본 논문은 독거노인을 위한 보조 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 착용형 RFID 시스템과 게이트웨이 시스템, 서버 시스템으로 구성된다. 착용형 RFID 시스템은 장갑형태로 구성되며, 싱크노드와 RFID 리더기를 갖는 센서노드로 구성된다. 센서노드는 가구나 약병, 설탕, 소금 등의 다양한 일상생활 물체에 부착된 RFID 태그를 읽는다. 센서 노드는 무선 패킷을 싱크노드로 전송한다. 싱크노드는 수신된 패킷을 게이트웨이로 보내고, 게이트웨이는 수신된 패킷을 서버로 전달한다. 서버 시스템은 데이터베이스 서버와 웹 서버로 구성된다. 착용형 RFID 시스템에서 전달된 데이터는 데이터베이스에 저장되고, 사용자의 일상 생활 활동정보를 표시한다. 처리된 데이터는 가족이나 수발제공자, 병원관계자 등 사용자의 일상생활 패턴을 원하는 사용자에게 제공될 수 있다.
무선 센서 네트워크에서 다중경로 라우팅에 대한 연구는 노드와 링크 실패로 인한 잦은 경로 파손의 문제를 해결하고 데이터 전달 신뢰성을 향상시키기 위해 연구되었다. 다중경로 라우팅에서, 예를 들어 전장에서 군인 및 재난 지역에서 구조자와 같은 이동 싱크는 이동성을 다루기 위한 새로운 도전이 필요하다. 싱크 이동성은 그들의 이동 경로에 따라서 소스 노드에서 이동 싱크까지 새로운 다중경로 구성을 요구한다. 이동 싱크가 지속적인 이동성을 갖기 때문에, 기존 다중경로는 이동 싱크의 새로운 위치로 효율적인 재구성을 위해 이용될 수 있다. 그러나, 이전 프로토콜들은 이러한 문제를 다루지 않는다. 따라서, 우리는 무선 센서 네트워크에서 이동 싱크에 대한 효율적인 다중경로 재구성 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜 LGMR은 이동 싱크의 이동 유형에 기초한 세 가지 다중경로 재구성 방법을 다룬다: 단일홉 이동 기반 지역 다중경로 재구성, 다중 홉 이동 기반 지역 다중경로 재구성, 다중 홉 이동 기반 전체 다중경로 재구성, 시뮬레이션 결과는 에너지 소비 및 데이터 전달 딜레이 측면에서 LGMR이 이전 프로토콜 EDM보다 더 나은 성능을 갖는다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 USN환경에서 수질 모니터링 시스템의 일부인 싱크노드에서의 클러스터링 모델을 설계하였다. 싱크노드에서 수집된 많은 데이터 중 핵심 데이터만을 전송하기 위해서 많은 연구들이 진행 중에 있다. 본 논문에서 사용된 K-means 클러스터링 모델은 비슷한 속성들로 이루어진 K개의 클러스터로 데이터들을 묶어 불필요한 중복을 줄이고 위험 요소로 판단되는 데이터들을 추출하는 모델이다. 실험을 통해서 제안한 시스템의 성능을 다른 시스템과 비교하여 얼마나 더 효과적으로 데이터를 축약하였는지 확인할 수 있었다.
센서 네트워크는 다수의 센서 노드들이 싱크노드와 데이터 중심(Data centric) 기반으로 통신을 하게 되며 이때 사용되는 라우팅 알고리즘 중 하나가 Directed Diffusion 알고리즘이다. Directed Diffusion은 싱크노드의 named data 질의에 기반을 둔 라우팅 프로토콜로 다수의 소스 노드와 다수의 싱크 노드의 상황에서도 효율적으로 동작한다는 점과 각각의 질의에 의한 라우팅 경로 상에서 데이터 융합(aggregation) 과 caching을 수행할 수 있다는 장점을 갖는다. 그러나 강화된 gradient 경로를 얻기 위해 요구되는 부담이 크다는 단점을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 interest 패킷에 hop-count를 도입함으로써 gradient가 과다하게 설정되는 것을 제한함으로써 에너지 사용 효율을 높일 수 있는 개선된 Directed Diffusion 알고리즘을 제시한다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 유용성을 확인하고자 한다.
The efficiency and capacity of an air source heat pump system decrease as the ambient temperature drops. One strategy of avoiding the decrease of the efficiency and capacity in air source heat pump system is to switch to another thermal energy source. Water can be a good candidate for the heat source. This paper presents the results of the performance analysis of heat pump system with a single unit dual source(SUDS) evaporator The heat exchanger combines two separated evaporators into a single evaporator and the object of the SUDS evaporator is to recover energy from dual heat sources, i.e. air and water. Simulation program is developed for the dual source heat pump system with a SUDS evaporator and experimental data are obtained and compared with the simulation results. Differences in heating capacity and COP are 7% and 8% respectively. Simulation results are in good agreement with the test results. Therefore, the developed program is effectively used for the design and performance prediction of the dual source heat pump system with a SUDS evaporator.
