센서 네트워크 시스템 기반의 저 전력, 저 비용의 지능형 홈 네트워크 시스템을 설계 및 구현 하였다. RSSI(Received Signal Strength Indicator)기반의 사용자 실내 위치 추적 시스템과 Dynamic multi-hop routing 시스템, 학습형 통합 리모컨을 활용한 능동적 가전기기 제어 시스템을 각각 설계하여 지능형 홈 네트워크 시스템을 구현 하였다. 지능형 서비스를 위해 반드시 팔요한 사용자 위치 정보는 RSSI기반의 삼각측량을 통해 계산하고 측정된 위치 정보값의 오차를 줄이기 위해 Smoothing Algorithm을 적용하였다. 또한 지능형 홈네트워크 서비스 제공을 위해 사용자가 휴대하는 무선 센서노드를 Layout 하여 설계, 제작하였으며 수집된 사용자의 실시간 위치 정보와 환경 센서 데이타는 Dynamic multi-hop routing을 통해 서버 프로그램으로 전달되며 각종 계산을 통해 사용자 위치정보와 환경 정보가 디스플레이 된다.
집적회로, 무선 통신, 그리고 마이크로 컴퓨팅 등의 기술 발전에 힘입어, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 실현하고 차세대 IT 산업을 이끌 새로운 기술로서 센서 네트워크 기술이 점차 주목 받고 있으며 많은 연구가 활발히 수행되고 있다. 향후 센서 네트워크는 이를 구성하는 각각의 센서 노드들, 그리고 더 나아가 센서 네트워크 자체도 지속적으로 생성되거나 소멸되면서 기존의 네트워크와 상호 통신하고 주위환경에 맞추어 변화하며 동적으로 진화해 나갈 전망이다. 따라서 서로 다른 주소 체계를 사용하고 있는 센서 네트워크와 기존 네트워크간의 상호 연동이 요구된다. 본 논문은 센서 네트워크와 인터넷과의 상호 통신을 위한 주소 연동 방안을 제안한다. 제안된 연동 방안은 응용 계층 게이트웨이 기법과 IP 오버레이 네트워크 기법을 갖추면서 Zigbee 기반 센서 네트워크의 주소 체계와 인터넷의 주소체계인 IP 기반 인터넷 주소 체계가 서로 통신할 수 있도록 주소를 배정시켜주는 방안이며, 실험을 통해 제안된 연동 방안을 검증한다.
무선 센서 네트워크에서의 통신은 여러 계층으로 나뉘어 각 계층별 역할을 수행하므로 무선통신이 가능할 수 있다. 센서 네트워크에서의 통신계층 중 하나인 MAC(Medium Access Control)계층은 데이터의 에러, 흐름을 제어하고 자원을 관리하기 위해서 사용되며 MAC Protocol을 사용하여 센서 노드간의 통신을 보장한다. 본 논문에서는 에너지 효율성 측면을 강조한 S-MAC. T-MAC 프로토콜의 문제점을 알아보고 SYNC 패킷에 RTS 패킷이 추가된 기법을 이용하여 컨트롤 패킷 전송 시간동안 꼭 필요한 노드만 컨트롤 패킷을 송수신하고, 나머지 노드들은 Sleep 함으로써, 모든 노드가 깨어있는 시간을 효율적으로 줄여 에너지 효율성을 강조하였다. SYNC+RTS 패킷을 보내고 패킷을 받는 노드는 순간 자신이 이번 주기 동안 깨어 있을 필요가 없음을 알고 바로 Sleep모드로 들어가서 기존의 MAC프로토콜보다 에너지가 효율적임을 수학적으로 증명하고 MATLAB으로 시뮬레이션 하였다.
