무선 센서 네트워크는 수많은 노드들 간의 상호작용에 의해 서로 통신을 한다. 이러한 센서 네트워크에 대한 프로토클 구현은 정확한 동작을 확인하기 위해 많은 노드들을 배치하여 실제 동작을 확인하며 개발을 해야 하는 번거로움을 갖고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에 적합한 프로토콜인 IEEE 802.15.4의 PHY 계층에 대한 시뮬레이터를 구현하여 여러 노드들이 있는 상황을 시abf레이션 할 수 있는 환경을 갖춰서 상위 MAC 프로토콜의 동작을 검증할 수 있는 기반 환경을 구현 하였다.
무선 센서 네트워크는 다수의 센서 노드로 구성되며, 센서 노드들의 협력 작업을 통해 하나의 공통 작업을 수행한다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 발생하는 일시적인 혼잡상황을 제어하기 위해 기존의 ECN 메커니즘과 크로스 레이어 기술을 적용한 혼잡제어 메커니즘을 제안하였다. 성능분석을 위해 NS-2 시뮬레이터를 이용하여 무선 센서 네트워크에 혼잡상황 발생시 싱크 노드에서의 패킷 처리율을 분석하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 메커니즘이 무선 센서 네트워크의 혼잡에 효과적으로 대응함을 나타내었다.
USN은 각종 센서를 이용하여 무선으로 정보를 수집할 수 있도록 구성한 네트워크를 말한다. 센서네트워크 노드를 위하여 설계된 운영체제인 TinyOS에서 제공하는 TOSSIM 시뮬레이터를 이용하면 응용 프로그램을 개발하면서 시뮬레이션을 수행하고, 데이터를 분석하여 문제점을 미리 발견하고 이를 보완할 수 있다. TOSSIM에서는 그래픽 유저 인터페이스를 제공하는 TinyViz와 TOSSIM 스크립트 언어인 Tython을 이용하여 다양한 시뮬레이션이 가능하다. 본 논문에서는 능동적인 시뮬레이션 모델을 제공하기 위하여 Tython 스크립트 언어를 이용하여 TinyViz 플러그인으로서 PeriodicADCPlugin을 설계하였다. PeriodicADCPlugin은 그래픽 유저 인터페이스 상에서 모트들에게 다양한 센서 값을 여러 가지 방법으로 간편하게 입력하는 기능을 제공한다.
본 논문에서는 센서 네트워크 환경에, MANET기반의 라우팅 프로토콜인 AODV[1]를 적용하여 실험한 내용에 대해 소개한다. AODV는 RREQ, RREP 그리고 RERR등의 제어 메시지를 이용하여, 데이터를 전송하기 위한 망을 동적으로 구성하는 특징을 갖는다. MANET환경에 비해서 센서네트워크 환경은 에너지 사용 혹은 네트워크 망 구성에 있어서 많은 제약조건을 갖고 있다. 이러한 센서 네트워크 망에 AODV를 적용하였을 경우 어떠한 특성이 나타나는지 문제점을 분석하였다. 시뮬레이션 환경으로는 NS-2 시뮬레이터를 이용하여 구성하였으며 AODV 라우팅 프로토콜을 이용하여 싱크 수 증가, 소스 수 증가와 S-MAC을 적용함에 따른 평균 메시지 Delay, 평균 소비 에너지, 평균 데이터 전송률 등이 어떻게 변화하는지 살펴보았으며 센서 네트워크 환경에서의 성능을 확인하였다.
최근 무선 센서 네트워크01서 원격코드설치를 위한 신뢰적인 전송 프로토콜에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 네트워크는 한정된 에너지를 가지기 때문에 에너지 소모를 줄이기 위한 NACK 기반의 전송 프로토콜로 설계된다. 하지만, NACK 기반의 프로토콜은 패킷손실 이벤트 전달을 막기 위해 전송을 멈추고 에러복구를 하기 때문에 코드 전송시간을 증가시키게 되고 센서 네트워크의 수명을 줄이게 된다. 본 논문은 센서 네트워크에서 신속한 원격코드설치를 위친 NACK 억제 기법을 제안한다. 또한, ns-2 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 코드 전송시간이 제안된 기법에 의해 향상되었음을 확인하였다.
