수중 센서 네트워크에서는 물 속이라는 환경적 특성으로 인해 네트워크 구성에 있어서 많은 어려움이 있다. 무엇보다도 배터리를 지속적으로 공급받거나 충전시킬 수 없기 때문에 배터리 고갈로 인한 센서노드의 손실이 발생하고 이는 전체 센서 네트워크 연결을 방해하는 요소로 작용하게 된다. 따라서 본 논문에서는 지역적으로 소스 라우팅 기법을 적용하여 에너지 소비를 줄이는 라우팅 기법을 제안하였다. 먼저 수중 통신에 사용되는 음파와 에너지와의 관계식을 유도한 뒤에 에너지 소비에 중요하게 작용하는 변수들을 이끌어 냈다. 깊은 바다에 설치된 센서 네트워크에서는 깊이에 따른 환경 변수들의 값이 달라질 수 있기 때문에 링크 메트릭에 영향을 줄 수 있음을 확인했고 이를 바탕으로 에너지 소비에 미치는 환경변수들의 영향도와 제안된 라우팅 기법이 에너지 소비에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
수중 음향 센서 네트워크는 무선 센서 네트워크의 한 분야로서 활발하게 연구되고 있다. 하지만 무선 센서 네트워크에서의 지상이라는 환경은 수중 음향 센서 네트워크에서의 수중이라는 환경과 많은 차이가 있다. 예를 들어 수중에서는 지상에서 보다 더 많은 통신 에너지를 필요로 하며 현재 단일채널 밖에 사용할 수 없다. 그러므로 수중 음향 센서 네트워크에서 무선 센서 네트워크의 메커니즘을 그대로 사용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 수중 음향 센서 네트워크에서의 에너지 효율적 클러스터링 메커니즘을 제안한다. 제안하는 클러스터링 메커니즘은 단일채널의 수중환경을 대상으로 클러스터 내 통신에서 발생하는 충돌문제를 최소화하여 에너지 효율을 증가시키기 위해 하향식방법을 이용하여 클러스터 헤드 노드를 선정하고 선정된 클러스터 헤드 노드를 중심으로 클러스터 범위를 결정하는 방법을 제시한다.
수중 센서네트워크에서는 음파를 이용하여 노드간 통신을 한다. 그러나 긴 전파지연으로 인해 무선 센서네트워크를 위해 연구된 기존의 MAC(Media Access Control) 프로토콜을 그대로 이용할 수 없다. 따라서 수중 센서네트워크에서 효율적인 통신을 위해서는 긴 전파지연시간을 고려한 새로운 MAC 프로토콜이 필요하다. 수중 센서네트워크에서는 수중이라는 환경의 특성상 노드의 균일한 배치가 어렵다. 또한, 노드의 배치 밀도가 높은 경우 단일 홉 내에 서로 다른 거리를 갖는 다수의 노드들이 존재하게 된다. 이러한 환경에서 노드간 간격에 따른 불공평성 문제가 발생한다. 긴 전파지연으로 인하여 하나의 목적노드로 다수의 노드가 데이터 전송을 위해 경쟁하는 경우 백오프(Back-off)를 이용한 경쟁 기반의 MAC 프로토콜에서는 목적노드에 인접한 노드가 채널 경쟁에서 승리할 확률이 올라간다. 본 논문에서는 이러한 불공평성 문제를 해결하기 위해 제안된 방법에서 전송할 데이터가 있는 노드는 자신의 큐 상태정보를 RTS 패킷에 포함하여 전송한다. 기존 방법에서는 RTS 패킷을 수신한 후에 CTS 패킷을 바로 전송하지만 제안된 방법에서는 CTS 패킷 전송을 지연시키고 일정 시간동안 여러 개의 RTS 패킷을 수신한 후에 큐 상태 정보를 이용하여 하나의 RTS 패킷을 선택하고 이에 대한 CTS 패킷을 전송한다. 제안하는 기법의 성능을 기존에 연구된 수중 센서네트워크를 위한 MAC 프로토콜과 비교한다. 비교 결과 제안하는 MAC 프로토콜의 우수성을 확인하였다.
