애드-혹 네트워크는 기간망에 의존하지 않고, 노드들끼리 자율적으로 데이터 이동 경로를 형성하는 네트워크이다. 일반적으로 애드-혹 네트워크는 다중-홉 통신을 기반으로 하며 네트워크의 규모가 커질수록 경로 설정을 위한 제어 패킷의 양이 급격히 증가하게 되고 노드의 수명이 단축 된다. 이러한 노드들의 특성으로 인해서 네트워크 크기에 따른 보다 에너지 효율성 적용이 가능한 경로 설정 기법에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 특히 계층적인 클러스터 구조 기반의 애드-혹 네트워크 환경에서 노드가 동질적 공간-포아송의 조건에서 노드의 분포 밀도와 속성정보를 고려한 클러스터의 계층 깊이 결정 알고리즘인 CACHE-R(Context-Aware Clustering Hierarchy, Efficient and Resilient)를 제안한다. 제안하고자 하는 CACHE-R기법은 최적화된 계층의 깊이와 속성정보를 적용함으로써 에너지 보존적인 경로를 설정하여, 전체 네트워크의 에너지 소비량을 감소시키고 네트워크 수명을 향상되는 특성을 보여주었다.
차량 사용이 증가함에 따라 교통안전에 관한 문제가 심각해지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 근래에는 차량에 통신 기술을 접목한 ITS (Intelligent Transportation System)기술로 차량의 안전성을 강화하려는 연구가 진행되고 있다. 차량 안전 네트워크 규격인 WAVE는 방송형 멀티홉으로 전송하고 다중접속방법으로 CSMA/CA를 사용하므로 차량 수가 증가하면 빈번한 전송 시도로 인해 성능이 급격히 저하되는 특징이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 메시지 전송차량과 수신차량의 위치관계를 이용하여 불필요한 메시지 전송을 줄이는 양방향 묵시적 수신확인 방안(TWIA: Two-Way Implicit Acknowledgement)을 제안한다. 제안한 TWIA는 전방과 후방의 차량으로부터 같은 메시지를 받으면 메시지 전달이 성공적인 것으로 간주하여 더 이상 재전송하지 않으므로 불필요한 메시지 전송을 줄인다. 실험을 통해 기존의 위험 경고 메시지 전송방안과 성능비교를 하였으며, 100대 차량을 기준으로 맨 뒤 차량까지의 전송 지연은 9%의 성능 개선이 되었고, 일정 구간 내에 모든 차량의 메시지 수신 성능은 0.7초 이내 수신 성공률이 12%가 개선되었다.
M2M 통신은 기기간 자율적인 네트워크 구성 및 정보 전달을 통해 사물, 차량, 사람의 상태 등을 파악하는 유비쿼터스 환경 구축의 핵심 기술로 인식되고 있다. 특히 M2M 기술 구축을 위해 사용되는 무선 센서 네트워크에 대해 수집되는 데이터의 신뢰성 확보를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 신뢰성 문제는 센서네트워크를 통해 지연에 민감한 멀티미디어 정보가 전송됨에 따라 그 중요성이 크게 부각되었다. 이러한 통신 신뢰성에 가장 큰 영향을 끼치는 것이 센서 노드 간 간섭 문제이며, 더욱이 멀티 홉 환경에서는 이러한 통신 간섭 문제로 인한 성능 저하가 급격하게 발생하는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 패킷 지연 성능 향상을 위하여 멀티 홉 환경에서 센서 노드 간의 간섭 범위를 고려하여 간섭 회피 경로를 설정하는 다중 경로 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해 모의실험을 수행하였고, 그 결과 기존 무선 센서 네트워크의 라우팅 알고리즘에 비해 패킷 지연 및 전송률 성능 측면에서 우수함을 입증할 수 있었다.
