우리는 센서 영역에서 노드들을 효율적으로 배치하기 위한 새로운 관점의 문제를 제안하고자 한다. 기존 연구에서는 센서 영역에서 발생하는 이벤트를 잘 감지할 수 있도록 센서를 배치하기 위해서 임의의 지역에서의 센싱 능력 목표량(Threshold) T의 값 이상을 보장하도록 배치하는 방법을 사용하였다. 하지만, 센서 영역의 형태가 달라지거나 센서 영역 내에 중요성이 다른 지역이 있다면 위의 방법이 효율적이지 않다. 따라서 본 연구에서는 센서들의 평균적인 센싱 능력이 최대가 되도록 배치하는 접근방안과 그 필요성을 제안한다.
데이타 중심 저장(Data-Centric Storage: DCS) 방식의 센서 네트워크는 같은 값의 데이타를 같은 노드에 저장하기 때문에 센서 네트워크가 확장되거나 같은 값의 데이타가 빈번하게 발생하면 특정 센서 노드에 저장 부하가 집중되어 에너지 효율성이 나빠지는 문제가 발생한다. 기존의 데이타 중심 저장 방식에 대한 연구들은 저장 데이타의 효율적인 관리에만 치우쳐 센서 네트워크의 확장에 따른 에너지 효율성 문제를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 다차원 센서 데이타 저장의 효율적인 확장성(Scalability)을 지원하는 비균등 영역 분할(Non-Equal Region Spilt) 기법을 제안한다. 제안한 기법은 센서 네트워크를 센서 노드의 분포에 따라 같은 센서 노드 개수를 갖도록 서로 다른 크기의 영역으로 분할하고 분할된 각 영역 내에서 측정된 데이타를 해당 영역에서 저장 및 관리함으로써 센서 네트워크의 확장에 따른 저장 비용을 줄였다. 또한 분할 영역 개수를 센서 네트워크의 크기와 센서 노드 개수, 센서 데이타 발생량에 비례하게 증가시켜 센서 노드의 에너지 소모를 분산시킴으로써 센서 네트워크의 수명 연장과 확장성을 높였다.
최근 정보통신의 발달로 도시 지하시설물 지능화를 위한 다양한 기술들이 제공되어 '유비쿼터스 국토' 실현에 대한 요구가 지속적으로 높아질 전망이다. 다양한 기관에서 지능화된 시설물 관리에 대한 요구가 발생하고 있으며 각 지방자치단체들은 U-City 사업을 통하여 센서를 활용한 시설물 관리를 시도하고 있다. 하지만 사업의 대부분이 지상 시설에 대한 분야로 한정되어, 지상시설의 센서네트워크 기술은 다양한 응용분야로 발전하고 있으나 지하 환경의 시설물 관리를 위한 센서네트워크 기술은 아직 활용이 미흡하다. 본 연구는 지능형 상하수도 관리를 위한 유비쿼터스센서 설치방안 마련을 위한 연구방법론 수립을 제안한다. 이를 위해 첫째, 지능화(또는 유비쿼터스화)의 개념, 둘째, 상하수도 시설물 지능화의 필요성, 셋째, 시설물 지능화를 위한 센서설치의 역할 및 중요성, 넷째, u-City 구현을 위한 3대 영역(즉, 물리영역, 비물리영역, 정보통신영역)의 융합개념을 적용한 지능형 상하수도의 개념정립, 다섯째, 이상의 기반을 바탕으로 상하수도 지능화를 위한 센서설치 연구방법론을 제안한다. 이를 통해 물리영역(즉, 물리적 제한요소들), 비물리영역(실수요기반 시설물 지능화의 필요성) 그리고 정보통신영역(즉, 정보통신 관련 핵심기술 및 보조기술)의 상호융합에 의한 지능형 상하수도 관리를 위한 센서설치방안 마련이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문은 무선 센서 네트워크의 경계노드를 효과적으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 경계노드는 센서 네트워크의 외부 경계 또는 홀의 경계에 존재하는 센서이다. 제안한 알고리즘은 센서의 위치정보만을 이용하여 네트워크의 경계노드를 검출한다. 또한 검출 속도를 향상시키기 위해 센서는 거리에 따라 근접한 센서와의 중첩영역을 먼저 계산한다. 알고리즘의 동작을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에서 현실 세계를 최대한 반영하기 위해 정해진 영역에 여러 개의 장애물을 설치하고 센서의 개수를 500~1500개 범위에서 다르게 배치하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 네트워크 외부 및 홀의 경계에 존재하는 경계노드들을 효과적으로 검출하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크 환경에서의 공간 영역 질의를 효과적으로 처리하는 공간 영역 집계 인덱스 기법을 제안한다. 