본 논문은 실시간 전송을 위한 신뢰적 실시간 데이터 전송 프로토콜을 제안한다. 재전송은 전송 장애를 복구하는 방법으로 알려져 있지만, 딜레이로 인해 실시간 전송 요구사항에 위배될 수 있다. 제안하는 프로토콜은 브로드 캐스팅과 시간적 기회 배분 방법을 이용한다. 센서노드의 전송범위 내에는 실시간 전송 요구사항을 만족하는 다수의 이웃노드가 존재할 수 있다. 모든 이웃노드들은 한 센서노드로부터 브로드캐스팅된 데이터를 수신할 수 있고, 각 이웃노드는 시간적 기회 배분 방법을 이용하여 배정된 전송 시간슬롯에 다음 홉 노드에게 데이터를 전달한다. 시간적 기회 배분 방법은 데이터 전송이 가능한 시간슬롯과 실시간 전송 요구사항을 만족시키는 전송 허용시간을 이용한다. 송신노드는 전송 제한시간을 전송 허용시간으로 나누어 다수의 시간슬롯을 생성하며, 각 이웃노드의 전송 허용시간에 따라 하나의 시간슬롯에 다수의 센서노드가 포함 될 수 있다. 각 시간슬롯에서 전송 허용시간이 가장 짧은 노드부터 전송 우선권을 부여해 가능한 많은 노드에게 데이터 전달 기회를 제공한다.
저진공(1 kPa~ 100 kPa)은 대기압 측정, 비행고도, 기체의 온도 측정, 질량의 부력 보정, 레이저의 굴절률 측정등에 사용되는 영역으로 과학적 중요성을 갖고 있다. 또한 대기압 이상의 압력 측정과 고진공 측정의 경계적 역할도 수행하고 있어 압력 표준기의 국제 비교에 필수적으로 권장되는 역역이다. 이 영역에 주로 사용되는 압력 표준기는 수은 압력계(Mercury manometer)와 분동식 압력계(Deadweight piston gauge or Pressure)가 있다. 이들은 이동이 불편하거나 불가능하므로 표준기의 국제 비교에 사용되는 전달 표준기로는 보다 이동이 간편한 탄성 압력계인 CDG(Capacitance diaphragm Gauge)가 있다. 이 게이지는 반도체 산업의 공정 제어용으로도 많이 사용되고 있다. 그러나 게이지와 함께 사용되는 컨트롤러의 부피가 크고 무거우며 영점 이동이 커서 측정때 마다 재조정하여야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 같은 단점을 극복하기 위해 수정빔 진동형 진공 센서를 잔달 표준기로 사용하는 것에 대한 연구를 수행하였다. 수정빔 진동형 압력 센서는 수정빔으 공진주파수가 스트레인에 비례하는 것을 이용하여 제작된 센서로 주로 대기압 이상의 고압 측정에 많이 사용되고 있다. 먼저 수정빔의 압력과 주파수간의 관계를 측정하고 또한 내장된 수정 온도센서의 공진 주파수를 측정하여 온도 보상을 위한 자료로 사용하였다. 규격에 나와 있는 수정빔의 기하학적 형상으로부터 거동에 관한 이론 모델식을 구하고 압력교정 자료로부터 얻어진 데이터를 이 식과 비교 분석하여 적합한 특성식과 인자를 구하였으며 게이지의 불확도를 추정하였다.모델은 길이가 유한한 0-차원 실린더 모델로 가정하였고, 이에 대한 기하학적 성질 및 열역학적 성질은 유효계수를 고려하여 산출하였다. 진공용기 이중 벽 내부로 흐르는 질소가스의 유량과 온도의 계산은 진공용기 내벽과 외벽을 각각 독립적인 열전달 요소로 가정하여 구성한 모델을 이용하였다. 전체 해석에서 각 열전달 요소의 비열 값은 온도에 따라 변화하는 비열의 특성을 반영하였으며. 진공용기와 플라즈마 대향 부품의 방사율(emissivity)은 앞서 가정했던 각 온도 상승 곡선에 대해서 각각 0.1, 0.2, 1.3의 경우를 가정하여 계산하였다. 직선적으로 증가하는 온도 상승 곡선중 2$0^{\circ}C$/hr의 온도상승율을 갖는 경우가 다른 베이킹 시나리오 모델에 비해 효과적이라 생각되며 초대 필요 공급열량은 200kW 정도로 산출되었다. 실질적인 수치를 얻기 위해 보다 고차원 모델로의 해석이 필요하리라 생각된다. 끝으로 장기적인 관점에서 KSTAR 장치의 베이킹 계획도 살펴본다.습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실
토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.
