기존 저온저장고의 가습방법을 개선하고 아울러 음이온을 농산물의 선도 유지에 이용하고자 아쿠아이온발생시스템의 설계, 제작이 레너드효과를 응용하여 이루어졌다. 시스템의 아쿠아음이온의 발생량은 42,965음이온/cc, 입자크기는 $10^3$$\mu\textrm{m}$ 이하, 가습속도는 0.13$\ell$/h이었으며 85% 이상의 고습도 조건에서도 결로가 발생하지 않는 상태로 가습이 가능하였다. 아쿠아이온 클러스터에 의해 저장고는 90% 이상의 균일한 고습도와 정온을 유지할 수가 있었다. 아쿠아이온시스템의 경우 유해가스와 분진등을 흡착, 제거하여 저장고 내를 청정하게 유지시키는 기능이 있는데, 에틸렌가스 제거 효과는 초기 농도 50ppm에서 5분후에 50% 이상이 제거되고 2시간 후에는 3ppm 이하로 제거되었다. 아쿠아이온발생시스템이 브로콜리, 잎상추, 애호박 등의 보관에 적용되었다. 아쿠아이온발생시스템이 부착된 저장고($0^{\circ}C$)에서 20일동안 보관한 경우 기존 저장고에 보관한 경우에 비하여 감모율, 부패율 및 관능적 품질에 있어서 유의적으로 우수한 차이를 나타내었다.
무선 센서 네트워크에서 효율적인 대체 노드의 관리 및 유지 방법에 관한 문제는 매우 근본적인 문제 중 하나이다. 특히 계층적 클러스터에서 각 그룹 멤버 노드의 대체 기능이 가능한 노드(Alternative node)를 선정하여 임의 노드의 경로 단절시 대체 경로를 찾기 위해서는 대체 노드의 기능이 절차에 따라 실시간으로 경로를 복구 할 수 있어야 하며, 에너지를 최소화하여 네트워크를 유지 관리가 가능해야 한다. 본 논문에서 제안한 EEAP(Energy-Efficient Alternative Paths)는 이러한 양부 헤드 노드를 선정함에 있어서 에너지 잔량과 노드간의 거리등의 노드 속성 정보를 활용하여 각 경로에서 소모되는 비용과 노드의 관리에 있어 경비가 효율적인 경로의 대체 노드를 제공하게 됨으로 효율적인 에너지 관리를 할 수 있게 되어 전체 네트워크의 유지 시간을 향상 시킬 수 있는 결과를 보여주었다.
무선 네트워크의 많은 분야 중에서 MANET(Mobile Ad-hoc Network)은 상당히 발전이 되어있는 기술이다. MANET을 구성하는 노드들은 다중 홉 무선 연결을 이용하여 데이터 전달을 하게 된다. 이러한 환경에서 노드들의 데이터 접근 성능과 가용성을 향상시킬 수 있는 방법이 캐싱 기법이다. 기존의 많은 연구들은 이동 노드들의 다중 홉 연결을 향상시키기 위해 동적인 라우팅 프로토콜에 대해 많은 연구가 이루어져왔다. 그러나 노드들의 이동으로 인하여 유효한 캐시 정보의 관리 및 유지가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이동 노드가 원하는 정보의 캐시 발견시 오버헤드를 줄이고 노드들의 이동으로 인한 연결 관리를 위해 클러스터 기반 캐싱 기법을 제안하였다. 그리고 각 클러스터 헤드에서 유효한 캐시 테이블을 유지할 수 있도록 하기 위해 HLP를 이용하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 효율성은 실험을 통해 확인하였다.
본 논문은 비디오 서버 클러스터 기반의 VOD 시스템에서의 비디오 배치 문제를 정의하고 효율적인 비디오 배치 방법을 제안한다. 비디오 배치란 비디오 데이터를 위치와 개수가 정해진 비디오 서버들에 할당하는 것을 말한다. 제안된 방법의 목적은 서버들 간의 부하 균형을 유지하면서 네트워크 부하를 최소화하도록 비디오를 서버에 배치하는 것이다. 사용자 요구 기각률은 사용자가 지각하는 VOD 시스템 성능 지수들 중 특히 중요한 것으로 기존 연구들에서 VOD 시스템 성능 비교의 기준으로 삼고 있다. 우리의 방법에 대한 실험 결과를 보면, 서버 부하 균형만을 고려하거나 네트워크 부하만을 고려한 비디오 배치보다는 이 둘을 모두 고려한 경우가 사용자 요구 기각률을 낮추는 특징을 보였다. 또한 비디오 배치에서 서버 부하 균형에 대한 고려가 특히 기각률에 중요한 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 우리의 조사에 따르면 비디오 서버 클러스터 환경에서 서버와 네트워크 부하를 동시에 고려하는 효과적인 비디오 배치 연구는 거의 발표되지 않았다.
