주변 상황을 인지하여 사용자가 이를 적절히 사용할 수 있도록 하는 무선 센서 네트워크에서 각 센서 노드의 정확한 위치 추정은 매우 중요하다. 멀티홉 기반 위치 추정기법은 다수의 저전력 노드로 구성된 센서네트워크에 적합한 방법 중의 하나로 고려되고 있다. 하지만 일부 지역에서 노드들이 위치하지 않는 홀이 형성되는 경우에는 위치추정 오차가 허용한계 이상으로 크게 증가할 수 있다. 네트워크는 이러한 홀을 감지하고 그 영향을 최소화함으로써 오차를 가급적 억제할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 비거리기반 알고리즘의 하나인 DV(Distance Vector)-hop이 갖고 있는 홀에서의 큰 위치 추정오류를 해결할 수 있는 새로운 위치 추정기법을 제안한다. 제안된 기법은 이웃노드와의 관계를 통해 홀을 탐지하는 방법, 전파반경을 가상으로 홉을 나누어 예상위치의 정확도를 높이는 방법, 그리고 노드가 예상위치를 추정할 때 신뢰도가 적은 기준노드(anchor)를 배제하는 방법으로 나눌 수 있다. 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안된 방법이 흘 검출을 통해 정밀한 위치 추정이 기존의 DV-hop에 비해 향상된 성능을 나타냄을 보인다.
긴 preamble을 사용하는 비동기식 MAC 프로토콜의 문제점을 개선하기 위해 나온 프로토콜이 X-MAC 이다. 본 논문에서는 X-MAC의 문제점을 해결하기 위하여 Express-MAC이라는 새로운 MAC프로토콜을 제안하였다. 무선센서 네트워크는 주로 이벤트 데이터나 상황정보를 인지하는 목적에 많이 사용된다. 특히 침입감지 같은 이벤트 감지를 목적으로 하는 센서네트워크의 전송 패턴은 매우 간헐적이면서도 한 번의 이벤트 발생 시 연속적으로 일어나는 것이 대부분이다. EX-MAC은 위와 같은 센서 네트워크의 주요 전송 패턴을 반영하여 첫 이벤트 발생 시 데이터 전송에서 멀티 홉 경로의 채널 예약 및 awake 구간의 전송 시간 예약 방식을 사용하였다. 전송 경로상의 awake 시간 예약은 연속적인 데이터 전송의 단대단 지연 성능을 향상시켰으며 데이터 송수신 노드의 preamble 길이를 줄임으로써 에너지 소비 측면에서도 효율성을 증대시켰다.
스마트 기기의 발달과 더불어 무선 센서 네트워크의 대용량 데이터를 효율적으로 전송하기 위한 최적의 채널 선택이 매우 중요한 요인이 된다. 이러한 센서 노드가 사용할 채널이 고정된다면 주파수 부족의 발생과 다양한 환경에서 센서 노드들을 지원하는데 제약이 야기될 수 있다. 본 논문에서는 채널 설정 링크들의 간섭으로 인한 성능 저하를 줄이고 네트워크의 사용 가능한 채널을 찾기 위한 효율적인 채널 검색 방법을 제안하고자 한다. 컴퓨터 모의실험 결과, 제안한 알고리즘은 간섭 링크 수가 증가할수록 효율적인 채널을 설정할 수 있고 간섭으로 인한 비컨 패킷 수신 대기 시간을 줄일 수 있음을 보여준다.
센서 네트워크의 많은 응용분야에서 센서 노드가 감지하는 데이터는 긴급성에 따라 크게 일반 데이터와 긴급 데이터로 분류할 수 있다. 주기적인 상황 모니터링과 같은 일반 데이터는 손실이나 지연을 어느 정도 허용할 수 있는 반면에, 화재 경보와 같은 긴급 데이터는 손실 없이 실시간적으로 전달이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 데이터의 특성에 따라, 긴급 데이터의 전달 신뢰도를 높이면서 일반 데이터 전달의 에너지 효율을 고려한, 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 효율적인 데이터 인지 라우팅 프로토콜을 제안한다 제안한 방안은 크게 두 가지 아이디어로 되어 있다. 첫째, 긴급 데이터에 대한 네트워크 생존율과 신뢰도를 향상시키기 위해, 각 센서 노드는 자신의 배터리 잔여량이 임계치 이하로 떨어지면 긴급 데이터만 전달하게 된다. 둘째, 긴급 데이터에 대한 전달 신뢰도를 높이고, 일반 데이터 전달의 에너지 소모를 줄이기 위해 데이터 종류에 따라 차별화된 전달 방법을 사용한다. 규칙적으로 발생하는 일반 데이터는 에너지 효율성을 증가시키기 위해 단일 경로 기반의 데이터 전달 방안을 사용하며, 긴급 데이터는 높은 신뢰성을 보장하기 위해 방향성 플러딩 방법을 사용해 싱크로 전달한다. 시뮬레이션을 통해 제안 방안이 긴급 데이터 전송에 있어 높은 신뢰성을 보장하면서, 일반 데이터 전달의 에너지 소모를 줄여 네트워크 생존율을 크게 증가시킬 수 있음을 보였다.