무선 센서 네트워크는 제약된 하드웨어와 개방된 환경으로 인해 싱크 홀 공격에 취약한데 이를 위해서 INSENS가 제안되었다. 이러한 INSENS는 베이스 스테이션과 센서 노드들 사이에 거리를 기반으로 경로를 설정하므로 이벤트가 자주 발생할 경우 특정 경로에 노드들은 트래픽이 증가하여 에너지 불균형을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 네트워크 상황을 고려하여 균형적으로 에너지를 소모하게 하는 퍼지 시스템 기반의 효율적인 경로 설정 방법을 제안한다. 퍼지 시스템은 배터리 잔량, 홉 수, 경로설정 횟수의 입력을 통해 네트워크의 효율적인 경로를 설정한다. 그러므로 제안 기법은 효율적인 경로 선택으로 트래픽을 분산시켜 전체 센서 네트워크의 수명을 연장한다.
다양한 센서들과 디바이스들이 실시간으로 정보를 주고받는 산업 IoT환경에서 싱크노드에게 속하는 하위 센서 및 디바이스들을 통한 데이터 손실 및 시스템 마비를 발생시킬 수 있는 상황이 발생될 수 있다. 따라서 본 논문은 위의 상황을 고려하여 센서 및 디바이스의 정상범주를 파악하고 비정상적인 디바이스를 판별을 통해 시스템 보안성을 향상시키는 방안을 제시한다. 싱크노드에 속하는 센서 및 디바이스들의 로그데이터를 통해 주성분 분석법을 통해 데이터의 차원을 감소시키고 차원 감소시킨 데이터를 K-means 클러스터링 알고리즘에 적용하여 정상범주 내에 속하지 않는 디바이스를 판별하여 비정상 센서 및 디바이스를 판별한다. 비정상 데이터로 판별된 센서 및 디바이스의 모니터링을 통해 시스템의 보안성을 향상시킬 수 있도록 한다.
오늘날 산업용 무선 센서 망 환경에서 화재나 유독가스와 같은 연속 개체 탐지는 위험성과 대규모 피해로 인해 중요한 문제로 다뤄지고 있다. 연속 개체는 한 지점에서 발생하여 점차 넒은 범위로 확산되는 특징을 가지기 때문에 자원 제약적인 무선 센서 망 환경에서 연속 개체를 탐지한 다수의 센서 노드가 고정 싱크에게 데이터를 전송하게 되면 막대한 통신 오버헤드가 발생하게 된다. 따라서 기존 연구에서는 실시간으로 확장되는 연속 개체를 정확하게 탐지하고, 다량의 센싱 데이터를 에너지 효율적인 방식으로 전송하는 데에 중점을 두었다. 그러나 최근 들어 화재 진압과 같은 실시간 대응이 필요한 응용분야를 위해 연속 개체 탐지에 이동 싱크 도입이 필요하다는 의견이 나타나고 있다. 이러한 경우, 이동 싱크의 위치 갱신을 위해 다수의 소스와 이동 싱크 간 통신이 빈번하게 일어남으로써 무선 센서망의 에너지 소모가 급격하게 증가하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 무선 센서 망을 이용한 연속 개체 탐지에서 이동 싱크를 지원하기 위한 발원점 중심의 통신 방안을 제안한다. 실험결과는 제안 방안이 기존 방안에 비해 이동 싱크의 위치정보 갱신 및 센싱 데이터 보고에 더 적은 에너지를 소모함을 보인다.
본 연구는 농축산물의 생산에 필요한 생장환경을 모니터링 하여 농축산물의 생산을 증대시킬 수 있도록 생장환경관리 모니터링 시스템을 설계하는 것이다. 생장환경 모니터링 시스템은 크게 5가지로 분류할 수 있다. 센서, 센서노드, 센서와 통신을 하는 싱크노드 및 관제 시스템과 연결하여 주는 게이트웨이 및 관제 소프트웨어이다.
인터넷에 연결된 사물이 인간의 명시적 개입 없이 정보를 생성하고, 다른 사물, 사람, 시스템과 연동하여 동작하는 사물인터넷(Internet of Things) 기술이 주목받고 있다. 2020년에는 각종 센서와 네트워크 기능이 탑재된 스마트 디바이스가 260억대에 이를 것으로 전망되고, 급증하는 스마트 디바이스로부터 생성되는 센싱 데이터는 기하급수적으로 증가하여 인터넷 연결 트래픽 증가와 무선 채널 혼잡을 야기할 수 있다. 이에 본 논문에서는 사물인터넷에서 주기적인 센싱 데이터를 수집 전달하기 위해 스마트 디바이스를 싱크노드로 활용하는 방안을 제안하고, 스마트 디바이스가 실행 중인 응용의 요구사항을 만족시키는 최적의 싱크노드 집합을 구하는 것은 NP-hard문제[1]이므로 휴리스틱 방법을 이용하여 싱크노드 집합을 구성하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 휴리스틱 알고리즘의 시간복잡도는 $O(m^3)$으로 최적의 싱크노드를 구하는 알고리즘보다 빠른 시간에 싱크노드 집합을 구할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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