센서 네트워크는 유무선 네트워크 환경에 다양한 센서를 설치하고 이를 통해 데이터를 감지하며 감지된 데이터를 응용서비스 서버와 연동하는 기술로 최근 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 센서 네트워크는 센서 노드 자체의 제약점 때문에 메모리와 처리 능력, 에너지 수명에 제한을 가지며 그럼으로써 센서 네트워크 자체에 보안상의 취약점이 존재한다. 그러므로 센서 네트워크의 기술에 있어서 보안에 관한 연구가 매우 중요하며 센서의 계산 능력 또한 고려되어야 할 부분이다. 본 논문에서는 위와 같은 특징을 반영하여 일반 센서 노드들과 충분한 저장 공간과 계산 능력을 갖는 노드인 클러스터 헤더가 있는 이종의 센서로 네트워크를 구성하고 키 관리 기법 중 하나인 PCGR(Predistribution and local Collaboration-based Group Rekeying) 기법을 기반으로 하여 안전한 그룹 통신을 위한 그룹키 갱신 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 센서 노드 측에서 클러스터 헤더로부터 받은 새로운 키 정보를 인증하도록 하여 오염된 키 정보로 인해 네트워크의 안전성이 위협받는 상황을 최소화함으로써 보안성을 향상시킬 수 있도록 하였다. 즉, 그룹키를 갱신할 때, 클러스터 헤더는 노드가 보내주는 노드의 부분 정보를 검증함으로써 노드의 무결성을 확인하고 그룹키를 갱신하며 갱신된 그룹키는 다시 노드들에게 보내져서 노드들에 의해 재검증됨으로써 클러스터 헤더가 공격받았는지 아닌지에 대한 여부를 검사한 후 안전하게 그룹키를 갱신할 수 있도록 한다. QualNet 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 기법이 네트워크의 보안성을 높임은 물론 오버헤드 및 에너지 소모량이 기존의 그룹키 관리 기법보다 효율적임을 보인다.
유비쿼터스 기술의 발전과 함께 센서 네트워크는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중 특히 의료 분야는 중요한 응용 분야 중의 하나로 바디 센서 네트워크의 표준화 동향과 함께 관심이 집중되고 있다. 의료 센서 네트워크는 기존의 일반적인 환경의 센서 네트워크와는 다른 의료 환경만의 특징들을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 특징들을 반영하여 계층적인 의료 센서 네트워크 구조를 제안하였고, 계층적인 구조를 바탕으로 하여 센싱 데이터 전송 방식을 소개하였다. 즉, 효율적인 센싱 데이터 전송을 위해서는 환자들의 요구 사항과 건강 상태를 고려하여 각 센서 노드들에게 우선 순위(Priority)와 경계값(Threshold Value)을 주었다. 이를 통해 클러스터 헤드에서 응급 데이터를 우선적으로 빠르게 베이스스테이션으로 전송하도록 하였다. 또한 이와 같은 구조와 전송 방식을 바탕으로 센서 네트워크를 위해 Eschenauer와 Gligor가 제안한 키 메커니즘을 기반으로 하여 새로운 키 관리 기법을 제안하였다. 이는 각 클러스터 헤드들이 높은 우선 순위를 갖는 응급 노드들에 대해서 이웃 클러스터로 응급 노드와의 키를 미리 전송해주는 Key Provisioning 방법을 사용하여 응급 노드들에 대해서 키 설립을 준비하도록 하여 키 설립이 보다 빠르게 이루어지도록 하였다. 이를 통해 키 설립 지연으로 인한 데이터 전송의 기다림 없이 바로 응급 노드들의 데이터를 클러스터 헤드로 전송할 수 있도록 한다. 이와 같은 계층적인 구조에서의 데이터 전송 방식과 이를 바탕으로 제안한 키 관리 기법은 수식 및 QualNet 시뮬레이터를 사용한 시뮬레이션을 통하여 네트워크 트래픽 오버헤드와 에너지 소모량을 분석하였으며, TmoteSKY 센서보드를 사용해 구현함으로써 그 효율성을 증명하고 실제 응용환경에서의 실현가능성을 입증하였다.
