센서노드의 위치 측정 방법은 신호 도착시간차(Time of arrival, ToA), 수신신호세기(Received Signal Strength, RSS), 신호각도(Angle of Arrival, AoA) 방법을 비롯하여 다양한 방법들이 연구/발표되고 있다. 본 논문에서는 센서노드의 위치 정확도 향상을 위해 일반 센서노드에서 획득할 수 있는 신호도착 시간과 신호세기를 이용한 ToA와 RSS를 상호 보정하는 방법을 제안한다. 실내/외 실험결과 제안 알고리즘은 노드간 실제 거리와의 오차를 기존의 ToA 보다 30%이상의 성능 향상을 기대할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 센서노드의 위치측정 방법은 센서노드간 거리 측정의 정확도를 향상시킬 수 있고, 이를 이용하여 센서네트워크 환경에서 향상된 노드의 위치 식별에 기여할 것으로 판단한다.
Beowulf 타입의 리눅스 클러스터 시스템의 핵심노드인 계산노드는 일반적으로 범용 엔트리급 서버 및 PC 등을 이용하여 구성되며, 이 계산노드의 성능은 전체 클러스터의 계산 성능을 결정하는 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 이에 본 논문에서는 현재 시중에서 유통 중인 대표적인 로엔드 플랫폼-Xeon, P-IV, Opteron, Athlon64-들을 대상으로 HPL, NPB, stream등 고성능 컴퓨팅 분야에서 널리 쓰이는 벤치마킹 테스트 도구를 사용하여 개별 노드의 성능을 측정하여 비교 분석하였다.
센서 네트워크는 일반적으로 자원이 극히 한정되어있는 센서 노드를 이용하여 구성이 되게 된다. 센서노드의 대역폭, 계산 능력, 메모리, 전력과 같이 많은 부분에서 일반적인 네트워크 노드보다 훨씬 적은 자원만을 사용할 수 있다. 이 중 전력은 센서 노드를 동작하게 해주는 매우 중요한 요소이기 때문에, 효율적으로 전력 사용이 필요하다. 전력 소모를 줄이는 방법에는 여러 가지가 존재하게 되는데, 본 논문에서는 센서 노드에서 송신하는 데이터의 크기를 줄이는 방법에 대해서 제안하였다. 제안하는 방법은 bloom filter를 이용하여 데이터의 내용을 필터링하도록 하였다. 그리고 기존 데이터 대신 작은 크기의 필터링 된 값을 베이스 스테이션으로 전송함으로 전력 소모를 줄이게 된다.
센서 네트워크는 다양한 탐지 대상 및 환경을 감시하는데 유용하게 사용될 수 있다 이러한 센서 네트워크에서 센서 노드간 키를 설립하는 것은 보안을 위한 가장 기본적인 요구 사항이다 하지만 센서가 가진 기본 특성인 자원의 제약 때문에 일반 네트워크에서 사용되고 있는 중앙 키 분배 서버를 이용한 키 분배나 공개키 기법을 사용하는 것은 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 센서 네트워크 특성에 맞는 키의 사전 분배 방식을 제안한다. 본 논문에서 제시한 기법은 클러스터를 기반으로 위치 정보를 이용하여 키를 사전 분배하였기 때문 에 노드간 키 설립확률을 높였을 뿐만 아니라, 악의적인 노드에 의해 다항식이 공개되어 정상 노드가 붕괴되는 것을 막기 위해 클러스터당 헤드를 두어 다항식을 공유하는 노드의 범위를 줄여 보안을 보다 강화 시켰다.
