본 논문은 FPGA 기반 설계에서 주변보다 급격한 온도 변화를 보이는 hotspot들을 탐지하기 위한 열 감지 센서 수를 정하고, 센서의 놓여야 할 배치 장소를 결정하는 알고리즘을 제안한다. 열 감지 센서로는 동적으로 설계가 가능한 ring oscillator 센서 기술을 사용한다는 가정 하에, 센서의 사용 개수를 최소화함과 동시에 최적의 센서 배치 위치 찾는다. 기존의 연구의 단점은 센서가 감지하는 영역 범위를 적당한 크기의 정사각형으로 간주하였기에, 실제 원형의 관측 범위를 보이는 센서 감지 영역의 현실을 올바로 반영하지 못하였으며, 또한 잘 알려진 회로 분할(partition) 기법에 의존한 휴리스틱으로 최적의 결과를 보장하지는 못하였다. 이와는 달리 본 연구에서는 센서의 관측 범위를 원형으로 할 수도 있게 함과 동시에 최적의 해를 보장하는 센서 할당 및 배치 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 본 제안 알고즘에서는 소위 “Candidate Coloring 기법”을 통해 센서가 놓여야 할 모든 후보 영역을 표시하며, “Candidate Filtering 기법”을 통해 불필요한 후보 영역들을 완전히 삭제하여 탐색 공간을 줄이게 되며 (해의 최적 해는 항상 유지 되도록 하면서), 마지막으로 Branch-and-Bound 알고리즘을 적용해 최적의 센서 할당 및 배치 결과를 찾아내었다.
이 연구는 광학센서의 시선벡터 최적배치와 이에 대한 궤도요소의 영향을 다루고 있다. 이 연구의 목적은 광학센서의 최적 배치 결정에 있어 궤도 요소의 영향을 직관적으로 판단할 수 있는 체계적인 결과를 제시하는 것이다. 위성에 탑재된 광학 센서들은 지구를 관측하고자 하는 목적을 가진 지구 관측 센서를 제외하고는 임무기간 동안 최대한 활용도를 높이기 위해 가능한 한 위성 몸체나 지구와 태양에 의해 방해를 받지 않고 목표 천체를 측정할 수 있도록 광축의 시선 벡터를 배치시켜야 한다. 이 연구는 광학센서의 최적 배치와 위성의 궤도요소의 상관관계를 알아보고, 광학센서의 최적배치 시선벡터 방향의 결정에 미치는 궤도 요소의 변화 영향성을 해석하였다.
본 논문은 2.4GHz 무선 채널 특성을 가진 센서 노드의 손실 없는 데이터 전송을 위한 최적의 배치 방법을 제안한다. 제안한 방식은 무선 환경에서 log-normal path loss 모델을 구성하여 최적의 송수신 거리를 결정하고, 센서 노드의 밀도 계산을 통해서 최적의 센서 노드 개수를 구한다. 데이터 손실이 없는 전송을 위해 송수신 가능 거리와 센서 노드의 개수를 이용하여 공간에 최적으로 배치할 수 있는 위치를 SOM(Self-Organizing Feature Maps)으로 탐색한다. 논문에서 실험한 건물에서는 센서노드의 송수신 거리는 20m이고, 최적의 센서 노드 개수는 8개가 되었으며, 시뮬레이션을 통해서 센서 노드의 최적의 위치 탐색과 센서 노드의 연결 상태를 확인하였다.
무선 센서 네트워크란 센서를 통해 주변환경에 대한 정보를 수집하고 센서간의 무선 통신을 이용하여 다른 센서들과 정보를 나눔으로써 하나의 네트워크를 구성하는 것이며, 최근 기술 발전으로 인해 다양한 센서들이 널리 보급되면서 다양한 응용 분야가 등장하고 있다. 최근에는 다양해져가는 센서 네트워크에서 카메라 센서 기반 도로 감시 센서 네트워크에 대한 이슈가 대두되고 있으며, 도로 감시 센서 네트워크의 영역이 점점 대규모화가 되면서 최소의 네트워크 구축 비용으로 센서 네트워크의 요구사항을 만족하는 센서 배치 문제에 관심이 증가되고 있다. 본 고에서는 카메라 센서 기반 도로 상황을 감지하는 네트워크에서 최소의 네트워크 구축비용으로 이벤트 감지에 대한 성능을 보장하는 센서 배치 기법을 고려한다. 이를 위해 카메라 센서의 이벤트 전달 및 감지 성능을 만족하는 센서간의 간격을 도출하여서 이를 센서 배치에 적용한다.