무선 센서 네트워크에서 네트워크 수명을 오래 유지하기 위하여 라우팅 경로를 네트워크 전체에 분산시키는 방법이 연구되고 있다. 본 논문은 퍼지 제어 규칙을 기반으로 라우팅 경로를 선택하는 퍼지 라우팅 프로토콜을 제안한다. 여러 가지 라우팅 경로에 대하여 에너지, 거리, 홉수를 입력으로 하여 퍼지 추론 엔진으로 적합도를 산출하고, 적합도가 높은 한 개의 경로를 최종 라우팅 경로로 선정한다. 한 번 데이터 패킷을 전달한 경로에 속한 노드들의 에너지를 감소시킴으로써 다음에 경로를 선정할 때 동일한 경로를 선택하지 않도록 설계하였으며, 결과적으로 라우팅 경로가 분산되어 센서 네트워크의 유지시간을 길게 만드는 효과가 있다. TinyOS 시뮬레이터에서 실험한 결과, 제안하는 라우팅 프로토콜이 기존의 방법보다 에너지 효율 면에서 우수함을 입증하였고, 또한 센서 네트워크의 유지시간이 길어짐을 확인하였다.
본 논문에서는 이동 노드를 가지는 센서 네트워크와 같은 대규모 애드 혹 네트워크에서 사용 가능한 새로운 라우팅 프로토콜을 소개한다. 본 라우팅 프로토콜은 노드의 이동성을 효율적으로 지원하기 위해 GPS를 이용한 위치정보를 이용하며 가상 싱크 기법을 사용하여 위치정보의 빈번한 플러딩 없이 라우팅을 수행할 수 있도록 설계되었다. V-Geocast는 NS-2 시뮬레이터 환경에서 구현하였으며 단순한 Geocast나 AODV와 같은 기존의 애드 혹 라우팅 알고리즘에 대비하여 뛰어난 성능을 가지는 것을 확인하였다.
지형의 상태를 정확히 알 수 없는 타겟 지역에 모바일 센서 네트워크를 구축하는 것은 타겟 지역에 필요한 센서 노드의 수, 유지되어야 할 connectivity, 센서 노드들에 의해 타겟 지역이 coverage 되는 비율을 예측 할 수 없기 때문에 그 효율성을 가늠하기가 어렵다. 본 논문에서 설계한 MSNS(Mobile Sensor Network Simulator)는 GML 문서를 통해 실제 지도상의 개체를 가시화 하고 Map Object의 장애물 여부를 설정하여 타겟 지역을 구성한다. 이를 기반으로 MSNS는 센서 노드의 수와 connectivity degree 그리고 센서 노드들의 센싱/통신/초음파 범위를 입력 받아 센서 노드의 현재 위치 정보, connectivity, 센싱 coverage를 가시화 하여 타겟 지역에 얼마나 많은 노드들이 필요한지 유추할 수 있다.
최근 무선 센서노드의 에너지 제약을 해결하기 위해 에너지 하비스팅 기반 무선 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 에너지 하비스팅 기반 무선 센서 네트워크는 태양열, 풍력, 지력 에너지 등의 환경 에너지를 센서 노드의 전력으로 사용하여 노드의 생존 시간을 향상시키는 기술이다. 이러한 에너지 하비스팅 환경에서 기존의 에너지가 제약된 환경을 배경으로 개발된 라우팅 프로토콜을 사용할 경우, 하비스팅 장치로부터 축적되는 에너지가 경로 설정 시 반영되지 않는 문제점이 발생한다. 또한 분산되지 않은 경로들은 네트워크의 수명을 단축하게 된다. 따라서 본 논문에서는 각 노드간의 경로를 분산시키는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이터를 통해 제안하는 알고리즘을 사용했을 경우 노드의 경로가 다양하게 반영되는 것을 보여주었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권1호
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pp.50-54
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2016
무선센서네트워크는 구축과 운영측면에서 기존 네트워크방식보다 유리하나 각종 산업플랜트의 중요감시 대상설비는 대부분 건물내부 또는 지하에 위치하며 고정되어있어 일반적인 형태로는 적용이 어렵다. 이러한 특정 환경의 설비 감시를 위해서는 해당 조건에 적합한 무선센서네트워크 형태로 적용해야 한다. 따라서, 본 논문에서는 적합한 형태 확인을 위해 TinyOS시뮬레이터인 TOSSIM을 이용하여 고정설비감시 네트워크 환경과 유사한 조건에서 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 제시한다. 확인 대상은 LEACH, Flooding 및 Gossiping 프로토콜로 네트워크의 부하분산과 효율 면에서 계층구조인 LEACH가 좀 더 우수함을 나타낸다.
