• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.2187-2192
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• 2016

무선 센서 네트워크의 생존시간을 증가시키기 위하여 중계노드에서의 데이터 병합을 고려한 데이터 중심 라우팅이 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센싱 정보의 수집 시간과 노드의 에너지 소비량 간의 트레이드 오프를 고려하여 에너지 소비를 최소화하면서도 빠른 시간 내에 센싱 정보를 수집하는 에너지 효율적인 데이터 중심 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안 하는 라우팅 방식은 먼저 전체 센서 노드 중에서 최대 거리가 최소화가 되도록 만드는 노드를 싱크 노드로 설정한다. 이후 빠른 정보 수집을 위하여 센서 노드와 싱크 노드 간 최대 거리의 증가를 최소화하면서 에너지 소비를 줄이기 위하여 노드간 연결 링크 비용을 최소화하는 방식으로 트리 구조를 확장해나간다. 시뮬레이션 결과, 제안하는 데이터 중심 라우팅 알고리즘은 짧은 정보 수집 시간과 낮은 에너지 소비량을 가지며, 이로 인하여 기존 라우팅 알고리즘 대비 높은 네트워크 에너지 효율을 달성한다.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권7호
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• pp.11-22
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• 1992

In this paper, a new indexing technique is proposed for efficient evaluation of nested queries on aggregation hierarchy in object-oriented data model. As an index data structure, an extended $B^{+}$ tree is introduced in which instance identifier to be searched and path information used for update of index record are stored in leaf node and subleaf node, respectively. the retrieval and update algorithm on the introduced index data structure is provided. Comparisons under a variety of conditions are given with current indexing techniques, showing improved performance in cost, i.e., the total number of pages accessed for retrieval and update.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권2호
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• pp.188-200
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• 2006

연속 질의는 센서 네트워크에서 일반적으로 사용되는 질의로서, 한 번 요청되면 일정한 주기로 여러 번 실행되어 그 질의의 결과를 베이스 스테이션으로 모은다. 이것은 지속적으로 많은 메시지 전송을 유발시키므로 베이스 스테이션으로 데이타를 모으는 데 드는 통신 비용을 줄이는 것이 중요하다. 센서 네트워크에서 네트워크내 프로세싱 기법은 중간 노드에서 집계 질의의 결과 데이타들에 대해 부분 집계를 수행하거나 그 데이타들을 하나의 메시지에 담아 보냄으로써 메시지 전송 횟수를 줄이며, 이것은 결국 통신 비용을 줄인다. 본 논문에서는 질의별로 구성되는 라우팅 트리인 질의 기반 라우팅 트리(Query Specific Routing Tree: QSRT)를 제안한다. QSRT의 핵심 아이디어는 네트워크내 프로세싱의 기회를 최대화하는 것이다. QSRT는 질의가 전달되는 과정을 통해 생성되며, 질의의 결과들이 베이스 스테이션으로 전달되는 도중 가능한 한 빨리 서로 만나게 만들어 부분 집계 및 패킷 합병의 기회를 최대화시킨다. 수행된 실험의 결과는 제안된 QSRT가 기존의 라우팅 트리보다 메시지 전송 횟수를 18% 이상 줄일 수 있음을 보여 준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.175-176
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• 2014

데이터 병합은 무선센서네트워크에서의 근본적인 문제로 최근 몇 년간 큰 주목을 받고 있다. 본 논문은 무선센서네트워크의 분산 환경에서 네트워크의 에너지 효율 및 데이터 병합에 대해 다룬다. 기존 딜레이 효율 네트워크 구조는 센서의 전송범위가 제한 없이 네트워크를 구성했지만, 제안 알고리즘은 제한된 전송범위를 고려하여 네트워크를 구성한다. 센서들의 에너지 소비는 보다 거리가 먼 노드간의 통신으로 과소비 되는 경우가 많지만, 제안 알고리즘을 사용하여 상대적으로 거리가 먼 노드간 통신을 막아 에너지 소비를 줄일 수 있다. 데이터 병합 시 주요 방해요소인 primary interference를 고려하며 트리를 구축한다. 제안 기법에 의해 구축된 네트워크는 데이터 병합 딜레이를 최소화되고, 에너지 효율이 향상될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.188-189
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• 2014