새로운 정보화 패러다임인 네트워킹과 컨버전스 기반의 유비쿼터스 환경의 중요성이 부각되면서 유비쿼터스 센서 네트워크 환경에서의 에너지 효율적인 실시간 공간질의에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 네트워크에서 공간영역질의는 사용자가 지정한 일정한 시간 동안의 특정 지리적 영역의 온도, 습도 등 스칼라 데이터를 감지한다. 공간 질의를 효과적으로 수행하기 위하여 Rectangle 기반의 SPIX기법 등 공간 인덱스 기법들이 많이 진행되었지만 기존 연구에서는 공간 영역질의의 질의 결과 값 전달 경로를 질의 전달 경로의 역방향으로 지정하였다. 센서 네크워크의 공간 영역 질의에서 질의 영역 내의 센서들은 대부분이 인접되어 있지만 질의 전달 경로가 틀리면 질의 영역 내에서 집계되지 못하고 전달되므로 불필요한 에너지를 낭비하게 된다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크에서 공간 영역 질의를 수행 할 때 질의 영역 내에서 센서 노드들 간의 통신거리를 고려하여 질의 결과 값 전달 경로를 재선정하고, 적응적으로 집계 영역 내에서 집계연산을 하여 질의 결과 값을 전달하는 인덱스 기법을 제안한다. 성능평가를 통하여 제안 기법이 기존 기법보다 우월함을 보여주었다.
전계효과 트랜지스터를 이용한 바이오센서는 하나의 칩 위에 많은 센서 소자를 집적할 수 있으므로, 같은 종류의 센서를 다수 배열함으로써 다차원화할 수 있고, 다른 종류의 센서를 여러개 배열함으로써 다기능화할 수 있다. 또한 지능회로와 함께 집적하여 지능화하거나, 관련회로 및 장치들을 함께 집적함으로써 시스템화할 수 있기 때문에 최첨단 센서로 각광을 받고 있다. 그러나, 전계효과 트랜지스터를 이용한 바이오센서는 게이트 영역에 생체 분자를 고정시키는 것이 어렵고, 고정되더라도 생체 분자의 양이 미량이어서 재현성이 떨어지며, 생체 분자가 발생시키는 시그널이 적어 전류 세기 변화에 대한 검출감도가 저하되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 반도체 리소그래피 공정을 이용하여 생체 분자를 물리 화학적 처리 없이 게이트 영역에 집중적으로 고정시킬 수 있는 기술에 대해 연구하였다. 산화막이 증착된 기판 위에 포토레지스트를 도포한 뒤 리소그래피공정을 이용하여 패터닝 하였으며 기판 위에 human embryonic kidney(HEK)-293 세포를 배양하였다. 연구결과, 친수성인 포토레지스트보다 소수성인 산화막 영역에 다수의 세포가 선택적으로 집중 배양됨을 확인하였다. 따라서 본 연구결과를 바이오센서에 적용할 경우 센서의 검출감도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 유한요소법(FEM)을 이용하여 압전 수중음향센서의 모델링 및 음향특성을 해석하였다. 압전 복합구조 수중음향센서의 해석에서 기본적인 압전-탄성 구조물과 유체-구조물의 연성해석을 위한 유한요소 정식화를 하였으며 무한영역의 음향유체를 처리하기 위하여 IWEE(Infinite Wave Envelop Element)를 도입하였다. Topilz형 수중음향센서를 수중 산란체로 볼 경우 입사파가 산란체의 표면을 가진할 때 산란체로부터 발생되는 산란파는 IWEE로 인하여 무한 유체영역에서의 산란파의 감소특성을 갖게되어 무한영역을 유한영역으로 나눈 인위적인 경계에서 반사가 일어나지 않게 되므로 산란파의 음압을 정확히 구할 수 있었다. 또한, 이러한 산란해석을 바탕으로 입사파에 대한 음향센서 내부의 전기적 응답특성인 RVS(Receiving Voltage Signal)를 구하였다. 이러한 일련의 연구 과정들은 소나(SONAR) 시스템을 정확히 해석하고 음향특성을 예측하는 데 큰 도움이 될 것이다.
