무선 메쉬 네트워크나 무선 센서 네트워크와 같은 다중-홉(Multi-hop) 무선 네트워크에서는 노드들이 배터리를 이용하여 작동하는 경우가 많기 때문에 에너지 효율적인 라우팅이 중요한 문제이다. 지금까지 가장 에너지 효율적인 경로를 찾는 여러 기법들이 제안되었지만 이런 방식은 찾아낸 경로만을 사용함으로써 그 경로 상의 노드들의 에너지가 집중적으로 소모되어 네트워크의 전체적인 수명(lifetime)을 최대화하지 못한다는 단점을 가진다. 또한 이런 단점에 착안하여 네트워크의 수명을 최대화하기 위해 여러개의 경로들을 변경해가며 사용하는 기법들 역시 제안되었지만 경로 설정 및 변경 시에 발생하는 오버헤드가 크다는 한계를 가지고 있다. 본 논문은 선형 프로그래밍(Linear Programming)을 이용하여 네트워크의 수명을 최대화시키는 다중 최적 라우팅을 구하고 그 결과에 단일 최적 라우팅을 구하는 근사 알고리즘(approximation algorithm)을 적용하는 방식을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방식의 성능을 기존의 다른 기법들의 성능과 비교한다.
대부분의 센서 네트워크는 주어진 제한된 용량의 배터리만으로 임무를 수혈해야 하므로 무선 센서 네트워크 분야에서 에너지 사용을 줄이기 위한 연구는 가장 중요한 문제중의 하나이다. 즉, 제한적인 에너지를 보유하고 있는 센서 네트워크에서 에너지 효율성을 극대화함으로써 네트워크 이용 가능 수명을 최대화할 수 있기 때문이다. 기존의 연구에서 이와 같은 네트워크 수명의 최대화를 추구해 왔다면, 본 논문에서는 네트워크가 형성된 후, 임무완료 전 수명이 종료되는 것을 막기 위해 추가적 노드 배포가 전체 네트워크 수명 연장에 미치는 효과를 연구하였다. 이를 위해 클러스터링 방식 에너지 효율적 라우팅 방법을 기본으로 하여 네트워크 수명 모델을 정의하였고, 이때 추가적으로 배포되는 노드의 분포에 따른 수명연장 효과를 조사하였다.
본 논문은 브로드캐스트 전송방식을 사용하는 무선 애드혹 네트워크에서 네트워크 수명을 최대화하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 최적화 알고리즘은 메모리 구조를 이용하여 로컬 검색 방법을 향상시키는 메타휴리스틱 방식인 타부서치 알고리즘을 적용한다. 제안된 타부서치 알고리즘은 네트워크 수명 최대화 문제에 대하여 효율적인 인코딩 방식과 인접해 검색 방법을 제안한다. 제안된 방식을 적용하여 효율적인 브로드캐스트 라우팅을 설계함으로써 전체 네트워크의 수명을 최대화한다. 제안된 타부서치 알고리즘은 네트워크에서 발생하는 브로드캐스트 전송에서 모든 노드의 소모 에너지와 최초 소실 노드 시점, 알고리즘 실행 시간 관점에서 평가되었다. 다양한 조건의 성능평가 결과에서 제안된 타부서치 알고리즘이 이전에 제안된 메타휴리스틱 알고리즘과 비교했을 때 더 우수함을 확인할 수 있었다.
유비쿼터스 시대가 도래하면서 인프라 중 하나인 센서네트워크에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 배터리를 사용하는 센서들의 특성상 네트워크 수명을 최대화하는 것이 주요 이슈 중 하나인데, 모바일 싱크를 이용하여 패킷 전송에 소비되는 에너지 로드 밸런싱을 통해 효율적인 결과를 얻을 수 있었다. 전체 센서들의 잔여 에너지와 그 평균과의 편차를 싱크를 움직이는 기준으로 하는 휴리스틱 알고리즘을 제안하였고 최적에 가까운 결과를 얻었다.