무선센서네트워크에서 센서 노드들은 정보를 수집 및 취합하기 위해 다양하게 사용되고 있다. 각 센서들은 베터리 전력을 사용하여 에너지 절약은 가장 중요한 이슈 중 하나다. 현재까지 에너지 소모가 가장 큰 장거리 통신 시 에너지 절약 및 분산제어가 용이한 클러스터링의 데이터 병합 관련 분야는 꾸준히 관심을 받아오고 있다. 최근 이를 기반으로 데이터 병합 시 생기는 딜레이를 최소화하고, 에너지 소비량 도 고려한 다양한 알고리즘들이 제안되었다. 하지만 토폴로지 형성 시 데이터 병합 딜레이와 에너지 효율을 동시에 최적화하는 상황에서 장거리 노드 간 링크 생성 문제는 여전히 해결되지 않고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 노드 간 링크를 재구축하여 트리의 구조유지하면서 링크들의 길이를 줄일 수 있는 트리 재구축 알고리즘을 제안한다.

• Earthquakes and Structures
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• 제10권2호
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• pp.389-408
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• 2016

Recently, seismic hazard analysis has become a very significant issue. New systems and available data have been also developed that could help scientists to explain the earthquakes phenomena and its physics. Scientists have begun to accept the role of uncertainty in earthquake issues and seismic hazard analysis. However, handling the existing uncertainty is still an important problem and lack of data causes difficulties in precisely quantifying uncertainty. Ground Motion Prediction Equation (GMPE) values are usually obtained in a statistical method: regression analysis. Each of these GMPEs uses the preliminary data of the selected earthquake. In this paper, a new fuzzy method was proposed to select suitable GMPE at every intensity (earthquake magnitude) and distance (site distance to fault) according to preliminary data aggregation in their area using ${\alpha}$ cut. The results showed that the use of this method as a GMPE could make a significant difference in probabilistic seismic hazard analysis (PSHA) results instead of selecting one equation or using logic tree. Also, a practical example of this new method was described in Iran as one of the world's earthquake-prone areas.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권5호
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• pp.329-342
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• 2008

무선 센서 네트워크는 여러 가지 제약점을 가지고 있기 때문에 에너지 효율성과 보안성 제공은 중요한 이슈이다. 기존에 라우팅에 있어서 tree-based와 multipath-based라는 두 가지 접근법을 효과적으로 통합시킨 Tributaries and Deltas(TD)가 제안된 바가 있으며, 본 논문에서는 TD 구조에 계층성이 더해진 클러스터 기반의 TD를 제안하여 기존 TD보다 향상된 성능을 증명하였다. 클러스터 기반의 TD 구조는 두 가지 상황에서 기존의 TD보다 더 좋은 성능을 가짐을 보여 주었다. 하나는 베이스스테이션(BS)이 잘못된 정보를 받았다 판단하고 재전송을 요구할 때와, 또 다른 하나는 BS가 이동성을 가지고 있을 때이다. 또한 제안된 구조에 적합한 키 설립 메커니즘을 제안하여 에너지 효율성뿐만 아니라 보안성도 고려한 새로운 센서 네트워크 구조를 제안하였고 TinyOS 2.0을 기반으로 TmoteSKY 센서 보드에 구현하여 실제 네트워크에서의 응용 가능성을 입증하였다.

