기존 센서네트워크 환경의 노드들이 모바일 환경으로 바뀌면서 클러스터를 구축하고 클러스터 헤더를 선정함에 있어 기존 방법은 정적 노드를 대상으로 구축되어 있기 때문에 이를 동적 노드에 적합한 방법으로 구축하기 위해 기존 연속적인 스카이라인 질의방법을 이용하여 클러스터를 구축하고 클러스터헤더를 선정함으로 센서네트워크의 효율적인 환경을 구축하고자 한다. 기존은 클러스터 헤드 선정을 클러스터를 구축하고 구축된 클러스터 내에서 에너지 잔여량을 비교 하여 가장 에너지가 많은 노드를 헤드로 선정하여 라우팅을 고려하는 기법을 사용하였다. 그러나 센서 노드가 모바일 노드일 경우 위치도 함께 고려되어야 할 속성 중 하나일 것이다. 따라서 이 논문에서는 클러스터 헤더 선정기법에서 기존 방식과 달리 클러스터 헤더를 선정하고 클러스터 헤더를 선정하고 클러스터 헤더를 기준으로 R hop 까지를 하나의 클러스터로 설정하는 효율적인 영역 결정 기법을 제안하였다.
제한된 전력의 노드들로 구성된 무선 센서 네트워크에서 효율적인 정보 수집이 이루어지기 위해서는 전체 네트워크의 Life Time을 늘리는 게 중요하다. 각각의 센서 노드들이 멀리 떨어져 있는 BS(Base Station)으로 직접 데이터를 전송하면 전력소비가 매우 크고 비효율 적이다. 그리하여 네트워크의 life time을 늘리기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그중에 클러스터링 기법은 가장 널리 연구되는 기법 중에 하나이다. 대표적인 클러스터링 기법 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)[1]는 전체 노드 수의 5%클 클러스터 헤드로 결정하여 나머지 노드들로부터 데이터를 수집하여 BS로 전송함으로써 에너지를 효율적으로 사용하는 알고리즘이다. 그러나 클러스터 헤드를 결정하는데 있어서 잔여 에너지를 고려하지 않고 순환적으로 결정하는 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 논문에서는 SVM(Supprt Vector Machine)을 이용하여 FND(First Node Dic)가 발생했을 때 각 노드들의 에너지 잔량 정도를 따져서 영역을 나눈 후, 에너지가 더 많은 영역에서 클러스터 헤드를 선정하는 방법을 제안한다. 잔량 에너지가 많은 노드를 클러스터 헤드로 결정함으로써 전체 네트워크의 life time을 늘릴 수 있다.
본 논문에서는 새로운 회전자 위치 오차 예측 알고리즘(RPEPA)를 이용한 BLDC 전동기의 센서리스 제어 방법을 제안한다. 회전자 위치 정보는 3상 단자 전압으로부터 간접적인 Back-EMF 검출에 의해 추정되고, 저역통과 필터는 스위칭 노이즈 제거를 위해 사용된다. 제안한 방법은 저속 영역에서 기존 방법들 보다 향상된 성능을 갖고 있다. 필터에 의해 발생되는 위상 오차는 새로운 RPEPA에 의해 실시간 보상되어 정확한 전환시점을 결정한다. RPEPA를 이용한 센서리스 방법은 넓은 속도범위와 전동기의 효율을 개선시킨다. 제안한 방법은 실험을 통하여 타당성과 효율성을 검증한다.
