본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 센서 노드의 에너지 소모를 줄이고 네트워크의 수명을 최대화하기 위해 Tiered-MAC을 제안한다. Tiered-MAC은 싱크노드와 센서노드 로 구성되는 계층적 센서 네트워크 구조에서 싱크노드의 최대 전송 영역은 스케줄 기반의 TDMA를 사용하고, 이외의 영역은 경쟁 기반의 CSMA를 사용함으로써 많은 데이터 트래픽이 집중하여 혼잡상황이 잦은 싱크노드 주변의 송수산을 관리하여 불필요한 에너지 소비를 줄이도록 설계되었다. 스케줄 기반으로 동작할 때 공간사용을 최대 화 하여 전송률을 높이고 전송지연을 줄이는 슬롯할당 기법을 제안하였다. 또한 ns-2 시뮬레이터를 이용 한 실험을 통하여 제안한 기법의 성능을 CSMA와 TDMA를 비교하였고, 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 에너지 효율적으로 동작하는 것을 확인하였다.
Reduction of power consumption has been a major issue and an interesting challenge to maximize the lifetime of wireless sensor networks. We investigate the practical meaning of N-policy in queues as a power saving technique in a WSN. We consider the N-policy of a finite M/M/1 queue. We formulate the optimization problem of power consumption considering the packet loss probability. We analyze the trade-off between power consumption and the packet loss probability and demonstrate the operational characteristics of N-policy as a power saving technique in a WSN with various numerical examples.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크상에서 QoS를 보장하면서 노드들의 에너지 효율을 최대화하는 다중 계층 클러스터링 기법을 제안하였다. 제안된 방법의 가장 큰 특징은 지정된 시간 내 도착성과 데이터 전송의 신뢰성 등 요구되는 QoS를 만족시키면서 노드들의 분산된 에너지 소모를 통해 전체 네트워크 수명을 증가 시킨다는데 있다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법은 센서 네트워크상에서 가능한 에너지를 절감하면서 데이터 패킷들의 시간 내 도착을 보장할 수 있다는 것을 확인 하였다.
최근 몇 년간 소량의 데이터를 송수신하는 Massive IoT 네트워크에 많은 관심을 가지고 있다. 이러한 환경을 구축하기 위해서 저전력 광역 네트워크(LPWAN) 기술 중 LoRa(Long Range) 네트워크를 사용하고 있다. 대부분의 IoT 응용 서비스는 디바이스가 장시간 안정적으로 작동해야 하므로 에너지 효율성을 중점으로 두고 LoRa 디바이스의 수명을 최대화하기 위한 디바이스의 여러 동작들을 설계하는 에너지 소비 모델링이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 LoRa Class B 통신 방식의 에너지 소비 모델을 정의하고 성능을 평가한다.
센서 네트워크에서는 신뢰성 있는 데이터 전송, 각 노드의 에너지 효율성 그리고 노드의 부하 분산을 통한 네트워크 수명의 최대화가 중요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 동적 단일 경로를 이용하여 이러한 내용을 고려한 동적 단일경로 설정기법(DSPR : Dynamic Single Path Routing)을 제안한다. 각 노드는 싱크까지의 홉 카운트와 평균 잔존 에너지로 계산된 최소 비용을 가지는 동적 단일 경로로 데이터를 전송한다. 이 때, 각 노드들은 자신의 전송 과정을 감시하고 경로 손상을 탐지한 노드는 코스트 테이블을 참조하여 손상된 경로를 동적으로 변경함으로써 네트워크의 신뢰성을 높이고 노드들의 에너지 소모를 균등하게 분산시킨다. 또한 네트워크 토폴로지 변화 발생시 전체 네트워크를 재구성하는 대신에 변화에 관련된 부분만을 동적으로 재구성하여 각 노드에서의 불필요한 에너지 소모를 최대한 억제함으로써 네트워크 수명을 증가시킨다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 DSPR이 각 노드의 에너지 소모를 최소화하여 네트워크 수명을 증가시키고 신뢰성과 에너지 효율성에서 우수함을 보였다.