본 논문에서는 실내 환경에서 발생 할 수 있는 각종 냄새를 구분하고 농도를 검출하여 냄새 발생지로의 탐색과 이에 관련된 정보를 전송하는 지능 로봇을 구현 하였다. 온도변화에 따라 구동 되는 반도체식 가스센서를 이용하여 에탄올, 암모니아 및 이들의 혼합가스를 신경망 알고리즘을 통해 구분하고, 퍼지 추론방식으로 농도 측정이 가능한 후각 기능을 구현 하여 탑재함과 동시에 비전 시스템을 이용하여 장애물 회피 이동이 가능하게 하였다. 또한 로봇은 센서 네트워크 내에서 동작하며 유해 가스 및 냄새 관련 정보와 이에 따른 경고 메시지를 멀티홉 방식으로 네트워크 내 다른 노드로 전송한다. 비전 시스템과 후각 센서를 이용한 알고리즘으로 냄새의 종류 구분 및 농도 측정, 발생지 탐색이 가능 하였고 센서 네트워크 내 동작으로 이러한 정보전송이 가능한 로봇을 제시 하였다. 실제 실험을 통하여 냄새 인식 및 농도검출, 그리고 냄새 발생지로의 탐색 알고리즘 및 정보전송 성능의 효용성을 입증 하였다.
센서 네트워크는 수많은 센서 노드들로 구성된 센서 필드와 센서 노드로부터 데이터를 수집하는 싱크 노드로 이루어져 있으며, 유비쿼터스에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 지금까지 연구되어 온 센서 네트워크에 대한 중요한 이슈 중 하나는 센서 노드가 제한된 자원을 가지기 때문에 한정된 에너지를 최대한 효율적으로 사용하여 네트워크의 수명을 연장하는 것이다. 그러나 기존 연구 대부분이 고정된 상태의 싱크 노드를 고려하기 때문에 이동성을 가진 싱크 노드가 다수가 존재하는 경우 여러 가지 문제점이 발생되었다. 따라서 본 연구에서는 이동 싱크노드로의 경로를 유지하고 필요한 에너지의 소모를 줄이기 위해서 클러스터 내에서의 전송을 계층에 따라 단일 홉 모드와 멀티 흡 모드를 함께 사용함으로써, 데이터 보급 및 경로 유지에 사용되는 패킷을 줄이고자 하였다. 또한 데이터 전송에 참여하는 노드의 수를 줄이기 위해 2 계층 그리드 기반의 클러스터 구조를 사용하여 특정 노드만이 데이터 전송에 참여하도록 하였으며, 라우팅을 간단히 하기 위해 패킷 전송 시 격자 방식의 포워딩을 사용하였다. 제안된 방안의 성능평가를 위해서 시뮬레이션을 통해서 두 계층 데이터 전송 라우팅 프로토콜과 비교하였다. 그 결과 2배 정도의 통신량이 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 주기적 모니터링 센서 네트워크의 핫 스팟 문제를 해결하기 위한 호핑 라우팅 기법을 제안한다. 제안한 호핑 라우팅 기법은 네트워크의 모든 노드들의 에너지 소비 형태가 예측 가능한 부하 균등 경로를 구성한다. 부하 균등 라우팅 경로는 동일한 영역내 노드들의 부하 균형을 이루는 수평 호핑 전송 기법과 서로 다른 영역에 있는 노드 사이에 부하 균형을 이루는 수직 호핑 전송 기법으로 구할 수 있다. 수직 호핑 전송에 필요한 직접 전송횟수는 센서 노드의 에너지 소비 모델을 통해서 부하 균형을 이룰 수 있는 값을 도출하였다. 시뮬레이션을 통해서 제안한 호핑 라우팅 기법이 핫 스팟 문제를 효과적으로 해결함을 보였으며 기존 라우팅 기법 중에서 멀티 홉 전송 방식과 직접 전송 방식 그리고 클러스터링 기법과 비교 평가를 통해서 호핑 라우팅 기법의 효율성을 제시하였다.