지능형 휠체어 구현에 있어 초음파 센서의 배열은 전동휠체어가 장애물을 감지할 수 있는 능력을 결정한다. 따라서 본 논문에서는 지능형 휠체어의 장애물 감지를 위한 초음파 센서의 효과적인 배열 방법을 제안한다. 초음파 센서 모듈은 총 10개의 4개 세트로 구성되어 있다. 전동 휠체어의 전방, 좌, 우측에는 각각 3개의 센서를 48도씩 중첩되게 겹쳐 하나의 세트로 구성하고, 후방에는 하나의 센서를 구성한다. 지능형 휠체어는 사용자 인터페이스, 장애물 회피 모듈, 모터 제어 모듈, 초음파 센서 모듈로 구성된다. 사용자 인터페이스는 정해진 명령을 하달 받고, 모터 제어 모듈은 하달된 명령과 센서들에 의해 반환된 장애물과의 거리 정보로 모터제어보드에 연결되어 있는 두 개의 좌우 모터들을 조종한다. 센서 모듈은 전동휠체어가 움직이는 동안에 주기적으로 센서들로부터 거리 값을 반환 받아 벽 또는 장애물을 감지하여 장애물의 위치를 사용자 인터페이스를 통해서 알려 주고, 또한 장애물 회피 모듈에 의해 장애물을 우회 하도록 움직인다. 제안된 방법의 센서 배열은 실험을 통해 지능형 휠체어가 임의로 설치된 장애물을 효과적으로 감지하고 보다 정확하게 장애물을 회피 할 수 있음을 보였다.
수중 무인항체(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)를 고정밀, 고위험 임무수행 분야에 이용하기 위해서는 연속적이고 정확한 항법정보를 제공하는 기술이 반드시 필요하다. 특히, 최근에는 항공분야에서 국내외적으로 연속적이고 정확한 항법정보를 제공하기 위하여 여러 가지 센서를 결합한 통합 항법시스템에 관한 연구가 활발하며, GPS나 음향장치를 관성센서와 통합하는 방법이 대표적이다. 하지만 수중 무인항체에 경우는 해수면 노출로 인한 탐사시간 장기화와 음향장치 설치 및 회수의 한계로 인하여 GPS나 음향장치 이외에 센서를 이용한 통합 항법시스템의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 자율성이 높으면서, 적은 비용으로 설치가 가능한 영상센서를 이용하여 항법성능을 효과적으로 증대시키는 Vision/INS 통합 항법을 제안한다. 제안한 통합 항법알고리즘은 외부표정요소 직접결정기법을 이용하여 영상 데이터로부터 항체의 위치와 자세를 추정하고, 추정된 결과를 INS의 추정치와 비교한다. 그리고 추정한 위치와 자세오차를 입력으로 칼만필터를 구동하도록 설계하였다. 모의실험을 통해 제안한 방법의 유효성을 확인하였다.
임무를 수행하는데 있어 정확한 자세 정보는 필수적이다. 두 개 또는 그 이상의 관측벡터를 이용하는 자세 결정 알고리듬에는 크게 두 가지가 널리 알려져 있다. 하나는 결정적인 방법인 TRIAD 알고리듬이며, 다른 하나는 최적의 해를 찾는 방법인 QUEST 알고리듬이다. 본 논문은 TRIAD 알고리듬의 성능 향상과 서로 다른 정확도를 가진 센서의 조합을 이용한 자세 결정 방법을 제안하였다. 첫째, 보다 정확한 자세 행렬을 구하기 위하여 직교화 방법을 이용하는 대신 방향 여현 행렬을 오일러 각으로 바꾸고, 분산 대신 공분산행렬을 고려하여 편향되지 않은 최소 공분산 기법을 적용하였다. 또한, 세 개 이상의 측정값이 주어졌을 경우 TRIAD 알고리듬을 적용할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 평균 TRIAD 알고리듬의 성능은 서로 다른 센서의 조합을 가정하여 표준편차와 확률적 측면에서의 수치 시뮬레이션을 통해 분석되었다.
유비쿼터스 컴퓨팅에서 센서 네트워크는 상황인지를 위한 가장 기본적인 인프라 기술이다. 또한 기존의 네트워크를 이용하지 않고 독립적인 네트워크를 구성한다. 그러므로 센서 네트워크는 각자 독립적인 전력을 사용한다. 이러한 특성상 전력 소비의 문제가 가장 중요한 기술적 난제로 존재한다. 전력소비의 문제를 개선하기 위해서는 다양한 방법이 존재 한다. 네트워크를 형성하기위한 센싱정보의 효율적인 전송 방법이 필요하다. 본 논문에서는 상황정보를 표현하기 위한 방법을 제안하고 표현된 정보를 사용하여 RF 데이터 전송의 여부를 결정함으로써 전송에 따른 전력 소비를 효율적으로 추구한다.
