최근 들어 모든 사물과 대상을 지능화하려는 새로운 통신 패러다임과 함께 센서 네트워크의 필요성이 부각되고 있다. 센서 네트워크는 물리적인 공간의 모니터링이나 위치 추적과 같은 주변의 정보를 얻고자하는 환경에 사용되며, 이러한 센서 네트워크와 특정한 기술과의 결합으로 새로운 가치를 창출하려는 움직임이 일고 있다. 본 논문에서는 위치 추적이 가능한 센서 네트워크 기반의 청소 로봇 시스템을 구현하였다. 구현된 응용은 기본적으로 PC를 통해 모니터링할 수 있으며, 청소 로봇의 이동 위치 정보를 수집하여 빈 청소 구간의 이동, 중복 청소 구간의 회피를 하며, 사용자가 원하는 위치로 이동하는 기능을 구현하였다. 또한 TCP/IP을 통해 기존 인프라와의 네트워킹이 가능하도록 하였다.
센서 네트워크는 주로 물리적인 공간의 모니터링이나 위치 추적과 같은 주변의 정보를 얻고자 하는 환경에 사용되며, 이러한 정보는 비대칭적이고 비신뢰적인 무선 링크로 인해 불필요한 재전송을 요구하고 많은 손실이 발생한다. 이 때문에 신뢰적이고 에너지 효율적인 링크를 선택하기 위해 RSSI(Received Signal Strength Indicator), LQI(Link Quality Indicator)를 이용하여 무선 링크에 대한 품질을 추정하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 그 일차적인 단계로써 단일 홉 무선 센서 네트워크에서 MICAZ에 구현된 RSSI, LQI 값을 이용하여 노드간 무선 링크 품질을 모니터링하는 응용을 구현하였다. 구현 시나리오는 무선 링크의 비대칭성을 고려하기 위해, 순방향 링크 품질의 경우 센서 플랫폼이 BS로부터 수신한 요구 메시지의 RSSI, LQI 값을 응답 메시지에 캡슐화하여 BS로 전송하도록 하였고, 역방향 링크 품질의 경우 BS가 센서 플랫폼으로부터 수신한 응답 메시지의 RSSI, LQI 값을 기반으로 하였다. 또한 BS로 취합된 이러한 두 링크 품질을 PC상에 시각적으로 표시하기 위해 자바 기반의 링크 품질을 모니터링하는 응용을 구현하였다. 간단한 실험을 통해 RSSI, LQI로 얻은 무선 링크의 품질과 특성을 확인하였다.
IEEE 802.16 광대역 무선 접속망에서 QoS 보장을 위한 스케줄링 기법은 매우 중요하고 활발히 연구되고 있는 분야중 하나이다. 현재 IEEE 802.16 표준에 QoS 보장을 위한 메커니즘들이 정의되어 있지만 실제로 이것에 대한 시스템 구현은 설계자의 몫이다. 또한 기존에 제안 되었던 메커니즘들은 각 커넥션들의 공정성과 대역폭 효율 측면에 취약하게 설계되어 왔다. 따라서 본 논문은 IEEE 802.16 표준에 정의된 4가지 QoS Class들중 nrtPS와 BE class를 이용하여 각각의 커넥션에 대한 공정성과 대역폭 할당 효율을 극대화하였고, 이를 위하여 새로운 스케줄링이 구현된 아키텍처를 제안한다. 최종적으로 NS-2 시뮬레이터를 이용한 실험결과를 통해 성능 향상 시키는 것을 확인할 수 있었다.
무선랜 환경에서의 효율적인 비디오 스트리밍을 하기위해서는 불안정한 네트워크 대역폭과 패킷지연, 패킷손실 등의 문제가 해결 되어야 한다. 본 논문에서는 서비스 품질의 보장을 위해 기존의 Best-effort에 기반한 IEEE 802.11 MAC 프로토콜을 향상시킨 IEEE 802.11e MAC 프로토콜을 이용하여 Cross-layer 기반의 프레임 우선순위화 기법을 제안 하였다. 멀티미디어 트래픽의 프레임 중요도에 따라 다르게 부여한 Priority를 이용해 IEEE 802.11e MAC 프로토콜의 차별화된 데이터 전송을 하였으며, 네트워크 상태 모니터링을 통해 중요도가 낮은 프레임을 우선적으로 폐기하는 적응적 전송율 조절 기법을 제안하였다. 실험 결과는 제안하는 Cross-layer기반의 프레임 우선순위화 기법이 멀티미디어 스트리밍의 종단간 QoS를 향상 시킬 수 있음을 보여준다.