메쉬 라우터들이 무선 멀티 홉 메쉬 형상으로 자동설정 연결되어 동작되는 메쉬 무선 랜(Mesh WLAN)은, 유선으로 AP(Access Point)를 연결하여 무선랜을 확장하는 기존 방식보다 구축의 편리성 및 신속성, 운용의 유연성 면에서 장점을 갖는다. 하지만, 멀티 홉 메쉬 무선 랜에서 인접 홉 간의 전파 간섭으로 인한 망 성능의 저하 및 기존의 무선 네트워크 프로토콜이 그대로 재활용될 수 있는지 등의 미해결 기술 과제가 남아 있다. 본 연구에서는 멀티 무선 인터페이스를 적용한 IEEE 802.11a/g 기반 선형 메쉬 무선랜의 VoIP 지원 성능을 모의 실험을 통해 분석한다. 분석 결과를 통해, 메쉬 라우터의 홉 위치에 따라 VoIP 패킷 지연 등 네트워크 성능의 불공평성(unfairness)이 존재함을 보이고, 음성 패킷의 페이로드 크기를 증가시켜 프로토콜 오버 헤드를 줄임으로써 네트워크의 호 수용 용량은 증가되지만, 기대치에는 미치지 못함을 보인다. 이는 기존 무선랜을 위해 고안된 802.11 MAC 프로토콜이 메쉬망에 그대로 적용되었을 때의 한계를 드러내는 것이며, 기존 프로토콜의 개선 및 새로운 프로토콜의 개발이 요구됨을 암시한다.
무선 Ad-hoc 네트워크는 기지국이나 중앙 집중관리가 없는 영역에서 다수의 노드들 간에 무선데이터 통신 연결이 자율적으로 설정되는 네트워크이다. Ad-hoc 네트워크는 노드의 이동과 전원의 제약 때문에 네트워크 위상(network topology)이 자주 변화할 수 있다. 라우팅 경로를 찾는 과정에서 가장 신뢰성이 있는 경로를 선택하는 것은 Ad-hoc 네트워크 성능을 향상시키기 위해서 아주 중요하다. 본 연구에서, 우리는 수신신호 세기의 변이를 감시해서 AODV 기반의 강화된 라우팅 프로토콜을 제안하였다. 노드의 이동성과 경로의 흡수로 구성된 새로운 매트릭 함수는 라우팅 경로 결정에 이용된다. NS-2를 이용한 폭넓은 실험에서, 제안된 라우팅 기법의 성능은 AODV 프로토콜에 비하여 향상되었다.
한정된 용량의 배터리에 의존하는 MANET(Mobile Ad-hoc Network)에서는 에너지 효율을 높이기 위한 다양한 클러스터링 기법과 라우팅 알고리즘이 연구되고 있다. 일반적으로 무선 Ad-hoc 네트워크에서는 LEACH와 같은 클러스터 기반의 동적 라우팅 알고리즘이 많이 사용된다. 본 논문에서는 클러스터 내의 각 노드가 가지는 속성을 고려하여 클러스터를 생성하고 노드를 관리하는 TICC(Time Interval Clustering Control) 알고리즘 기법을 제안한다. 제안한 TICC은 노드의 속성 중의 하나인 베터리 값 즉 에너지 값으로 노드의 에너지 레벨을 분류한다. 그리고 분류된 에너지 레벨에 대응하는 시간차 컨트롤 기법을 이용하여 클러스터링 과정을 수행하거나 노드들을 관리한다. 특히 제안한 TICC 알고리즘은 MANET에서 클러스터의 생성, 재생성, 진입 노드 및 이탈 노드의 검출과 관리를 통해 노드의 에너지 관리 효율을 향상시키고 클러스터의 Lifetime을 증가시키는 결과를 보여주었다.
온도, 습도, 조도 또는 토양 센서 등을 탑재한 무선 센서 노드들을 네트워크로 구성하여 자연 환경 정보를 획득하고 분석하여 다양하게 활용하고 있다. 이러한 무선 센서 네트워크는 저전력 무선트랜시버를 탑재한 다수의 노드들이 근거리 무선 통신과 멀티-홉 기법으로 구성된다. 따라서 무선센서 네트워크를 통하여 수집된 데이터의 특징은 한정된 범위 내에 밀집된 노드들로부터 얻어진다는 것이다. 그러나 넓은 범위에 흩어져있는 무선 센서 노드들로부터 데이터를 얻기 위해서는 장거리로 데이터를 송신할 수 있도록 고전력을 소비하는 무선 트랜시버를 사용하거나 중계 노드를 많이 필요로 하여, 무선 센서 네트워크 가지고 있는 장점인 저전력과 저비용이라는 특징이 희석된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 넓게 산재되어 있는 각각의 센서 네트워크 그룹 들을 순회하여 데이터를 수집하는 자율 주행 로봇을 이용한 환경 모니터링 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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