무선 통신, 제한된 자원 (전력, 프로세서, 메모리 등), 신뢰성, 동적인 토폴로지 등의 특성을 갖는 센서 네트워크는 기존의 실시간 시스템과는 많은 차이가 있다. 이러한 센서 네트워크에서 멀티미디어 데이터 처리와 같은 많은 계산을 필요로 하는 어플리케이션이나 실시간 어플리케이션을 개발하기 위해서는 센서 노드들의 데이터 병렬 처리가 필요하다. 비선점형 스케쥴러를 갖는 센서 노드에서 데이터 전송량이 많을 경우 통신을 위한 태스크 생성이 증가하므로 일반 태스크의 실행에도 지연이 발생하게 된다. 자원 제한적인 센서 네트워크에서 에너지 소모나 지연과 같은 성능은 각 센서 노드들에 태스크를 할당하는 방법에 영향을 받는다. 본 연구에서는 병렬 처리에 참여하는 센서 노드들의 에너지 소모량과 지연을 고려한 노드 스케쥴링 기법을 제안한다.
센서 네트워크에서의 각 노드들은 지리적 위치에 기반을 둔 정보를 처리해야할 경우에 다양한 방법으로 자신의 위치를 알 수 있다. GPS를 이용한 위치 획득 방법은 전파의 가시성을 요구하므로 위치 정보를 획득할 수 없는 경우가 존재하고 비용이 많이들며, 전력소모가 많다. GPS 없이 센서 노드들의 위치를 알아내는 방법은 복잡한 수학적 알고리즘을 요구하며, 위치 추정의 정확도 측면에서 불리하다는 단점을 가지고 있다. AHLoS는 GPS를 이용한 위치 측정과 위치 추정 알고리즘을 모두 사용하는 혼합 방식이다. AHLoS에서 GPS 노드는 GPS로부터 수신한 자신의 위치를 자신과 인접한 GPS 기능이 없는 일반 노드로 방송한다. 일반 노드는 최소한 3개 이상의 이웃 노드의 위치 정보를 수신할 경우 삼각 측량 위치 계산 알고리즘의 반복 수행을 통해 자신의 위치를 계산할 수 있다. 그러나, 센서 네트워크에서 노드 이동성 네트워크 밀도 지리적 조건에 따라 노드가 3개 이상의 이웃 신호를 수신하지 못할 경우가 존재한다. 본 연구에서는 GPS 노드로부터 위치 정보를 3개 이상 직접 수신하기 어려운 저밀도 환경에서 각 센서 노드가 간접적으로 자신의 위치를 획득하는 방법을 제안한다.
헬스케어 분야에 무선센서네트워크를 적용하기 위해서 저비용, 저전력, 초소형 사이즈인 이동성 센서노드들에 의한 헬스케어 응용시스템에 대한 연구가 활발히 진행되어지고 있다. 특히, 헬스케어 센서노드는 환자가 쉽게 착용해서 환자의 건강상태를 모니터링을 하는데 주된 목적으로 하고 있으나, 센서노드 특성상 통신할 수 있는 전송범위를 극복하기 위해 멀티 홉 기반으로 문제를 해결해 왔지만 센서노드가 이동시 멀티 홉 형성에 다소 많은 시간적인 지연이 요구된다. 이런 문제로 인해 본 연구에서는 주변센서노드와 이동형 헬스케어 센서노드에 신속한 라우팅 변화를 위한 질의 기법을 구현했다. 무선 센서네트워크 노드의 라우팅 프로토콜이 노드의 이동성이나 패킷 전송 등을 처리하기 위해서 노드들 사이에 신속한 링크 연결에 대한 효율적인 컨트롤이 가능하기 위해서 비컨(Beacon) 메시지를 헬스케어 센서노드를 휴대한 환자의 활동 상태에 따라 비컨 메시지의 주기적인 질의를 부여하무로써 주변 센서노드와 헬스케어 센서노드 사이의 네트워크 형성이 신속하게 형성할 수가 있다.
