• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.55-63
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• 2014

무선센서네트워크(WSNs)에서 센서시스템의 한정된 에너지를 극복하기 위한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 이들은 대부분에너지 적응형(Energy-aware) 기법들이 많은데, 이 기법들은 노드 자신 또는 이웃노드들의 에너지양을 활용하고 있다. 그러나 기존의 센서시스템에서는 전압과 소모전류만을 가지고 잔여에너지양을 예측하고 있는데, 실제 배터리의 잔여에너지양은 온도와 로드(Load)의 영향을 많이 받기 때문에 정확하지 못할 수 있다. 본 연구에서는 배터리의 전압과 함께 배터리의 온도와 부하 특성을 반영한 효율적인 잔여에너지양 추정기법을 제안한다. 제안한 기법은 실제 환경에서의 실험과 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검증하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.272-281
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• 2014

전기 임피던스 단층촬영법을 이용한 정적 영상 복원에서 대표적으로 사용되고 있는 복원 알고리즘은 modified Newton-Raphson(mNR) 알고리즘으로 수렴 속도 및 추정 정확도 측면에서 비교적 다른 알고리즘들에 비해 좋은 성능을 나타낸다. mNR 알고리즘에서는 측정 전압과 계산 전압과의 차이, 즉 잔류오차를 최소화하도록 목적함수를 설정하고 이를 반복 연산하여 내부의 저항률 분포를 추정한다. 이때 EIT 역문제의 비정치성을 완화시키기 위해 조정방법을 사용하며 조정인자에 따라 서로 다른 영상 복원 성능을 나타낸다. 기존 기법에서는 반복 연산마다 일정한 상수 값의 조정인자를 사용하기 때문에 대상 물체의 내부 상태가 변하거나 측정 잡음 등이 있는 경우 때때로 조정인자에 따라 영상 복원이 수렴되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 영상 복원 수렴 및 성능을 개선하기 위하여 잔류오차에 기반하여 반복 연산마다 자동적으로 조정인자를 수정하는 기법을 제안하였다. 시뮬레이션과 실험을 수행하여 제안된 기법의 영상 복원성능을 평가한 결과 비교적 양호한 성능을 나타내었다.