유비쿼터스 컴퓨팅의 인프라가 되는 무선 센서 네트워크의 설계 및 응용 개발을 위하여 소프트웨어 시뮬레이션이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 센서 네트워크 응용프로그램의 동작을 확인할 수 있고, 실행시간 및 전력소모량을 예측할 수 있으며, 많은 수의 센서노드들을 시뮬레이션 할 수 있는 센서 네트워크 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터는 명령어 수준의 병렬 이산 사건 시뮬레이션 방법을 이용하여 구현되었다. 명령어 수준의 시뮬레이션은 실제 센서보드에 적재되는 실행이미지를 시뮬레이션 작업부하로 사용하기 때문에 시뮬레이션 정밀도가 높다. 병렬 시뮬레이션은 여러 대의 컴퓨터를 사용하여 작업부하를 분산 처리하므로 대규모의 센서 네트워크를 시뮬레이션 할 수 있게 해준다. 구현된 시뮬레이터는 센서보드 내의 모듈 별 동작시간 및 실행된 명령어 수를 근거로 하여 전력소모량을 예측할 수 있다. 또한 다양한 시나리오의 유비쿼터스 응용프로그램의 수행 과정을 시뮬레이션 할 수 있으며, 디버깅도 가능하다. 이 연구에서 시뮬레이션의 작업부하인 명령어 트레이스로는 ATmega128L 마이크로컨트롤러용 크로스컴파일러에 의해 생성된 실행이미지를 사용하였다.
Simulation and physical implementation are both valuable tools in evaluating sensor network routing protocols, but neither alone is sufficient. In this paper, we present the implementation and analysis of sensor routing protocols on the discrete-event simulation system that allows existing nesC codes of sensor network routing protocols to be used to create a physical implementation of the same protocol. We have evaluated the Surge function of TinyOS through example implementations in the Ptolemy II of the unmodified codes and Direct-diffusion routing protocols using VIPTOS simulation models.
본 논문은 무선 센서 네트워크의 경계노드를 효과적으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 경계노드는 센서 네트워크의 외부 경계 또는 홀의 경계에 존재하는 센서이다. 제안한 알고리즘은 센서의 위치정보만을 이용하여 네트워크의 경계노드를 검출한다. 또한 검출 속도를 향상시키기 위해 센서는 거리에 따라 근접한 센서와의 중첩영역을 먼저 계산한다. 알고리즘의 동작을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에서 현실 세계를 최대한 반영하기 위해 정해진 영역에 여러 개의 장애물을 설치하고 센서의 개수를 500~1500개 범위에서 다르게 배치하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 네트워크 외부 및 홀의 경계에 존재하는 경계노드들을 효과적으로 검출하는 것을 확인하였다.
One of the imminent problems to be solved within wireless sensor network is to balance out energy dissipation among deployed sensor nodes. In this paper, we present a transmission relay method of communications between BS (Base Station) and CHs (Cluster Heads) for balancing the energy consumption and extending the average lifetime of sensor nodes by the fuzzy logic application. The proposed method is designed based on LEACH protocol. The area deployed by sensor nodes is divided into two groups based on distance from BS to the nodes. RCH (Relay Cluster Head) relays transmissions from CH to BS if the CH is in the area far away from BS in order to reduce the energy consumption. RCH decides whether to relay the transmissions based on the threshold distance value that is obtained as a output of fuzzy logic system, Our simulation result shows that the application of fuzzy logic provides the better balancing of energy depletion and prolonged lifetime of the nodes.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권4호
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pp.418-424
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2013
센서네트워크 라우팅 프로토콜에 있어서 시뮬레이션과 물리적 구현은 모두가 중요한 작업이다. 본 연구에서는 무선센서네트워크를 이용하여 여러 제약조건 내에서 효과적인 지하매설물 감시 방법을 제안한다. 먼저 적용 대상 네트워크의 프로토콜을 물리적으로 구현하기 위해서 센서 네트워크 라우팅 프로토콜의 기존 nesC 코드를 적용하는 분산 이벤트기반 시뮬레이션을 구현하고 분석하였다. 또한, TOSSIM[2]과 분산이벤트 기반의 Ptolemy II를 연동한 VIPTOS(Visual Ptolemy and TinyOS)환경에서 지하 매설물 감시를 위한 라우팅프로토콜 응용모델의 시뮬레이션을 수행하고 실행결과를 분석하였다.
