해양센서네트워크에서 센서 노드간의 거리는 네트워크의 성능을 좌우하는 매우 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문은 해양환경에 적합한 통신 경로를 설계하기 위하여 효율적인 거리를 설정하고 레벨(Level)을 나누는 기법을 제안한다. 제안한 기법으로 설정된 경로를 유지하고 에너지 효율을 극대화 하여 전체 네트워크의 수명을 연장하는 방안을 연구하는 것에 목적을 두었다. 설정된 경로는 내 외부적인 요소들에 의해 유동적으로 변경될 수 있으며 제안된 경로 강화 기법을 통해 더욱 견고한 해양센서 네트워크를 구축한다.
무선 센서 네트워크에서 각각의 센서 노드들은 무선 통신을 통해 서로 간에 통신을 수행한다. 과거에는 이러한 센서 노드간의 통신을 제 3 자로부터 안전하게 지키는 것이 중요한 보안 이슈였다. 특히 보안 서비스를 제공 하기 위한 키 관리 기법들이 주요 연구방향이었다. 하지만 안전하게 만들어진 확률론적 키(key)를 기반으로 하는 키 사전분배 방법은 공격받은 다른 노드로 인해 자신의 키가 노출 될 수 있다. 공격자는 노출된 공유키(shared key)를 통해 노출되지 않은 정상 노드(non-compromised node) 사이의 대칭키(pairwise key)를 얻을 수 있으며, 공격자는 네트워크에 심각한 영향을 줄 수 있는 메시지 삽입 및 수정 공격을 감행할 수 있다. 이와 같은 오용된 키를 폐기하고 메시지 삽입 및 수정 공격을 막기 위해 Liu and Dong 은 오용키 탐지 방법을 제안하였다. 하지만 이들의 방법에는 한계점이 있어 이를 보완하기 위한 에너지 효율적인 오용키 탐지 기법을 제안한다.
기존에 제안된 클러스터 기반의 데이터 전송 프로토콜은 데이터 전송을 위해 헤더 노드가 존재하고 각 헤더노드는 데이터 전송을 위한 경로 정보를 유지해야 하기 때문에 전송할 데이터가 많아지면 저장해야 할 캐시도 증가하게 되고 데이터 전송 시 데이터 공고와 요구의 과정을 거쳐야 된다. 또한 LOAD(6LoWPAN Ad hoc Routing Protocol)에서는 데이터 전송 시 목적지에 대한 경로 정보를 획득 하는 작업과 획득한 경로를 테이블에 보관해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서 제안된 데이터 전송 프로토콜은 데이터 전송 요구 시 목적지로 전송하기 위한 경로 정보의 획득이나 유지를 하지 않는다. 또한 노드들이 한번씩 데이터를 전송함으로써 노드의 전체적인 에너지 공평성과 효율성을 증가시키고, 전체 네트워크의 수명을 연장 시킬 수 있다.
에너지 절감형 서버 클러스터는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 한다. 에너지 절감형 서버 클러스터에서는 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력 절감 또는 서비스 품질을 보장하려고 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지는 못했다. 본 논문에서는 에너지 절감형 클러스터에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법을 제안한다. 자율학습을 통해 최적화된 파라미터들을 이용하여 전력 소모 대비 최고의 성능을 얻을 수 있도록 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법은 서버 전원모드 조정을 위해 아래의 과정을 반복 수행한다. 첫째, 현재 부하 및 트래픽 패턴을 보고 현재 워크로드 패턴 유형을 사전에 정의한 대로 분류한다. 둘째, 학습 테이블을 탐색하여 해당 워크로드 패턴 유형에 대해 예전에 학습이 수행되었는지 확인한다. 만일 수행되었다면 이미 저장된 파라미터를 이용한다. 그렇지 않으면, 학습을 수행하여 에너지 효율성 관점에서 최고의 파라미터를 얻어 저장한다. 셋째, 얻어진 파라미터를 이용하여 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법을 구현하여 16개의 서버 클러스터 환경에서 3가지 다른 부하 패턴들을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 제안방법의 에너지 효율성이 뛰어남을 보여주고 있다. 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴 각각에 대하여, 제안방법의 단위전력당 good 응답 수가 기존의 정적 서버 전원모드 제어방법의 99.9%, 107.5%, 141.8%이고, 기존의 예측방법의 102.0%, 107.0%, 106.8%이다.
