본 논문에서는 DFT를 활용한 순차적 스펙트럼 센싱 알고리즘을 제안한다. 기존의 FFT를 이용한 센싱 알고리즘의 경우 FFT의 특성상 한번에 모든 주파수 성분을 구하여 임계값과 비교하는 구조로 불필요한 계산량을 포함하고 있다. 제안하는 센싱 알고리즘에서는 DFT를 활용하여 우선순위에 따라서 주파수 성분을 순차적으로 구하고 이를 임계값과 비교하여 신호의 존재 여부를 판단한다. 제안하는 센싱 알고리즘은 기존의 FFT를 이용한 센싱 알고리즘과 유사한 검출 성능을 제공하면서 신호의 조기 검출 여부에 따라 스펙트럼 센싱에 필요한 계산량을 현저하게 줄일 수 있다.
최근 사물인터넷이 화두에 오르며, 사물인터넷에서 발생된 센싱 데이터의 분석에 많은 관심이 모아지고 있다. 사물인터넷에서는 대규모의 센싱 데이터가 폭발적으로 발생하고 있으아, 이렇게 발생된 센싱 데이터의 분석에 대한 연구는 현재 미비한 상태이다. 사물인터넷 환경에서 발생된 센싱 데이터는 외부 데이터와 통합 분석을 통해 가치 있는 데이터로 재생산이 가능한 만큼 사물인터넷에서 발생되는 센싱 데이터의 분석에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 센싱 데이터를 활용한 다차원 분석 기법을 제안 하고자 한다.
이미 할당된 무선 자원의 고갈과 새로운 무선 서비스에 대한 주파수의 수요 증가는 인지 라디오 기술의 중요성을 부각시키고 있다. 인지 라디오 기술은 기존에 할당되어 사용중인 주파수의 사용 현황을 스캐닝하여 빈 채널 감지 시 해당 채널을 통해 통신하는 개념이다. 이러한 기술을 사용한 인지 라디오 네트워크에서 스펙트럼 센싱의 정확성을 높이고자 다수의 노드에서 센싱하여 종합 판단하는 분산 스펙트럼 센싱 기술이 연구되어 왔다. 그러나 참여하는 센싱노드의 위협 가능성 때문에 해당 메커니즘에서의 안전성 보장 기능이 필수적이다. 이에 센싱노드의 평판값(reputation)을 기반으로 WSPRT(weighted sequential probability ratio test)를 적용하여 센싱 결과들을 퓨전하는 RDSS 메커니즘이 제안되었다. 그러나 RDSS에서는 센싱 결과의 입력순서에 따라 WSPRT 수행 횟수가 늘어날 수 있고, 공격 당한 센싱노드의 센싱값에 대해 빠르게 대처할 수 없다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 평판값이 높은 센싱값부터 우선적으로 WSPRT에 입력하며, 평판값 변화를 트랜드 값으로 계산하고 이를 이용하여 공격가능성을 타진하고 그 가능성이 높은 센싱값인 경우 퓨전에서 배제시켜 빠르게 공격에 대응할 수 있는 메커니즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안한 메커니즘이 RDSS보다 적은 수의 센싱값을 가지고 보다 정확하게 유휴 채널을 감지하여 공격 대응에 우수한 성능을 제공함을 입증하였다.
대부분의 애드혹 네트워크에서는 데이터 송신자가 채널 검사를 통해 전송 방법을 결정하는 송신자 중심의 캐리어 센싱 (carrier sensing)을 사용한다. 그러나 데이터 송신자 중심의 캐리어 센싱은 물리적 (physical) 캐리어 센싱과 가상 (virtual) 캐리어 센싱을 사용함에도 불구하고 노출 터미널 문제(exposed terminal problem)와 숨겨진 터미널 문제 (hidden terminal problem)를 모두 야기시킨다. 본 논문에서는 데이터 수신자가 지역적 채널 검사를 통해 패킷 전송을 시도하는 새로운 수신자 중심 캐리어 센싱 기법을 제안한다. 수학적 분석과 시뮬레이션 평가를 통해 본 논문에서 제안한 수신자 중심 캐리어 센싱 기법이 기존에 제안된 수신자 중심 센싱 기법에 비해 20.9% 이상의 성능 향상을 보인다.
