사물인터넷은 다수의 센서를 통해 다양한 데이터를 수집하므로 센서의 생존 시간을 최대화하고 데이터를 효율적으로 수집해야한다. 또한 특정 영역에서의 연속적인 데이터 수집은 해당 센서들의 에너지 소비를 증가시키고 이벤트에 급격한 변화가 없을 경우 비슷한 데이터를 계속적으로 전송해야한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 배치된 센서들을 동일 크기의 그리드로 나누고 단일 그리드 내에서 잔존 에너지, 센서의 밀도, 그리고 위치를 고려하여 최적의 헤드노드를 선택하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘의 목표는 그리드의 수명을 최대화하는 것이다. 시뮬레이션 결과 기존 기법들에 비해 단순하면서 에너지를 효율적으로 사용함을 확인할 수 있었다.
마찰 나노 발전을 활용한 TENG(: Triboelectric nanogenerators)는 작은 진동에서 높은 변환 효율과 지속적인 전력을 얻을 수 있는 장점이 있다. 하지만, 마찰 전기 에너지 수집을 위해서는 비선형 에너지 추출 기술이 요구되며, 연결 인터페이스 회로를 통한 동기화 기반의 능동적인 스위치회로가 요구된다. 본 연구는 사람으로의 움직임으로부터 발생한 비선형(non-linear) 에너지를 효율적으로 저장하는 기법을 제시하였다. 또한, 개발된 보드는 서로 다른 방향으로 움직이는 동작으로부터 발생하는 에너지를 효율적으로 수확하고 저장할 수 있다. 본 연구에서 개발된 실리콘기반 압전기반의 TENG 셀과 다중모듈이 연결 가능한 에너지 하베스팅 보드의 측정하였다. 결과적으로, 다중입력 에너지 수집환경에서 안정적인 에너지의 저장 유지를 통해 약 49.2mW/count를 발전하였다.
산업화가 가속되고 정보 가전기기의 사용이 급증함에 따라 열악한 국내 에너지 현실에서 신 재생 에너지의 개발과 보급은 절실히 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 신 재생에너지의 적극적인 보급과 활용을 위하여, 분산 배치된 신 재생에너지 발전설비의 발전 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 통합 관리 운영시스템을 제안하였다. 또한 컴퓨터 바이러스. 스파이웨어와 다른 네트워크 문제로 인해 수집된 데이터의 유실을 방지하기 위해 통합 보완 관리 시스템을 적용하여 발전 데이터를 보호하도록 구성하였다.
제한된 전력의 노드들로 구성된 무선 센서 네트워크에서 효율적인 정보 수집이 이루어지기 위해서는 전체 네트워크의 Life Time을 늘리는 게 중요하다. 각각의 센서 노드들이 멀리 떨어져 있는 BS(Base Station)으로 직접 데이터를 전송하면 전력소비가 매우 크고 비효율 적이다. 그리하여 네트워크의 life time을 늘리기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그중에 클러스터링 기법은 가장 널리 연구되는 기법 중에 하나이다. 대표적인 클러스터링 기법 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)[1]는 전체 노드 수의 5%클 클러스터 헤드로 결정하여 나머지 노드들로부터 데이터를 수집하여 BS로 전송함으로써 에너지를 효율적으로 사용하는 알고리즘이다. 그러나 클러스터 헤드를 결정하는데 있어서 잔여 에너지를 고려하지 않고 순환적으로 결정하는 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 논문에서는 SVM(Supprt Vector Machine)을 이용하여 FND(First Node Dic)가 발생했을 때 각 노드들의 에너지 잔량 정도를 따져서 영역을 나눈 후, 에너지가 더 많은 영역에서 클러스터 헤드를 선정하는 방법을 제안한다. 잔량 에너지가 많은 노드를 클러스터 헤드로 결정함으로써 전체 네트워크의 life time을 늘릴 수 있다.
