최근의 에너지 하베스팅 무선 센서 네트워크에 대한 연구는 제한된 에너지 자원 문제를 해결하여 네트워크 수명을 효율적으로 연장시킬 수 있는 기술 개발에 집중되고 있다. 에너지 하베스팅 기술은 무선신호에 포함된 에너지를 이용하여 배터리를 충전시킴으로써 네트워크 수명을 지속적으로 연장시킬 수 있는 장점을 지니고 있으나 에너지를 수확하는 시간 동안에는 데이터를 전송할 수 없기 때문에 에너지 수확양이 증가할수록 데이터 전송지연도 증가하는 문제점을 지니고 있다. 이에 따라 에너지 하베스팅 무선 센서 네트워크를 설계할 때에는 네트워크 수명 연장뿐만 아니라 전송지연 축소 문제를 모두 고려하여야 한다. 본 논문에서는 네트워크에 유입되는 트래픽 양과 수확되는 에너지양에 따라 데이터 전송에 필요한 에너지를 계산하고 패킷데이터의 전송 시간을 조절함으로써 종단간 네트워크 지연을 최소화하는 MAC 프로토콜을 제안한다. 이를 위해 에너지 수확 시간을 측정하여 네트워크의 수면 시간을 조절하는 에너지 관리 메커니즘을 설계한다. 또한, 시뮬레이션을 이용한 성능평가를 통하여 기존의 MAC 프로토콜보다 에너지 소비량과 종단간 지연 측면에서 성능이 향상됨을 보인다.
센서 노드의 제한된 전력(power)으로 인해, 센서 네트워크에서의 통신은 에너지 소비를 최소로 하여 네트워크의 수명을 길게 하는 것이 가장 큰 목표 중 하나이다. 또한, 센서 네트워크에서는 일대일 통신보다는 하나의 노드에서 네트워크 상의 모든 노드로 패킷을 전달하는 브로드캐스트 통신이 빈번히 사용된다 이러한 이유들로 인해서 여러 에너지 효율적인 브로드캐스트 기법들이 제안되고 있다. 이 논문에서는 'Angle-Based' 브로트캐스트 알고리즘을 제안한다. 'Angle-Based' 기법은 각 센서 노드가 자신이 받은 패킷을 통해 이웃 노드와의 각도를 계산하고, 그것을 바탕으로 패킷의 재전송 여부를 결정하는 방식이다. 따라서 이웃 노드들의 정보를 미리 가지고 있지 않고도 재전송 노드의 수를 최소화할 수 있다. 그리고 무엇보다 'Angle-Based' 기법은 높은 신뢰성(reliability)을 제공하는데, 이는 각도 정보를 사용하여 소스의 전송범위 내의 모든 영역에서 골고루 재전송이 이루어지도록 하기 때문이다. 시뮬레이션 결과, 'Ang1e-Based' 방법은 에너지 효율적으로 재전송이 이루어졌으며 이웃 노드들의 정보를 사용하지 않는 다른 브로드캐스트 기법들보다 신뢰성 측면에서 특히 뛰어난 결과를 보였다.
본 논문에서는 움직임 보상 차영상 ( motion compensated difference image; MCDI)을 대역 분할한 뒤, 움직임 정보를 이용하여 에너지가 큰 부분만을 선택하여 적응적으로 벡터 양자화를 행함으로써 효율적으로 동영상을 부호화 할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 MCDI의 특성들을 고려하여 에너지가 낮은 부분은 부호화를 행하지 않고, 에너지가 높은 부분에 대하여서만 움직임 벡터의 크기에 따라 클래스를 분류한 뒤 각 클래스에 맞는 코드북을 설계하여 벡터 양자화를 행한다. 이를 위해서는 부호화 되는 에너지가 높은 부분에 대한 정보와 클래스 부분에 대한 정보가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 부가 정보의 양을 움직임 벡터를 이용하여 최소화함으로써 비트율을 크게 줄이면서도 우수한 화질의 복원 영상을 얻을 수 있었다.
멀티채널 무선센서네트워크에서 기존의 채널할당 방법들은 각 노드마다 다른 채널을 할당하는 방법을 채택하여 연구하였다. 이러한 경우 노드 간 전송 시에 채널을 수신 노드의 채널로 변경하고 다시 자신의 수신 채널로 변경이 필요하다. 채널 변경에는 에너지를 소모하기 때문에 이를 줄인다면 전송에 좀더 많은 에너지를 사용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 하위 노드의 수를 이용하여 이를 기반으로 채널할당을 하고 성능평가를 통해 에너지소모량을 측정한다. 측정결과 기존 기법에 비해 약 12%의 성능 향상을 보였다.
