모바일 센서 망 시스템에서는 모바일 노드들이 무작위로 배치되고, 랜덤한 경로를 통해 이동 하면서 데이터를 수집하고, 이웃노드에게 전달한다. 따라서 노드가 이동함에 따라 자동으로 노드간 연결을 유지하며 주위의 노드들과 데이터를 송수신 하는 방법이 필요하다. 하지만 대부분의 연구는 노드가 고정된 상태에서 에너지 소모를 줄이기 위한 방법을 중심으로 제안되어져 왔다. 모바일 센서망에서는 모바일 기기의 이동성이라는 특징을 고려한 알고리즘이 필수적으로 제시되어야 한다. 또한 고정된 노드간의 데이터 전송보다 모바일 노드와의 데이터 전송에서 발생하는 전송지연이 더욱 크기 때문에 전송지연 최소화를 위한 방안과 센서 노드가 갖는 기본적인 에너지 소비 최소화의 문제도 함께 고려되어야 한다. 본 논문에서는 데이터 전송중인 노드의 전송범위에 모바일 노드가 들어 왔을 때 기존의 노드와 모바일 노드가 자율적으로 토폴로지를 구성하는 동기방법과 에너지와 전송지연을 줄이는 노드 스케쥴링 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션을 통해 기존 방법에 비해 제안한 방법이 모바일 센서망에서 효과적으로 전송지연을 줄이면서 에너지 소비를 최소화함을 보인다.
센서 네트워크를 구성하는 각 센서 노드는 대체로 크기가 작고 배터리의 용량이 한정되어 있기 때문에 에너지소모를 줄이는 방안이 연구되고 있다. 센서 노드는 자신의 위치에 따라서 이벤트 감지와 데이터 전송 펀수 등에 의해 다른 노드와 서로 다른 에너지 소비율을 보일 수 있으며 노드간의 수명도 다르게 된다. 따라서 특정 노드의 에너지 고갈로 경로 단절에 의해 망의 수명을 단축시킬 수 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 데이터 전송을 위한 경로 선택에 있어, 남아 있는 에너지가 많은 노드 중에 최소 에너지를 소모하는 경로를 선택함으로써 망의 수명을 연장하고 전체적인 에너지 소비율을 비슷하게 유지하는 라우팅 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 목적은 센서 네트워크의 수명을 오래 유지하고 각 센서노드의 에너지를 골고루 사용함에 있다. 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 센서 네트워크 라우팅 알고리즘보다 망의 수명이 개선되고 각 노드의 잔류에너지 분포가 더 균일하여 망의 신뢰성이 높아짐을 보였다.
스마트폰 사용의 보편화와 센서기술의 발달로 이를 응용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 가속도, GPS, 조도, 방향센서 등의 센서들이 스마트폰에 부착되어 출시되고 있어서, 이를 이용한 상황인지, 행동인식 등의 관련 연구들이 활발하다. 하지만 다양한 클래스를 분류하면서 높은 인식률을 유지하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 인식률 향상을 위해 계층적 구조의 순환 신경망을 이용하여 제스처를 인식한다. 스마트폰의 가속도 센서를 이용하여 사용자의 제스처 데이터를 수집하고 BLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory) 구조의 순환신경망을 계층적으로 사용하여, 20가지 사용자의 제스처와 비제스처를 분류한다. 약 24,850개의 시퀀스 데이터를 사용하여 실험한 결과, 기존 BLSTM은 평균 89.17%의 인식률을 기록한 반면 계층적 BLSTM은 평균 91.11%의 인식률을 나타내었다.
무선 센서 네트워크는 특정지역에 센서 노드를 설치하여 주변 정보 또는 특정 목적의 데이터를 수집하고, 그 정보를 수집하는 싱크(Sink)로 구성되어 있다. 무선 센서 네트워크의 수명은 망을 구성하는 센서 노드의 베터리 소비에 따라 수명이 결정 되고 하나의 노드가 죽기 시작하면서부터 급격하게 센서 노드의 베터리 소비가 커져 빠르게 죽는다. 무선 센서 네트워크를 구성하는 센서노드는 라우팅, 센싱을 수행하기 때문에 베터리 소비에 많은 부담을 가지고 있다. 본 논문은 무선 센서 네트워크의 대표적 클러스터링 기반 라우팅 기법인 LEACH(Low - Energy Adaptive Clustering Hierarchy)프로토콜에 SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 센서노드의 균형적인 베터리 소비로 망을 효율적으로 관리하고 망의 수명을 개선 할 수 있는 방법을 제안 한다. 이러한 센서 노드의 균형적인 베터리 소비로 무선센서 네트워크의 수명을 개선 한다. 실험결과 기존의 LEACH 프로토콜보다 우수한 성능을 보인다.
무선 센서네트워크는 센싱 지역에 분산되어 있는 초소형 센서 노드들이 감지/처리한 데이터를 수집노드로 전송하여 원격의 사용자가 센싱 지역의 상황인지를 가능하게 하는 유비쿼터스 컹퓨팅의 기반 네트워크이다. 전력 사용이 극히 제한된 센서 노드를 이용하여 무선 센서 망을 구성, 유지하며 데이터를 수집하기 위해서는 효율적인 망의 형태와 이에 따른 네트워크 배치 전략을 필요로 한다. 클러스터 기반 네트워크의 형태는 밀집도가 높은 센서네트워크에서 데이터병합을 수행하고 노드간 에너지 소비 균형을 이루기 위한 효과적인 구조이다. 본 논문에서는 클러스터 기반의 단일 홉 전송 구조에서 데이터 수집률을 높이고 노드간 에너지 사용의 균형을 이루게 하여 네트워크의 생존시간을 최대화할 수 있는 네트워크 배치 방법을 제안하였다. 클러스터링 기법에 따른 에너지 소비 모델을 분석하고 이를 통해 노드의 적절한 밀집도를 산출하였다. 싱크로부터 멀어질수록, 센서필드의 중앙보다는 외곽에 노드의 배치를 조밀하게 배치하여 네트워크의 생존시간을 늘렸다. 시뮬레이션을 통해 효율적인 네트워크의 배치가 노드간 에너지 소비의 균형을 이루도록 하여 네트워크의 생존시간을 늘일 수 있음을 확인하였다.
