• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권4호
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• pp.289-293
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• 2009

센서 네트워크에서 병합 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 인-네트워크 질의 처리 기법이 제안되었다. 스카이라인 질의는 일반적인 병합 질의와 달리 다차원 데이터에 대한 비교를 요구하므로 인-네트워크 처리가 쉽지 않다. 스카이라인 질의를 에너지 효율적으로 처리하기 위해서 불필요한 데이터의 전송을 제거하는 것이 중요하다. 기존에 제안된 스카이라인 처리 기법은 전체 네트워크에 필터를 배포함으로써 불필요한 데이터 전송을 차단한다. 하지만 필터 배포시 발생하는 에너지 소모로 인해 네트워크의 수명이 단축된다. 본 논문에서는 필터 배포에 따른 에너지 소모를 줄이기 위한 방법으로 Lazy 필터링 기법을 통한 스카이라인 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 필터를 미리 배포하지 않고 하위 노드로부터 기지국으로 데이터를 수집하는 과정에서 스카이라인 필터 테이블(SFT)을 만들고 필터링을 수행한다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 MFTAC 기법과 비교하였으며, 그 결과 평균 False Positive가 평균 53% 감소하였고, 네트워크 수명이 약 44% 증가하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.2307-2314
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• 2008

유비쿼터스 센서 네트워크는 현재 다양한 분야로 활용되고 있는 추세이다. 이러한 유비쿼터스 센서 네트워크를 그린 하우스에 적용하여 작물생장정보 및 환경데이터 수집 등 유용한 정보를 모니터링 할 수 있다. 하지만 센서노드의 한정된 에너지 자원으로 네트워크 확장을 통한 대규모 네트워크를 구성하여 운영하기에는 부적절하다. 본 논문에서는 상기 문제점을 해결하기 위해 유비쿼터스 센서 네트워크에 무선 메쉬 네트워크 기술을 적용하여 시뮬레이션을 구현하였다. 도출된 결론을 통해 유비쿼터스 센서 네트워크에 무선 메쉬 네트워크 기술을 적용했을 때 에너지 측면에서 효율성이 높아진 것을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권12호
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• pp.1135-1144
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• 2013

급증하는 데이터 트래픽을 셀룰러 망에서 처리하기 위한 대안으로 스몰셀이 관심을 받고 있다. 나아가, 스몰셀의 배치밀도는 점차 높아지고 있어 Ultra Dense Network (UDN) 환경이 도래할 것으로 예상된다. 따라서 본 논문에서는 UDN환경에서 소형기지국의 온/오프를 제어하기 위한 방법을 연구한다. 본 논문에서는 소형 Access Point(AP), user equipment (UE), Small Cell Controller (SCC)로 구성된 프레임워크를 제안하고 이를 기반으로 켜져 있는 기지국 수는 최소화 하며, 네트워크 쓰루풋을 유지시키기 위한 소형기지국 온/오프 방법으로 UE와 같은 사용자 디바이스가 SCC로 피드백하는 채널정보를 활용하는 DANCE 알고리즘을 제안한다. DANCE 알고리즘은 피드백이 1-bit인 경우와 N-bit인 경우, 그리고 활성화시키는 소형AP를 선택하는 기준에 따른 AP-first, UE-first, Proximity ON 등으로 세분화할 수 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통해 UE의 수와 네트워크의 쓰루풋, 에너지 효율의 관계를 분석한 후, DANCE 알고리즘을 통해 에너지 효율을 높일 수 있음을 보인다.

• 에너지공학
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• 제26권4호
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• pp.107-117
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• 2017

2012년 Renewable Portfolio Standard(RPS) 제도가 시행된 이래, 태양광 및 풍력 등의 신재생 전원에 대한 대규모 투자가 이루어져 왔고, 최근에 정부는 배터리 에너지 저장시스템(Battery Energy Storage System, BESS)의 신재생설비 연계설치에 대한 정책을 도입하여 신재생설비가 전원으로서의 역할이 가능하게끔 유도하고 있다. 정책입안자 입장에서 변화하는 전력산업 환경을 수급관점에서 고려하기 위해서는 개별 정책효과 분석을 단순화하는 방법론을 필요로 한다. 이에 본 연구에서는 초기단계로 시작한 태양광발전 연계형 배터리시스템 정책 분석을 위해 국내 태양광 발전 실적을 바탕으로 태양광 발전량 분포를 일간이용률 지속곡선 형태로 제안하였고, 이를 바탕으로 최적 BESS 용량을 산출하는 방식을 통해 분석의 용이성을 향상시킬 수 있도록 하였다. 본 논문의 방식을 통해 System Marginal Price(SMP) 및 REC 변화에 따른 BESS의 적정용량 범위를 간단히 파악할 수 있으며, 신재생정책 입안자 입장에서 정책효과를 가늠할 수 있도록 하는 도구로 이용할 수 있다. 현행 연계형 BESS 지원정책은 투자유인 제공이 부분적으로 가능하나, 설치 시점의 SMP 및 REC 가격에 영향을 받게 된다는 한계가 있다. REC 가격 상승과 감소에 따라서 시기별 최적용량이 바뀌어 설치비율이 계속 달라질 수 있어 정책변화에 의해 기술의 적용이 달라지는 결과를 가져온다. 따라서, 향후 제도개선을 모색할 경우에는 연계형 BESS 가치평가시, 신재생전원과의 BESS의 발전량 분할로 인해 발생하는 정책지원에 대한 기술 의존성을 해결할 수 있는 방안을 고려하는 연구개발이 필요하다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권4호
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• pp.989-1009
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• 2018