무선 센서 네트워크의 센서 노드들은 한정된 자원을 가지고 있으며 배터리의 교체가 어렵다는 특성을 가지고 있기 때문에 제한된 에너지를 효율적으로 사용하는 기법은 매우 중요하다. 지금까지 이러한 센서 노드의 에너지 소모를 최소화하기 위하여 다양한 스케줄링 문제 및 해결 방안에 관한 연구들이 진행되어 왔다. 특히 CTC(Connected Target Coverage) 문제는 타겟 커버리지와 연결성을 동시에 고려하여 센서 노드들의 효율적인 상태 전이 시점을 결정하는 대표적인 스케줄링 문제로 간주된다. 본 논문에서는 중복되어 센싱되는 타겟을 고려한 보다 올바른 센서 에너지 소비 모델을 제안하고 센서 네트워크의 수명을 더욱 연장 할 수 있는 CMTC(Connected Multiple-Target Coverage) 문제를 제시한다. 또한, 이 문제를 해결하기 위한 SPT(Shortest Path based on Targets) Greedy 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 제안기법이 기존기법보다 센서 네트워크의 수명을 더욱 연장하는 기법임을 보인다.
본 논문에서는 무선센서 네트워크 환경에서 스케줄링 기법 중 큐롬(Quorum)기반 이웃 노드 탐색 프로토콜을 개선한 결합 큐롬기반 스케줄링 기법을 제안한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 서로 다른 크기를 갖는 두 개의 큐롭기반 스케줄링을 결합하여 새로운 스케줄을 생성하는 방법이다. 기존의 그리드기반의 큐롬 스케줄링 방법은 주어진 스케줄의 주기 내에서 2번의 만남을 보장하는 방법이지만 두 개의 그리드를 결합하여 생성된 스케줄방법은 두 개의 스케줄이 만나는 횟수가 증가한다. 제안하는 방법과 토심(TOSSIM) 시뮬레이터를 사용하여 그리드기반의 스케줄링 방법인 큐롬, 써치라이트 및 헤디스와 성능을 비교하였다. 실험에서 모든 센서 노드가 서로 다른 듀티 싸이클을 가정하여 실험을 수행하였다. 실제 실험결과 제안하는 방법이 기존의 다른 이웃 노드탐색 프로토콜에 비해 우수한 성능을 보였다.
Ultrasound images are noninvasive, can be observed in real time, have no radiation exposure, do not cause pain, and are not restricted in use depending on the patient's prosthetic implant or medical condition. Since the use of ultrasound in the dental field was first applied for tooth preparation in 1957, the use of diagnostic ultrasound for the first time in 1963 has been reported. Currently, it is used in the diagnosis of soft tissue lesions such as malignant tumor or salivary gland disease, fine needle aspiration test, temporomandibular joint disease, lymph node metastasis, measurement of muscle thickness and inflammatory diseases, differentiation of periapical cyst and granulation tissue, measurement of periodontal tissue thickness. The ultrasound image can be visualized in real time. The clinician can explain the structure to the patient while consulting the patient and consult the patient. When injecting the drug into a specific site or aspirating a specific site or substance, So that it can be confirmed and practiced. Recently, ultrasonic equipment specialized in the dental field has been developed and marketed, and it is expected that the use of ultrasonic waves will become active in the dentistry. In the future, development of popular equipment with size and frequency suitable for dental diagnosis and various researches on maxillofacial ultrasonic anatomy. If clinical studies are continuously carried out to demonstrate efficacy, ultrasound is expected to aid in accurate diagnosis and treatment throughout the dentistry.
본 연구는 도시토지이용의 적합성분석을 실시하는데 있어 GSIS와 인공신경망의 유기적인 결합을 시도해 보았다. 인공신경망은 학습이라는 과정을 통해 신경망 노드(node)간의 연결강도를 합리적으로 결정할 수 있는 이점이 있다. 이러한 점에서 공간분석에서 요구되는 인자간의 경중률과 신경망의 연결강도는 대체가 가능하리라 판단된다. 본 연구를 수행하기 위해 두 종류의 신경망을 구성하였다. 1차 신경망은 토지이용별 적합성 분석에 적용했으며, 2차 신경망은 최적의 토지이용패턴을 분석하기 위해 구성하였다 이들 신경망은 C++로 작성된 프로그램에 의해 구현된 최급강하법에 의한 역전파 알고리즘에 의해 학습을 실시하였으며, 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 분석결과는 현행 용도지역제에서 주거, 상업, 공업, 녹지에 대한 토지이용 적합도면과 4가지 유형의 토지이용에 대한 대상지역의 최적토지이용패턴을 제시한 도면으로서 Arc/Info의 Grid 형식으로 작성하였다. 또한 토지이용별 적합도면상에 나타난 적합지역과 최적토지이용패턴은 위치적인 면과 공간 구성에 있어 실제의 도시토지이용계획의 이론적인 개념에 매우 합치되는 분포형태를 보였다.