센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 이루어지면서 센서 네트워크 보안에 대한 문제점이 많이 야기되고 있다. 무선 센서 네트워크에 대한 공격은 무선이라는 환경 때문에 애드 혹 네트워크와 유사하게 이루어진다. 그러나 애드 혹 네트워크의 보안 메커니즘은 센서 네트워크에서의 노드들이 훨씬 제한된 자원을 가지므로 그대로 적용할 수 없기 때문에 새로운 연구들을 필요로 한다. 무선 센서 네트워크에 대한 대표적인 공격방법중의 하나가 웜홀을 이용한 잘못된 경로의 설정이다. 웜홀 공격을 통해 전달되는 패킷은 도청당하거나 파괴될 수 있다. 이에 대한 대응 기법으로 Ji-Hoon Yun 등이 무선 센서 네트워크 환경에서 웜홀 공격을 탐지하고 대응하려 WODEM(WOrmhole attack DEfense Mechanism)이란 메커니즘을 제시했다. 이 기법에서는 웜홀에 대한 탐지 및 대응을 위해 홉 카운트와 처음에 미리 정해둔 TTL(Time To Live)을 비교하고 있다. TTL에 따라 탐지율과 에너지 소비에 큰 영향이 있게 되므로 TTL의 결정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 충분한 웜홀 탐지율을 제공하면서 에너지를 보존할 수 있는 TTL을 퍼지로직을 통해 결정한다.
미소진동기술을 활용한 계측 및 안전관리는 전통적인 방법에 비해 우수성이 인정되어 국내외 광산 등에서 활용되고 있다. 그러나 국내 지하광산의 비정형화와 채굴적과 암반 등이 혼재한 복잡한 구조는 미소 진동 전파속도 산정과 미소진동 신호의 초동발췌를 어렵게 한다. 본 연구에서는 여러 초동발췌방법과 차원에 따른 음원위치의 결정에 대해 실험적 연구를 수행하였다. 초동발췌방법은 FTC(First Threshold Cross), Picking window, AIC(Akaike Information Criterion)을 사용하였으며, 2차원 센서 배열일 때 2차원과 3차원 음원발생 실험을 수행하였다. 각 실험에서 음원위치결정 알고리즘은 반복법과 유전자 알고리즘을 사용하였다. 반복법은 센서 배열과 음원발생이 동차원인 경우 효과적이나 음원발생이 상위차원인 경우에는 적합하지 않았다. 반면, RCGA를 이용한 음원위치결정의 경우 상위차원 음원위치를 결정할 수 있었으나 계산속도가 다소 느렸다. 초동발췌방법의 정확도는 음원위치결정 방법에 따라 다르게 나타났으나, Picking window가 전반적으로 높은 정확도를 나타냈다.
센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 제한된 용량의 배터리를 가지고 동작한다. 이러한 센서 노드들은 배터리의 양에 따라 수명이 결정되게 되므로 배터리의 효율을 늘이는 것이 센서 네트워크의 중요한 고려사항 중의 하나이다. 따라서 현재 배터리의 효율을 늘이기 위해 에너지 효율적인 라우팅 알고리즘 들이 많이 발표되고 있다. 하지만 센서 네트워크에서는 센싱 된 데이터가 베이스 스테이션으로 집중되기 때문에 베이스 스테이션 주변의 노드들은 주변 노드들이 전달되는 데이터를 베이스 스테이션으로 보내기 위해 다른 센서 노드들 보다 많은 에너지를 소비 하게 된다. 따라서 센서 네트워크의 토폴로지는 다른 무선 네트워크와 다르게 설계되어야 한다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 라이프 타임을 늘이기 위한 토플로지의 형태를 제안하여, 제안된 토폴로지에 맞는 라우팅 방법들에 대하여 얘기 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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