본 논문에서는 K-평균 군집화 알고리즘을 사용하는 머신러닝을 활용하여 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 에너지 효율성을 향상시켜 네트워크의 수명을 향상시키고자 한다. 무선 센서 네트워크는 물리적인 센서로 배터리를 포함한 물리적 장치를 무선 네트워크로 구성한 것으로 센서 노드의 특성 상 에너지 소비를 최소화하여 네트워크 수 명을 최대화하기 위해 모든 자원을 효율적으로 사용해야 한다. 클러스터기반 접근 방식은 상대적으로 많은 수의 노 들로 구성된 그룹을 관리하는데 사용된다. 제안된 프로토콜에서는 기존의 LEACH 알고리즘을 개선하여 클러스터 기반 접근방식과 위치기반 접근 방식을 사용하여 클러스터 헤드를 선정하는 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 개선 하고자 했던 성능 결과를 Matlab 시뮬레이션을 이용하여 측정하였다. 실험 결과를 통해 에너지 효율성 부분에 대해 K-means 클러스터링을 적용함으로써 에너지 효율이 개선되어 젠체 네트워크의 수명이 연장됨을 확인한다.
최근 유비쿼터스 관련 연구가 활발히 이루어지고 있으며 이를 활용한 응용분야들이 확대되고 있다. 대표적인 응용분야로는 GPS를 이용한 실외측위기술을 기반으로 발전한 위치기반서비스(LBS)가 있으며, 현재 많은 서비스들이 상용화 되어 있다. 최근 들어서는 대규모 실내공간과 실내에서의 사고의 증가와 함께 실내 공간을 대상으로 하는 서비스에 대한 관심이 증가하고 있으며 관련된 연구들이 진행되고 있다. 실내 공간 응용기술의 핵심은 3차원 실내 공간데이터의 모델링 기법과 이와 연동 가능한 센서기술이다. 하지만 아직은 실내위치기반서비스를 위한 측위기술 및 공간데이터에 대한 표준과 활용방안이 미비한 상태이다. 본 연구에서는 실내 위치기반서비스에서 사용 가능한 간단한 3차원 실내 공간 데이터 모델의 구축방법과 이를 활용할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 모델은 2차원 기반의 multi-layered 구조를 가지며, 2차원 및 3차원으로 가시화가 가능하도록 하였다. 또한 제시한 3차원 실내 공간 모델의 실내 기반 서비스로의 적용을 테스트하기 위하여 CA(cellular automata)기반의 대피 시뮬레이터와 대피 경로 안내 시스템 그리고 실내센서(카메라)와의 연동 등 몇 가지 응용분야에 대한 테스트를 수행하였다.
Recently, human activities have expanded from outdoor spaces to indoor spaces since a lot of complex buildings were constructed over the world. Especially, visitors in a shopping mall would like to receive specific information of interest regarding various shopping-related activities as well as shopping itself. However, when it comes to providing the information, existing guide services have some drawbacks. Firstly, the existing services cannot provide visitors with the information of other stores simply and promptly on the current location. Secondly, the services have difficulties in representation and share of the shopping-related knowledge, and in providing inferred information. Thus, the purpose of this study is to develop a method that allows topological analysis utilizing ontology technique around the current position in such shopping mall in order to provide shopping-related information. For this, the shopping activity ontology model is designed, and based on the ontology model, inferencing rules are defined in order to extract the information of interest efficiently through semantic queries. Also, a geocoding method in indoor spaces is used regarding the current location, and optimal routing analysis, which is one of topological analysis, is applied with the result from the semantic queries. As a result, an Android application is developed for 3D visualization and user interface.
