• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (B)
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• pp.426-431
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• 2008

본 논문에서는 한정된 에너지를 사용하는 애드 혹 네트워크에서 부분적인 경로 수정을 통해 에너지 사용을 분산함으로써 네트워크의 수명을 증가시키는 Local Path Modify Routing (LPMR) 프로토콜을 제안한다. 애드 혹 네트워크에서 노드의 한정된 에너지는 전체 네트워크 수명에 큰 영향을 끼친다. 따라서 최근 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 On-demand 방식의 프로토콜들이 많이 제안되고 있다. 그 중 Power-aware source Routing (PSR)은 에너지의 사용량에 따라 경로를 주기적으로 변경해 줌으로 네트워크의 수명을 늘린다. 하지만 잦은 플러딩으로 인해 라우팅의 오버헤드의 증가와 이 오버헤드로 인한 에너지의 소모가 증가하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 에너지의 사용이 많은 노드를 선별하여 각 노드의 주변 노드 정보를 통해 부분적으로 경로를 변경해 줌으로써 잦은 플러딩 없이 경로를 변경함으로 라우팅 오버헤드가 감소하게 된다. 또한 에너지를 많이 소모하는 노드의 에너지를 분산해 줌으로 각 노드들이 에너지를 고르게 사용함으로 네트워크의 수명도 증가하게 된다. 본 논문에서는 NS-2(Network Simulator-2)를 이용하여 LPMR의 성능을 검증한다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.699-702
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• 2009

가스하이드레이트(Gas Hydrate)는 특정한 온도와 압력조건하에서 물분자로 이루어진 공동 내로 메탄, 에탄, 프로판 등의 가스가 들어가 물분자와 상호 물리적 결합으로 형성된 외관상 얼음과 비슷한 고체 포유물로 자연상태에 존재하는 하이드레이트의 주 성분이 메탄(Methane)인 경우가 대부분인 까닭에 메탄 하이드레이트라고도 불린다. 표준상태에서 $1m^3$의 메탄하이드레이트는 $172m^3$의 메탄가스와 $0.8m^3$의 물로 분해된다. 그러나 메탄 하이드레이트를 인공적으로 만들경우 물과 가스의 반응율이 낮아 하이드레이트 생성시간이 상당히 길고 가스 용해율도 낮다. 따라서 하이드레이트를 빨리 만들며 가스충진율도 증가시킬 수 있는 방법으로 가스 흡착성이 있는 탄소나노튜브(Carbon Nano Tube)를 기계적 분산방법인 초음파 분산(Dispersion)과 화학적 개질에 의한 분산방법인 산화처리분산을 사용하여 탄소나노튜브와 산화탄화나노튜브를 순수한물에 분산하여 나노유체를 만들고, 나노유체와 메탄가스를 반응시켜 메탄하이드레이트를 생성시키는 실험을 수행하였다. 나노유체와 순수한물의 상평형(Phase Equilibrium)은 비슷하였으며, 탄소나노튜브를 0.0005Vol%를 분산한 나노유체와 순수한물의 메탄가스 소모량의 비교한결과 나노유체의 가스소모량의 순수한물보다 ${\Delta}T_{sub}$=0.5K에서는 2배 ${\Delta}T_{sub}$=9.7K에서는 1.6배 증가하였다. 또한 산화나노유체와 나노유체의 메탄 가스소모량은 산화나노유체가 0.01 ~ 0.02mol정도 높았으나 그 효과가 미미하였고, 교반기를 사용하여 RPM300으로 교반시켰을 경우 역시 메탄 가스소모량은 큰 차이가 없었으나 산화나노유체의 경우 메탄 가스소모량이 나노유체보다 급격히 증가함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.748-750
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• 2004

AODV나 DSR과 같은 Reactive 라우팅 방식은 트래픽이 발생되는 시점에서 경로를 탐색하는 방법으로서 최적 메시지 전송 경로가 유효하다면 트래픽의 증가와 과도한 에너지 소비를 고려하지 않고 계속적인 동일 전송 경로의 사용으로 인해 특정 노드에 대하여 에너지 소모가 심화될 뿐만 아니라 전송지연이 발생된다. 본 논문에서는 과중한 트래픽 상태를 분산 시켜 전체 네트워크의 균형적인 에너지 소비를 위하여 Reactive 라우팅 방법에서 특정 노드의 트래픽 상태, 에너지 상태, 라우팅 시간을 고려한 노드 상태 기반 부하 분산 방법(NSLB： Node Status-based Load Balancing Method)을 제안한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권2호
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• pp.79-86
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• 2008

