In structural health monitoring of large-scale structures, optimal sensor placement plays an important role because of the high cost of sensors and their supporting instruments, as well as the burden of data transmission and storage. In this study, a vibration sensor placement algorithm based on deep reinforcement learning (DRL) is proposed, which can effectively solve non-convex, high-dimensional, and discrete combinatorial sensor placement optimization problems. An objective function is constructed to estimate the quality of a specific vibration sensor placement scheme according to the modal assurance criterion (MAC). Using this objective function, a DRL-based algorithm is presented to determine the optimal vibration sensor placement scheme. Subsequently, we transform the sensor optimal placement process into a Markov decision process and employ a DRL-based optimization algorithm to maximize the objective function for optimal sensor placement. To illustrate the applicability of the proposed method, two examples are presented: a 10-story braced frame and a sea-crossing bridge model. A comparison study is also performed with a genetic algorithm and particle swarm algorithm. The proposed DRL-based algorithm can effectively solve the discrete combinatorial optimization problem for vibration sensor placements and can produce superior performance compared with the other two existing methods.
IEEE 802.15.6 표준화 문서에서 WBAN을 위한 MAC 프로토콜은 의료용 센서 노드의 주기적인 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서 8단계로 나누어진 트래픽 우선순위를 기준으로 응급 상황에서 발생하는 트래픽을 가장 높은 우선순위로 처리하는 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance) 알고리즘을 수행하게 된다. 노드가 전송하는 응급 메시지는 충돌이 발생하게 되고 응급 메시지 전송을 위한 전송 지연을 만족하지 못하는 상황이 발생할 수 있으며 재전송으로 인한 에너지 낭비를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 다음과 같이 WBAN 환경에서 데이터 종류와 전송률을 고려한 CSMA/CA 알고리즘 요소기술을 제안하였다. 성능평가 결과 제안한 MAC 프로토콜을 사용했을 때가 IEEE 802.15.6을 사용했을 때 보다 충돌 확률이 감소하여 패킷 전송 성공률과 에너지 효율이 개선된 것을 확인할 수 있었다.
센서네트워크가 넓은 영역에서의 환경 감시 혹은 u-City에서의 정보전송 등에 이용될 경우 노드 개수는 많이 증가하게 된다. 이 때 발생하는 문제점 중 하나는 역방향 전송 지연시간이 급격하게 늘어난다는 점이다. 이 논문 에서는 대규모 센서네트워크에서 역방향 패킷의 지연시간을 최소화할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 지그비 방식과 비교할 때 에너지 소비는 지그비와 거의 비슷하면서도 지연시간을 90% 이상 줄일 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 센서 네트워크 보안 메커니즘을 홈네트워크 구조에 적용한 시스템을 설계하고 이를 홈네트워크 미들웨어의 가상망에 구현하였다. 홈네트워크 미들웨어의 기본구조는 lookup 서버가 서비스 노드와 일대일 또는 브로드캐스트 통신 방식의 구조이며, 여기에 요구되는 보안요소는 일대일의 통신인 경우에는 기밀성과 인증, 브로드캐스트일 경우에는 브로드캐스트 인증의 보장이다. 센서 네트워크 보안 기술인 SPINS는 기밀성과 인증을 보장하는 SNEP와 브로드캐스트 인증을 제공하는 ${\mu}TESLA$ 부분으로 구성되는데 이를 홈네트워크 미들웨어의 기본구조에 적용한 시스템을 설계하였다. MAC 생성을 위한 CBC-MAC, 메시지 신선성을 제공하는 CTR, 메시지의 랜덤특성을 보장하여 주는 PRF 방식, 그리고 센서노드에 사용될 암호화 알고리즘으로는 낮은 연산량으로 충분한 보안성을 갖는 RC5를 이용하였다. 구현된 결과는 CTR 모드로 인해 공격자가 키를 습득하더라도 새로운 메시지를 복호화 할 수 없었으며 상호 MAC 교환으로 인해 정당한 사용자로부터 전송되었다는 것을 인증할 수 있었다. 이 구현 결과는 향후 효율적이고 안전한 홈 네트워크 시스템 개발에 응용될 수 있을 것으로 기대한다.
홈네트워킹을 위한 데이터통신 기법으로 전력선통신 방식에 대한 수요가 증가되고 있다. 한편, 지능형 홈 서비스 중에서 집안의 현관, 창문, 가스밸브 등에 센서노드를 부착하여 침입이나 가스누출 시 댁내 사용자에게 비상상황을 알려주기 위한 홈 안전서비스의 활용이 가장 높을 것으로 예상되고 있다. 센서 노드의 전원문제를 해결하기 위한 방안으로 전력선통신방식을 활용하는 것을 고려 해볼 수 있는데, 일반적으로 센서정보는 음성이나 화상정보보다는 낮은 우선순위를 가진다. 이에 따라 댁내 안전에 문제가 발생하였을 경우 센서데이터가 즉각적으로 전달되지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 이에 따라 본 논문에서는 긴급한 센서 데이터를 전력선통신방식을 활용하여 즉각적으로 전송될 수 있는 HomePlug1.0 기반의 MAC 프로토콜을 제안하고 성능을 분석하였다.