본 논문은 센서 네트워크의 주요 문제점인 센서 노드의 이탈과 네트워크 변화에 따른 네트워크 수명 감소를 개선하기 위한 논문이다. 기존 Scalable Topology Organization(STO) 기반 지그비 트리 토폴로지 컨트롤 알고리즘은 전력 소모에 대한 방안을 고려하지 않아 네트워크의 수명이 비교적 짧았다. 이에 따라 매 라운드가 지날때마다 부모 노드를 새로 선출하고 네트워크 토폴로지를 새로 구성하는 클러스터 헤더 선출 기법을 도입하여 네트워크의 전체적인 수명을 연장하였다. 이에 대한 성능은 OMNet++ 시뮬레이터를 통해 동일한 실험 환경에서 기존의 STO 알고리즘과 제안하는 클러스터 헤더 선출 기법을 도입했을 때의 결과를 도출하였고 그 결과 네트워크 수명을 약 40% 증가시킬 수 있었으며 배터리 잔량 부분에서도 약 10%의 성능이 개선된 것을 확인 할 수 있었다.
4차 산업혁명에 있어 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks; WSNs)는 사람의 개입 없이 다양한 환경에서 데이터를 수집하고 분석하는 중요한 요소이다. 센서 네트워크는 토폴로지와 라우팅 프로토콜에 따라 네트워크 수명에 크게 영향을 받는데, 그중 라우팅 프로토콜은 일단 한 번 구축되면 운영 중에 변경하기 위해 많은 자원(에너지 등)이 소모된다. 네트워크 구축 전 동작과 성능을 예측하기 위해 다양한 시뮬레이터들이 제안되었음에도 불구하고, 라우팅 프로토콜들에 초점을 맞춰 시뮬레이션할 수 있는 도구는 부족한 현실이다. 본 논문은 DEVS(discrete event system specification)를 사용하여 다수의 라우팅 프로토콜을 시뮬레이션할 수 있는 WSN 모델을 제안한다. DEVS 기반의 제안 모델은 코디네이터 모델에 라우팅 프로토콜의 알고리즘을 구현하게 되면 모델의 구조와 변경 없이 다양한 상황에 대하여 시뮬레이션할 수 있다. 제안 모델의 정상적인 동작 확인을 위해 WSN의 대표적인 프로토콜인 LEACH와 Dijkstra를 사용하여 보고서 전달 수와 네트워크의 에너지 소모를 비교하였다. 그 결과 제안 모델은 두 라우팅 프로토콜에서 정상적으로 동작함을 확인하였다.
시각 센서를 이용한 환경 및 상황 인식은 로봇의 자동화된 행동을 위해서 매우 중요하다. 실제 환경에서 사람은 주위를 인식할 때 여러 단계의 인식과정을 거친다. 효율적이고 정확한 환경 인식을 위해서는 지능형 로봇의 인식 또한 사람의 인식과정과 같이 다단계로 이루어져야 한다. 또한 실제 환경은 유동적이며 많은 불확실성을 가지고 있으므로 불확실한 상황에 강인한 인식 방법이 필요하다. 이러한 불확실성을 내포한 환경 및 상황 인식에는 베이지안 네트워크를 이용한 인식이 강인하나 복잡한 환경을 하나의 베이지안 네트워크로 인식하는 것은 어렵다. 이 논문에서는 복잡하고 불확실한 환경 인식을 위한 여러 베이지안 네트워크를 사람의 인식과 같은 다단계의 인식 과정으로 구성된 행동 네트워크 기반으로 결합하는 앙상블 기법을 제안한다. 불확실한 상황을 적용한 환경 실험과 로봇 시뮬레이터를 이용한 로봇 실험으로 베이지안 네트워크 앙상블 기법이 환경 인식에 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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