MANET(Mobile Ad hoc Network)은 두 대 이상의 이동 무선 단말로 구성되는 네트워크로 단말의 한정된 에너지 때문에 많은 제한성을 가지게 된다. MANET에서 특정 노드들의 조기 에너지 소진은 네트워크 성능에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이에 대한 해결책으로 송, 수신지 사이에 가능한 많은 노드 비중첩 다중 경로를 구축하고, 각 경로상 노드가 가진 평균 에너지, 최소 에너지, 혹은 에너지 분산 값에 따라 다중 경로를 통해 패킷을 분산 전송한다. 에너지 정보 수집 방법을 크게 Static 방식과 Dynamic 방식으로 나누며, 수집하는 에너지 정보에 따라 Static-Average, Static-Minimum, Static-Variance, 그리고, Dynamic-Average, Dynamic-Minimum, Dynamic-Variance 등 6가지 방식으로 나누고, NS2 시뮬레이션을 통해 그 성능을 비교하고 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.1441-1444
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• 2005

AODV와 같은 요구 기반 라우팅 방식은 트래픽이 발생되는 시점에서 경로를 탐색하는 방법으로서 최적 메시지 전송 경로가 유효하다면 트래픽의 증가와 과도한 에너지 소비를 고려하지 않고 계속적인 동일 전송 경로의 사용으로 인해 특정 노드에 대하여 에너지 소모가 심화될 뿐만 아니라 전송지연이 발생된다. 본 논문에서는 과중한 트래픽 상태를 분산 시켜 전체 네트워크의 균형적인 에너지 소비를 위하여 AODV 프로토콜에 로드 분산 기법의 적용을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.385-387
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• 2005

센서 네트워크를 구성하는 각 노드는 크기가 작고, 배터리 용량도 제한되어 있기 때문에 오랜 시간 노드가 활동하기 위해서는 에너지 소모를 줄이는 것이 관건이다. 센서 노드들의 에너지 소비 감소를 위해서 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 라우팅을 통해 에너지를 소비를 줄이는 방법이 연구되었다. 그 중에서 클러스터링 기법은 센서 노드가 클러스터를 형성하고, 그 주체가 되는 클러스터 헤드와 통신함으로써 전체적인 센서 노드의 에너지 소비를 줄이고, 센서 노드의 에너지 소모를 분산한다. 이때 중요시 생각해야 될 것은 클러스터를 효율적으로 생성해야 한다는 것이다. 모든 센서 노드들에게 균등하게 에너지를 소비하여 전체적인 센서네트워크가 오랫동안 유지하는 것은 클러스터의 형태에 따라 에너지 소모가 변할 수 있기 때문이다. 이에 본 논문은 초기 랜덤하게 뿌려진 센서 노드를 가지고 초기에 클러스터를 효율적으로 형성하려 한다. 이는 초기 센서들의 데이터 정보를 가지고, 클러스터 헤드를 선정하고, 선정된 클러스터 헤드로 초기 클러스터를 형성하는 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.277-278
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• 2015

해당 연구 시스템은 신재생에너지, 에너지저장장치를 연계하여 수용가의 전력소모기기를 효율적으로 제어할 수 있는 에너지 네트워크 고효율 시스템 기술로 수요반응 또는 사용자 설정에 따른 제어신호 생성 및 전달, 전력소모기기 사용량 분석을 통한 에너지 사용분석, ESS와 신재생에너지 투입에 대한 제어 및 분석, ESS, 신재생에너지, 에너지게이트웨이, 전력소모기기 간 분석을 통한 Load Balancing 기능을 제공하고자 한다. 현재는 연구단계로 설계 및 연계 통신은 완료상태이며, 주요 알고리즘 적용을 진행 중에 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.171-174
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• 2011