NLPCA(Nonlinear Principal Component Analysis) is a novel technique for multivariate data analysis, similar to the well-known method of principal component analysis. NLPCA operates by a feedforward neural network called AANN(Auto Associative Neural Network) which performs the identity mapping. In this work, a sensor fault detection system based on NLPCA is presented. To verify its applicability, simulation study on the data supplied from sensor network is executed.
센서 네트워크에서 소비전력 측정은 실제 필드에서 실측을 통해 수행하기 어렵기 때문에 시뮬레이션을 통하여, 소비전력을 예측하고, 노드들의 교체시기를 결정하게 된다. 시뮬레이션 툴은 센서 네트워크의 여러 요소들을 시뮬레이션 하는데 이 요소들은 전력 소비량, 패킷 전송 트래픽, 네트워크 구성 형태 등이 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 시뮬레이션 요소 중 큰 비중을 차지하는 전력 소모를 시뮬레이션하기 위한 센서 노드의 전력 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 전력 모델은 시뮬레이션 시 연산을 최소화하기 위하여 센서 노드의 기능별 전력 소모 특성에 따라 기존에 실측된 데이터가 연산을 대체 할 수 있는 부분은 수식 계산을 생략한다. 이러한 경우 전력 소모 예측의 정확도는 떨어지지만 연산량이 감소하여 빠른 시뮬레이션이 가능하다. 제안하는 모델은 정밀한 시뮬레이션보다는 빠른 시뮬레이션 속도를 이용하여 두 개 이상의 센서 네트워크 알고리즘 간의 전력 소모차를 분석하는데 적합한 모델이다.
대규모 무선 센서 네트워크의 설계 및 응용 개발을 위하여 소프트웨어 시뮬레이션이 널리 사용되고 있다. 그러한 시뮬레이션에서 네트워크의 동작과 실행시간 및 전력소모량을 가능한 한 정확히 예측하기 위해서는 시뮬레이션 정밀도가 높아야 한다. 그러나 정밀도가 높아질수록 시뮬레이션 시간은 길어지며, 센서노드의 수가 증가하면 그 시간이 더욱 길어진다. 본 연구에서는 대규모 무선 센서 네트워크 시뮬레이션에 걸리는 시간을 단축하기 위한 최적-동기식 병렬 이산-사건 시뮬레이션 방법을 제안한다. 이 방법에서는 네트워크로 연결된 여러 대의 컴퓨터들이 작업부하인 센서노드들을 분할하여 시뮬레이션 한다. 제안한 방법으로 구현한 시뮬레이터를 이용하여 실험한 결과에 따르면, 시뮬레이션 되는 센서노드의 수가 많은 경우에는 병렬 시뮬레이션에 참여하는 컴퓨터 수의 제곱에 접근하는 속도향상을 얻을 수 있다는 것을 확인하였다. 이 경우에 시뮬레이션 되는 센서노드의 수가 많아질수록 전체 시뮬레이션 시간에서 차지하는 병렬 시뮬레이션 오버헤드의 비율은 무시할 수 있을 정도로 작아지기 때문에, 컴퓨터의 수가 충분하다면 시뮬레이션 할 수 있는 센서노드의 수에는 한계가 없게 된다. 또한 LAN에 연결된 PC들을 그대로 사용하기 때문에, 병렬 시뮬레이션 환경을 저렴한 비용으로 쉽게 구축할 수 있다는 장점이 있다.
Recent advances in wireless sensor networks have led to many routing protocols designed for energy-efficiency in wireless sensor networks. Despite that many routing protocols have been proposed in wireless sensor networks, a single routing protocol cannot be energy-efficient if the environment of the sensor network varies. This paper presents a fuzzy logic based Adaptive Routing (FAR) algorithm that provides energy-efficiency by dynamically changing protocols installed at the sensor nodes. The algorithm changes protocols based on the output of the fuzzy logic which is the fitness level of the protocols for the environment. A simulation is performed to show the usefulness of the proposed algorithm.
Wireless Sensor Network(WSN) consists of a lot of light-weight sensor nodes with the capability of wireless communication. Studies have been done to improve stability and fault-tolerancy of WSN because the sensor nodes are basically vulnerable to the harsh environment. Specially, the time synchronization among sensor nodes becomes a challenging issue in WSN. All the local times should always keep the same with each other in the sensor field to perform data aggregation and energy-aware communication in WSN. In this paper, a new time synchronization technique is proposed to operate efficiently irrespective of the number of sensor nodes and the number of hops needed to cover all sensor nodes for synchronization. Simulation results show that the proposed technique has the lowest amount of packet traffic among the several time synchronization techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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