• Spatial Information Research
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• 제19권3호
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• pp.95-106
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• 2011

최근 무선 센서 네트워크에서 센서로부터 원하는 데이타를 가져오는 네트워크 내 집계 질의처리 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 대표적인 네트워크 내 집계 질의 처리 기법들은 집계 질의 처리를 위해 라우팅 알고리즘과 데이타 구조를 제안하고 있다. 그러나 이러한 기법들은 센서 노드들의 에너지 소모가 크고, 질의 처리 결과 정확도가 떨어지고, 또한 질의 처리 시간이 오래 걸리는 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 집계 질의 처리 기법들의 문제점을 해결하고 무선 센서 네트워크에서 보다 효율적인 집계 질의 처리를 위해 BPA(Bucket-based Parallel Aggregation)를 제시하였다. BPA는 질의 영역을 센서 노드 분포에 따라 쿼드 트리로 구성하여 집계 질의를 병렬로 처리하고, 각 센서 노드로 하여금 데이타를 이중 전송하게 함으로써 전송 오류로 인한 데이타 손실을 줄인다. 또한, BPA는 집계 질의 처리시 버켓 기반의 데이타 구조를 이용하고 이러한 버켓 데이타 구조를 버켓내 데이타 개수에 따라 적응적으로 분할 및 합병한다. 특히 버켓내 데이타 크기를 줄이기 위해 데이타를 압축하고 데이타 전송 횟수를 줄이기 위해 필터링을 수행한다. 마지막으로 센서 데이타를 이용한 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 BPA의 우수성을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (D)
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• pp.215-220
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• 2007

최근 센서 네트워크에서 에너지 효율성을 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 특히 센서 노드의 저전력을 위해서는 센서 네트워크에서 전송되는 데이터의 횟수나 전송량을 최소한으로 줄이면서 효율적이면서 신뢰성을 가지는 질의에 대한 결과를 얻을 수 있어야 한다. 본 연구에서는 해양 센서 네트워크 상에서 데이터의 전송량을 줄일 수 있는 SDMTree(Sensing Data Management Tree)를 제안한다. 제안된 SDMTree는 질의 최적화를 위해 질의 처리기 구성 요소로 도입 가능하다. 해양 센서 네트워크에서 in-network 각 4레벨에서 하위 노드로부터 받은 데이터를 병합, 관리하기 위한 방법으로 데이터를 속성별로 구분하여 중복된 데이터를 제거하여 트리형태로 구성되기 때문에 질의에 대한 응답에 해당하는 데이터 검색시 정확하고 신속하게 처리할 수 있으며, 트리 구성 또한 중복 데이터 및 중복 영역을 배제하여 구성되므로, 상위노드가 하위 노드로부터 센싱 데이터를 수집하여 저장하기 위한 에너지와 상위 노드에서 하위 노드로 질의를 전송시 질의에 해당하는 특정 영역에만 질의를 전송할 수 있기 때문에 데이터 저장 및 통신에 소모되는 불필요한 에너지를 최대한 줄일 수 있다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제13권1호
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• pp.17-25
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• 2011

A convergecast is a popular routing scheme in wireless sensor networks (WSNs) in which every sensor node periodically forwards measured data along configured routing paths to a base station (BS). Prolonging lifetimes in energy-limited WSNs is an important issue because the lifetime of a WSN influences on its quality and price. Low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) was the first attempt at solving this lifetime problem in convergecast WSNs, and it was followed by other solutions including power efficient gathering in sensor information systems (PEGASIS) and power efficient data gathering and aggregation protocol (PEDAP). Our solution-chain routing with even energy consumption (CREEC)-solves this problem by achieving longer average lifetimes using two strategies: i) Maximizing the fairness of energy distribution at every sensor node and ii) running a feedback mechanism that utilizes a preliminary simulation of energy consumption to save energy for depleted Sensor nodes. Simulation results confirm that CREEC outperforms all previous solutions such as LEACH, PEGASIS, PEDAP, and PEDAP-power aware (PA) with respect to the first node death and the average lifetime. CREEC performs very well at all WSN sizes, BS distances and battery capacities with an increased convergecast delay.