Rapid advances in science and technology with exponential development of smart mobile devices, workstations, supercomputers, smart gadgets and network servers has been witnessed over the past few years. The sudden increase in the Internet population and manifold growth in internet speeds has occasioned the generation of an enormous amount of data, now termed 'big data'. Given this scenario, storage of data on local servers or a personal computer is an issue, which can be resolved by utilizing cloud computing. At present, there are several cloud computing service providers available to resolve the big data issues. This paper establishes a framework that builds Hadoop clusters on the new single-board computer (SBC) Mobile Raspberry Pi. Moreover, these clusters offer facilities for storage as well as computing. Besides the fact that the regular data centers require large amounts of energy for operation, they also need cooling equipment and occupy prime real estate. However, this energy consumption scenario and the physical space constraints can be solved by employing a Mobile Raspberry Pi with Hadoop clusters that provides a cost-effective, low-power, high-speed solution along with micro-data center support for big data. Hadoop provides the required modules for the distributed processing of big data by deploying map-reduce programming approaches. In this work, the performance of SBC clusters and a single computer were compared. It can be observed from the experimental data that the SBC clusters exemplify superior performance to a single computer, by around 20%. Furthermore, the cluster processing speed for large volumes of data can be enhanced by escalating the number of SBC nodes. Data storage is accomplished by using a Hadoop Distributed File System (HDFS), which offers more flexibility and greater scalability than a single computer system.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.73-82
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• 2020

4차 산업혁명에 있어 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks; WSNs)는 사람의 개입 없이 다양한 환경에서 데이터를 수집하고 분석하는 중요한 요소이다. 센서 네트워크는 토폴로지와 라우팅 프로토콜에 따라 네트워크 수명에 크게 영향을 받는데, 그중 라우팅 프로토콜은 일단 한 번 구축되면 운영 중에 변경하기 위해 많은 자원(에너지 등)이 소모된다. 네트워크 구축 전 동작과 성능을 예측하기 위해 다양한 시뮬레이터들이 제안되었음에도 불구하고, 라우팅 프로토콜들에 초점을 맞춰 시뮬레이션할 수 있는 도구는 부족한 현실이다. 본 논문은 DEVS(discrete event system specification)를 사용하여 다수의 라우팅 프로토콜을 시뮬레이션할 수 있는 WSN 모델을 제안한다. DEVS 기반의 제안 모델은 코디네이터 모델에 라우팅 프로토콜의 알고리즘을 구현하게 되면 모델의 구조와 변경 없이 다양한 상황에 대하여 시뮬레이션할 수 있다. 제안 모델의 정상적인 동작 확인을 위해 WSN의 대표적인 프로토콜인 LEACH와 Dijkstra를 사용하여 보고서 전달 수와 네트워크의 에너지 소모를 비교하였다. 그 결과 제안 모델은 두 라우팅 프로토콜에서 정상적으로 동작함을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.47-58
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• 2018

이기종 셀룰러 네트워크 (HCN)는 미래 5 세대 (5 세대) 무선 네트워크의 핵심 기술로서 가장 중요하다. 고려된 이기종 네트워크는 펨토셀 기지국 (BS)으로 중첩 된 임의로 매크로 셀 기지국 (MBS)으로 구성된다. 확률 적 기하학은 무선 ad hoc, 센서 네트워크 및 다중 계층 셀룰러 네트워크와 같은 무작위 토폴로지를 사용하여 네트워크를 모델링, 분석 및 설계하는 매우 강력한 도구이다. HCN은 미래의 5G 무선 네트워크를위한 기술 중 하나에 중점을 두어 다른 네트워크에 속한 다양한 BS를 배치함으로써 에너지 효율적으로 설계 될 수 있다. 본 논문에서는 능동 / 슬립 모드를 도입하여 셀룰러 네트워크의 BS가 효율적으로 전력을 소비 할 수 있도록 해주는 시스템을 끄고 켜는 방법을 제안한다. 이 모드는 MBS 및 FBS의 간섭 및 전력 소모를 개별적으로 줄일 수있다. 잘 셀룰러 네트워크의 에너지 효율성을 향상시킬 수 있다. 펨토 기지국 BS 밀도에 따라 Karush Kuhn Tucker (KKT) 조건을 해결할 수있는 처리량 정지 제약 조건 하에서 에너지 효율을 최대화하기위한 최적화 문제뿐만 아니라 MBS 및 FBS에 대한 전력 소모 최소화를 공식화한다. 우리는 또한 커버리지 홀을 피하기 위해 코디네이트 된 멀티 포인트 (CoMP)가 있거나없는 HCN 시나리오에서 커버리지 확률과 에너지 효율의 식을 제안하고 기종 알고리즘과 비교한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권6호
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• pp.476-485
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• 2009