최근 들어, 2차원/3차원의 랩 또는 항공/위성 영상의 공간정보를 웹 상에서 서비스 하고 이러한 공간정보에 다양한 정보들을 융 복합하여 사용자들에게 보다 높은 수준의 정보를 제공하기 위한 기술개발에 대한 관심이 급증하고 있다. 예를들어, Microsoft사의 경우는 사용자 참여형(Participatory) 센서 웹 환경을 구축하기 위하여 SenseWeb 관련 기술 개발 및 시범 프로젝트를 수행하고 있는데, SenseWeb 시스템에서는 전 세계에 존재하는 모든 센서들을 연계하여 웹 상에서 사용자들에게 제공할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있다. 최근에는, 이러한 SenseWeb 시스템을 이용하여 센싱정보와 Bing Map의 공간정보를 융합하여 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는 SensorMap 시스템이 개발되었는데, 이러한 SensorWeb/SensorMap 시스템을 기반으로 다양한 시범 프로젝트들이 진행되어 오고 있다. Google사의 경우는 기존에 서비스 되고 Google Eearth/Map을 기반으로 실시간 센싱정보를 연계하여 제공하는 서비스와 다양한 사용자들의 정보들을 테이블 형태로 연계 및 융합하여 제공하기 위한 Google Fusion Tables 서비스를 제공하고 있다. Oracle사의 경우는 센싱정보를 포함하여 실시간으로 끊임없이 변화하는 정보들에 대하여 이벤트 처리, 패턴 분석, 그리고 상황인식 등의 서비스를 제공할 수 있는 CEP(Complex Event Processing) 제품을 선보이고 있다. Nokia사의 경우는 기존의 고정 센서노드들 이외에 모든 모바일 폰을 이동이 가능한 센서노드로 가정하고 이러한 모바일 센서노드들로부터 교통정보를 포함하는 다양한 센싱정보를 수집하고 분석하여 공간정보 기반으로 서비스하기 위한 기술 개발을 꾸준히 추진해 오고 있다. 본 발표에서는 이러한 공간정보와 센싱정보 또는 기타 사용자 정보와의 융 복합서비스를 가능하게 하는 핵심기술들에 대하여 소개하고자 한다. 첫째로 다양한 공간정보와 센싱정보의 융 복합 및 분석 서비스를 제공할 수 있는 u-GIS 융합 엔진에 대하여 설명하고자 한다. u-GIS 융합 엔진에서는 구체적으로 최근 이슈가 되고 있는 다양한 센싱정보의 효율적 수집, 분석, 관리를 위한 GeoSensor 데이터 저장/관리 기술과 센싱정보-공간정보의 실시간 융합 분석 기술에 대해서 소개를 하고자 한다. 둘째로, 이러한 공간정보, 센싱정보 그리고 기타 사용자 정보들을 웹 상에서 효율적으로 매쉬업하여 2차원 및 3차원으로 사용자에게 제공하기 위한 맞춤형 국토정보 제공 기술에 대하여 설명하고자 한다. 여기서는 공간정보 센싱정보 그리고 기타 사용자 정보와의 연계를 위한 매쉬업 엔진 기술 그리고 실시간 3차원 공간정보 제공 기술 등에 대하여 소개를 하고자 한다. 끝으로, 영상 기반의 효율적인 공간정보 구축을 위한 멀티센서 데이터 처리 기술에 대하여 간략히 소개를 하고, 앞에서 설명된 핵심기술들 이외에도 향후 추가로 요구되는 기술개발 내용에 대하여 간략히 설명을 하고자 한다.
스펙트럼 센싱은 인지무선통신(CR, Cognitive Radio) 네트워크를 구성함에 있어 핵심적인 기술 중에 하나이다. 2차 사용자인 CR사용자는 1차 사용자에게 간섭을 주지 않기 위해 스펙트럼을 센싱 하여 해당 채널이 비어있거나 규정된 레벨 이하일 경우에만 해당 채널을 사용하게 된다. 최근 스마트폰의 사용으로 데이터의 트래픽이 증가함에 따라 광대역 서비스가 급증하고 있으며, 그에 따라 한 번에 넓은 대역을 센싱하는 광대역 센싱 기법의 필요성이 점차 높아지고 있다. 이러한 광대역 센싱은 인지무선통신이 수행되기 위한 매우 중요한 기술 중 하나이다. 높은 분해능을 갖는 광대역 센싱을 수행하기 위해서는 신뢰 할 수 있는 신호를 얻기 위한 알고리즘 처리가 선행되어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 채널 상태가 좋지 않은 부 대역을 제외한 나머지 대역을 CR 사용자가 각각 센싱하여 정보를 취합하여 1차 사용자의 유무를 결정하는 협력 센싱 기법을 제안하였다. 이 때, 신호의 신뢰성을 높이기 위해 각각의 부 대역으로 나눈 CSI(Channel State Information)를 이용하여, 채널 상태를 파악한다. 또한, 검출 기법으로는 시스템 복잡도를 감소시키기 위하여 에너지검출 기법을 사용한다. 모의실험을 통해 성능을 검증하였고 그 성능은 SNR(Signal Noise ratio)에 따른 검출 확률로 나타내었다.