본 논문은 무선 인지 센서 네트워크에서 2차 사용자를 위한 효율적 채널 선택 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 러닝 오토메타와 퍼지 로직을 기반하고 있으며, 러닝 오토메타는 무선 전송 채널을 2차 사용자가 학습하여 그 결과를 채널 선택 확률값로 나타내며, 퍼지 로직은 최종 채널 선택을 위하여 다양한 입력 변수를 고려할 수 있도록 한다. 즉, 퍼지 로직은 러닝 오토메타의 결과인 채널 선택 학률값, 기사용자와 2차사용자 사이의 채널 SNR, 송수신 2차 사용자들 사이의 SNR값을 고려하여 다중의 가용 채널로부터 최적으로 전송 채널을 선택할 수 있도록 한다. 시뮬레이션 결과를 통해, 제안된 알고리즘이 기존 알고리즘들 보다 높은 처리율(throughput)을 제공할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 실내 환경에서 반도체 장비 주변에 배치된 다수의 센서로부터 정보를 취득하고 취득된 정보를 바탕으로 반도체 장비의 상황을 인지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 반도체 장비 상황인지 시스템은 가속도, 압력, 온도, 가스 센서로부터 정보를 취득하고 서버로 전송한다. 그리고 서버로 전송된 데이터는 단일이벤트와 다중이벤트의 상황인지 알고리즘을 통해 알람을 발생시킨다. 그 결과 불필요한 알람이 줄어 수준 높은 실시간 감시가 가능하고 주위의 정보를 한 번에 알 수 있어 효율적인 관리가 가능하다.
음파를 이용한 수중 센서 네트워크는 지상에서의 무선 네트워크 환경과 다르게 긴 전파 지연과 낮은 전송 속도를 가진다. 따라서 기존의 선 네트워크에서 사용되는 프로토콜을 수중 센서 네트워크에 적용될 경우 매우 제한적이며 비효율적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 수중 센서 네트워크에서 에너지 효율과 처리율 향상을 위한 MAC 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 슬롯 기반의 경쟁 기법을 사용하며 데이타 패킷을 전송하기 위해 사전에 슬롯을 예약하게 된다. 제안된 프로토콜에서는 경쟁방식에 의하여 노드간의 충돌이 발생할 수 있으나 예약방식에 의하여 인접 노드의 채널을 미리 인지함으로써 충돌을 최소화하고 노드의 불필요한 에너지 소모를 줄임과 동시에 처리율 향상을 가져온다. 제안된 프로토콜에 대한 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 수행하며 소모된 에너지, 충돌횟수, 채널효율, 처리율과 전송지연시간에 대하여 평가한다. 또한 기존의 MAC 프로토콜과 비교함으로써 제안된 프로토콜이 기존의 프로토콜에 비해 성능이 우수함을 보인다.
댁내에서 발생할 수 있는 안전사고는 인간의 주의 또는 안전관리 시스템의 도움을 통해 미리 예방하거나 빠른 대처를 함으로써 그 피해를 최소화 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 댁내에서 발생할 수 있는 안전사고 중에서도 홈 네트워크 환경에서 주로 사용되는 센서와 무선 네트워크 기술을 활용해 예방/관리 할 수 있는 서비스를 도출하였고, 이러한 서비스를 제공하기 위해 댁내의 환경정보를 수집하여 위험상황을 인지하고 안전사고를 예방할 뿐 아니라 구조대상자와 사고 발생장소의 상황정보를 이용해 대응을 할 수 있는 댁내 안전관리 시스템을 설계하였다. 안전관리 시스템이 대처하는데 있어서의 센서 감지의 정확성을 평가하기 위해 상해손해를 일으킬 수 있는 사고유형을 센서를 활용하여 구현하였으며, OPNET 시뮬레이터를 이용해 이벤트 발생 횟수에 따라 발생하는 트래픽 양을 측정하여 평상시의 네트워크 트래픽 양과 비교하고, IEEE 802.15.4에서 제공하는 대역폭이 제안하는 안전관리 시스템이 필요로 하는 대역폭을 만족시키는지 평가하였다. 또한 종단 지연 시간 및 베터리 소모량을 기반으로 제안하는 안전관리 시스템에 좀 더 적합한 IEEE 802.15.4의 무선 패킷 데이터 전송방법을 결정하였다.
본 논문에서는 일상 공간에서 발생할 수 있는 인간의 일상생활 행위(ADL: Activities of Daily Living)들을 인지하는 분산 모델을 제시한다. 사용자의 환경, 위치 및 행위 정보를 간단한 센서들이 부착된 가정용 기기 혹은 식기들을 통해 무선 센서 네트워크로 수집하며 분석하고, 이 정보를 기반으로 사용자의 생환패턴, 건강상태 등을 파악하여 이에 요구되는 라이프케어 서비스를 제공한다. 하지만 서비스의 제공을 위해서는 높은 수준의 행위인지 데이터가 요구되나 충분히 분석되어지지 않은 센싱 데이터들은 고차원 상창 추론을 위한 일상생활 행위 인지 모델의 구축을 어렵게 한다. 그러나 수집 데이터의 순서를 통해 행위를 인지할 수 있다는 것에 착안하여 센서 데이터들의 순서를 특정 행위 패턴을 분석하는 데 활용하고, 이를 기반으로 한 분산 선형 시간추론 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 가정, 사무실 및 병원과 같은 소규모 환경에서 행위를 인지하는 데 적절하다. 제안한 알고리즘의 성능평가를 위해서 MIT Media Lab에서 제공하는 공개 데이터를 사용하였으며, 75% 이상의 평균 행위 인지 정확도를 보였다.
무선신호로부터 전력을 수집하는 에너지 하베스팅 기술은 센서의 전원 부족 문제를 해결하고, 무선네트워크의 수명을 향상시킬 수 있는 방안으로 최근 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 최적화 기법을 이용하여 에너지 하베스팅이 가능한 인지 라디오 네트워크에서 제 2 사용자의 에너지 효율성을 최대화하기 위한 센싱 시간 및 파워 할당 해를 도출하고, 이를 이용하여 반복 기반의 자원 할당 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안 방안이 최적의 에너지 효율을 달성함을 보이고, 기존방안(Max rate scheme)과의 비교를 통해 제안 방안의 우수성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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