센서 네트워크는 온도, 습도 등 서로 연관된 여러 종류의 스칼라 데이타를 감지하기 때문에, 다차원 영역 질의가 유용하게 사용된다. 그리고 데이타 기반 센서 네트워크에서는 데이타가 센서에 직접 저장되기 때문에, 다차원 데이타를 효율적으로 관리하기 위해서는 데이타 주소 지정이 매우 중요하다. 이전의 다차원 영역 질의 처리 기법들은 데이타를 효율적으로 관리하는데 집중하여, 네트워크의 동작 시간(수명)을 고려하지 않았다. 본 논문은 Hilbert 곡선을 이용하여 센서 노드들을 선형화하고, 각 센서에게 데이타 공간을 균일하게 배분시키는, 동적인 데이타 분산 기법을 사용함으로써 네트워크 동작 시간을 연장시키는 방법을 제안한다.
데이타 중심 센서 네트워크에서는 측정된 데이타의 값에 따라 데이타를 저장하는 센서 노드가 결정되기 때문에 같은 값을 갖는 데이타가 빈번하게 발생하면 이를 저장하는 센서 노드에 부하가 집중되어 에너지가 빠르게 고갈되는 문제가 있다. 또한 센서 네트워크가 확장되면 데이타 저장 및 질의 처리시 목적 센서 노드로의 라우팅 거리가 멀어져 통신 비용이 증가되는 문제가 있다. 그러나 기존 연구들은 데이타 저장의 효율적인 관리에만 치우쳐 이와 같은 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비균등 네트워크 분할(Non-Uniform Network Spilt: NUNS) 기법을 제안한다. NUNS는 센서 네트워크를 센서 노드 개수와 분할된 영역 크기 차이가 최소가 되도록 비균등 크기의 Partition으로 분할하고 각 Partition에서 발생한 데이타를 그 Partition 내의 센서 노드가 저장 관리함으로써 센서 노드의 데이타 저장 부하를 분산시키고, 센서 네트워크의 확장에 따른 통신 비용을 줄인다. 그리고 NUNS는 각 Partition을 분할된 영역 크기 차이가 최소가 되도록 센서 노드 개수만큼 비균등하게 Zone으로 분할함으로써 센서 노드가 없는 Zone으로 인해 센서 노드에 부하가 집중되는 것을 막고 불필요한 라우팅 비용을 줄인다.
이동센서 네트워크에서 관심영역 내로부터 최소의 노드 개수로 중복 없이 최대의 센싱 값을 얻기 위해서는 관심영역 내에 노드를 균일하게 그리고 이탈 없이 배치시키는 것이 중요하다. 기존 배치 알고리즘들은 관심영역 내 균일하지 못한 분포와 노드이탈 현상이 발생할 수 있으며 많은 에너지소모를 야기하는 부적절한 배치가 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 이동 센서네트워크 환경에서 관심영역 내 노드를 균일하게 분포시키며 노드 이탈을 최소화하는 배치알고리즘을 제안한다. 관심영역에 대한 크기 정보를 바탕으로 노드가 이동하여 배치할 수 있는 방향을 여섯 방향으로 분할하여 각 단일 방향영역 파티션에 따라 배치에 필요한 최소 노드의 개수를 예측한다. 각 방향에 대한 파티션별 노드 집단들은 독립적으로 동시에 배치된다. 본 알고리즘은 중심 루트노드를 기준으로 시작하여 각 여섯 방향에 대하여 노드의 수를 미리 예측하고 배치되기 때문에 노드의 이탈을 최소화할 수 있으며 균일한 배치뿐만 아니라 배치시간 및 이동거리 단축시킬 수 있는 에너지 효율적인 배치알고리즘의 특성을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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