무선 센서 네트워크에서 관심지역이 각 센서에 의하여 얼마나 잘 센싱되는지의 정도에 대한 커버리지(coverage)와 센서에 의하여 센싱된 데이터를 싱크노드까지 얼마나 잘 전달될 수 있는지의 정도에 관한 연결성(connectivity)은 중요한 연구 분야이다. 이와 관련하여 본 논문에서는 센서 네트워크에서 p-coverage와 q-connectivity ($q{\leq}6$)를 만족하는 최적의 센서 배치패턴 문제에 관한 연구 결과를 기술한다. 특히, 1-coverage의 경우 최적이라 알려진 삼각 격자 패턴에 대하여 p-coverage와 6-connectivity을 만족하도록 하는 배치 방법을 제시한다.
일반적으로 센서들의 위치는 감시 정찰 센서 네트워크의 적용 범위, 데이터 전송 비용, 그리고 자원 관리에 영향을 미치기 때문에, 최적의 위치에 센서를 배치해야 한다. 그러나 산악 지대나 도심 지역과 같은 실 환경에 센서 노드를 배치할 경우, 센서에 영향을 미치는 다양한 지형 및 기후 요소들을 고려하기 어렵다. 따라서 이러한 다양한 환경에 센서를 배치할 경우 감시 영역 측면에서 목표 대상을 효율적으로 탐지할 수 있는 센서 배치 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 센서 배치와 관련된 다양한 기후와 지형 등의 환경 요소들을 분석하고, 이들 영향 요소들이 센서 노드 배치 시 활용될 수 있도록 정량화한다. 이를 바탕으로 센서 탐지 영역 측면에서 정량화된 영향 요소들을 고려함으로써 보다 실효적인 센서 배치 방법론을 제안한다. 또한 본 논문에서 제안한 센서 배치 방법론을 따르는 센서 배치 관리 시스템을 구현함으로써 제안된 방법론의 타당성을 입증한다.
본 논문에서는 센서 네트워크의 원활한 전송을 위해 SOFM을 이용한 센서 네트워크의 지능적인 배치를 제안한다. 제안한 방법은 무선 채널 분석을 통해서 센서 노드 사이의 통신이 가능한 거리를 구하고, 신경회로망의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)방식을 이용하여 지능적으로 최적의 센서 노드의 개수와 센서 노드가 배치할 최적 위치를 결정한다. Log-normal path loss 모델을 이용하여 거리에 따른 PRR(Packet Reception Rate)을 구하고, 이것으로부터 센서 노드의 통신 범위를 결정한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 센서 노드의 지능적인 위치 탐색과 센서 네트워크의 연결 상태에 대한 시뮬레이션을 수행하였다.
무선 센서 네트워크에서 중요한 문제 중 하나는 센서 노드들의 최적 배치, 즉 측정하고자 하는 지역을 모두 커버할 수 있는 최소 센서 노드 수를 산출하고 배치 위치를 결정하는 일이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 제안한 Fuzzy C-Means 클러스터링을 이용하여 측정하고자 하는 지역에서의 최적의 노드 배치와 최소 노드의 수를 시뮬레이션을 통해 도출하였고, 실험을 통하여 검증하였다. 시뮬레이션은 3가지 타입의 2차원 지역을 모델로 하여 수행하였다. 모델링한 지역은 6M${\times}$10M의 직사각형, 50M${\times}$20M의 직사각형, 100M${\times}$80M의 ‘L’ 자 형태의 지역으로 하였으며, 각각 9개, 9개, 15개 노드의 위치를 결정하였다. 실제 실험결과 각 지역에 대해서 94.6%, 92.2%, 95.7%의 정확도를 가진 통신 연결을 확인할 수 있었다.
국가와 도시가 급속히 발전할수록 국민생활에 필요한 기반시설물들과 관리 체계는 날로 복잡해지고, 이를 체계적으로 건설하고 유지하는 비용과 노력이 기하급수적으로 증가한다. 본 연구에서는 국가기반시설물 중 도시지상시설물을 무선 센서 네트워크로 관리하기 위해 센서노드를 설치하는 방법을 제시하였다. 먼저, 1차 분석으로 관리 대상 및 방법을 도출하여 센싱 커버리지를 만든 후, 이를 도시지상시설물에 센서노드 설치에 적용하였다. 그리고 2차 분석을 통하여 중복설치 문제의 해결 방안을 제시하였다. 제시된 방법과 수치지도를 활용하여 GIS 프로그램을 구현하였으며, 항공사진과의 중첩을 통해 관리의 방법에 현실성을 향상시켰다. 개발된 프로그램을 사용하여, 한국건설기술연구원 주변 지형에 대해 센서노드 실험을 실시하였다. 그 결과 중복 설치된 센서노드를 약 50% 제거하였으며, 도로를 따라 센서노드가 골고루 배치된 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 무선 센서 네트워크에서 SOFM을 이용하여 센서 노드를 배치하는 방법을 제안한다. 제안한 방식은 특정 공간에서 센서 노드의 밀도가 일정하도록 SOFM을 이용하여 센서 노드를 배치시킨다. 시뮬레이션으로 최적의 위치를 탐색하고, 그 위치에 무선 센서 노드를 설치하여 제안한 방식의 성능을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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