제한된 에너지 자원으로 동작하는 무선 센서 네트워크에서는 에너지 소비를 최소화하여 통신하는 방법이 중요한 연구 주제이다. 클러스터 헤드를 가진 구분되는 클러스터 안에 센서 노드를 그룹으로 묶는 클러스터링은 에너지 절약에 가장 효과적인 기술로 알려져 있다. 그러나 클러스터 기반 무선 센서 네트워크에서 클러스터 헤드나 게이트웨이는 수집된 정보를 싱크로 보내는 역할 등을 수행하기 때문에 더 많은 에너지를 소비하게 된다. 부적절한 클러스터의 구성은 게이트웨이에 오버로드를 가중시켜 전체 네트워크의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 에너지 효율을 높이고 네트워크 수명을 향상시키기 위하여 새로운 부하 균형 클러스터링 모델을 제시하고 이를 분기한정 알고리즘과 다중시작 지역탐색 알고리즘을 설계하여 기존에 제시된 부하 균형 클러스터링 모델과 비교한 후 성능 측정 실험 후 결과를 제시한다.
많은 연구자들은 무선 센서 망에서 싱크들과 소스들간의 효율적인 데이터 전송을 위한 지리정 보라우팅을 설명해왔다. 지리 정보를 알기 위해, 지리정보라우팅은 두 가지 방법을 제공해왔다. 싱크가 자신의 위치 정보를 주변에 뿌려 위치 정보 플러딩을 하는 sink-initiated와 소스가 자신의 위치 정보를 주변에 뿌려 위치 정보를 플러딩하는 source-initiated가 있다. 그러나, 그 방법들은 두 가지 문제를 가지고 있다. 첫 번째는 싱크와 소스가 움직일 때마다 그들의 위치 정보를 플러딩한다. 두 번째는 그들 위치 정보는 실제적으로 데이터를 보내고 받는 노드 이외에 불필요한 노드들까지 전달된다. 그래서, 망 전체에 불필요한 에너지 소비문제가 있다. 그러므로, 이 논문은 소수의 싱크들과 소수의 소스들 사이에 데이터를 효율적으로 전달하여 에너지 소비문제를 해결할 수 있는 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 싱크들과 소스들의 이동에 대하여 위치 정보를 관리하는 위치 정보 매니저를 이용한다. 실험은 기존에 제안된 프로토콜들과 성능 분석하였다.
기존의 수도설비의 밸브실과 유량계의 관리는 기계적이고 숙련자의 경험적인 방식으로 이루어져 왔다. 그러나 USN 기반의 실시간 수도설비 모니터링 시스템을 활용한 시설물 관리는 안전성과 정확성을 제공함으로서 양질의 수자원을 관리하는데 기술적인 발전을 가져올 수 있다. 따라서 본 연구는 USN(Ubiquitous Sensor Network)과 CDMA(Code Division Multiple Access) 망을 이용한 수도 시설물의 안전 관리 시스템에 관하여 연구하였다. 수도 설비 중에서 밸브실과 유량계실을 대상으로 유량계, 압력센서, 진동센서, Co센서, 온 습도센서들의 RFID(Radio-frequency identification) 센서로 구성된 USN을 구성하고, USN으로부터 실시간으로 수도 시설물 정보 및 수(水)처리 측정 정보를 수집하여, CDMA망을 통해 원거리 관제 시스템에 전송한다. USN 기술을 이용하여 수도설비를 관리함으로서 현장에서의 편리성, 안전성, 정확성을 높여 더욱 효율적이고 안정적으로 깨끗한 수돗물을 공급하는데 기여할 수 있다.
Wireless sensor networks (WSNs) have emerged as a novel solution to many of the challenges of structural health monitoring (SHM) in civil engineering structures. While research projects using WSNs are ongoing worldwide, implementations of WSNs on full-scale structures are limited. In this study, a WSN is deployed on a full-scale 17.3m-long, 11-bay highway sign support structure to investigate the ability to use vibration response data to detect damage induced in the structure. A multi-level damage detection strategy is employed for this structure: the Angle-between-String-and-Horizon (ASH) flexibility-based algorithm as the Level I and the Axial Strain (AS) flexibility-based algorithm as the Level II. For the proposed multi-level damage detection strategy, a coarse resolution Level I damage detection will be conducted first to detect the damaged region(s). Subsequently, a fine resolution Level II damage detection will be conducted in the damaged region(s) to locate the damaged element(s). Several damage cases are created on the full-scale highway sign support structure to validate the multi-level detection strategy. The multi-level damage detection strategy is shown to be successful in detecting damage in the structure in these cases.
LoRa(Long Range)는 장거리, 저 전력 통신 기술이다. 근거리 무선 통신 기술보다 통신 범위가 넓어 다수의 AP를 설치하지 않고도 통신할 수 있으며, 초기 인프라 구축비용을 줄일 수 있다. MQTT(Message, Queuing, Telemetry, Transport) 프로토콜 또한 저 전력, 경량 프로토콜로 LoRa와 함께 사용 시 모듈의 지속성을 증가시키고, 유지보수 비용을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이러한 LoRa와 MQTT를 활용해 공장 안의 다양한 환경 정보를 취합하는 시스템을 개발하였다. 먼 거리에 위치한 작업장들의 환경 센서 데이터를 관리 시스템에서 모니터링 할 수 있고, 각 작업장에 있는 설비들을 제어할 수 있다. 또한, 성능 실험을 통해 LoRa와 MQTT 활용이 장거리, 전력소모 측면에서 효과적임을 확인했다.
