• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.653-656
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• 2010

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.55-65
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• 2010

낮은 이동성을 갖는 무선 애드혹 네트워크에서, 에너지 고갈에 따른 링크 단절 없이 네트워크 생존시간을 오랫동안 유지할 수 있는 방안을 제시한다. 일반적으로 에너지 잔량이 많이 남아 있는 노드는 트래픽 부하가 적은 노드이다. 따라서 노드의 에너지 잔량을 기준으로 경로를 결정하는 수정 AODV 라우팅 프로토콜을 제안한다. 한편, 기존 AODV에서는 경로 설정을 위해 엄청난 개수의 제어 패킷을 네트워크에 방송함으로써 전체 노드의 에너지 소비가 급격히 늘어난다. 이러한 제어 패킷을 효과적으로 줄이기 위해 발신지 노드는 대체 경로 정보를 자신의 경로 테이블에 저장하도록 하였다. 링크 단절이 발생했을 때, 경로 재설정을 시도하기 전에 발신지 노드는 경로 테이블에 저장된 대체 경로 중에서 해당 경로의 에너지 잔량 총합이 가장 큰 경로를 선택한다. 이렇게 함으로써 불필요한 AODV 제어 패킷 발생 가능성을 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안한 방식을 기존 AODV, MMBCR 방식 등과 비교했을 때 네트워크 생존 시간이 최대 40% 증대됨을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권4호
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• pp.303-310
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• 2008

ad-hoc네트워크에서 네트워크의 생존시간을 연장하기 위해서는 네트워크 트래픽 부하를 전체 네트워크에 골고루 분산시켜 노드당 평균 에너지 소모율을 균일하게 유지할 수 있어야만 한다. 본 논문에서는 노드의 에너지 잔량 및 사용 빈도 등을 고려해 경로를 설정하는 수정 AODV 프로토콜을 제안하였다. 또한 경로 재설정 과정에서 생성되는 엄청난 양의 AODV 제어 메시지 발생으로 인한 에너지 소모를 줄이기 위해 출발지 노드의 버퍼에 다중 경로 정보를 저장하도록 하였다. 링크 단절 시 경로 재설정 과정 전에 경로 테이블에 저장된 경로 정보를 활용할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위해 기존 AODV 및 에너지 기반 라우팅 프로토콜인 MMBCR방식과 전체 노드의 에너지 잔량, 네트워크 생존시간 및 데이터 패킷 수신율 등 3가지 평가 항목을 사용해 비교하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권5호
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• pp.395-406
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• 2006

Ad hoc 네트워크에서 노드의 한정된 배터리 잔량 에너지는 전체 네트워크의 수명에 큰 영향을 끼친다. 따라서 이러한 에너지 한계를 극복하기 위해 다양한 power-aware 라우팅 프로토콜들이 네트워크 계층에서 제안되어 왔으며, 이들 power-aware 라우팅 프로토콜들은 기본적으로 노드의 배터리 잔량에너지와 전송 전력량을 경로 탐색 과정에서 반영한다. 본 논문에서 제안하는 power-aware 라우팅 프로토콜 TDPR(Traffic load & lifetime Deviation based Power-aware Routing protocol)은 노드의 배터리 잔량 에너지와 전송 전력량뿐만 아니라 각 노드의 트래픽 부하와 노드 간 예상 수명 편차를 경로 탐색 과정에 반영하여 전체 네트워크의 수명을 연장시키고 노드들 간 에너지 소모가 균등하게 이루어질 수 있도록 한다. ns-2[14] 시뮬레이터를 이용한 TDPR과 기존 라우팅 프로토콜들 간의 비교 실험은 전체 네트워크의 부하 균등, 노드들의 에너지 소모량, 그리고 개설 경로의 안정성 측면에서 TDPR의 개선된 성능을 확인한다. 실험 결과, 네트워크 탈퇴한 노드의 개수 비교에서는 TDPR이 AODV(4)보다 최대 72%, PSR[9]보다 최대 58% 적게 나타났다. 평균 잔량 에너지의 비교에서는 TDPR이 AODV보다 최대 29%, PSR보다 최대 15% 적은 양의 에너지를 소모하는 것을 확인하였으며, 에러 메시지의 발송 횟수 비교에서는 TDPR이 AODV보다 최대 41%, PSR보다는 최대 38% 적은 수의 에러 메시지를 발송하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.111-116
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• 2009

LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Heirarchy)는 한정된 에너지를 가지는 무선 센서 네트워크에서 에너지 소비를 최소화하기 위한 대표적인 계층적 프로토콜이다. LEACH 에서는 노드들의 균형적인 에너지 소비를 위해 확률적으로 랜덤(Random)하게 클러스터 헤드를 결정한다. 이를 개선한 LEACH-C에서는 평균에너지 잔량을 구해 이를 넘는 노드를 중심으로 헤드를 선정하여 네트워크의 전체 주기를 늘리고자 하였다. 그러나 라운드가 지속될수록 에너지 평균잔량 및 네트워크 환경이 변화하기 때문에 이를 고려한 프로토콜 개선이 필요하다. 본 논문에서는 LEACH, LEACH-C에서 소모되는 에너지를 고려하지 않은 라운드타임 때문에 낭비되는 에너지를 줄이기 위한 새로운 라운드타임 설정을 제시하였다. 또한 클러스터 헤드 선정을 위해 임계값을 선정하여 이를 기준으로 라운드 설정 및 헤드 설정을 하였다. 실험결과를 통해 기존 프로토콜에 비해 향상된 성능을 보였고, 향후 이를 더 확대하여 다양한 환경에 적용해 보고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.71-78
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• 2020

