• 한국통신학회논문지
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• 제31권2B호
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• pp.80-90
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• 2006

USN(Ubiquitous Sensor Network)은 감지기능을 수행하기 위해서는 센서노드에서 싱크로의 라우팅 기법이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 데이터의 전달을 위한 경로설정시 에너지의 효율성 및 균일성을 제공하는 제어메시지의 확률적 플러딩을 제안하며 에너지의 소모를 되도록이면 균일하도록 유도하는 에너지확률을 이용하고 경로를 은닉할 수 있는 분산 라우팅기법을 제안하였다. 에너지효율성을 측정하기 위하여 수학적 모델링과 NS-2 시뮬레이터를 이용하였다. 각 기법은 기존의 관련연구와 비교분석하여 본 논문에서 제안한 기법이 우수함을 증명하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권12호
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• pp.409-414
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• 2015

제한된 에너지 자원으로 동작하는 무선 센서 네트워크에서는 에너지 소비를 최소화하여 통신하는 방법이 중요한 연구 주제이다. 클러스터 헤드를 가진 구분되는 클러스터 안에 센서 노드를 그룹으로 묶는 클러스터링은 에너지 절약에 가장 효과적인 기술로 알려져 있다. 그러나 클러스터 기반 무선 센서 네트워크에서 클러스터 헤드나 게이트웨이는 수집된 정보를 싱크로 보내는 역할 등을 수행하기 때문에 더 많은 에너지를 소비하게 된다. 부적절한 클러스터의 구성은 게이트웨이에 오버로드를 가중시켜 전체 네트워크의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 에너지 효율을 높이고 네트워크 수명을 향상시키기 위하여 새로운 부하 균형 클러스터링 모델을 제시하고 이를 분기한정 알고리즘과 다중시작 지역탐색 알고리즘을 설계하여 기존에 제시된 부하 균형 클러스터링 모델과 비교한 후 성능 측정 실험 후 결과를 제시한다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.57-68
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• 2018

도시철도 중 하나인 트램 건설시 노면의 상태를 지속적으로 모니터링 하여 도로의 노면 침화, 싱크 홀, 교량 붕괴 위험, 트램역 주변 온 습도 등 환경정보를 수집과 분석을 통해 재난을 예방하는 시스템이 구축되어야 한다. 본 논문에서는 무가선 트램의 노면, 교량 및 트램역의 위험요인을 사전에 인지하고 위험을 예방할 수 있는 저전력 장거리 통신망(LPWA) 기반 트램 노면의 무선통신망 안전관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 트램 노면의 상태를 감지하는 센서 노드와 센서의 정보를 수집하는 게이트웨이 그리고 트램 노면의 안전 및 환경상황을 모니터링 하는 안전관리 시스템으로 구성되며, 저전력 장거리 통신 기술(LoRa)을 적용하였다. 현장 시험에 제안한 시스템과 LTE를 적용한 시스템을 비교 분석한 결과 모니터링 시스템에서 센서 정보 값과 위험신호 임계값 이상 시 위험 알람 상태에 큰 차이가 없음을 확인하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권4호
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• pp.1-7
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• 2022

IoT 네트워크에서 클러스터와 싱크 노드 사이의 게이트웨이 역할을 하는 클러스터 헤드의 전력 관리는 IoT 단말의 수가 증가함에 따라 점점 더 중요해지고 있다. 특히 클러스터 헤드가 이동성을 가진 무선 단말인 경우, IoT 네트워크의 수명을 위하여 전력 소모를 최소화할 필요가 있다. 또한 IoT 네트워크에서의 전송 딜레이는 IoT 네트워크에서의 빠른 정보 수집을 위한 주요한 척도 중 하나이다. 본 논문에서는 IoT 네트워크에서 정보의 전송 딜레이를 고려한 저전력 버퍼 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 심층 강화학습 방법에서 사용되는 심층 Q 학습(Deep Q learning)를 사용하여 수신된 패킷을 포워딩하거나 폐기함으로써 전송 딜레이를 줄이면서도 소비 전력을 절약할 수 있다. 제안한 알고리즘은 비교에 사용된 기존 버퍼 관리 기법과 비교하여 Slotted ALOHA 프로토콜 기준 소모 전력 및 딜레이를 개선함을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.12-19
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• 2020

