본 고에서는 각 센서에 필요한 에너지를 공급하는 장치를 포함한 센서 네트워크 시스템을 고려하고, 에너지 공급 장치의 설치 및 운용 비용을 최소화하는 방법을 제안한다. 센서와 에너지 공급원이 정방형으로 배치되는 구조하에서 센서 노드의 밀도, 에너지 공급장치당 센서 노드 커버 범위 등에 따라 에너지 공급 장치의 설치 및 운용비용을 함수화한다. 또한 주어진 센서 노드밀도 환경에서 총 비용을 최소화하는 에너지 공급장치당 센서 노드 커버 범위를 결정하여 에너지 공급장치가 포함한 센서 네트워크의 배치를 최적화한다. 모의 실험을 통해 기존 방법에 비해 제안된 방법이 약 19%의 센서 네트워크 비용을 절감하는 효과를 가짐을 보인다.
엔진의 상태진단을 위하여 사용되는 진동 및 초음파 신호는 진동 가속도계와 초음파변환기를 대상 엔진의 취약 부위에 부착하여 측정한다. 이들 센서는 연소와 관련된 고주파진동을 측정하는 능력이 있어서 사용되고 있다. 진동가속도계와 초음파변환기의 선정 및 설치는 진동해석에서 가장 중요한 결정 요소이다. 가속도계의 설치도 주파수응답에 영향을 준다. 초음파변환기는 전자기계적 변환기로서, 진동면에서 발생하여 공기 중으로 전파되는 음파를 감지한다. 초음파변환기는 사용할 수 있는 주파수대역이 아주 협소한 대신 가속도계보다 명확한 신호를 산출한다. 초음파변환기는 사용할 수 있는 아주 협소한 주파수역을 갖는 비용으로 가속도계보다 명확한 신호를 얻을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 원전 비상디젤발전기 엔진 상태진단을 위한 초음파 및 진동센서의 설치방법에 따른 가속도계 및 초음파 센서의 응답 특성을 분석하고 주파수응답에 대한 영향에 따라 여러 가지 설치방법의 검토를 통하여 최적방법론을 도출한 결과를 소개하고자 한다.
본 논문에서는 센서 네트워크의 원활한 전송을 위해 SOFM을 이용한 센서 네트워크의 지능적인 배치를 제안한다. 제안한 방법은 무선 채널 분석을 통해서 센서 노드 사이의 통신이 가능한 거리를 구하고, 신경회로망의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)방식을 이용하여 지능적으로 최적의 센서 노드의 개수와 센서 노드가 배치할 최적 위치를 결정한다. Log-normal path loss 모델을 이용하여 거리에 따른 PRR(Packet Reception Rate)을 구하고, 이것으로부터 센서 노드의 통신 범위를 결정한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 센서 노드의 지능적인 위치 탐색과 센서 네트워크의 연결 상태에 대한 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문은 IEEE 802.15.4의 MAC 계층에서 노드간 거리와 환경에 따라 적절한 전송전력 값을 설정하여 무선 모뎀의 에너지 소비를 최적화하는 방법에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 적절한 전송전력을 결정할 때 이진검색 기법으로 빠르게 최적의 전송전력을 찾을 수 있고, 다수의 메시지 전송에 따르는 오버헤드를 최소화할 수 있다. 결정된 전송전력은 데이터 패킷을 전송할 때 사용되고, 데이터-수신확인 패킷의 교환과정에서 전파환경에 따라 변경된 네트워크 품질에 따라 동적으로 수정된다. 시뮬레이션 실험결과 본 논문에서 제안하는 방법은 IEEE 802.15.4 표준에 비해 에너지 소비량은 30% 감소하고, 단위 에너지양에 의한 데이터 전송량은 2.5배 증가하는 결과를 보였다.
컴퓨터에 의한 생산시스템의 통합체계화와 온-라인화에 따라 자동화된 설비진단 방법이 요구되어지고 있다. 이에 따라 기계설비에 각종 센서를 부착하여 실시간으로 수집된 출력신호를 이용하여 기계설비를 온-라인으로 감시하는 여러가지 기법들이 제시되고 있다. 본 연구에서는 진동센서로부터의 신호를 radial 함수에 근거한 다단계 뉴럴 네트워크(Neural Network)로 모형화하여 기계설비 상태를 감시하는 방법을 제시한다. 또한 다단계 모델링 분석을 통하여 신호를 예측하고 설비고장 원인을 분류하며, 다른 모형과의 비교를 통하여 효율성 평가와 최적 단계수를 결정하였다. 온라인 학습 알고리즘은 recursive least squares와 clustering 방법을 이용한다.