본 논문에서는 WBAN 환경에서의 저전력 사용과 신뢰성 있는 전송을위한 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 의료 서비스와 비의료 서비스가 공존하는 WBAN 환경에서 의료용 장치의 에너지 소모를 최대한 줄이고 수명 및 안정성을 최대한 높이는 방법이다. 또한 의료용 장치 뿐 만 아니라 비의료용 장치도 에너지 소모를 최소화하고, 장치의 수명도 최대화 할 수있다. 경로 선택 시 이전 노드와의 거리와 잔존 에너지량을 고려하여 가중치를 계산하고 가중치의 값을 합하여 전체 경로의 가중치를 계산한다. 전체 경로의 가중치가 가장 작은 것을 경로로 설정한다. 또한 이 알고리즘은 노드간의 링크 상태를 파악해서 링크 에러 및 혼잡 상황이 발생 했을 때 에러 경로를 회피하여 다음 가중치의 경로를 선택할 수 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 라우팅 알고리즘인 홉 카운트 기반 최단 거리 라우팅 알고리즘과 EAR 라우팅 알고리즘을 비교 대상으로 하여 WBAN의 특성인 저전력과 높은 신뢰성 보장을 시뮬레이션을 통해 확인한다.
생애주기비용뿐만 아니라 생애주기성능을 함께 고려하여 열화되는 교량의 수명동안 최적 유지관리전략을 수립하기위한 실제적이고 실용적인 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 비용 최소화와 성능 최대화라는 상충되는 목적사이에 최적의 유지관리 시나리오의 집합을 제공한다. 교량수명 동안의 성능 및 비용과 관련된 다중목적 조합 최적화 무제인 교량 유지관리 시나리오 집합의 생성을 위해 유전자알고리즘을 적용하였다. 최적 유지관리 시나리오를 생성하기 위한 프로그램이 제안된 방법에 기초하여 개발되었다. 교량 부재들 사이의 종속관계가 최적 유지관리 시나리오를 결정하는데 고려되었다. 개발된 프로그램은 국도상 강박스거더 교량의 최적 유지관리 시나리오를 찾기 위한 절차를 제시하는데 사용되었다. 개발된 방법 및 프로그램은 교량 유지관리 시나리오 분석을 통해 교량 관리자가 다양한 제약 및 요구조건을 만족하는 최적의 유지관리 전략을 수립하는데 효율적으로 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 K-평균 군집화 알고리즘을 사용하는 머신러닝을 활용하여 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 에너지 효율성을 향상시켜 네트워크의 수명을 향상시키고자 한다. 무선 센서 네트워크는 물리적인 센서로 배터리를 포함한 물리적 장치를 무선 네트워크로 구성한 것으로 센서 노드의 특성 상 에너지 소비를 최소화하여 네트워크 수 명을 최대화하기 위해 모든 자원을 효율적으로 사용해야 한다. 클러스터기반 접근 방식은 상대적으로 많은 수의 노 들로 구성된 그룹을 관리하는데 사용된다. 제안된 프로토콜에서는 기존의 LEACH 알고리즘을 개선하여 클러스터 기반 접근방식과 위치기반 접근 방식을 사용하여 클러스터 헤드를 선정하는 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 개선 하고자 했던 성능 결과를 Matlab 시뮬레이션을 이용하여 측정하였다. 실험 결과를 통해 에너지 효율성 부분에 대해 K-means 클러스터링을 적용함으로써 에너지 효율이 개선되어 젠체 네트워크의 수명이 연장됨을 확인한다.
본 논문에서는 방식 대상물 주변에 설치되어 있는 다수의 양극과 기준전극을 감시하고, 상황에 맞게 고정전위 및 분극 방법을 자동으로 적용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 특히, 개발된 시스템은 방식 대상물의 전 부분이 균일하게 방식이 이루어지도록 자동 조정하는 기능을 가진 원격 전기방식 자동제어 장치, 부식전위를 검출하는 기능을 수행하는 부식감시 장치 그리고 이들 장치의 부식 및 방식 관련 데이터에 대해 실시간 감시 및 제어와 예측 기능을 수행하는 웹기반 운영프로그램으로 구성하였으며, 이 시스템을 이용하여 산화현상에 의한 부식을 방지함으로써 방식 대상물의 수명을 최대화할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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