무선 센서 네트워크에서는 에너지 제약이라는 특징 때문에 에너지 효율과 관련된 많은 연구가 진행되고 있지만 대부분의 연구는 에너지를 보존하기 위해 센서노드의 작업을 줄이는 소극적인 방식을 취한다. 이에 반해 파워 컨트롤 기법은 전송 파워를 조절하여 불필요한 에너지 소모를 줄이는 적극적인 방식이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 클러스터 기반 라우팅 프로토콜인 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)에 파워 컨트롤 기법을 적용한 LEACH-PC(LEACH-Power Control)를 제안하였다. LEACH-PC는 클러스터 구성에 사용한 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 정보를 이용하여 클러스터 내부 통신 단계에서 파워 컨트롤을 수행한다. LEACH-PC는 에너지 효율성 측면에서 기존의 LEACH 보다 좋은 성능을 보임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
Mobile ad hoc 환경에서의 TDMA(time division multiple access)는 contention 없이 node 간에 충돌(collision) 없는 전송을 제공하며 동일 주파수대를 시간으로 분할하여 신호가 겹치지 않도록 상호통신을 하는 시분할다중접속 방식이다. TDMA는 충돌 없이 전송할 수 있다는 이점 때문에 Mobile 환경에서 많이 응용하여 사용되어 지고 있다. 하지만 할당 되어진 time slot을 사용하지 않을 경우 대역폭의 낭비가 발생할 수 있다는 문제 점도 가지고 있다. 본 논문에서는 사용하지 않는 time slot의 재사용을 통해서 성능을 향상시키는 방법을 제안하고 그 것을 Mobile ad hoc 환경에 적용하는 방법에 대해 연구한다.
유무선 통신기술의 발달로 멀티미디어 스트리밍 서비스의 이용이 증가함에 따라 비디오 스트리밍 기법에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 끊김 없는 스트리밍 서비스를 제공하기 위하여 네트워크의 상태와 클라이언트의 버퍼 상태를 고려한 전송률 조절 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 네트워크의 상태와 클라이언트의 버퍼 상태를 기반으로 전송 비디오의 프레임 수를 우선순위에 따라 차등적으로 폐기함으로써 전송률을 조절한다. 제안 기법을 적용한 스트리밍 시스템을 구현하고 실험을 통해 끊김 없는 비디오의 전송을 확인할 수 있었다.
최근 인터넷을 통한 멀티미디어 스트리밍 서비스 이용이 증가함에 따라 스트리밍 서비스 품질을 향상 시키기 위한 연구들이 진행되고 있다. 하지만 기존 연구들은 네트워크 상태에 적응적으로 전송률을 조절함으로써 네트워크의 효율성 및 안전성을 개선하는데 초점을 맞추고 있어서 사용자 측면의 체감품질에 대한 고려가 부족하다. 본 논문에서는 멀티미디어 스트리밍 서비스의 사용자 체감품질 (QoE)을 향상시키기 위한 적응적인 전송률 및 비디오 품질 조절 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 네트워크의 가용대역폭과 클라이언트의 버퍼 상태를 기반으로 전송률 및 비디오 품질을 조절함으로써 멀티미디어 재생의 불연속성과 잦은 비디오 품질 변화에 의한 사용자 체감품질을 개선하였다. 시험 결과를 통해서 제안하는 기법이 부드럽게 (Smoothly) 비디오 품질을 조절하는 것을 보였다.
무선 멀티홉 네트워크에서 멀티미디어 트래픽의 QoS(Quality of Service) 지원을 위하여 EDCA(Enhanced Distributed Channel Access) 기반의 동적 우선순위 할당 기법이 다수 제안되었다. 해당 기법들은 각 홉에서의 최소한의 전송 지연 보장을 위하여 클래스별 예상 지연 시간을 계산한다. 하지만 각 클래스별 예상 지연 시간의 계산은 무선 채널에서의 간섭, 충돌 및 링크 품질에 영향을 받기 때문에 정확한 예측이 어렵다. 본 논문에서는 EDCA 기반의 동적 우선순위 할당을 위한 정교한 클래스별 지연 시간 예측 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 무선 채널의 링크 품질과 전송 패킷의 크기를 고려하여 좀더 실제와 유사한 지연 시간을 예측할 수 있다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 정확성이 높으며 이를 통해 동적 우선순위 할당 기법의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 SURF (Speeded Up Robust Features)와 얼굴인식에서 널리 쓰이는 Gabor 기술어를 이용한 얼굴 인식 방법을 소개한다. SURF 기반 영상인식 방법은 특징점을 찾고 해당 특징점에서 기술어를 추출한 후, 정합을 수행한다. 본 논문에서는 SURF 를 통해 추출한 특징점에서 Gabor 웨이블릿 변환을 사용해 기술어를 추출하는 얼굴인식 방법을 제안한다. 잘 알려진 ORL 데이터베이스에서의 실험에서 제안한 방법이 기존 SURF 기반의 얼굴 인식 방법에 비해 더 높은 얼굴 인식 성능을 보여줄 뿐 아니라 정합시간을 포함한 처리 속도면에서도 더 우수한 성능을 보였다. 이러한 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 SURF 보다 얼굴 인식에 적합함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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