인지무선 애드혹 네트워크(Cognitive Radio Ad-hoc Networks)에서 요구기반 라우팅을 수행할 경우, 경로 탐색 과정에서 발생하는 경로탐색 메시지의 브로드캐스팅은 공통 제어 채널의 과부하를 유발하고 패킷 간의 충돌을 발생시킨다. 이런 현상은 경로탐색의 오버헤드를 증가 시키며, 정확하고 신뢰성있는 경로의 탐색에 제한을 받게 된다. 이로 인하여 신뢰성있는 채널을 찾는 경로가 제한되기 때문에 경로의 생존 시간이 단축되고 경로의 안정성이 감소된다. 본 논문에서는 인지무선 ad-hoc네트워크에서 주사용자의 출현 가능성과 주변 사용자의 상황을 고려하여 패킷 충돌을 감소시키고 경로의 생존시간을 향상 시키는 라우팅 알고리즘을 제안한다. 각 노드는 주기적인 센싱을 통해 주사용자의 사용패턴을 감지하고 채널의 사용 확률과 현재 채널 상태를 알고 있다. 또한 이웃 노드와 메시지 교환을 통해 공통된 채널과 해당 채널의 품질을 파악하여 노드 사이에 링크 레벨을 부여한다. 제안된 방법에서는 링크 레벨을 이용하여 경로 탐색 과정에서 발생하는 제어 메시지의 수를 감소시킨다. 또한 링크의 생존성과 품질을 홉 카운트에 따라 가중치를 부여하여 경로를 선택함으로써 경로의 생존 시간을 향상 시킬 수 있다. 성능 평가를 통해 기존의 방법 보다 제안된 방법을 이용하여 라우팅을 수행할 경우 제어 채널의 오버헤드가 감소되고 경로의 생존시간이 증가하는 것을 확인 할 수 있다.
Even at this point in the era of digital transformation, we are still facing many problems in the safety sector that cannot prevent the occurrence or spread of human casualties. When you are in an unexpected emergency, it is often difficult to respond only with human physical ability. Human casualties continue to occur at construction sites, manufacturing plants, and multi-use facilities used by many people in everyday life. If you encounter a situation where normal judgment is impossible in the event of an emergency at a life site where there are still many safety blind spots, it is difficult to cope with the existing manual guidance method. New variable guidance technology, which combines artificial intelligence and digital twin, can make it possible to prevent casualties by processing large amounts of data needed to derive appropriate countermeasures in real time beyond identifying what safety accidents occurred in unexpected crisis situations. When a simple control method that divides and monitors several CCTVs is digitally converted and combined with artificial intelligence and 3D digital twin control technology, intelligence augmentation (IA) effect can be achieved that strengthens the safety decision-making ability required in real time. With the enforcement of the Serious Disaster Enterprise Punishment Act, the importance of distributing a smart location guidance system that urgently solves the decision-making delay that occurs in safety accidents at various industrial sites and strengthens the real-time decision-making ability of field workers and managers is highlighted. The smart location guidance system that combines artificial intelligence and digital twin consists of AIoT HW equipment, wireless communication NW equipment, and intelligent SW platform. The intelligent SW platform consists of Builder that supports digital twin modeling, Watch that meets real-time control based on synchronization between real objects and digital twin models, and Simulator that supports the development and verification of various safety management scenarios using intelligent agents. The smart location guidance system provides on-site monitoring using IoT equipment, CCTV-linked intelligent image analysis, intelligent operating procedures that support workflow modeling to immediately reflect the needs of the site, situational location guidance, and digital twin virtual fencing access control technology. This paper examines the limitations of traditional fixed passive guidance methods, analyzes global technology development trends to overcome them, identifies the digital transformation properties required to switch to intelligent variable smart location guidance methods, explains the characteristics and components of AI-based public facility smart fire safety integrated system (ISFS).
다중홉 무선센서네트워크에서 플러딩(또는 브로드캐스팅) 전송은 경로 탐색, 주소설정, 메시지 전송과 같은 기본 작업이다. 그러나 플러딩 기법은 'Broadcasting Storm' 현상을 발생시키며, 메시지 충돌, 혼잡, 불필요한 네트워크 자원을 소모하게 된다. 따라서 이러한 단순 플러딩 기법의 단점을 보완하기 위한 다양한 Flooding 기법이 제안되었다. 이러한 플러딩 기법은 확률기반, 카운터 기반, 거리기반, 이웃 기반 기법으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 대표적인 플러딩 기법의 장단점을 소개하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 단순 플러딩 기법을 포함한 각 기법의 성능과 효율성을 비교 분석하였다.