본 연구는 최적설계에 사용되는 역섭동법을 구조물의 손상탐지에 적용하였다. 이 방법은 손상의 위치를 정확하게 탐지하기 위하여 미지수보다 많은 수의 구속조건이 필요하므로, 최적설계와는 달리 비선형 회소자승법을 수치기법에 사용한다. 한편 손상탐지의 경우, 모든 자유도의 응답이 측정가능한 것은 아니며 제한된 수의 센서에서 부분적인 진동모드만 측정할 수 있다. 이처럼 부분적인 정보를 사용하여, 손상진단을 성공적으로 수행하기 위해서는 사용될 센서의 수와 위치를 결정하는 연구가 매우 중요한다. 본 논문에서는 센서의 개수가 결정되었을 때, 손상탐지에 적합한 센서 위치의 선정방법에 관하여 연구하였다. 이러한 연구의 결과로 순차적 소거법이 역섭동법을 이용한 손상탐지에 가장 적합한 센서위치의 선정방법임을 수치 예에서 확인하였다.
무선센서네트워크에서 각 센서노드는 한정된 배터리 자원을 갖기 때문에, 에너지 소비를 균등하게 하여 전체 네트워크의 라이프타임을 늘리는 것이 중요하다. 네트워크 라이프타임을 증가시키기 위한 여러 스케줄링 기법들이 제안되었지만, 여전히 특정 센서노드가 일찍 방전되는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 각 센서노드의 사용률을 균등하게 분산하여, 모든 센서노드가 에너지를 골고루 소비하도록 하는 방법을 소개한다. 부모노드에 여러 자식노드들이 연결되어 있을 때, 리니어프로그래밍을 통해 링크의 흐름량을 결정함으로써 각 부모노드들의 이용률을 고르게 분산한다. 링크의 흐름률에 따라 각 주기별로 트리의 모양을 다르게 변경하는데, 라이프타임을 최대화하기 위한 트리 구성 방식을 제안한다.
센서 레지스트리 시스템은 이기종 센서 네트워크에 독립적으로 센서 데이터 의미를 해석하고 처리하기 위해 제안되었다. 그러나 기존 센서 레지스트리 시스템 구조는 정적 처리 방법을 제공한다. 즉, 이용할 데이터 영역을 고려하지 않고 불필요한 연산을 수행함으로써 전체적인 처리 성능을 저하시킨다. 이 논문에서는 기존 센서 레지스트리 시스템 구조의 문제점을 해결하기 위해 센서 메타데이터 영역화와 재사용성에 기반한 성능 개선 모델을 제안한다. 제안 모델은 센서 레지스트리 시스템에서 모바일 디바이스로 전송되는 센서 메타데이터의 영역을 상황 맞게 결정할 수 있는 기능을 제공한다. 또한 센서 메타데이터의 재사용성을 지원함으로써 전체적인 성능을 향상시킨다. 마지막으로 이 논문에서는 성능 비교 평가를 통해 제안 모델의 장점을 보인다.
선진국에서의 GPS 위성정보를 활용한 자세결정 센서개발은 새로운 GPS 관련연구 분야로 떠오르고 있는 실정이다. 지금까지 국제학회에 보고된 대부분의 연구는 GPS 위성신호의 Carrier phase 측정을 통해 고중차등을 이용한 방법으로 주로 3-D 자세결정방식에 치중하고 있으나, 아직 실무에서의 활용은 이른 것으로 알려지고 있다. 본 논문은 GPS 위성신호의 범용이 C/A 코드 프로세싱 GPS 수신기 정보를 활용하여 선박의 방위센서 개발에 관한 연구이다. 본 연구에서는 1차적으로 GPS 위성신호의 오차벡터를 진시간으로 측정 및 분석을 통해 GPS 위성오차중 가장 심각한 S/A 오차 발생기간에도 방위센서 구측을 위한 정보획득에는 문제가 되지 않음을 확인하였고, 수신된 Two-Point 위성정보를 이용 새로운 선박의 방위센서 "GPS-Compass"를 구측 비선형 모델하에서의 해상 실험을 통해 본 연구에서 제시한 "GPS-Compass"의 새로운 선박 방위센서로의 활용가능성을 보였다.박 방위센서로의 활용가능성을 보였다.
최근의 기계 가공시스템은 가공기능이 고밀도로 압축되어, 작업자가 진행중인 가공상태를 단시간 내에 파악하기 어려울정도로 복잡하다.그러나 단위 기계별로 공정의 복합화와 자동화가 꾸준히 추진되어 가공기당 투입 작업인원 을 감소시키으로써 생산성을 증가시키고 있다. 이와 함께 작업자의 관리 영역은 오히여 증가해서 여러 대의 기계를 동시에 관리하게 되어, 그 중에 한 기계가 갑자기 이상동작을 일읠 경우 즉각적인 원인파악과 조치를 취하기가 매 우 어렵다. 그래서 요사이 작업자의 이상상태 파악을 위해 감시시스템을 설치하여 즉시 원인을 파악할수 있도록 하고 더 나아가서 자동제어 기능을 추가해서 실시간으로 이상상태를 보완,보정하도록 시도하고 있다. 본 연구에서는 공작기계의 신뢰성있는 열변형 예측을 위해 온도센서의 부착 위치를 최적으로 결정하는 방법을 일점센서와 다점 센서일 경우로 나누어 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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