에너지 자원이 제한된 네트워크에서는 채널 상태 정보와 남은 에너지 정보를 기반으로 에너지자원을 각 유저들에게 최적으로 할당함으로써 네트워크의 수명을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 전송 용량을 만족시키면서 네트워크의 수명을 최대화하도록 전송에 참여하는 중계기를 선택하고 전송 전력을 할당하는 기법을 제안한다. 모의 실험을 통해 제안된 기법이 기존 기법에 비해서 수명을 증가시키는 것을 보인다.
증착된 silicon nitride (Sin) 박막의 수명 시간을 예측하는 신경망 모델을 개발하였다. SiN 박막은 플라즈마 화학기상 증착방식을 이용하여 증착되었다. 증착 공정은 통계적인 실험계획표를 이용하여 수행되었고, 신경망 모델의 예측 성능은 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화하였다. 수명시간은 다른 박막특성 (굴절률, 증착률, 전하밀도)의 영향을 상당히 받았으며, 특히 굴절률과 전하밀도는 높은 증착률에서 증가시킬 때 수명시간을 최대화할 수 있었다.
본 연구에서는 수리 가능한 시스템에서 고장 강도와 수리 효과에 대한 모수 추정 문제를 다룬다. 시스템이 노후화로 인한 고장이 발생할 경우 최소수리가 행해지고 계획된 예방정비에서는 비례적 수명 감소가 이루어지는 수명 데이터에 대해서 고장 강도 함수의 모수와 정비의 수리효과를 추정하기 위해서 최대 우도 함수 방법을 이용한다. 또한 유전자 알고리즘을 이용해서 우도 함수를 최대화시키는 절차를 개발하고 수치 예제를 나타낸다.
IEEE 802.15.4 무선 센서 네트워크는 표적 추적, 재난 관리 등의 실시간 시스템 구축을 위한 기술로써 그 수요가 증가하고 있다. 전체 네트워크의 수명을 최대화하기 위해서 네트워크 토폴로지, 각 노드의 Beacon Interval(BI)과 Superframe Duration(SD), 그리고 송신 출력을 고려해야한다. 본 논문에서는 클러스터 트리 기반의 IEEE 802.15.4 무선 센서 네트워크에서 실시간성 데이터의 종단간 데드라인을 결정적으로 보장하고 각 노드의 전력 소모량을 줄여 전체 네트워크의 수명을 최대화하기 위해 고려해야할 파라미터를 소개하고 이에 대해 논의한다.
무선 센서 네트워크에서 관심지역이 배치된 센서들에 의하여 모두 관측되고 이의 데이터가 싱크노드까지 전달되는 동시에 네트워크의 수명을 최대화하도록 센서들을 배치하는 연구는 중요하다. 본 논문에서는 센서 에너지 소모의 균등화를 통해 네트워크 수명의 최대화를 이루기 위해 불균등 분포를 따르면서 네트워크의 기능이 올바르게 동작할 수 있도록 하는 센서의 배치 패턴을 제시한다.
무선 센서 네트워크에서는 원격의 열악한 환경에 센서 노드들이 배치된다. 이러한 네트워크에서 센서 노드의 전원이 모두 소모되면, 사람의 생명을 구할 수도 있는 센서 네트워크의 품질 및 성능 저하와 함께 센서 노드들은 쓸모가 없게 된다. 따라서 에너지 소비 개선 및 센서 네트워크의 수명 연장에 관련된 수 많은 클러스터링 프로토콜들이 제안되었으나 대부분의 기존 연구들의 기법들은 클러스터 헤드의 오버헤드 상당히 크다. 센서 노드의 전력 제한과 클러스터 헤드의 오버헤드 문제 때문에 각 노드의 에너지 소비를 최소화하며 네트워크 수명을 최대화하는 라우팅 프로토콜을 설계하는 것은 중요하다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 헤드의 부담을 줄여주며 에너지 소비를 최소화하는 라우팅 알고리즘과 네트워크 수명을 최대화할 수 있는 알고리즘을 적용한 효율적인 클러스터링 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 클러스터링 기법이 에너지 균형을 향상시켰으며, 유사한 역할을 하는 기법들과 비교하였을 때 네트워크 수명이 연장됨을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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