최근 사물인터넷(IoT)의 등장으로 인터넷에 연결된 다양한 기기들에 의해 대규모의 데이터가 생성됨에 따라 빅데이터 분석의 중요성이 증가하고 있다. 특히 실시간으로 생성되는 대규모의 IoT 스트리밍 센서 데이터를 분석하여 새로운 의미 있는 미래 예측을 통해 다양한 서비스를 제공하는 것이 필요하게 되었다. 본 논문은 AWS를 활용하여 IoT 센서로부터 생성되는 스트리밍 데이터에 기반하여 실시간 실내 PM10 농도 예측 LSTM 모델을 제안한다. 또한 제안 모델에 따른 실시간 실내 PM10 농도 예측 서비스를 구축한다. 논문에 사용된 데이터는 PM10 IoT 센서로부터 24시간 동안 수집된 스트리밍 데이터이다. 이를 LSTM의 입력 데이터로 사용하기 위해 PM10 시계열 데이터로부터 30개의 연속된 값으로 이루어진 시퀀스 데이터로 변환한다. LSTM 모델은 바로 인접한 공간으로 이동해 가는 슬라이딩 윈도우 프로세스를 통하여 학습한다. 또한 모델의 성능 개선을 위해 24시간마다 수집한 스트리밍 데이터에 대해 점진적 학습 방법을 적용한다. 제안한 LSTM 모델의 성능을 평가하기 위해 선형회귀 모델 및 순환형 신경망(RNN) 모델과 비교한다. 실험 결과는 제안한 LSTM 예측 모델이 선형 회귀보다 700%, RNN 모델보다는 140% 성능 개선이 있음을 보여주었다.
사물인터넷이 활성화 되면서 많은 센서 디바이스들이 늘어나고 있다. 센서들은 네트워크 유선망을 설치하여 사용하거나 이동통신망을 사용할 수 있다. 이동통신망은 전송률 관점에서 볼 때 크게 고속 통신과 저속통신 두 가지로 분류 할 수 있다. 이동 통신망에서 수억 개의 센서들의 경우 고속 통신을 사용하기에는 자원 낭비가 심하게 발생하게 된다. 이러한 자원을 낭비하지 않고 전송 속도를 줄이고 자원을 적절히 할당하여 이용할 수 있는 통신이 필요하다. 최근 이동통신에서 저전력 기술 중 하나인 협대역 인터넷(NB-IoT)이 여러 기업에서 각광받고 있다. 현재 NB-IoT 또는 기타 저전력 통신들만이 빠르게 늘어나는 센서 디바이스들을 인터넷에 연결시킬 수 있는 가능성을 가지고 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 화웨이 NB-IoT 통신 모듈을 이용한 히터 제어 장치, 제어 장치의 정보를 수집하는 서버, 장치에 기본 설정을 할 수 있는 응용프로그램을 설계 및 구현하였다. 이 시스템의 주요 기능은 온도 및 히터 상태 수집하여 서버에 주기 보고, 서버에서의 히터 제어, 히터가 자동으로 동작하기 위한 파라미터 설정이 있다. 본 시스템은 히터뿐만 아니라 도로 정보, 스마트 농업, 소규모 저수지 등 유선 통신이 구축 되지 않은 곳에 응용할 수 있다.
최근 토목, 기계 및 항공 분야에서 구조물의 안전성 및 적정 성능 수준 확보를 위하여 구조물의 결함 및 노후화에 의한 성능저하 등을 상시적으로 모니터링하기 위한 관심이 높아지고 있다. 실제 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능한데, 복합 손상을 단일 모드 계측 시스템으로부터 진단하기는 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이러한 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 모드 계측 시스템을 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 모드 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 모드는 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역의 구조 응답을 계측하며, 두 번째 모드는 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스와 유도 초음파의 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법 중 확률론적 신경망 기법에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 배관 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 실험을 수행하였다.