본 논문은 클러스터 기반 센서 망에 적합한 에너지 효율적인 토폴로지 관리 기법 개발을 위한 기반 연구로서, 세가지 종류의 데이터 전달 방법의 성능을 비교 분석한다. 첫 번째 방법에서는 각 클러스터의 헤더들만 무선 송수신 모듈을 활성화시켜 RTS/CTS/DATA/ACK 메시지 송수신에 참여하구 두 번째 방법에서는 각 클러스터당 다수 노드들이 메시지 교환에 참여한다. 마지막 방법에서는 각 클러스터의 헤더들만 RTS/CTS 메시지 교환을 위하여 무선 송수신 모듈을 활성화하는데, 자신의 클러스터 ID가 목적지 클러스터로 지정되어 있는 RTS 메시지를 수신한 클러스터 헤더는 다수 노드들의 무선 송수신 모듈을 활성화시켜 DATA 메시지 수신과 ACK 메시지 송신에 참여하도록 한다. 시뮬레이션을 통하여, 클러스터당 활성화될 노드의 수와 부하 및 패킷 손실 확률에 따라 이상의 세 가지 방법의 에너지 소모량을 비교 분석한다.
IEEE 802.11b 무선랜은 다양한 전송률(transmission rate)을 지원하며 그 전송률은 자동 전송률 제어 알고리즘(auto rate control algorithm)에 의해 스스로 적응하여 변환된다. 따라서 자동 전송률 제어 알고리즘은 무선랜 전체 시스템 성능에 매우 큰 영향을 끼친다. 그러므로 본 논문에서는 자동 전송률 제어 알고리즘, 특히 ARF(Auto Rate Fallback) 방식의 자동 전송률 제어 알고리즘이 무선랜의 성능에 미치는 영향을 측정하고 그 결과를 분석해 본다. 분석 결과, ARF 방식의 자동 전송률 제어 알고리즘은 노드의 위치로 인한 신호 잡음에 효과적으로 잘 동작하는 모습을 보여 주었다. 하지만 ARF 방식은 여러 개의 노드가 무선채널을 얻기 위해 경쟁할 때, 신호의 충돌로 인한 패킷의 손실에 대해 적절히 대처하지 못해, 무선랜 전체 시스템 성능의 심각한 저하를 가져옴을 알 수 있었다. 그리고 TCP 프로토콜은 활성 노드 수의 증가를 제한해서 ARF에 의한 성능 저하를 막을 수 있다. 하지만 멀티미디어 데이터 전송과 같은 특정 응용프로그램은 TCP 프로토콜을 사용한다. 따라서 TCP 프로토콜은 모든 무선랜 응용프로그램을 위한 최적의 해결책이 될 수 없다.
실시간 멀티미디어 전송을 위한 P2P환경에서 미디어스트리밍에 관련연구가 진행 중이다. 그러나 P2P망에서 구현한 노드의 이질성, 불안정성 및 미디어스트리밍 데이터의 실시간성 등 특징을 존재하는 것은 미디어 데이터의 품질에 대해 영향이 크다. 따라서 어떤 구조한 P2P 네트워크는 미디어스트리밍 시스템에 대해 더 좋은 것이 중요한 문제를 되었다. 본 논문에서는 P2P 미디어스트리밍 모델인 PCSA(Peers Capability Self-Adaptive)를 제안하였다. 이 모델에서는 노드의 성능에 의한 반 구조화(Half-Structure)의 P2P 오버레이 프로토콜을 구성하여 능동적인 콘텐츠를 확산한 기법을 포함한다. 노드는 자신 성능에 의하여 정보를 수집할 수 있는 기법에 의하여 검색 메시지의 수량은 감소될 수 있으나 고효율의 콘텐츠 검색을 실현하였다. 미디어스트리밍의 서비스 품질을 대한 멀티 소스에 의한 데이터 스케줄(Scheduling) 기법은 미디어 데이터 품질을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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