현재 센서 네트워크 시스템을 이용한 다양한 지능형 응용들에 대한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 센서 네트워크는 환경정보를 수집하기 위해 많이 활용된다. 최근 더욱 상세한 환경 모니터링이나 고품질 데이터에 대한 요구로 인해 멀티미디어 데이터의 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 Zigbee 기반 센서 네트워크의 낮은 대역폭의 한계를 극복하고, 실시간 멀티미디어 데이터 전송을 위한 라우팅 기법에 대한 연구를 수행한다. 기존에 제안된 멀티미디어 데이터 전송 기법의 경우 비효율적인 다중경로 설정단계로 인해 경로설정 시간의 지연이 발생하고, Zigbee 의 대역폭 한계로 인해 낮은 데이터 전송속도를 보인다. 본 논문은 기존 기법의 대역폭 문제를 해결하는 블루투스와 Zigbee 하이브리드 라우팅 구조를 제안한다. 또한 경로설정 시간 지연 문제를 해결하는 경쟁기반 비-중첩 다중 경로 설정 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 비교평가하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 약 78% 지연시간이 감소되었으며, 통신 속도가 약 6.9 배 증가하였다.
기존에 제안된 클러스터 기반의 데이터 전송 프로토콜은 데이터 전송을 위해 헤더 노드가 존재하고 각 헤더노드는 데이터 전송을 위한 경로 정보를 유지해야 하기 때문에 전송할 데이터가 많아지면 저장해야 할 캐시도 증가하게 되고 데이터 전송 시 데이터 공고와 요구의 과정을 거쳐야 된다. 또한 LOAD(6LoWPAN Ad hoc Routing Protocol)에서는 데이터 전송 시 목적지에 대한 경로 정보를 획득 하는 작업과 획득한 경로를 테이블에 보관해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서 제안된 데이터 전송 프로토콜은 데이터 전송 요구 시 목적지로 전송하기 위한 경로 정보의 획득이나 유지를 하지 않는다. 또한 노드들이 한번씩 데이터를 전송함으로써 노드의 전체적인 에너지 공평성과 효율성을 증가시키고, 전체 네트워크의 수명을 연장 시킬 수 있다.
최근 IEEE 802.11 WLAN(Wireless Local Area Network)에서 실시간 멀티미디어 서비스가 증가하고 있다. WLAN 의 패킷 전송방식은 Unicast 또는 Broadcast 방식이 있다. Unicast 방식은 재전송을 포함하여 유실율이 적으나 사용자가 증가할수록 AP 에서 필요한 무선 자원의 크기가 증가한다. 무선 자원의 크기가 증가하면 AP 부하가 증가하여 서비스 수용에 한계가 있다. Broadcast 방식은 사용자 수에 상관 없이 무선 자원의 크기가 일정하나, 패킷 유실율이 높다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Broadcast 와 FEC(Forward Error Correction) Erasure Code 기반 기술을 적용하는 것을 제안한다. 방송 패킷을 이용 AP 의 부하를 줄이고, Reed Solomon Erasure Code 를 적용하여 패킷 유실 복구율을 높인다. 이러한 방법을 통하여 다수의 사용자에게 안정적인 실시간 멀티미디어 방송 서비스를 제공 할 수 있다. 제안한 방법을 검증하기 위해 Android Platform 에서 FEC 적용 유무에 따른 수신율을 측정하였다. 그 결과 유실율 30%미만인 Broadcast 환경에서 96.4% 이상의 수신율을 보였다.
Energy efficiency in wireless sensor networks (WSNs) is one significant factor that needs to be considered when making any designs or doing any enhancements on the communication protocol stack. In WSNs using traditional geographic routing, when a sensor node receives a data packet that needs to be transmitted to the sink, it will forward the packet to the neighbor node which is closest to the sink. The traditional geographic routing assumes that the link quality is always 100%. This may cause a bad result as per which we waste too many energy for retransmissions between the two nodes. Thus, the problem here is how to select such node as forwarder at most efficiently in the aspect of both energy consumption and the distance toward the destination. The better node we choose, the more energy we can conserve for the whole network. In this paper, we propose a next-hop forwarding selection metric, called Energy Consumption for Transmission (ECT), which can resolve the above problem in the best way.
Underwater images carry information that is useful in the fields of aquaculture, underwater military security, navigation, transportation, and so on. In this research, we transmitted an underwater image through various underwater mediums in the presence of underwater turbulence and beam attenuation effects using a high-speed visible optical carrier signal. The optical beam undergoes scintillation because of the turbulence and attenuation effects; therefore, distorted images were observed at the receiver end. To understand the behavior of the communication media, we obtained the bit error rate (BER) performance of the system with respect to the average signal-to-noise ratio (SNR). Also, the structural similarity index (SSI) and peak SNR (PSNR) metrics of the received image were evaluated. Based on the received images, we employed suitable nonlinear filters to recover the distorted images and enhance them further. The BER, SSI, and PSNR metrics of the specific nonlinear filters were also evaluated and compared with the unfiltered metrics. These metrics were evaluated using the on-off keying and binary phase-shift keying modulation techniques for the 50-m and 100-m links for beam attenuation resulting from pure seawater, clear ocean water, and coastal ocean water mediums.