USN(Ubiquitous Sensor Network)은 u-city, u-health 등과 같은 영역에서의 다양한 서비스를 통해 유비쿼터스 사회에서 u-life 실현을 가능하게 하는 핵심 인프라이다. 따라서 u-Life의 핵심 기술인 USN 기술에 대한 국내 표준화 확립을 위한 연구가 필요하다. 현재 USN에 대한 표준 현황은 센서 노드 구현을 위한 기술과 센서 노드들 사이의 효율 적인 통신을 위한 프로토콜 및 기존의 망과 연동을 위한 기술 표준 및 연구가 대부분이다. 그러나, 센서 네트워크와 USN 응용을 위한 이기종 센서 네트워크의 통합관리, 센싱 데이터 관리 및 USN 데이터베이스 구조 정의 등과 같은 응용 및 미들웨어 부분에서의 표준 및 연구는 아직 까지 미약한 수준이다. 이에 본 논문에서는 국내 센서 네트워크 서비스의 표준 개발 및 센서 응용 및 미들웨어 부분에서의 표준화된 플랫폼 기술을 위해 OGC(Open Geospatial Consortium)의 SWE(Sensor Web Enablement)를 구성하는 관련 표준 분석과, 국내 TTA(Telecommunications Technology Association)관련 표준과 상호 연관성을 통하여 OGC 표준의 국내 도입 가능성에 대한 연구를 하였다.
본 논문에서는 OFDM 신호방식을 사용하는 무선채널 환경에서 무선 멀티미디어에 적합한 클럭 동기복원 알고리즘을 제안한다. 제안된 클럭 동기복원 알고리즘의 기본적인 접근은 수신기의 채널 추정기로부터 추정된 채널의 주파수 응답을 획득하여 IFFT를 통해 채널의 충격 응답 또는 다중 경로 강도 프로 파일을 구하고 시간 영역에서 채널의 에너지가 집중된 일정 범위의 위치를 추적하는 것이다. 또한, 샘플링 클럭 오프셋이 ${\pm}$1∼3 샘플 있는 경우 64-QAM, 16-QAM의 성좌점을 분석하고, BER 성능을 확인한 결과 최적 샘플 지점에서의 성좌점과 BER 성능에 비하여 2 샘플 이상의 오프셋이 발생했을 경우에는 심한 성능 열화가 나타나는 것을 확인하였고, 시뮬레이션 결과로부터, 제안된 알고리즘이 주파수 선택적 페이딩 채널 하에서도 우수한 동기특성을 제공함을 알 수 있다.
스테레오 X-선 검색장치는 기존의 대상물의 단면 정보만을 제공하는 검색 시스템보다 대상체에 대한 추가적인 정보를 제공하여 검색 효율을 높이기 위해 고안되었다. 이를 위하여 선행연구를 통해 스테레오 X-선 검색장치를 개발하고 기하학적 구조개선, 단일 오브젝트에 대한 윤곽선 정합 및 볼륨기반 형상복원 연구 등을 수행하였다. 본 논문에서는 선행 연구를 통해 개발된 스테레오 X-선 검색장치를 개선하여 정밀한 제어를 통해 두 개의 중첩 대상물을 스캔하여 대상체의 외형분리 복원을 위한 연구를 수행하였다. 중첩된 두 종의 대상체에 대한 외형정보를 분리 복원하기 위하여 벡터정보의 거리값을 계산하여 내 외부 복셀을 분리하고 중첩 부분에 대한 제거는 Z축을 기준으로 임계치를 두어 외형정보를 복원하기 위한 연구를 진행하였다. 본 연구의 결과는 3차원 스테레오 X-선 검색장치에 대한 스캔영상의 형상복원 알고리즘 개선을 통해 제한된 스캔환경에서 집적화된 대상체의 검색을 가능하도록 할 것이다.