무선 센서네트워크는 센싱 지역에 분산되어 있는 초소형 센서 노드들이 감지/처리한 데이터를 수집노드로 전송하여 원격의 사용자가 센싱 지역의 상황인지를 가능하게 하는 유비쿼터스 컹퓨팅의 기반 네트워크이다. 전력 사용이 극히 제한된 센서 노드를 이용하여 무선 센서 망을 구성, 유지하며 데이터를 수집하기 위해서는 효율적인 망의 형태와 이에 따른 네트워크 배치 전략을 필요로 한다. 클러스터 기반 네트워크의 형태는 밀집도가 높은 센서네트워크에서 데이터병합을 수행하고 노드간 에너지 소비 균형을 이루기 위한 효과적인 구조이다. 본 논문에서는 클러스터 기반의 단일 홉 전송 구조에서 데이터 수집률을 높이고 노드간 에너지 사용의 균형을 이루게 하여 네트워크의 생존시간을 최대화할 수 있는 네트워크 배치 방법을 제안하였다. 클러스터링 기법에 따른 에너지 소비 모델을 분석하고 이를 통해 노드의 적절한 밀집도를 산출하였다. 싱크로부터 멀어질수록, 센서필드의 중앙보다는 외곽에 노드의 배치를 조밀하게 배치하여 네트워크의 생존시간을 늘렸다. 시뮬레이션을 통해 효율적인 네트워크의 배치가 노드간 에너지 소비의 균형을 이루도록 하여 네트워크의 생존시간을 늘일 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 해집단을 다음세대로 진화시킬 때, 유전알고리즘과 진화전략을 동시에 사용하고, 적합도에 따라 복제하는 과정에서 유전알고리즘과 진화전략이 적용될 해집단의 비율이 적응적으로 변경되는 적응진화 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안한 알고리즘을 실시간 적용하기 위해 PC 클러스터 시스템으로 병렬처리하여 최적해 탐색 성능 및 탐색속도를 개선하였다. 제안한 알고리즘을 실 배전계통 고장복구 문제에 적용해 본 결과, 유전 알고리즘 또는 진화전략을 단독으로 사용한 경우보다 제안한 방법이 더 빠른 시간내에 우수한 최적해를 탐색하였고, 병렬 연산의 수행 노드수 증가에 따라 최적해 탐색성능은 유지하면서 최적해 탐색시간을 상당히 단축시킴을 확인하였다.
본 논문에서는 해집단을 다음세대로 진화시킬 때, 유전알고리즘과 진화전략을 동시에 사용하고, 적합도에 따라 복제하는 과정에서 유전알고리즘과 진화전략이 적용될 해집단의 비율이 적응적으로 변경되는 적응진화 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안한 알고리즘을 실시간 적용하기 위해 PC 클러스터 시스템으로 병렬처리하여 최적해 탐색 성능 및 탐색속도를 개선하였다. 제안한 알고리즘을 참고문헌의 배전계통 재구성 문제에 적용해본 결과, 유전 알고리즘 또는 진화전략을 단독으로 사용한 경우보다 제안한 방법이 더 빠른 시간내에 우수한 최적해를 탐색하였고, 병렬 연산의 수행 노드수 증가에 따라 최적해 탐색성능은 유지하면서 최적해 탐색 시간을 상당히 단축시킴을 확인하였다.
Ad Hoc 네트워크의 QoS 관리를 위해서는 자원의 요청과 예약뿐만 아니라 최선형 패킷의 제어 또한 함께 이루어져야 한다. 기존에 제안된 Ad Hoc 네트워크 QoS 경로 설정 방법들은 이를 고려하지 않거나 고려할 경우에도 복잡한 정보 처리 및 전송률 제어를 통해서 문제를 해결한 경우가 대부분이다. 이 논문에서는 클러스터 가중치를 이용하여 최선형 패킷을 네트워크에 고루 분산시킴으로써 기존 QoS 트래픽을 유지할 수 있는 새로운 경로 설정 기법을 제안한다.
무선 센서 네트워크에서도 다른 네트워크와 마찬가지로 시간 관계를 유지하는 것이 중요하므로, 무선 센서 네트워크의 특성을 고려한 시각 동기화 프로토콜인 IBS(Indirect-Broadcast Synchronization)가 2012년에 개발되었다. IBS는 클러스터 트리 형태에서 동작하므로 일반 노드보다 더 많은 에너지를 소모하는 클러스터 헤더에 의해서 주로 네트워크 전체 수명이 좌우될 수 있다. 이 논문에서는 클러스터 트리를 부분적으로 재구성함으로써 전체 에너지 소모를 줄이고 네트워크 수명을 연장시키는 향상된 IBS(EIBS)를 개발하고자 한다. 다른 트리 구성 접근 방식과 비교할 때, 이 논문에서 사용된 방법은 알고리즘이 간단할 뿐만 아니라 전력 소모나 네트워크 수명 면에서 더 효율적이다.
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 사용하기 때문에 에너지 효율성을 증가시키는 것이 매우 중요하다. 일반적인 무선 센서 네트워크에서 특정 지역에 무작위로 배포된 센서노드는 배포 방법 및 환경에 영향을 받아 불균형하게 분포되어 센서 노드 밀집 지역이 발생되며 이는 네트워크의 전체적 수명을 단축시키는 단점이 된다. 따라서 본 논문에서는 센서 노드 밀집 지역에 클러스터 헤드를 추가적으로 선출하여 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시키는 알고리즘을 제안한다. 클러스터링의 대표적인 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) 클러스터링을 이용하여 네트워크를 구성하였을 때와 제안한 알고리즘을 이용하여 네트워크를 구성하였을 때 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용한 네트워크가 전체적으로 균등한 에너지를 유지하고 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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