본 연구에서는 5G 네트워크용 UAV(: Unmanned Aerial Vehicle)를 사용한 산업단지 내의 현장 상황을 실시간 감시하는 시스템에 대해 소개한다. UAV에 장착된 센서(화재, 유해가스 검출, 산업 재해형 인체 사고 감지)에서 모니터링 이벤트가 발생하면 센서의 주요 정보들이 UAS(: Unmanned Aerial System)애플리케이션 서버로 전달한다. 이러한 정보 전달 처리결과로, 산업단지공단의 관리자나 운영자는 사고 위험 상황별 트리거 처리를 통한 산업단지공단 내의 현장에서 인명사고와 화재, 그리고 유해 가스검출에 대한 법적인 근거 자료를 확보할 수 있게 되었다.
최근 자율주행차 시장이 지속해 성장함에 따라 충전 인프라에 대한 필요성이 커지고 있다. 그러나 무선 충전 시스템의 경우 기존 유선 충전에 비해 대출력이 요구되어 안정성 문제가 제기되고 있다. 자율주행차 무선 충전 인프라를 구축하기 위한 표준으로는 SAE J2954가 존재하며 해당 표준에서는 차량과 전력 전송 시스템 간의 통신 방법에 대해 정의한다. SAE J2954에서는 자율주행차량의 무선 충전 통신 방법으로 Wi-Fi, Bluetooth 및 UWB와 같은 물리적 미디어를 사용해 차량과 충전 패드 간의 통신을 활성화할 것을 권장한다. 특히 UWB는 실내 환경에서 견고한 통신 능력을 보이고 간섭에 민감하지 않기 때문에 실내외 충전 환경에서 적합한 솔루션이다. 해당 표준에서는 무선전력전송 시스템을 구축하기 위한 프로세스로 충전 시작부터 충전 완료까지를 여러 단계로 구분하였다. 본 연구에서는 UWB 기술을 사용하여 무선전력전송 시스템의 한 가지 프로세스인 Fine alignment의 수단으로 사용한다. 실제 자율주행차 무선전력전송 시스템에 적용 가능성을 판단하기 위해 거리에 따라 실험을 수행하였으며 UWB로부터 거리 정보를 수집하였다. UWB로부터 얻어진 거리 데이터의 정확도를 향상시키기 위해 수집한 데이터를 세 단계의 전처리 과정을 거쳐 머신러닝과 딥러닝 기법을 적용한 Single Model과 Multi Model을 제안한다.
본 논문에서는 인공위성으로부터 얻어진 다중스펙트럼영상의 부호화 방법을 다룬다. 위성영상의 공간 및 스펙트럼 해상도가 급속도로 향상되면서 처리해야 할 다중스펙트럼 영상의 데이터량은 엄청나게 증가하였다. 이에 따라 위성영상을 활용하기 위해서는 효율적으로 부호화하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 벡터양자화에 근거한 예측부호화, 영상의 quadtree 분할, 그리고 예측오차의 압축을 위한 DCT를 복합적으로 적용한 부호화 기법을 제시한다. 벡터양자화를 통해 대역영상간의 공간적인 특징이 동일하다는 점을 이용한 예측을 하고, 영상분할을 통해 영상의 공간적인 정보량에 따라 적응적으로 비트를 할당하며, DCT를 통해 예측오차의 공간적응적인 부호화를 수행한다. Landsat TM 영상을 대상으로 수행한 실험을 통해 제안 알고리듬의 위성영상 압축기법으로서의 타당성을 보였다.
True Color 영상은 전송 및 저장에 많은 데이터 량이 필요하지만, 적은 데이터를 가지고 컬러 모니터에 나타낼 때 인간 시각에 별무리없이 나타내고자 한다. 본 논문 에서는 RGB, YIQ/YUV 공간에서 256개의 컬러맵 생성 방법과 서로 다른 컬러맵을 한 화면에 동시에 표시하면 원 컬러 영상과 다르게 나타나므로 컬러맵간을 결합하여 공 통되는 컬러맵 표현 방법을 제시한다. RGB, YIQ/YUV 공간상에서 처리된 결과를 비교하 기 위해 PSNR, 표준편차, Sobel연산자를 이용한 에지보존율로서 측정하였다. 처리시간 은 새로운 컬러맵 생성은 3초, 컬러맵간의 결합은 2초 소요되었다. PSNR 값은 RGB 공 간이 YIQ 공간과 YUV 공간보다 평균적으로 0.15, 0.34[dB] 정도 높고, 표준편차는 평균적으로 0.15, 0.41정도 낮았다. 그러나 데이타 압축 면에서 YIQ/YUV공간은 색상 부분에서 8비트중 4비트만을 사용하였기 때문에, RGB 공간보다 1/3정도 압축 효율을 나타낸다.
본 논문에서는 Communication networking 개선을 위한 트래픽분산 시스템구현을 위한 2개의 패키지(패킷 캡춰와 라운드로빈 테스트 패키지)를 구현하였으며, 이러한 구현 패키지 S/W에 의해 본 연구실험의 가상연결구조(데이터 생성기, 가상서버, 서버1,2,3) 에서 발생하는 패킷의 량을 측정하였다. 즉, 각 서버1,2,3에 트래픽 분산여부를 파악할 수 있었으며, 구현된 트래픽 분산 시스템의 기능으로는 데이터의 수신량, 패킷량 표현, 패킷량 그래프 표현, 라운드 로빈 테스트, 시스템 모니터링기능이 있다. 본 구현시스템을 통한 실험결과, 들어오는 데이터의 크기가 많이 차이나지 않는 이상 라운드 로빈 알고리즘은 확실한 형태의 트래픽 분산을 가능하게 해주었다. 그리고 일부분에서 오차가 심한경우도 있지만 횟수를 거듭하고 테스트가 장기화 될수록 오차는 현저히 줄어들었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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