스마트그리드는 기존의 전력망과 정보통신 기술을 융합하여 에너지 효율을 최적화할 수 있는 차세대 지능형 전력망이다. 현재까지 표준화 및 호환성에 대한 해결책이 진행 중인 가운데 스마트그리드 사업은 소비자에게는 전력요금의 실시간 확인을 통해 능동적인 전력소비를 유도하고, 공급자에게는 예상 발전량 측정을 통해 보다 안정적인 전력 시스템을 운용하도록 할 수 있다는 장점이 있다. 활발하게 스마트 산업이 발전함에 따라 AMI 시스템의 원격제어 시스템을 구현하기 위해서 무선 통신이 많이 고려되고 있으며 ZigBee 센서를 이용한 무선 통신을 다양한 분야에 적용하고 있다. 본 논문에서는 스마트그리드 환경에서 적용되고 있는 ZigBee 무선 통신 환경의 주소 지정 방식과 라우팅 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 새로운 좌표 값 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘을 이용한 분산 주소 할당 기법의 낭비되는 주소공간의 문제를 해결하기 위해 (x, y) 2개의 좌표축을 제안하여 16bit 주소공간을 분할하여 사용한다. 각 노드에서 라우팅 시 좌표 값을 이용하여 적은 비트별 연산이 수행되며 멀티 홉을 감소시킬 수 있다. 이에 대한 성능 분석으로 제안한 알고리즘은 수학적 분석 모델을 사용하였고 ZigBee 무선 통신 환경의 계층적 라우팅에서 사용하는 경로 벡터를 사용하여 센서 노드의 멀티 홉 카운트 결과를 도출하였다. 수학적 분석결과 ZigBee 분산 주소 할당 기법과 기존 알고리즘에 비해 평균 멀티 홉의 수가 감소함으로써 에너지 효율이 향상됨을 입증하였다.
무선네트워크와 각종 감지 센서로 통합된 스마트 홈은 우리의 삶의 일부분으로 자리 잡을 것이다. 이 논문은 사용자의 선호도에 근거하여 자동적인 흠 서비스를 제공하는 상황인식 미들웨어에 대하여 설명한다. 상황인식 미들웨어는 사용자의 선호도에 대한 학습과 예측 알고리즘을 수행하기 위하여 6가지의 기본 데이터를 이용하고 제시되는 6가지의 기본 데이터는 맥박, 체온, 얼굴표정, 실내온도, 시간, 사용자 위치이다. 6개의 데이터는 컨텍스트 모델을 구성하고 컨텍스트 매니저 모듈에 의해 기본 데이터로 사용된다. 사용자에 의해서 선택되어진 컨텐츠에 대한 정보를 유지하는 로그매니저가 제시되고 사용자에게 적절한 홈서비스를 제공하기 위해 신경망에 근거한 학습 및 예측 알고리즘을 제시한다. 실험결과는 개인의 선호도 패턴이 연구된 컨텍스트 모델에 의해서 효과적으로 예측되고 평가되는 것을 보여준다.
임시망으로서 애드-혹 네트워크는 네트워크가 설치된 환경이나 구조에 의하여 많은 영향을 받는다. 본 논문에서는 센서 네트워크나 IoT(Internet of Things)와 같은 특수한 통신 환경에서 사용될 것으로 예상되는 격자구조 애드-혹 네트워크의 전송성능을 정보침해가 발생되는 측면에서 분석하고 대응 방안으로 모색하여 본다. 본 논문은 NS-2를 기반으로 한 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 수행하였으며, 성능측정은 응용 서비스로 널리 사용되는 VoIP(Voice over Internet Protocol) 서비스를 대상으로 하였다. 성능 파라미터로는 MOS(Mean Opinion Score)와 호연결율을 사용하였다. 성능분석 결과 침해가 발생되는 애드-혹 네트워크에서 MOS의 경우 랜덤구조가 격자구조에 비하여 성능이 다소 높았고, 호연결율의 경우는 격자구조가 랜덤구조에 비하여 우수한 성능을 보였다.
최근 진행되고 있는 제주 스마트그리드 실증에서 스마트 파워 그리드는 특히 기존의 전력 IT 기술의 통합을 통한 전력 계통 운영의 개선을 목표로 하고 있다. 스마트 파워 그리드의 구축을 위해서는 전력망의 실시간 양방향 통신과 상호 연동성이 필수적이다. 그러나, 스마트그리드의 도입으로 인한 무선 센서 수와 통신망의 외부 노출기회의 증가는 전력망의 보안취약점을 증가시킨다. 또한, 통신망의 데이터 도청 및 위변조 공격을 통한 해커의 공격은 전력 계통 시스템에 대한 혼란을 야기 시킬 수 있다. 스마트 파워 그리드는 스마트그리드의 추진을 위해 가장 핵심이 되는 시스템의 하나로 문제의 발생시 스마트그리드의 존립을 위협하게 되므로 체계적인 보안설계가 필수적이다. 본 논문에서는 국내외 스마트 그리드 보안 표준 및 전력 계통 시스템의 보안 취약점 및 요구사항 분석을 기반으로 스마트 파워 그리드 실증을 위한 2단계 보안 서비스 모델을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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