IIoT는 IoT를 산업현장에 적용하여 생산, 제조, 안전 등의 요소를 모니터링하며, 작업자가 쉽게 현장을 관리하게 해주는 솔루션이다. 이러한 IIoT에서 중요한 기술요소는 센서를 이용하여 산업현장의 정보수집과 관리자에게 신뢰성 있는 정보를 전달하는 기술이 요구된다. 따라서 일반적인 산업현장에는 Ethernet과 RS485 등의 유선 네트워크 방식을 이용해 정보를 전달한다. 하지만 네트워크 구축에 있어 기반비용의 문제와 넓은 범위의 회선구축에 있어 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 공작기계가 즐비해있는 생산라인에 IEEE 802.15.4 Ad-Hoc 무선 센서 네트워크를 구축한다. 또한 공작기계의 배치형태를 고려한 라우팅 방식과 센서노드 고장을 감지하는 알고리즘을 설명한다.
가축 질병 발생시 신속하게 대처를 하지 못할 경우 그 피해가 막대하기 때문에 가축 질병은 축산업에서 매우 중요한 이슈이다. 가축 질병 발생으로 인한 문제를 해결하기 위해서는 가축 질병상태를 조기에 진단하고 체계적이며 과학적인 가축 사양기술의 개발이 필요하지만 국내에는 이러한 기술에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 활용한 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 WSN과 어플리케이션을 통해 수집된 가축 및 축사관련 정보들을 데이터를 컬럼 지향 데이터베이스인 하둡 HBase를 이용하여 저장하고 관리하며, 맵리듀스 모델을 통한 병렬처리를 통해 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 서비스를 제공한다. 또한 REST 기반의 웹서비스 제공을 통해 사용자는 PC, 모바일 기기 등 다양한 플랫폼으로 서비스를 제공받을 수 있다.
주변 후방산란 통신은 송신 전력효율 문제로 기존 RF통신에서 채널 추정방법인 파일럿(pilot) 신호를 통한 채널 추정기법이 제한된다. 제한된 송신 전력 환경에서 기존 주변 후방산란통신의 연구는 채널 상태로 인한 신호 변동을 고려하지 않은 이상적인 채널로 가정을 하고 연구되어 왔다. 본 논문은 주변 후방산란 통신 시스템에서 정규분포를 따르는 채널 상태인 주변 후방산란 통신 시스템에서 채널 추정 방법으로 블라인드 채널 추정기법 중 하나인 기댓값-최대화 알고리즘을 제안한다. 모의실험은 제안한 시스템 모델에서 기댓값-최대화 알고리즘과 추정값의 최소 분산을 나타내는 Bayesian Cramer-Rao 하한 경계를 이용하여 평균 제곱 오차(Mean Square Error, MSE)값이 하한 경계와 근접해 가는 것을 확인하고, 주변 후방산란 통신 시스템에서 채널 파라미터의 추정이 가능함을 증명한다.
최근의 8비트 무선 센서노드에서 ECC(Elliptic Curve Cryptography)를 포함한 공개키 연구는 긍정적인 결과를 보였다. 하지만 공개키는 대칭키에 비해 더 많은 연산 능력과 메모리를 필요로 하며 공개키 환경에서 각각의 공개키는 사전에 인증을 받아야 하는 단점이 있다. 자원이 제한적인 센서노드에서 공개키 인증의 부담을 줄이고자 이 논문에서는 협력적인 공개키 인증 기법을 소개한다. 이 기법에서 각 노드는 다른 노드의 해시된 키를 저장하고 공개키 인증이 필요할 때 이 키들을 저장하고 있는 노드들은 협력적인 방법으로 인증을 돕는다. 센서노드의 제한된 자원과 보안레벨 은 트레이드오프 관계이다. 이 논문에서는 제안하는 프로토콜에 대한 여러 공격 시나리오를 바탕으로 분석과 평가를 보이고 작은 범위의 인증 오류에도 견딜 수 있도록 확장하여 보인다.
일반적으로 무선센서네트워크에서의 인증은 엔티티의 인증을 의미하나, 센서 네트워크에서는 데이터 집약적 특징에 의해 센서 노드의 코드를 증명하는 것이 더욱 의미 있는 인증기법이라 할 수 있겠다. 가장 기본적인 검증 기법은 검증자(Verifier)가 자신이 기존에 가지고 있던 목표 노드의 메모리 내용을 현재 목표 노드가 가지고 있는 실제 메모리 내용과 비교하여 차이점을 발견할 시, 노드의 감염으로 인식하는 것이다. 본 논문에서 우리는 기존 기법의 약점을 서술하고 대안 기법을 제안할 것이다. 이 기법은 SWATT와 달리 목표 노드의 전체 메모리 영역을 쉽게 검증할 수 있고 정확한 시간 정보에 의지하지 않고서도 악의적 코드가 자신을 은폐시킬 확률을 현저히 떨어뜨린다. 우리는 새로운 방식을 제안하고 여러 환경에서의 성능 평가 결과를 보여 줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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