이 보다 효율적임을 확인하였다.
많은 기존 연구들에서 수중 환경에 적합한 시각 동기화를 제안하고 있으나 동기화의 정확도에 영향을 미치는 높은 채널접근지연이나 노드 간의 상대적 위치에 대한 고려가 없었다. 또한 양방향 메시지 교환 방식을 사용하는 기존 연구에서는 많은 수의 송수신 및 불필요한 오버히어링이 발생하여 네트워크 수명과 처리량이 감소하는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 수중환경의 특성을 반영한 향상된 시각 동기화 방법을 제안한다. 특히 제안 방법에서는 해수운동과 센서노드가 배치되는 환경의 특성을 활용한 메시지 전송 시점 조절 기법을 소개한다. 또한 채널접근지연이 제거된 타임스탬프를 사용하여 동기화의 정확도를 높인다. 더불어 전원공급 및 교체가 어려운 수중환경에 더욱 적합한 시각 동기화를 위해 제안 방법은 기존 방법보다 적은 수의 송수신으로 시각 동기화를 수행한다. 마지막으로 실험결과를 통해 제안 방법이 비교대상인 TSHL(Time Synchronization for High Latency)과 MU-Sync에 비해 각각 2.5ms, 0.56ms의 시각 동기화 오차를 줄이는 동시에 68.4%의 소비 에너지를 절감하였음을 보인다.
최근 무선 센서 네트워크의 실내 응용분야에 대한 관심이 높이자고 있다. 본 논문에서는 RSSI 기반의 실내 환경의 위치 인식 시스템을 제안한다. 거리와 RSSI의 관계를 검증하기 위하여 log-normal path loss 모델을 사용하고, 태그를 부착한 사용자와 고정 위치의 다수의 노드를 배치하여 사용자의 위치를 결정한다. RSSI 정보를 베이스 스테이션에서는 저장하고, 계산한다. 유클리드 거리 방법을 이용하여 실시간으로 사용자의 위치를 계산한다. 실험을 통해서 제안한 시스템의 위치 인식 정확도를 확인한다.
센서 네트워크를 위한 MAC 프로토콜들은 전력 소모를 최소화하기 위해 낮은 듀티 사이클(Duty Cycle)을 사용한다. 그 중에서 RMAC [4]의 경우 Pioneer(PION) 프레임을 이용하여 한 주기 내에 여러 홉을 전송한다. 본 논문에서는 HE-MAC(Hop-Extended MAC)이라는 홉 연장 프로토콜을 제안한다. HE-MAC의 데이터 전송은 기존 RMAC과는 달리 한 주기 내에 전달될 수 있는 최대 홉 수 정보가 포함된 Explorer(EXP)를 이용하여 이루어진다. EXP의 정보와 Ready-to-Receive(RTR) 상태를 이용하여 RMAC에 비해 2홉을 늘림으로써 평균 전송 지연 시간을 감소시킨다. 또한, 적응적 슬립을 통하여 불필요한 전력 소모를 최소화할 뿐만 아니라 RMAC에서 나타나는 잦은 트래픽(Traffic)으로 인한 패킷 역전 문제를 해결한다. HE-MAC의 패킷 전송 지연시간을 수학적으로 분석하였으며, ns-2를 이용한 모의실험을 통해 성능평가를 하였다. 300개의 노드가 배치된 랜덤 토폴로지에서 HE-MAC은 RMAC에 비해 전력 소모량과 평균 전승 지연 시간을 14%, 20%만큼 감소시킨다.
국내 시설 농업의 99.2%를 차지하는 플라스틱온실의 내부 환경인자는 외부 환경의 변화에 민감하게 반응하고 온실 공간 내부에서 편차가 발생한다. 온도, 습도, CO2, 광도의 환경인자를 계측하기 위한 지점을 3 × 3 × 5로 구성하여 데이터를 취득하고 내부 공간을 수직, 수평적인 측면으로 분할하여 환경 인자의 분포를 확인하였다. 계측지점의 최적점을 선정하고자 계측 공간을 수직, 수평적인 방향으로 분할하고, 측정 데이터와 이를 활용한 예측지점의 선형회귀분석 결과로 성능평가를 실시하였다. 일반적인 상황에서는 온도와 습도 인자의 경우 1개의 센서로 플라스틱온실 내부 환경의 계측이 가능할 수 있으나, 특정구간의 경우 다수의 센서를 활용하여 내부공간의 정밀성을 확보하는 것이 필요하다. CO2의 경우 실험기간 내의 계측 매트릭스의 증가에도 불구하고 변이를 정의하는데 한계가 있음을 발견하였다. 조도 분포의 경우 일출 이후 지속적으로 회귀분석 결과가 작아짐을 발견하였다. 구조물의 간섭 등을 고려해 동일한 수평적인 방향에서 미계측 지점의 결정계수가 감소하였고, 센서 매트릭스 배치를 작물 높이 위로 위치하여 다수의 센서 노드 설치로 개선 가능하다고 예상된다. 외부 환경의 변화에 따라 온실 내부 환경이 불규칙하게 변화되며, 이 구간은 시설의 규격을 고려하여 계측 매트릭스를 구성해야 한다. 반대로 안정적인 구간에서는 최소한의 센서 노드로 내부 환경의 예측이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 측정하고자 하는 환경인자와 시설의 구조 등 연구 및 재배자의 목적에 맞는 계측 매트릭스 위치 선정의 유동성이 요구되며, 덕트의 개폐위치를 조절하여 필요한 곳에 에너지를 투입하는 국소냉난방 및 생육제어 모델링 설계에 적용 가능하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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