본 논문은 무선 센서 네트워크 플랫폼을 이용한 어플리케이션 개발 과정에서 비규칙적인 센싱 데이터의 획득 후 빠른 시간 내에 이를 전송하기 위한 효율적인 방법에 대한 고찰에서 시작되었다. 개발과정에서 진동 센서를 채택하여 이원화된 메시지 전송 프로세스를 구현하였다. 즉, 진동센서의 불규칙 센싱 완료 인터럽트 발생에 따른 메시지 전송 프로세스와 타이머에 의한 주기적인 진동 센싱 및 메시지 전송 프로세스로 동작할 수 있는 방법을 구현하였다. 따라서 본 논문에서는 인터럽트 기반의 센싱 데이터 전송방법과 주기적인 센싱 데이터 전송방법에 대한 비교 분석을 통해 반응속도 측면에서 인터럽트 기반의 센싱 데이터 전송 방법이 더욱 효율적인 데이터 전송 프로세스임을 보여주고자 한다.
본 연구는 출력특성의 안정성과 정밀성이 우수한 광전류센서의 개발을 위하여 센싱부의 온도변화에 따른 출력신호를 검토하고, 온도변화에 따른 출력특성이 안정된 센싱부를 적용하여 출력특성을 연구하였다. 기존 광전류센서에서 중요시스템인 센싱부의 광섬유의 온도특성과 Verdet 상수의 온도의존도에 따라 출력신호가 불안정하다. 이러한 광전류센서의 온도변화에 따른 오차를 개선하기 위해 센싱부에 대한 온도특성을 분석하고, 온도변화에 내구성이 뛰어난 소재를 적용함으로써 센싱부의 안정된 출력특성을 가지는 광전류센서를 개발하고자한다.
본 논문에서는 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 위한 센싱 단말기 구현 내용을 설명한다. 본 연구에서 설계한 유비쿼터스 헬스케어 시스템은 센싱 단말기, 처리 단말기, DB 서버, 전문가 서버로 구성된다. 센싱 단말기는 사용자의 생체 신호를 검출하고 처리한 후 그 결과를 무선 통신을 통해 처리 단말기로 전달한다. 본 연구에서 구현한 센싱 단말기는 8MHz로 동작하는 AVR MicroController 처리기와 맥박 센서, 그리고 Bluetooth 무선 통신 모듈로 구성되어 있다. 또한 5개의 포트별로 8개의 입력 라인이 있어 다중 센싱 (Multi-Modal Sensing)이 가능하며, Bluetooth를 지원하는 다양한 처리 단말기와 연동이 가능하다는 특징을 갖는다. 실험결과 사용자의 생체 신호를 제대로 검출하여 무선 통신으로 전달함을 알 수 있었다.
USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반 융 복합 사업화 및 서비스를 실현 하는데 있어서 가장 큰 문제점 중에 하나가 센서부의 높은 전력소모 문제로서, 기존의 설비산업용 센서(온도, 압력, 유량, 레벨, 스트레인게이지 등)는 상전과 같은 방식의 전원 공급을 요구하므로 저전력 센싱(Low-Power Sensing) 시스템으로 개발하기에 어려움이 있기 때문에, USN 의 저전력화의 장점과 시너지효과를 발휘할 수 있는 USN 에 적합한 설비산업용 저전력 센싱 핵심기술에 대한 연구가 필요하다. 이를 해결하기 위한 방안으로, 센싱주기와 다양한 환경에 따른 상황 예측기법과 같은 센싱 방법의 소프트웨어적 효율화 기법 들을 제안하였으며, 이를 융합한 지능형 센싱 핵심기술을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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