센서 네트워크에서 병합 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 인-네트워크 질의 처리 기법들이 제안되었다. 스카이라인 질의는 일반적인 병합 질의와 달리 다차원 데이터에 대한 총괄적인 비교를 요구한다. 따라서, 부분적인 데이터만을 이용할 수 있는 인-네트워크 방식으로 처리하기 어렵다. 스카이라인 질의를 에너지 효율적으로 처리하기 위해서 불필요한 데이터의 전송을 제거하는 것이 중요하다. 기존에 제안된 스카이라인 처리 기법은 전체 네트워크에 필터를 배포함으로써 불필요한 데이터 전송을 차단한다. 하지만 많은 긍정 오류(False Positive) 발생에 따른 불필요한 데이터 전송과 필터 배포시 발생하는 에너지 소모로 인해 네트워크의 수명이 단축된다. 본 논문에서는 필터 배포에 따른 에너지 소모를 줄이기 위한 방법으로 상향식 필터 설정을 통한 스카이라인 질의 처리 기법과 필터링 성능을 향상시키는 PBFiltering 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 필터를 미리 배포하지 않고 하위 노드로부터 기지국으로 데이터를 수집하는 과정에서 스카이라인 필터 테이블(SFT)을 만들고 필터링을 수행한다. 그리고 여기서 제안하는 우선순위 맵을 이용한 선 필터링(Pre-filtering) 기법을 통해 필터링 효율을 증가시킨다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 기존에 제안된 MFTAC 기법과의 시뮬레이션을 통해 비교 평가하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 다수의 긍정 오류의 발생을 감소시키고, 네트워크 수명이 연장됨을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권8호
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• pp.3641-3655
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• 2016

Wireless sensor networks (WSNs) provide a promising approach to monitor the physical environments, to prolong the network lifetime by exploiting the mutual correlation among sensor readings has become a research focus. In this paper, we design a hierarchical network framework which guarantees layered-compression. Meanwhile, a data sorting-based adaptive spatial compression scheme (DS-ASCS) is proposed to explore the spatial correlation among signals. The proposed scheme reduces the amount of data transmissions and alleviates the network congestion. It also obtains high compression performance by sorting original sensor readings and selectively discarding the small coefficients in transformed matrix. Moreover, the compression ratio of this scheme varies according to the correlation among signals and the value of adaptive threshold, so the proposed scheme is adaptive to various deploying environments. Finally, the simulation results show that the energy of sorted data is more concentrated than the unsorted data, and the proposed scheme achieves higher reconstruction precision and compression ratio as compared with other spatial compression schemes.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권6호
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• pp.513-522
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• 2008

센서네트워크에서 데이터를 효율적으로 전송하는 것은 매우 중요한 문제이다. 수집된 데이터를 외부의 저장소나 시스템에 저장하기보다는 센서네트워크 내에 있는 노드들에 직접 저장하는 데이터 중심 저장소 기법은 높은 접근성을 제공할 수 있다. 센서네트워크에서 사용되는 데이터 저장소 기법을 사용하면 데이터를 외부 저장소로 전송하기 위한 지연시간과 에너지 낭비없이 실시간으로 수집된 데이터에 접근할 수 있다는 것이다. 그러나 데이터를 저장하는 일부 노드에 질의가 집중될 경우 질의에 대한 응답시간이 길어질 수 있으며, 부하집중으로 노드의 에너지가 빠르게 고갈되어 네트워크 수명이 단축될 수 있다. 본 논문에서는 질의를 처리하는 저장소 노드에 발생하는 부하를 주위의 여러 노드들로 분산시켜 질의에 대한 응답지연시간을 줄이고, 사용자의 이동성을 지원하는 프록시개념의 프록시 트라젝토리를 형성하는 프록시 트라젝토리 저장기법(APT)기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안기법의 노드별 질의 응답시간의 단축과 응답 홉 수의 감소를 검증하였다.