수중 음향 센서 네트워크는 무선 센서 네트워크의 한 분야로서 활발하게 연구되고 있다. 하지만 무선 센서 네트워크에서의 지상이라는 환경은 수중 음향 센서 네트워크에서의 수중이라는 환경과 많은 차이가 있다. 예를 들어 수중에서는 지상에서 보다 더 많은 통신 에너지를 필요로 하며 현재 단일채널 밖에 사용할 수 없다. 그러므로 수중 음향 센서 네트워크에서 무선 센서 네트워크의 메커니즘을 그대로 사용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 수중 음향 센서 네트워크에서의 에너지 효율적 클러스터링 메커니즘을 제안한다. 제안하는 클러스터링 메커니즘은 단일채널의 수중환경을 대상으로 클러스터 내 통신에서 발생하는 충돌문제를 최소화하여 에너지 효율을 증가시키기 위해 하향식방법을 이용하여 클러스터 헤드 노드를 선정하고 선정된 클러스터 헤드 노드를 중심으로 클러스터 범위를 결정하는 방법을 제시한다.
수중 환경은 육상 환경과 많은 차이를 보이며 무선 통신에 사용되는 자원과 제약 조건들도 다르다. 일반적으로 수중 통신 환경은 육상 통신 환경보다 열악하고, 파도, 조류와 같은 해수의 흐름으로 인한 노드의 이동성 때문에 오류 발생 가능성이 기존의 지상 무선 센서 네트워크 보다 높다. 따라서 수중 무선 센서 네트워크의 통신 환경을 고려하여 노드 간 데이터 전송률을 향상시키기 위한 기법들에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 논문에서는 수중 무선 센서 네트워크의 통신 환경을 고려하여 클러스터 헤드 노드의 오류 발생 시 이를 빠른 시간 내에 복구하기 위한 체크포인팅 기법을 제안한다. 또한 실험을 통해 제안 기법이 네트워크 운영의 신뢰도를 향상 시킬 수 있을 뿐만 아니라, 에너지 소모량과 오류 복구 지연 시간 측면에서 제안 기법을 적용하지 않았을 때보다 좋은 성능을 보인다는 것을 검증한다.
수중 자원 탐색 및 해양 탐사, 환경 조사 등 수중 통신에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 하지만 수중 무선 통신을 사용하기 앞서 많은 문제점을 가지고 있다. 특히 수중 무선 네트워크에서 환경적 요인으로 인해 불가피하게 발생하는 불필요한 지연 시간과 노드 거리에 따른 공간적 불평등 문제가 존재한다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 ALOHA-Q를 기반으로 한 새로운 NAV 설정 방법을 제안한다. 제안 방법은 NAV 값을 랜덤하게 사용하고 통신 성공, 실패 유무에 따라 보상을 측정한다. 이후 보상 값에 따라 NAV 값을 설정 한다. 수중 무선 네트워크에서 에너지와 컴퓨팅 자원을 최대한 낮게 사용하면서 NAV 값을 강화 학습을 통하여 학습하고 한다. 시뮬레이션 결과 NAV 값이 해당 환경에 적응하고 최선의 값을 선택하여 불필요한 지연 시간문제와 공간적 불평등 문제를 해결할 수 있음을 보여준다. 시뮬레이션 결과 설정한 환경 내에서 기존 NAV 설정 시간 대비 약 17.5%의 시간을 감소하는 것을 보여준다.
수중 무선 센서 네트워크에서 센싱 데이터는 수온과 염도 등 평균 계산 등을 사용하여 병합이 가능한 경우가 많다. 데이터 병합은 수중 무선 센서 네트워크에서 패킷의 수를 줄이고 에너지를 절약하는 데 큰 도움이 된다. 하지만 데이터 병합으로 인해 지연이 발생할 수 있고, 불필요하게 긴 경로나 싱크 방향이 아닌 경로를 통해 패킷이 전달되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 완화할 수 있는 데이터 병합 기반의 새로운 경로 결정 알고리즘을 제안한다. 제안 논문은 간섭 없이 지연을 줄이고 싱크 방향이 아닌 경로를 제거하여 에너지 효율성을 최대화 한다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 에너지 효율과 패킷 지연 면에 있어 우수함을 알 수 있다.
최근 해양 플랜트, 해저 탐사, 수중 모니터링 시스템 등에 대한 관심이 급증하고 있으며, 그에 대한 연구도 활발히 진행 중이다. 하지만, 수중 무선 통신은 물속이라는 특수한 환경적 요소로 인해 지상에 비해 매우 열악한 통신 환경을 가진다. 이로 인해 기존에 사용하던 지상 통신의 방법을 수중에 그대로 적용하는 것은 성능적인 면에서 적합하지 않다. 이에 본 논문은 수중 무선 센서네트워크에서 통신 신뢰성을 향상시키기 위하여 수중 환경의 특성을 직접적으로 고려한 라우팅 알고리즘을 제시한다. 특히, 수중 무선 통신을 어렵게 만드는 두 가지 문제, 즉, 다중경로 문제와 신호의 감쇠현상을 해결함으로써 수중에서 보다 나은 신뢰성을 보장하고자 한다. 또한, 실험을 통하여 제시하는 알고리즘이 보다 나은 성능을 보임을 증명하였다.