홉필드 네트웍은 패턴 매칭과 더불어 최적화 문제를 푸는 도구로 사용될 수 있다. 특히 Zhang과 Ali는 홉필드 네트웍의 노드를 2차원으로 확장하여 최적화 문제를 해결하였다. 잠재적 브랜치의 총합인 노드의 제곱만큼 뉴런이 필요한 Ali 알고리즘은 탐색 네트워크가 커지면 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 Ali의 방식을 개선하여 계산량을 대폭 줄이고 효과적으로 최적 경로를 탐색할 수 있는 방식을 제안한다. 효과적인 최적 경로 탐색을 위하여 2단계로 구분하여 진행된다. 1단계에는 홉필드 네트웍을 2단계에는 eSPN 알고리즘을 사용하여 최적 경로를 탐색할 수 있다. 제안된 방식은 샘플 네트웍을 통하여 최적 경로 탐색이 확인되었으며, Ali 알고리즘보다 빠르고 간단하여 실제 최적화에 적용하기기 용이하다. 특히, 네트웍의 브랜치 비용이 변화할 경우에도 홉필드 네트웍의 연결 시냅스가 아닌 입력 바이어스를 조정하므로 동적으로 변화하는 네트웍의 최적 경로 탐색에도 유용하다.
본 연구에서는 익일부하예측 기능을 갖는 빌딩에너지관리시스템을 제시한다. 기존의 빌딩에너지 관리시스템은 빌딩내의 다양한 인프라를 이용하여 에너지를 감시 한다 그러나 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 많은 인프라 구축비용이 소요 되어, 에너지 절감을 위한 인프라 구축비용과 실제 절감된 전기 요금을 비교 할 경우, 에너지 절감을 위해 투자한 비용을 전기 요금 절약으로 회수하는데 수년이 걸리고, 또한 인프라 설비 유지 보수를 고려할 경우, 결과적으로 에너지 절약 효과가 미비하다. 따라서 본 연구에서는 보다 저렴하고 합리적인 방법으로 빌딩의 에너지 소비를 억제할 수 있도록, 기상청데이터와 한전의 ISmart 데이터를 기반으로 데이터마이닝기법을 이용하여 빌딩의 익일 부하 사용량을 예측하고 이를 기반으로 빌딩 부하의 On/Off를 수행하도록 빌딩에너지관리시스템을 구현함으로써 상대적으로 저렴한 비용으로 빌딩에너지 사용의 합리화를 이루도록 하였다.
미래 유비쿼터스 네트워크에서는 정보를 필드의 다양한 센서로부터 데이터를 모집한다. 센서 노드들은 매우 작고 제한된 전력을 가지고 있으나, 센서의 생존시간을 늘이기 위해 보다 에너지 효율적인 것이 필요하다. 본 연구에서는, 센서 네트워크에서 획득한 데이터나 정보의 전송과 더불어 저전력으로 동작할 수 있는 효과적인 네트워크 라우팅 방안을 제안하고, 가장 연결성이 좋은 센서의 숫자를 확인하여, 센서의 적절한 배치에 도움을 주고자 한다. 본 연구의 이러한 목적은 다양한 해양 정보를 가지고 있는 센서 정보를 취합하기 위한 라우팅 알고리즘 제안과 여러 환경 정보를 가진 여러 센서들을 집적시킨 센서 미들웨어 기법을 개발이다. 또한, 추후 보다 안전한 선박 운항을 위하여, 선박 내 접근하기 힘든 부분을 다양한 전자 장비를 활용하여 센서 네트워크를 구성한 후, 수집된 정보를 선박 통신 표준인 NMEA(the national marine electronics association)를 활용하여 통신 시스템을 구축하고자 본 방안을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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