분산 센서 네트워크에 대한 연구는 정보 융합 방법론상에서 활발히 진행되고 있다. 기존의 센서 네트워크에서 정보의 융합을 위한 데이터의 수집은 센서 노드가 싱크 노드로 수집된 데이터를 전송함으로써 이루어지며 싱크 노드로 수집된 데이터는 어플리케이션에 의해 활용된다. 이때 여러 센서 노드가 어플리케이션에 필요한 데이터를 중복적으로 수집할 경우 중복된 데이터를 싱크노드로 전송하는데 있어 불필요한 에너지를 소모하게 된다. 이는 결국 전체적인 센서 네트워크의 수명을 감소시키는 원인이 된다. 이러한 문제는 어플리케이션에 따라 요구하는 데이터만을 선택적으로 수집함으로써 해결할 수 있다. 이러한 과정을 수행하기 위해 각 센서 노드가 어플리케이션의 요구사항에 맞도록 데이터 중복성에 대한 처리과정을 수반해야한다. 그러나 일반적으로 센서 노드는 자원이 한정이 되어있기 때문에 다양한 어플리케이션의 요구에 따른 중복성 처리 프로세스를 모두 가지고 있을 수는 없다. 따라서 모바일 에이전트를 활용하여 데이터의 중복성 문제를 해결할 수 있다. 또한 센서 네트워크에서 고려되는 에너지 효율, 네트워크 대역폭 문제를 해결할 수 있으며 시스템 확장성이 용이하다.
거리측정(Ranging-based) 기반 무선측위 알고리즘을 활용하는 무선 네트워크 환경에서 위치추적의 정확도는 노드들 간의 거리측정의 정확도에 크게 좌우된다. 저전력 무선 네트워크 환경에서 거리측정 기반 무선측위의 실용화를 위해서는 하드웨어에서 제공하는 거리측정 정확도를 훼손시키지 않고 그대로 유지할 수 있는 안정된 HAL(Hardware Abstraction Layer)과 MAC(Medium Access Layer) 소프트웨어의 구현이 요구된다. 본 연구에서는 IEEE 802.15.4a를 지원하는 RF 칩인 나노트론(Nanotron)사의 NA5TR1를 기반으로 한 센서노드를 제작한 후 이 노드에 탑재될 IEEE 802.15.4a 소프트웨어 스택의 기본적인 기능을 설계 구현하였다. 소프트웨어 스택은 나노트론 사의 SDS-TWR 기법의 일반모드를 거리측정 알고리즘으로 채택 지원하고 있다. 개발된 센서노드를 활용해 테스트 네트워크를 구축한 후 노드간의 실 환경에서 실시간 거리측정의 정확도를 평가한 결과 SDS-TWR의 일반모드에서 평균 거리측정 오류율은 24.2%인 것으로 나타났다.
DV-Hop 위치 인식 기법은 노드가 균일하게 배치된 등방성 토폴로지에서 제안된 알고리즘이다. 노드 간 거리는 홉 수에 비례해서 증가하는 환경에서 홉 당 평균 거리를 사용해서 노드 간 거리를 추정한다. 하지만, 노드의 배치가 균일하지 않아 노드 간 거리가 홉 수에 비례하여 증가하지 않는 환경에서는 DV-hop 기법의 위치 추정의 정확도는 상당히 저하된다. 본 논문에서는 노드의 배치가 불균일한 비등방성 네트워크에서도 위치 추정의 정확도를 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다. 비등방성 네트워크에서는 노드 간 경로의 형태가 곡선인 경우가 많기 때문에 노드 간의 거리 추정을 위해 필요한 홉 당 평균 거리가 홉 수 별로 다르다. 이에 제안하는 알고리즘에서는 앵커노드가 홉 수 별로 홉 당 평균 거리를 구하고, 일반 노드는 이러한 정보를 각 앵커노드로부터 전달받아, 앵커노드와 떨어진 홉 수에 따라 다른 홉 당 거리를 사용해 보다 정확하게 위치를 추정하도록 한다. 또한 시뮬레이션을 통해 DV-Hop 알고리즘과의 성능 비교를 통해 제안하는 알고리즘의 우수성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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