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.
무선 센서 네트워크는 산업 공정 제어, 기계 및 자원 관리, 환경 및 서식지 모니터링 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그리고 이러한 분야들에서 무선 센서 네트워크를 사용하는 주된 목적 중 하나는 이벤트 탐지이다. 사용자의 요청에 따른 다수의 이벤트를 탐지하기 위해서는 센서 데이터와 이벤트의 조건들과의 조인(Join) 연산이 필요하다. 만약 이벤트의 조건들이 너무 많고 그에 비해 센서 노드의 저장용량이 작을 경우, 센서 노드에 이벤트의 조건들을 저장하여 인-네트워크 조인(In-Network Join)을 할 수 가없다. 본 논문에서는 다수의 이벤트 조건들과 센서 노드의 제한적인 저장 용량을 고려하여, 에너지 효율적으로 다중 이벤트 탐지를 할 수 있는 조건 병합 기반의 인-네트워크 조인 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 원래의 이벤트 조건들 중에 일부를 병합된 조건으로 대체함으로써, 전체 이벤트의 조건의 개수를 줄인다. 메시지 전송에 대한 예측 모델을 만들어서 조건 병합의 대상을 선택하는 알고리즘에 적용하였다. 실험을 통하여 제안한 예측 모델에 대한 검증을 하고, 기존의 방법에 비해서 제안한 방법의 성능이 우수함을 입증하였다.
A Contact-type Linear Encoder-like Capacitive Displacement Sensor (CLECDiS) has been developed to measure displacements at high accuracy within a long measurement range. In this paper, we have worked on improving the performance and reliability of the sensor. The performance increase can be done by introducing the smaller electrode patterns of $4{\mu}m$ width. In order to improve the reliability of the sensor we have changed the electrode layers from chrome-gold to chrome-gold-chrome and re-design its supporting structure. The newly-designed sensor is fabricated and tested to show that its sensitivity is $35pF/{\mu}m$, which implies that its resolution may be 0.36nm if SNR (Signal-to-Noise-Ratio) is 80.1dB. It is about ten times of that $(3.14pF/{\mu}m)$ of its previous version with 10${\mu}m$ electrodes. The total measurement range remains the same as the previous one; 15mm. The calibration experiments show its improved performance and reliability.
센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 제한된 용량의 배터리를 가지고 동작한다. 이러한 센서 노드들은 배터리의 양에 따라 수명이 결정되게 되므로 배터리의 효율을 늘이는 것이 센서 네트워크의 중요한 고려사항 중의 하나이다. 따라서 현재 배터리의 효율을 늘이기 위해 에너지 효율적인 라우팅 알고리즘 들이 많이 발표되고 있다. 하지만 센서 네트워크에서는 센싱 된 데이터가 베이스 스테이션으로 집중되기 때문에 베이스 스테이션 주변의 노드들은 주변 노드들이 전달되는 데이터를 베이스 스테이션으로 보내기 위해 다른 센서 노드들 보다 많은 에너지를 소비 하게 된다. 따라서 센서 네트워크의 토폴로지는 다른 무선 네트워크와 다르게 설계되어야 한다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 라이프 타임을 늘이기 위한 토플로지의 형태를 제안하여, 제안된 토폴로지에 맞는 라우팅 방법들에 대하여 얘기 한다.
항공기 항속시간에 영향을 미치는 요소인 연료량은 정확한 측정이 필요하다. 본 논문에서는 정전용량형 연료센서, DAQ 보드, Labview 소프트웨어로 구현된 연료량측정시스템을 다루었다. 연료량에 따라 변화하는 파라미터를 확인하기 위해 Pspice를 이용하여 구현된 시스템의 주회로가 시뮬레이션 되었다. 시뮬레이션을 통해 연료량에 따라 변화하는 파라미터인 Vrms를 찾아내었다. 연료 센서의 출력인 Vrms는 구현된 연료량측정시스템의 DAQ 보드를 통해 Labview 소프트웨어로 전송되고, 이 소프트웨어를 사용하여 연료량이 계산된다. 그 결과, 필터가 적용되지 않은 연료량측정시스템보다 정확도가 향상되었다.
정전결합 유동가스형 플라즈마 중합장치를 이용하여 여러가지 모노머에 대한 유기고분자 박막을 빗모양 전극위에 형성하고 이들 박막의 감습특성을 검토하기 위해 주파수범위를 60[kHz]-100[kHz]로 변화시켜 가면서 상대습도 20-90[%RH]범위에서 정전용량의 변화를 측정하였다. 상대습도가 증가함에 따라 정전용량은 일반적으로 증가했으며 방전조건중 방전전력이 낮을수록 그리고 중합시간이 짧을수록 정전용량의 증가폭이 크게 나타났다. 그리고 정전용량 측정시 박막에 인가한 전원의 주파수가 낮을수록 정전용량의 변화에 대한 선형성과 증가폭이 분명함을 알았다.
센서 네트워크는 관찰 지역 내의 정보를 수집하는 센서 노드들로 구성된다. 센서 노드는 제한된 용량의 배터리를 갖고 동작하므로 센서 노드의 배터리 파워를 효과적으로 사용하여 최대한 센서 노드의 수명을 길게 하는 것이 센서 네트워크의 중요한 고려사항 중의 하나이다. 센서 네트워크에서 사용되는 운영체제들은 이를 위해 대부분 저전력 모드를 고려하여 설계된다. 무선 임베디드 센서 네트워크를 위해 설계된 운영체제인 TinyOS도 간단하며 강력한 전력관리 기법을 제공한다. 그러나 TinyOS에서 제공하는 전력관리 기법은 마이크로컨트롤러 자체의 저전력 모드를 고려하지 않아서 마이크로컨트롤러가 제공하는 저전력 모드를 실제로 충분히 사용할 수 없다. 본 논문에서는 TinyOS에서 마이크로컨트롤러의 저전력 모드를 충분히 활용할 수 있도록 개선하여 보다 향상된 전력관리 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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