클러스터된 이기종 무선 센서 네트워크는 서로 다른 목적을 가지는 노드들이 계층적 구조를 이루어 링크를 구성하는 네트워크를 의미한다. 무선 센서 네트워크에서는 한정적인 메모리나 배터리 용량 내에서 운용되는 경우가 많기 때문에 이러한 자원을 효율적으로 관리해야만 네트워크의 수명, 커버리지, 연결성 등의 성능을 길게 유지할 수 있다. 예를 들어 특정 센서들의 부근에서 관심을 가지는 이벤트가 빈번하게 발생하여 계측되는 데이터가 증가하게 되면, 특정 클러스터 그룹의 클러스터 헤드로 전송되는 데이터의 양도 동시에 기하급수적으로 증가하게 된다. 특히 해당 클러스터 헤드에서 전송하는 데이터양보다 센서들로부터 수신하는 데이터양이 많을 경우나 링크가 끊어져 데이터 전송이 불가능한 경우 메모리 총 용량을 초과하는 데이터 혼잡 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 데이터 혼잡 문제를 해결하기 위해 모바일 싱크로서 드론을 이용한다. 네트워크, 센서 노드, 클러스터 헤드에 대한 모델링 후 데이터 혼잡도를 계산하기 위한 비용 함수와 혼잡 인디케이터를 정의한다. 이를 바탕으로 데이터 혼잡 지도 인덱스를 계산하여 데이터 혼잡 지도를 작성 후 지도를 기반으로 드론을 최적의 위치에 배치한다. 시뮬레이션을 통하여 드론의 배치에 따른 네트워크의 혼잡도가 감소하는 양상을 다양한 접근을 통해 보여준다. 제어 변수 α를 이용하여 배치되는 드론 수에 따른 데이터 혼잡도의 변화, 요구하는 데이터 혼잡도를 만족시키기 위한 통신 범위와 드론 수와의 관계를 알아본다. 또한 기존 연구와의 오버플로우 관점에서 비교를 통해 제안하는 알고리즘이 최소 20 %의 향상이 있음을 보여준다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.122-130
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• 2008

센서 네트워크의 많은 응용분야에서 센서 노드가 감지하는 데이터는 긴급성에 따라 크게 일반 데이터와 긴급 데이터로 분류할 수 있다. 주기적인 상황 모니터링과 같은 일반 데이터는 손실이나 지연을 어느 정도 허용할 수 있는 반면에, 화재 경보와 같은 긴급 데이터는 손실 없이 실시간적으로 전달이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 데이터의 특성에 따라, 긴급 데이터의 전달 신뢰도를 높이면서 일반 데이터 전달의 에너지 효율을 고려한, 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 효율적인 데이터 인지 라우팅 프로토콜을 제안한다 제안한 방안은 크게 두 가지 아이디어로 되어 있다. 첫째, 긴급 데이터에 대한 네트워크 생존율과 신뢰도를 향상시키기 위해, 각 센서 노드는 자신의 배터리 잔여량이 임계치 이하로 떨어지면 긴급 데이터만 전달하게 된다. 둘째, 긴급 데이터에 대한 전달 신뢰도를 높이고, 일반 데이터 전달의 에너지 소모를 줄이기 위해 데이터 종류에 따라 차별화된 전달 방법을 사용한다. 규칙적으로 발생하는 일반 데이터는 에너지 효율성을 증가시키기 위해 단일 경로 기반의 데이터 전달 방안을 사용하며, 긴급 데이터는 높은 신뢰성을 보장하기 위해 방향성 플러딩 방법을 사용해 싱크로 전달한다. 시뮬레이션을 통해 제안 방안이 긴급 데이터 전송에 있어 높은 신뢰성을 보장하면서, 일반 데이터 전달의 에너지 소모를 줄여 네트워크 생존율을 크게 증가시킬 수 있음을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.7-18
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• 2012

데이터베이스 분야에서 다수의 속성을 갖는 데이터의 효율적인 의사 결정을 지원하는 스카이라인 질의에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스카이라인 질의란 대량의 데이터에서 필요한 관심 정보를 검색할 때 모든 속성의 데이터를 탐색하지 않고 속성 내에 의미 있는 데이터만 탐색하는 것이다. 이와 같은 스카이라인 질의는 센서 네트워크에서 다양한 환경 및 상황정보를 수집하여 사용자에게 제공하기 위해 유용하게 활용할 수 있다. 그러나 기존의 스카이라인 선출 방식은 다차원 데이터에서 스카이라인 선출시 센서의 수와 차원이 증가함에 따라 비교 계산 횟수가 급격히 증가하며 또한 지배력이 큰 값에 의해 단일 속성으로도 의미 있는 값이 제외될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 싱크 노드로 부터 관심(interest) 질의를 하위 노드로 전송할 때 전체 데이터 중 일부 데이터들의 선호도(preference)를 판별할 수 있는 카테고리 기반 소속 함수(CMF : Category Based Member Function)를 함께 전송하여 스카이라인 선출 시 차원의 증가로 발생할 수 있는 비교 계산의 복잡성을 감소시키고 선호도 높은 우선순위 데이터를 처리하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통한 성능평가를 수행하였으며 그 결과 다차원의 센서 데이터 집합에서 데이터 검출 시 카테고리 기반 소속 함수를 기반으로 한 처리기법에서 시간 복잡도가 감소함을 보였으며 지배력이 큰 스카이라인으로부터 제외된 의미 있는 속성 값을 검출할 수 있었다.