신재생에너지를 활용한 발전원의 경우, 날씨 등의 영향을 많이 받아 전력 생산량이 원활하지 않을 수 있다. 태양광 및 풍력 발전의 효율성을 높이기 위해 에너지 저장 장치(ESS·Energy Storage System)를 활용한다. ESS는 배터리 보호 시스템과 운영관리, 제어체제가 미흡하거나, 설치상의 부주의 등의 원인으로 인해 화재가 속출하고 있으며, 매우 큰 인명 피해와 경제적 손실로 이어지고 있어 ESS의 안정성 및 배터리 보호 시스템 운영관리 기술이 필수적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 ESS 최적화 및 안정적인 운영을 위한 배터리 잔량 산출 알고리즘과 고장 예측 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 배터리의 충전 및 방전 수행 시 실시간으로 전류량을 누적하여 정확한 배터리 잔량을 산출하며, 배터리 셀 간의 전압불균형 현상을 이용하여 배터리의 고장 유무를 산출한다. 제시된 알고리즘들은 ESS를 최적의 상태로 운영하는데 필요한 정확한 배터리 잔량과 고장 예측이 가능하다. 따라서 ESS의 배터리의 정확한 상태 정보를 측정하고 신뢰성 있게 모니터링 하여 대형 사고를 미연에 방지할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2099-2100
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• 2006

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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.1561-1567
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• 2015

모바일 애드혹 네트워크의 노드는 일반적으로 에너지의 용량이 제한된 배터리를 사용한다. 경로의 안정성을 유지하기 위해 균형 잡힌 에너지 소비가 중요하다. 본 논문에서는 애드혹 네트워크에서 데이터 전송 경로의 안정성을 향상시키는 것을 목표로 한다. 이를 위해 데이터를 전송할 수 있는 최단 전송 경로 중에서 노드 에너지 잔량의 최소값이 가장 큰 경로를 선택하는 새로운 라우팅 프로토콜을 제안한다. 에너지 잔량의 최소값이 가장 큰 경로는 다른 경로보다 상대적으로 긴 수명을 갖게 되어 데이터 전송에 안정성을 향상 시킬 수 있다. NS-3 시뮬레이터를 사용하여 제안하는 라우팅 프로토콜이 AODV와 EA-AODV보다 수명이 긴 안정적인 경로를 제공하는 것을 확인한다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.797-802
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• 2020

지난 몇 년 동안 스마트 폰을 비롯한 다양한 스마트 기기들은 휴대성을 기반으로 사용자의 요구에 의해 지속적으로 성능이 향상 되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 (Ubiquitous Computing) 환경과 센서 네트워크 (Sensor network)등의 다양한 망 접속 기술로 인하여 휴대성을 기반으로 하는 단말기들이 다양하게 보급되어 사용되고 있다. 스마트 단말들은 사용 중에 보다 안정적인 동작을 위하여 에너지 모니터링을 세밀하게 할 수 있는 기술이 필요하게 되었다. 소형 경량화 된 스마트 단말기는 다양한 멀티미디어 작업으로 인하여 단말 운용 중에 전원 부족 문제가 발생하게 된다. 이와 같은 상황을 미리 방지하고 안정적인 단말 운용을 위해서 기존에 다양한 추정 하드웨어가 개발 되었다. 그러나 잔량 추정을 하는 방법이나 성능이 비교적 우수하지 못하였다. 본 논문에서는 스마트 단말의 운용 중에 발생 할 수 있는 잔여 잔량 문제를 미리 예측하여 보다 안정적인 운용을 위한 리튬이온 셀의 잔량 추정 방법을 머신러닝에 기초를 두고 연구 하였다. 기존의 하드웨어적인 추정 방법이 아니라 사용 중인 리튬이온 셀의 특성을 머신러닝 기법을 이용한 학습 알고리즘으로 학습 시키고 최적화된 결과를 추정하여 적용 하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1241-1248
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• 2014

사물인터넷의 하위 구조인 센서 네트워크는 센서 노드의 효율적인 배터리 사용이 중요한 요소이다. 센서노드의 배터리 사용 시간을 최대화할 수 있으면 센서 네트워크의 생존 시간도 늘어나고 사물인터넷의 신뢰도도 향상될 것이다. 이 문제에 대한 기존의 해결들은 주로 후보 노드들의 에너지 잔량에 기반하여 클러스터 헤드의 주기적 교체에 중점을 두었다. 본 연구에서는 헤드 교체 주기를 효율적으로 관리하여 네트워크의 생존 시간을 최대화하고자 한다. 제안하는 기법은 센서노드의 에너지 잔량, 위치, 밀도 등을 고려한 임계치에 기반하여 헤드를 교체하고 최초로 소멸되는 노드의 시각과 최후로 소멸되는 노드의 시각 사이의 시간을 최소화 한다. 실험 결과 제안하는 기법은 노드간의 에너지 균형과 네트워크의 생존시간을 최대화하는 것을 확인할 수 있었다.