센서 네트워크는 언제, 어디서든 네트워크에 접속하여 정보를 얻을 수 있는 유비쿼터스 환경 구축에 가장 적합한 기술이다. 센서 네트워크는 센서를 이용하여 데이터를 수집하는 센서노드와 수집된 데이터를 가공하는 베이스노드로 구성이 되고, 무한에 가까운 에너지를 소유하고 있는 베이스노드와 달리 센서노드는 매우 적은 한정된 에너지를 가지고 있어서 에너지의 효율적 관리에 노력을 기울여야 한다. 본 논문에서는 무선 통신의 데이터양을 줄이는 데이터 합산 기법의 기술에서 모든 노드가 통신하는 것이 아닌, aggregation 값에 영향을 미칠만한 의미있는 값을 수집한 노드의 데이터만 수집하여 합산함으로써, 에너지 소모를 최적화하는 방법을 제안하였으며, 기존의 데이터 합산 방법과 시뮬레이터를 이용하여 그 성능을 비교하여 그 효율성을 실증한다.
본 논문에서는 실제환경에서와 같이 예측할 수 없는 상황에서 에이전트의 인지와 자동 행동 생성 방법을 제안한다. 전통적인 에이전트의 지능제어 방법은 환경에 대해 알고 있는 정보를 이용한다는 제약 때문에 다양하고 복잡한 환경에 적응할 수 없었다. 최근, 미리 알려지지 않은 환경에서 자동으로 행동을 생성할 수 있는 센서와 행동을 연결하는 행동 기반의 방법과 추론, 학습 및 계획 기능의 부여를 위한 하이브리드 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 환경조건으로 움직이는 장애물을 인지하고 피할 수 있는 행동을 생성하기 위해 행동 네트워크에 Bayesian 네트워크를 결합한 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 센서 정보와 미리 정의된 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 가장 높은 우선순위의 행동을 선택한다. 그리고 Bayesian 네트워크는 센서 정보들로부터 상황을 미리 추론하고 이 확률 값을 행동 네트워크의 가중치로 주어 행동 선택을 조정하도록 한다. 로봇 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크와 Bayesian 네트워크의 결합 방법으로 움직이는 장애물을 피하고 목적지를 찾아가는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 센서 노드의 에너지 소모를 줄이고 네트워크의 수명을 최대화하기 위해 Tiered-MAC을 제안한다. Tiered-MAC은 싱크노드와 센서노드 로 구성되는 계층적 센서 네트워크 구조에서 싱크노드의 최대 전송 영역은 스케줄 기반의 TDMA를 사용하고, 이외의 영역은 경쟁 기반의 CSMA를 사용함으로써 많은 데이터 트래픽이 집중하여 혼잡상황이 잦은 싱크노드 주변의 송수산을 관리하여 불필요한 에너지 소비를 줄이도록 설계되었다. 스케줄 기반으로 동작할 때 공간사용을 최대 화 하여 전송률을 높이고 전송지연을 줄이는 슬롯할당 기법을 제안하였다. 또한 ns-2 시뮬레이터를 이용 한 실험을 통하여 제안한 기법의 성능을 CSMA와 TDMA를 비교하였고, 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 에너지 효율적으로 동작하는 것을 확인하였다.
무선 센서 네트워크 환경 하에서 움직이는 노드를 고려하여 끊임없는 통신을 지원하기 위한 노드의 이동성 지원에 관한 연구가 주목을 받고 있다. 센서 네트워크 환경은 자원이 제한적이고 노드들이 구성하는 네트워크의 크기가 비교적 작기 때문에 노드들의 이동성을 효율적으로 관리하기 위한 이동성 관리 기법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 센서 네트워크 환경에서 노드의 이동성을 지원하기 위한 이동성 관리 기법을 제안하고 퀄넷(Qualnet) 시뮬레이터 통하여 그 성능을 검증한다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 우리의 생활양식을 빠르게 변화시켜가고 있다. 그러한 배경에는 IT 기술 고도화와 무선 통신기술 발달로 인한 센서 네트워크 환경이 있다. 유비쿼터스 환경 속 센서 네트워크 구축에 있어서는 기존 네트워크와는 다르게 정해진 규격의 동일 장비의 네트워크가 아닌 정해진 규격의 다양한 장비들 간의 상호교류 속에서 이루어진 다는 것이 다르다. 또한 무선을 통해 정보를 주고 받기 때문에 주변 환경에 따라서 통신을 위한 추가적인 경비가 더 소모되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 센서 네트워크 환경 구축함에 있어 효율적인 방안을 제시하고 RapidPLUS를 이용하여 시뮬레이터를 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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