수중 센서 네트워크에서는 물 속이라는 환경적 특성으로 인해 네트워크 구성에 있어서 많은 어려움이 있다. 무엇보다도 배터리를 지속적으로 공급받거나 충전시킬 수 없기 때문에 배터리 고갈로 인한 센서노드의 손실이 발생하고 이는 전체 센서 네트워크 연결을 방해하는 요소로 작용하게 된다. 따라서 본 논문에서는 지역적으로 소스 라우팅 기법을 적용하여 에너지 소비를 줄이는 라우팅 기법을 제안하였다. 먼저 수중 통신에 사용되는 음파와 에너지와의 관계식을 유도한 뒤에 에너지 소비에 중요하게 작용하는 변수들을 이끌어 냈다. 깊은 바다에 설치된 센서 네트워크에서는 깊이에 따른 환경 변수들의 값이 달라질 수 있기 때문에 링크 메트릭에 영향을 줄 수 있음을 확인했고 이를 바탕으로 에너지 소비에 미치는 환경변수들의 영향도와 제안된 라우팅 기법이 에너지 소비에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
수소 에너지는 높은 에너지 효율로 열과 전기를 생산하면서도 온실가스와 미세먼지 등 유해물질 배출이 없는 친환경 에너지로서, 전 세계적으로 탄소중립으로의 전환을 위한 핵심으로 주목받고 있다. 특히 스마트 수소에너지는 경제적이고 지속 가능하며, 안전한 미래 스마트 수소에너지 서비스로써 수소 에너지의 기반 시설이 디지털로 통합되어 '데이터' 기반으로 안정적으로 운영되는 서비스를 의미한다. 본 논문에서는 데이터 기반 수소 충전소 수요예측 모델 구현을 위해 강원도 내 설치되어 있는 수소 충전소 3곳(춘천, 속초, 평창)을 선정, 수소 충전소의 수요공급 데이터를 확보하였고, 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 7개를 선정하여 총 27종 입력 데이터(기상데이터+수소 충전소 수요량)로 모델을 학습하였고, 평균 제곱근 오차(RMSE)로 모델을 평가하였다. 이를 통해 본 논문에서는 최적의 수소 에너지 수요공급을 위한 머신러닝 기반 수소 충전소 에너지 수요 예측 모델을 제안한다.
기존의 IoT 센서 노드는 배터리로부터 에너지를 공급받아 동작하는데, 넓게 분포되어 다양한 정보를 수집해야 하는 센서 노드의 특성상, 주기적으로 배터리를 새로 교체해야 하는 단점이 존재한다. 이 단점을 극복하기 위해 에너지 하베스팅 시스템을 통해 태양광이나 고온 증기 등으로부터 에너지를 수확할 수 있다. 하지만, 기존의 에너지 하베스팅 시스템은 공급전력이 상당히 제한적이기 때문에 통신과 같이 순간적으로 높은 전력을 요구하는 어플리케이션을 활용하기가 어렵다. 이 논문에서 우리가 제안하는 고출력 에너지 하베스팅 시스템은 기존 에너지 하베스팅의 단점을 보완한 Switch Control Unit을 설계하여 수확된 에너지양과 어플리케이션 동작 모드에 따라 수확된 에너지를 에너지 저장장치에 저장하거나 수확 및 저장된 에너지를 순간적으로 모두 어플리케이션에서 사용할 수 있도록 구상하였다. 제안한 시스템을 검증하기 위해 태양광을 기반으로 한 에너지 하베스팅 시스템을 구현하였으며 각각의 동작 모드에 따라 어플리케이션에 공급하는 전력량과 에너지 저장장치의 용량에 따른 최대 공급 시간을 확인하였다.
무선 통신 기술의 발달과 함께 응급상황이나 전시와 같이 필요에 의해 임의의 장소에 형성되어 사용되어질 수 있는 네트워크의 필요성이 커지면서 Ad-hoc 네트워크에 관한 여러 가지 연구가 진행되고 있다. Ad-Hoc 네트워크에서는 기존의 유선 네트워크 망에서와는 달리휴대용 기기들만으로 네트워크 망이 형성이 되어있고 이때 휴대용 기기들은 대부분 배터리를 에너지원으로 사용한다. 무한대의 에너지를 갖고 있다고 볼 수 있었던 종전의 유선 네트워크에서와는 단리 배터리를 에너지원으로 사용하는 Ad-Hoc 네트워크에서는 효율적인 에너지 자원 관리가 중요한 이슈가 된다. 이에 관련된 연구의 하나로 Chang과 Tassiulas는 [1]에서 시스템 활동시간 증가에 초점을 두고 Ad-Hoc 네트워크상의 라우팅 경로를 재조정해 줌으로써 시스템의 활동 시간을 늘이는 라우팅 방법을 제안하였다. 그러나, 그들의 방법에서는 단지 데이터 전송에 사용되는 에너지의 양만을 고려한 모델로, 에어신호의 전송 에너지 사용은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 Ad-hoc 네트워크의 라우팅에 데이터 전송 뿐만 아니라 제어신호의 전송 에너지 사용을 함께 고려한 라우팅 방법을 소개한다.
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.
MANET(Mobile Ad-hoc Network)에서는 노드들의 에너지가 제한적이기 때문에 에너지 효율적인 경로 설정이 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 AOMDV(Ad-hoc On-demand Multipath Distance Vector)를 기반으로 노드의 에너지를 고려한 경로 설정과 유지 기법이 추가된 라우팅 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 제안한 다중경로 라우팅 프로토콜은 노드의 에너지 잔량을 고려하여 경로를 설정하기 때문에 에너지 고갈로 인한 경로 재설정 횟수를 줄일 수 있으며, 노드의 에너지 잔량 임계치를 설정하여 노드의 에너지 잔량이 임계치 이하가 되면 에러 패킷을 전송함으로서 경로 변경 및 재설정시 생기는 데이터의 손실과 전송지연을 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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