전파를 이용하는 지상에서의 무선 센서 네트워크와 달리 수중에서는 음파를 이용하여 통신을 한다. 음파를 이용한 수중 센서 네트워크에서 긴 전파지연과 제한된 대역폭을 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 수중 센서 네트워크에서 긴 전파 지연으로 노드가 전송한 패킷(Packet)은 빈번히 충돌한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 무선 네트워크에서 이용되는 백오프(Back-off) 기법이 일반적으로 이용된다. 그러나 노드의 배치에 따라 고정된 슬롯시간(Slot-time)은 불필요한 지연시간을 발생시켜 네트워크의 성능을 저하 시킨다. 본 논문에서는 슬롯시간의 동적인 설정 기법을 제안하고 기존에 연구된 MAC 프로토콜에 적용하였다. 마지막으로 기존의 MAC 프로토콜과 제안된 기법을 적용한 MAC 프로토콜의 성능을 비교하고, 그 결과 기존 MAC 프로토콜에 비하여 우수한 성능을 보임을 확인 하였다.
최근 대두되고 있는 무선 센서네트워크는 지상뿐만 아니라 해양에서도 필요성이 점차 커지고 있다. 해양에서의 무선통신을 하기 위해서는 지상에서 사용하는 RF와 같이 높은 주파수를 사용할 수 없기 때문에 낮은 주파수 대역을 사용하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 낮은 주파수 대역을 사용하는 초음파를 센서노드에 장착하고 이들 센서 노드들의 통신 수행을 위하여 수중통신모듈을 설계 및 구현하였다. 그리고 실험을 통하여 텍스트 기반의 통신이 성공하였음을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 구현된 수중통신 모듈은 추후 해양 센서네트워크 서비스를 위한 해양 센서노드 제작에 기반이 될 것이다.
과거 유선 및 비실시간으로 구축되던 수중 생태 모니터링, 자원 탐사 시스템 등은 수중 무선 센서네트워크 시스템 기술의 연구 개발을 통해 실시간 정보 송수신이 가능한 디지털 융합의 형태로 진화될 수 있다. 이를 가능하게 하는 핵심 기술 중의 하나는 배터리에 의해 동작하는 초소형 수중 음향통신 모뎀 구현 기술이며, 본 연구에서는 무지향성 수중 음향 트랜스듀서를 탑재한 초소형 수중 음향통신 모뎀을 설계하고 개발한다. 또한, 구현된 수중 모뎀의 성능을 검증하기 위하여 경기도 양평의 북한강에서 송수신 실험을 수행하고 그 결과를 분석한다. 실험 결과에 따르면, 개발한 모뎀은 최대 250 m의 거리에서 200 bps의 전송속도와 $7.8{\times}10^{-5}$의 비트오율로 무선 데이터 송수신이 가능하였다. 개발된 수중 모뎀은 향후 수중 무선 센서네트워크를 활용한 다양한 응용 시스템에 적용 가능할 것으로 기대된다.
최근 수중 환경 모니터링 시스템에 대한 관심이 높아지면서 수중음파센서네트워크에 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 수중음파센서네트워크는 수중환경 모니터링, 수중자원탐사, 해양 데이터 수집, 군사 목적 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 이러한 다양한 분야에서 활용 가능한 수중음파센서네트워크의 활성화를 위해서는 PHY-MAC 프로토콜의 정의가 필수적이다. 하지만, 수중음파센서네트워크는 제한된 대역폭, 다중경로 및 페이딩현상, 지상 무선통신에 비해서 낮은 음파 속도로 인한 전송 지연시간 등 수중환경의 특수성에 고려해서 구현을 해야 한다. 본 논문에서는 수중환경과 관련된 제약사항을 고려하여 적응적인 PHY 프로토콜의 주파수, 네트워크 토폴로지, MAC 프로토콜, PHY-MAC 인터페이스, 데이터 프레임 포맷을 정의하고, 구현한 시스템의 구성에 대해서 설명하며, 수중환경에서의 실제 실험을 통한 데이터를 기반으로 성능 평가를 하였다.
본 논문은 기존 강화학습 기반 수중통신 예약방식에서 성능 저하 요인 중 하나인 긴 학습 시간을 단축시킴으로써 에너지 소모를 감소시킬 수 있는 향상된 채널 접속 기법을 제안한다. 수중 무선 네트워크에서 노드 간 거리를 추정하여 이를 바탕으로 기존 강화 학습 기반 채널 접속 방법의 학습 범위의 최대, 최소치를 결정한다. 이는 기존 강화학습의 학습 범위를 줄일 수 있다. 수중 무선 네트워크 환경의 특성에 따른 거리 추정값의 오차를 고려하여 NAV 학습 범위를 고려하며, 이를 적용하기 위해 인위적으로 간섭의 크기를 변경시켜가며 학습 진행률에 대한 성능 테스트를 진행하였다. 실험 결과 기존 방법 대비 제안된 AQ-NAV 방안의 경우, 20-40회 학습에서도 360개의 학습 배열 중 평균 340-350개 이상의 학습 배열이 학습이 진행되었고 50회 이상 학습에서는 모든 학습 배열에 대하여 학습이 진행되었다. 반면, 기존 연구의 경우 학습이 120회 이상 진행되어도 360개의 배열 중 300-320개의 배열에 대한 학습이 진행되었다. 실험에서는 기존 대비 적은 횟수의 시도로 학습이 가능함을 보여준다. AQ-NAV가 수중 무선 네트워크에 적용될 경우 에너지 소비 절감을 통해 기존의 방안의 문제점을 완화하고 네트워크 성능 향상을 이룰 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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