무선센서네트워크는 해양환경, 군사시설 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 활용은 센서 데이터를 기반으로 이루어지기 때문에 센서 데이터는 굉장히 중요하다. 무선센서네트워크에서의 통신은 주위 환경에 매우 민감하게 영향을 받기 때문에 통신장애가 발생할 확률이 높다. 특히 수중통신의 경우 좁은 대역폭과 느린 전송 속도, 주변 환경의 잡음 등으로 인해 전파통신에 비해 통신장애는 더 빈번하게 발생한다. 통신장애가 발생하면 센서 데이터 전달과정에서 데이터가 손실될 수 있고, 이는 화재감지 시스템과 같이 실시간성이 중요한 분야에서는 큰 피해를 입을 수 있다. 이를 위해 센서 데이터의 저장 및 압축을 위한 연구를 진행하였지만 이를 위한 프레임워크가 존재하지 않아 그 실현에 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 센서 데이터의 손실 감소를 위한 프레임워크를 제안하고 성능을 분석하였다. 분석 결과, 프레임워크를 적용하지 않은 경우에는 통신장애 발생 후 t 시간이 경과함에 따라 T/t(T는 통신장애 발생 시 데이터 저장에서 메모리가 full 상태가 되는 시간)의 복구율 감소를 보인다. 게다가, T 시간 이후의 센서 데이터는 모두 복구가 불가능한 오류에 해당한다. 그러나, 제안한 프레임워크를 적용한 경우는 100%의 데이터 복구율과 2~6%의 복구 후 데이터 오차율을 보인다.
초음파(Ultrasound) 시스템은 진단의학분야, 수중통신, 센서네트워크 등 현대산업분야에 광범위하게 사용되는 복잡한 무선 신호처리 시스템 중 하나이다. 최근에는 초음파 시스템의 소형화가 본격화 되고 있다. 본 논문에서는 소형화되고, 모바일화 되는 진단 초음파시스템에 적합한 혼성 저잡음증폭기(Low Noise Amplifier, LNA)를 개발 하였다. 제안된 LNA는 5dB이하의 낮은 잡음특성을 가지고, 다양한 초음파 변환기(Transducer)의 임피던스매칭을 위해 피드백 저항값들을 전기적으로 조정할 수 있도록 설계하였다. 주파수는 10kHz에서 150MHz까지 초음파주파수 전 대역을 지원할 수 있고, 슬립모드를 지원한다. 시스템의 특성에 맞춰 각각의 변환기를 통해 -17.8dB-29.5dB의 이득을 갖는다. 기존의 LNA와 비교해서 비슷한 성능에 소모전력은 최대 90%를 줄일 수 있었다.
The 2-dimensional arrangement method of nodes has been used in most of RF (Radio Frequency) based communication network simulations. However, this method is not useful for the an none-obstacle 3-dimensional space networks in which the propagation delay speed in communication is very slow and, moreover, the values of performance factors such as the communication speed and the error rate change on the depth of node. Such a typical example is an underwater communication network. The 2-dimensional arrangement method is also not useful for the RF based network like some WSNs (Wireless Sensor Networks), IBSs (Intelligent Building Systems), or smart homes, in which the distance between nodes is short or some of nodes can be arranged overlapping with their different heights in similar planar location. In such cases, the 2-dimensional network simulation results are highly inaccurate and unbelievable so that they lead to user's erroneous predictions and judgments. For these reasons, in this paper, we propose a method to place uniformly and randomly communication nodes in 3-dimensional network space, making the wireless link with neighbor node possible. In this method, based on the communication rage of the node, blocks are generated to construct the 3-dimensional network and a node per one block is generated and placed within a block area. In this paper, we also introduce an algorithm based on this method and we show the performance results and evaluations on the average time in a node generation and arrangement, and the arrangement time and scatter-plotted visualization time of all nodes according to the number of them. In addition, comparison with previous studies is conducted. As a result of evaluating the performance of the algorithm, it was found that the processing time of the algorithm was proportional to the number of nodes to be created, and the average generation time of one node was between 0.238 and 0.28 us. ultimately, There is no problem even if a simulation network with a large number of nodes is created, so it can be sufficiently introduced at the time of simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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