서버 클러스터에서 부하 분산기는 사용자의 요청을 각 서버로 분산시키는 역할을 한다. 리눅스 가상 서버(LVS: Linux Virtual Server)는 소프트웨어적으로 사용되는 부하 분산기로서 여러 가지 스케줄링 방식들을 가지고 있다. 그러나 부하 분산 시에 서버의 유동적인 부하 정보를 반영하지 못하는 단점이 있다. 이에 개선된 방식으로 서버의 동시 연결 개수에 따라 상한계(Upper Bound)와 하한계(Lower Bound)를 설정하고, 요청을 분산하는 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling)이 존재한다. 그러나 서버의 상태에 따라 상한계와 하한계가 바뀔 수 있음에도 불구하고 이 값들이 고정되어 있다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 기존 부하 분산 방법의 단점을 극복하는 서버 전력 정보에 기반한 스케줄링 방식을 제안한다. 제안된 방식은 서버의 부하 정보를 기반으로 에너지를 추정하고 전력 수치를 기반으로 LVS의 가중치 테이블을 주기적으로 갱신한다. 그리고 부하 분산기는 클라이언트로부터 요청 받은 트래픽을 각 서버의 에너지 소모 상태에 따라 적용시킴으로써 에너지 소모가 최소화되도록 부하를 분산한다. 또한 서버의 상태에 따라 상한계와 하한계가 바뀔수 있음을 고려하여 상한계와 하한계를 설정하지 않고 서버의 상태에 따라 적절하게 요청이 분배되도록 하였다. 15대의 PC를 사용하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과는 기존 부하 분산 알고리즘 중 성능이 가장 좋은 알고리즘에 비해 서버의 성능이 동일한 경우 성능 및 소비전력 면에서 거의 동등하였고, 서버의 성능이 상이한 경우 50.2% 성능 향상 및 27.3% 소비 전력 절감을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.499-502
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• 2008

한정된 용량의 배터리에 의존하는 무선 Ad-hoc 네트워크(MANET)에서는 에너지 효율을 높이기 위한 다양한 클러스터링 기법과 라우팅 알고리즘이 연구되고 있다. 이러한 무선 Ad-hoc 네트워크에서는 에너지 효율이 높은 클러스터 기반의 라우팅 알고리즘이 많이 사용된다. 그러나 일반적인 클러스터 방식에 따른 라우팅 알고리즘에서는 클러스터 헤드 노드에 부하가 집중되어 에너지 소모가 많은 문제점을 가진다. 이 문제를 보완하기 위해서 클러스터 헤드 노드의 재 선출을 통해 에너지 소모를 분산하는 동적 클러스터링 방식이 사용되고 있다. 그러나 동적 클러스터링 방식 또한 높은 빈도의 클러스터 재형성 과정에서 많은 에너지를 소모하는 문제점이 있다. 즉, 지금까지 연구되어온 알고리즘은 클러스터 구성에 대한 효율적인 알고리즘을 제시하고 있지만 불필요한 에너지 소모를 최소화하는 최적의 헤드 노드 선정 방법과 클러스터 관리를 통하여 에너지 효율을 높일 수 있는 해결책을 제시하지 않았다. 따라서 본 논문에서는 위의 클러스터 문제를 해결하기 위해 TICC(Time Interval Clustering Control) 알고리즘 기법을 제안한다. 제안된 TICC은 각 노드의 에너지 속성 값에 따라 에너지 Level을 분류하고 분류된 에너지 Level에 따라 타이밍을 고려한 클러스터링 및 노드 관리방법이다. 이러한 TICC기법을 적용하여 실험을 하였고 결과적으로 클러스터 전체의 에너지 효율을 향상되고 Lifetime이 증가함을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권1호
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• pp.84-95
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• 2008

최근 무선 센서 네트워크는 다양한 응용분야의 플랫폼으로써 사용되고 있다. 무선 센서를 배치하고, 센서 네트워크를 구성함으로써 원격으로 어떤 영역에 포함된 객체들의 동작, 상태, 위치 등에 관한 정보를 얻을 수 있다. 일반적으로 센서 노드들은 제한된 배터리로 동작하기 때문에 센서 네트워크의 생명주기를 연장시키기 위한 에너지 효율적인 데이타 수집 메커니즘은 필수 조건이다. 본 논문에서는 클러스터 헤드의 에너지 소모를 분산할 수 있는 새로운 클러스터링 기법을 제안한다. 먼저 클러스터 헤드의 역할에 따른 에너지 소모를 분석하고, 클러스터를 수집과 전송을 위한 두 계층으로 분리한다. 다음 각 계층을 담당하는 센서 노드를 선출하여 단일 클러스터 헤드의 에너지 소모를 2개의 센서 노드로 분산한다. 제안하는 클러스터링 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존의 클러스터링 기법과 성능을 비교했다. 그 결과, 기존의 알고리즘에 비해 생명 주기(lifetime)가 $10%{\sim}40%$ 향상되는 것을 확인할 수 있었다.