에너지 하베스팅 무선센서네트워크에서 end-to-end delay를 줄이기 위해 멀티홉 라우팅기법을 적용한 매체접근제어 프로토콜 들이 연구되었다. 실제 환경에서는 소비되는 에너지 보다 충분히 많은 에너지 수집이 어려운 상황이 많이 발생하게 된다. 따라서 멀티홉 전송에서 전력이 고갈되지 않고 노드들이 안정적으로 데이터를 릴레이 할 수 있도록 하는 MAC프로토콜의 설계가 요구된다. 본 논문에서는 네트워크 수명을 증가시키기 우해 잔여전력과 에너지 수집율에 따라 릴레이노드를 선택할 수 있는 전력효율적인 MAC프로토콜을 제안하고 시뮬레이션을 통해 그 성능을 비교분석하였다.
본 논문에서는 에너지가 제한적인 무선 센서네트워크에서 MIMO 기반 협력통신을 가능하게 하는 훈련심볼의 오버헤드와 데이터 수집노드(DGN)의 속도의 임계값을 제안한다. 두개의 송수신 안테나가 있는 경우에 대하여 에너지 효율과 지연값에 대한 성능을 분석하였다. 센서로부터 데이터 수집노드까지 장거리 통신을 할 경우에 대하여 기존의 SISO 보다 에너지를 적게 소모하는 MIMO 기반 협력통신 무선 센서 네트워크의 속도와 훈련심볼의 오버헤드 임계값들을 구하였으며 이들의 상관관계도 분석하였다.
센서를 통해 수집된 데이터는 모든 정보를 취합하는 기지국으로 전송되게 된다. 센서들은 데이터를 전송하면서 지속적으로 주변 환경에 대한 데이터를 수집하여야 하기 때문에 에너지 소모가 크다. 본 논문에서는 수집된 데이터가 효율적으로 전송되어 트래픽 혼잡을 피하면서 에너지 효율성을 고려하는 기법을 제안한다. 트래픽이 증가하거나 감소할 때 각기 다른 방법으로 전송률을 제어하여 Traffic 혼잡을 피하고, 기본적인 CSMA(Carrier Sense Multiple Access) 프로토콜에 최적의 옵션을 설정하여 각 센서에서 에너지 소모를 최소화는 기법이다. 시뮬레이션을 통해 최적의 CSMA 옵션을 적용하여 제안된 트래픽 제어 기법을 적용하여, 에너지 효율성과 효과적인 트래픽 제어 방법을 제시한다.
오늘날 유비쿼터스 센서 네트워크는 다양한 분야에서의 응용이 연구되고 있고 이를 위해 해결해야할 기술적 과제 역시 다양하다. 그 중에서도 효율적인 에너지 활용 능력이 중요시 되고 있는데 본 논문에서는 이러한 USN의 특성을 고려하여 특정 지역에서 에너지의 효율을 고려한 데이터 수집 프로토콜을 제안한다.
센서 네트워크는 주변 데이터를 수집하기 위해 널리 퍼뜨려진 작고 저렴한 센서 노드를로 구성된 무선 네트워크 환경이다. 이러한 센서 네트워크는 배치의 편리성과 ad-hoc 적인 연결성, 저렴한 비용의 이 유로 다양한 목적의 응용프로그램에서 사용되고 있다. 그러나 센서 노드의 크기가 제한되기 때문에 센 서 노드의 유용한 전체적인 파워나 전력량의 크기에 제약을 가져온다. 그러므로, 센서 네트워크의 일반 적인 목적은 에너지 효율성을 고려하여 전체 네트워크의 성능을 저하시키지 않고 데이터를 수집하는 것이다. 본 논문에서는 에너지 효율성 증대 및 전체 네트워크의 유지 시간을 증가시키기 위해 각 센서가 가지는 RF 전송 레벨을 이용하여 노드 간의 거리를 통한 계층적 클러스터링 방법을 제안하고 비교 실험을 통해 전체 네트워크에 대한 에너지 효율성을 측정하고자 한다.
This paper is concerned with the development of the piezoelectric energy harvesting(PEH) device using Wind. In this study, the piezoelectric energy harvesting system consisting of a cantilever with a pinwheel and piezoelectric wafer was investigated in detail both theoretically and experimentally. The power output characteristics of the PEH was then calculated and discussed. Theoretical and experimental results showed that the PEH was able to charge a battery with ambient vibrations but still needed an effective mechanism which can convert mechanical energy to electrical energy and an optimal electric circuit which dissipates small energy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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