무선 센서네트워크(WSN: Wireless Sensor Networks)의 에너지 제약과 제한된 자원 특성으로 인하여 WSN 프로토콜 설계의 주목적은 주로 에너지 효율성에 두고 있다. 본 논문에서는 네트워크 수명시간을 극대화하기 위하여 기존의 MAC 계층에서 사용되던 센서노드 동기화 패킷(SYNC)을 활용하는 교차계층 설계 기반의 에너지 인식 트리 데이터 전송 기법(EATD: Energy-Aware Tree based Delivery scheme)을 제안한다. 제안된 EATD 기법은 시뮬레이션 분석을 통해 무선 센서네트워크환경에서 기존의 MAC과 라우팅 프로토콜기반의 데이터 전송 방식 보다 에너지 절감 및 데이터 전송지연 개선효과가 있다는 것을 확인하였다.
무선 센서 네트워크(WSN)는 컴퓨팅 능력과 무선 통신 능력을 갖추고 있는 센서 노드로부터 획득한 정보를 무선으로 실시간 수집하며, 처리, 활용하는 기술로서 현재 그 응용 분야는 환경 모니터링, 헬스 케어, 보안, 스마트 홈, 스마트 그리드 등 매우 다양하다. 하지만 무선 센서 네트워크는 저가의 센서 노드를 구성하기 위해 저전력과 저용량이라는 제약조건을 갖고 있다. 그러므로 무선 센서 네트워크에서는 제한된 에너지와 용량을 효율적으로 사용하는 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 노드간의 연결 상태와 남아있는 에너지의 양을 비교함으로써 하이브리드 형식의 클러스터 헤드 노드를 선정하고 클러스터링하는 알고리즘을 제안함으로서 무선 센서 네트워크의 효율성과 정확성 증대를 목표로 한다.
작은 센서 노드로 구성되는 무선 센서 네트워크는 멀티홉으로 무선 통신을 하는 주요한 특징을 가지고 있다. 지금까지의 응용은 주기적인 형태의 비교적 단순한 센싱 데이타를 취급하는 것이 대부분 이었다. 하지만 최근 새로운 형태의 일시적이고 연속적인 버스트 데이타를 멀티홉으로 전송하는 좀 더 복잡한 응용들이 대두되고 있다. 따라서 이러한 응용을 효율적으로 지원하기 위한 전송 프로토콜에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 멀티홉 환경에서 버스트 데이타의 효율적인 전송을 위한 PIGAB(Packet Interval Gap based on Adaptive Backoff) 프로토콜을 제안하였다. 경쟁 기반 프로토콜인 PIGAB은 근원지 노드에서 동작하는 PIG(Packet Interval Gap) 제어 알고리즘과 릴레이 노드에서 동작하는 MF(MAC-level Forwarding) 알고리즘으로 구성되며, 새롭게 제안된 AB(Adaptive Backoff), CAB(Collision Avoidance Backoff), 그리고 UB(Uniform Backoff)를 기반으로 동작한다. 제안된 PIGAB 프로토콜은 이러한 알고리즘과 기법을 통해 감춰진 노드의 전송 시기를 인지하여 패킷마다의 전송 시기를 조절함으로써 멀티홉 환경에서 겪는 기본적인 문제를 해결할 수 있다. 시뮬레이션과 실제 실험을 통해 PIGAB 프로토콜이 기존 방식에 비해 멀티홉 환경에서 버스트 데이타를 안정적이고 신속하게 전송하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 노드의 simple flooding에 의해 발생되는 broadcast storm problem을 해결하기 위한 크로스 레이어 기반의 효율적인 flooding 기법인 FARNS (Flooding algorithm with Adaptive Retransmission Nodes Selection)를 제안한다. FARNS는 MAC과 PHY에서 각각 이웃노들의 식별 정보와 수신신호강도 정보를 수집하여 패킷의 재전송에 사용될 재전송 후보 노드를 선택하여 모든 노드가 수신 패킷의 재전송을 시도하여 발생하는 불필요한 에너지의 낭비를 방지한다. 성능평가를 위한 모의 실험에서는 패킷의 수신비율과 전송비율, 평균중복패킷의 수와 오버헤드 등의 평가기준에서 FARNS가 다른 flooding 기법들보다 우수한 성능을 보인다. 또한, 재전송 동작에서 사용되는 노드들의 비율을 조절함으로써 다양한 네트워크 환경에서의 요구사항을 만족시키는 동시에 broadcast storm problem을 해결한다.
시설물의 거동 파악을 위한 대표적인 방법으로는 가속도센서에서 측정되는 동적응답을 이용하여 역해석을 통해 구조변수를 추정하는 방법이 있다. 정확한 구조변수의 추정을 위해서는 최적화된 센서의 위치가 필요한데, 본 논문에서는 다양한 최적 센서위치를 추정하는 방법을 정리하였으며, 기존 시간영역에서만 사용되었던 Hankel matrix법을 주파수영역으로 확대 개발하여 기존 최적 센서위치 추정 방법들과 결과를 비교 분석하였다. 결과 비교 및 검증을 위해 지진동에 의한 동적 해석을 수행하여 기존 및 새로운 방법으로 선택된 최적 센서위치 에서의 가속도데이터를 활용하여 FFT(Fast Fourier Transform)를 통해 진동 형상의 크기를 구하고, spline function으로 전체 자유도에 대한 진동 형상을 추정하였으며, 추정된 진동 형상과 해석적으로 구해진 진동 형상과의 MAC 지수를 통하여 다양한 방법들의 모드 추정의 정확도를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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