다수의 이종 센서 네트워크가 넓은 지역에 포설된 경우 각 센서 네트워크에서 수집된 데이터를 싱크 (sink)에서 게이트웨이 (GW)로 전송하기 위해 릴레이 포인트 (relay point: RP)들로 구성된 전달망이 이용된다. 전달망 내에서 RP의 위치는 전달망의 에너지 효율을 결정하는 중요한 요인이지만 전달망 내의 싱크의 수가 동적으로 변하고 특히 싱크가 이동하는 경우 이들의 경로를 미리 알지 못한다면 각 RP의 최적 위치를 전달망 포설시에 결정할 수 없게 된다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 RP를 격자 모양으로 포설한 트리 기반 전달망에서 RP의 운용 비용과 경로 관리 부하 측면에서 효율적인 싱크와 GW 사이의 경로 관리 기법을 제안한다. 제안 기법의 성능은 단일 경로 설정 비용에 대한 수학적 분석과 ns-2를 이용한 모의 실험을 통해 검증되었다. 분석 결과 제안 기법은 싱크과 GW 사이의 데이터 전송 시간, 전달망의 서비스 지속 시간 및 경로 관리 부하 측면에서 AODV보다 우수하였다.
최근에 능동소나 분야에서 분산센서망을 이용하여 표적을 탐지하는 연구가 많이 이루어지고 있다. Zhou 등은 표적의 탐지만 가능한 간단한 구조의 센서들로 구성된 분산센서망에서 라인피팅(line fitting)을 이용하여 표적의 위치를 추정하는 기법을 제안하였다. 이 기법은 ML(Maximum Likelihood) 기법에 비해 3가지 장점을 가지고 있다. 첫째는, 음파전달 모델에 대한 파라미터들을 추정할 필요가 없으며, 둘째는 연산량이 적다. 셋째는 분산센서망에서 센서들이 표적을 탐지했다는 정보만 이용하기 때문에 데이터처리 센터는 적은 량의 데이터만 수집하여도 된다. 그러나 이 기법은 표적의 위치 추정오차가 크다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Zhou의 기법이 가지는 큰 위치 추정오차를 줄이기 위하여 Zhou가 제안한 표적위치 추정기법을 수정하였다. 본 논문에서 제안한 수정된 표적위치 추정기법은 Zhou의 기법보다 40.7%의 위치 추정오차가 감소하는 성능향상을 보였다.
본 논문에서는 새로운 신경 회로망 유도 전동기 속도 추정 방법을 제안하고, 추정된 속도를 이용하여 속도 센서리스 벡터 제어를 구현한다. 제안된 신경 회로망 속도 추정 방법은 정상 상태뿐 아니라 과도 상태에서도 정확한 속도를 추정한다. 또한 off-line에 의해 사전 학습을 필요로 하지 않고, 유도 전동기의 구동과 동시에 on-line 학습을 통하여 속도를 실시간으로 추정함으로써 구현이 용이하다. 디지털 시뮬레이션과 2.2kW 유도 전동기 시스템을 이용한 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 효용성과 성능을 입증한다.
화재감지 데이터 전송에 있어서 기존의 유선기반의 전송선로보다 설치에 용이하고 다양한 정보수집에 효율성이 높은 무선기반의 USN망이 대안으로 제시되고 있다. 그러나 USN망 구축에 사용되는 센서노드의 무선전송거리 및 정보의 신뢰성에 대해서는 문제점이 대두되고 있다. 본 연구에서는 국제적 표준규격 지그비 프로토콜을 사용하여 센서노드를 구현하였다. 제안한 센서노드 사이에 전송거리 및 수신된 정보의 신뢰성을 검증하고자 테스트 전압 3V와 5V를 센서노드 입력단자에 인가하고, 실내에서 10m씩 거리를 증가시켜 실험한 결과 최대 유효전송거리가 90m 내외임을 확인하였다. 또한, Mesh Routing 중계센서노드를 사용했을 때 전송거리에는 제한이 없었다. 제안한 센서노드로 USN망을 구축하고 실제 화재감지센서를 센서노드 입력단자에 연결하여 전송하였을 때 센서에서 직접측정 한 데이터와 USN망으로 전송하여 수집된 화재감지데이터가 잘 일치하였다. 따라서 제안한 센서노드의 화재감지정보 전송용 USN망 구축에 있어서 전송거리 및 정보의 신뢰성이 확인 되었다.
홈 네트워크는 가정내 가전기기들의 관리와 제어를 위해 각 기기들을 연결 및 소규모 망을 형성하여 외부망과 연결한다. 본 논문에서는 가전기기들을 통합 관리하기 위해, 기존의 망관리 기술보다 확장된 기술인 JMX(Java Management eXtensions)를 이용하여 가정내에 설치 및 운용이 용이하다. 낮은 컴퓨팅 파워의 Sensor들을 포함하여 망을 형성, 홈센서 네트워크를 관리하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 본 논문은 이를 위해 현재 가장 많이 분포되어 있는 SNMP를 포함하여 확장성 있는 운용을 보였으며 MBean(manageable Bean)을 정의하고 이 MBean을 사용한 소규모 통합 망관리에 대한 설계와 구현에 대해 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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