무선 애드 혹(ad hoc) 망에서 제안된 응용계층 기반 멀티캐스트 선행 연구는 크게 계층적 구조와 비계층적 라우팅 구조를 갖는 멀티캐스팅 기법으로 분류된다. 이들 제안된 기법들은 애드 흑 노드들의 이동성 변화를 실시간으로 멀티캐스트 라우팅 경로 갱신을 위해 반영하지 못한다. 그러므로, 에너지, 전송률, 시간지연 등 여러 가지 성능 저하의 원인이 된다. 이러한 문제점을 개선하기 위해, 이미 앞선 연구를 통해 암시적 클러스터 기반 멀티캐스트 기법을 제안하였다. 본 논문은 그의 특성을 분석하고 선행 연구된 응용 계층 기반 프로토콜들과 실험을 통한 성능을 검증하고자 한다.
본 논문에서는 도심 교차로에서 차량들의 빈번한 방향전환으로 인해 발생하는 네트워크 단절과 패킷 전송 지연 문제를 해결할 수 있는 UIGRP을 제안한다. UIGRP는 첫째, 차량의 이동방향과 목적지의 위치를 이용해 Direction을 산출하고, 둘째, RSU가 도심 교차로의 밀집도를 측정하도록 설계한다. 그리고 셋째, 목적지 노드가 위치한 방향으로 이동하는 차량이면서 밀집도가 가장 높은 곳에 위치하는 노드를 중간 노드로 선정하여 데이터 전송 경로를 선정하는 TGF알고리즘을 설계한다. TGF 알고리즘은 이동방향과 밀집도를 이용해 기존의 Greedy Forwarding 알고리즘이 갖는 local maximum 문제들의 발생을 최소화시키거나 제거한다. 시뮬레이션 결과, UIGRP는 기존의 GPSR과 GPUR보다 local maximum 문제 발생 횟수를 평균 3회, 1회 감소하고, 패킷전송시간도 평균 6.12(ms), 2.04(ms) 단축시켰으며, 패킷전송성공률은 15%, 3% 증가하였다.
본 논문에서는 센서 네트워크를 위한 Radical line을 기반으로 한 센서 노드간의 Range-free 지역화 알고리즘에 대해 연구한다. 무선 센서 네트워크에서 라우팅 기법은 센서 네트워크의 전체적인 에너지 소모량을 감소시키거나 모든 센서 노드들의 균등한 에너지 소비를 유도해야 한다. 특히 데이터가 전송할 데이터의 양이 많아지면 에너지 소모가 심해지는데 이를 극복하기 위한 새로운 방식들이 제안되었다. 그 결과 전체적인 에너지 소모량을 균등하게 조절할 수 있게 되었다. 이를 위해 논문에서도 적은 연산으로 주변 노드의 위치정보를 획득할 수 있는 지역화 알고리즘을 설계한다. 알고리즘의 연산을 위해 Radical Line을 적용한다. 실험환경은 운영체제는 윈도우 7, 플랫폼은 Visual C++ 2010으로 실험하였다. 실험결과 0.1837의 에러율로 지역화를 수행할 수 있었다.
본 논문에서는 ZigBee와 SIP를 이용하여 사용자의 위치와 시간에 상관없이 사용자의 상태를 의료진과 사용자가 쉽게 확인할 수 있도록 실시간으로 생체 신호를 전송하고 모니터링하는 시스템을 제안하였다. 센서와 사용자 무선 단말기 사이의 데이터 전송을 구조가 간단하고 낮은 원가의 장점을 가지는 ZigBee로 구현하였으며, ZigBee를 이용한 센서 네트워크 구성 시 기존의 Ad-hoc 라우팅 프로토콜을 사용하지 않고 트리 기반의 네트워크를 구성함으로써 에너지 소모량을 감소시켰다. 또한 WLAN 기반의 사용자 무선 단말기와 모니터링 콘솔, SIP 서버, 데이터베이스 서버로 시스템을 구성하였다. 실시간 생체 신호 모니터링 시스템을 구현함으로써 U-Health 서비스가 가능하게 되고, 의료 서비스의 효율성을 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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