저렴한 다수의 센서들로 구성되는 WSN(Wireless Sensor Network)은 운용 특성상 한 번 배치되면 전원의 교체가 불가능하기에 효율적인 에너지 관리는 중요한 문제이다. 에너지 효율성을 위한 방법 중 네트워크를 몇 개의 클러스터로 나누고 모든 센서들을 클러스터 헤드와 멤버 노드로 구분하는 클러스터링은 에너지 효율적인 WSN을 위한 매우 좋은 라우팅 기법이다. 최초의 클러스터 기반 라우팅 프로토콜인 LEACH는 정해진 확률에 따라 랜덤하게 클러스터 헤드를 선출한다. 하지만 선출된 헤드의 네트워크 내 분포가 적절하지 못 한 경우 클러스터 헤드들의 균일한 에너지 소비를 보장할 수 없고 이로 인해 시간에 따른 생존 노드 수 성능이 많이 감소할 수 있다. 이러한 점에 착안하여 논 본문에서는 클러스터 헤드 선택 시 모든 노드의 잔존 에너지를 비교한 뒤 최대 잔존 에너지를 갖는 노드를 헤드로 선택하는 방법을 제안한다. 노드 간 잔존 에너지 차이를 감소시켜 헤드였던 노드가 더욱 오랫동안 멤버 노드로서 역할을 할 수 있고 이로 인해 더욱 향상된 네트워크 생존 기간과 더 많은 데이터가 기지국으로 도착함을 확인할 수 있었다.
무선 인체 영역 네트워크 표준인 IEEE 802.15.6은 의료 데이터뿐만 아니라 신체활동, 스트리밍, 멀티미디어 게임과 같은 생활정보 및 엔터테인먼트 등의 비-의료 데이터를 함께 전송하는 것을 목표로 한다. 이러한 데이터의 전송을 수행하는 서비스들은 매우 다양한 데이터 전송률을 가지며 공유 전송 매체에 접근하는 간격 및 연속적으로 접근하는 횟수의 분포가 다양하게 나타난다. 서로 다른 전송률을 가진 다수의 노드가 공유 전송 매체에 접근할 때 효율적인 충돌 방지 및 전송 매체 할당을 수행해야 한다. IEEE 802.15.6 표준의 CSMA/CA 매체 접근 제어 방법은 공유 매체에 접근을 분산시키고 충돌을 회피하기 위해 부가적인 제어 패킷을 전송하며, 전송대기 상태의 센서 노드도 채널의 상태를 계속 확인한다. 이는 추가적인 오버헤드 발생으로 인한 에너지 비효율적인 측면을 보인다. 이러한 단점은 무선 인체 영역 네트워크의 저전력, 저 계산비용 요구사항과 상충하며, 효율적인 무선 인체 영역 네트워크 운용을 위해서는 이러한 오버헤드를 최소화하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 각 센서 노드가 생성하는 데이터양에 따라 공유 전송 매체에 접근하는 시간 간격을 조절하여 전송을 시도하는 매체 접근 스케줄링 기법과 데이터 우선순위로 인한 전송 양보가 발생한 센서 노드의 우선순위를 다음 전송 성공 시까지 일시적으로 조절하여 공정성을 보장하는 우선순위 조절 알고리즘을 제안한다.
In this paper, we present a new method for monitoring of ECU's sensor signals of vehicle. In order to measure the ECU's sensor signals, the interfaced circuit is designed to communicate ECU and the Embedded Linux is used to monitor communication result through Web the Embedded Linux system and this system is said "ECU Interface Part". In ECU Interface Part the interface circuit is designed to match voltage level between ECU and SA-1110 micro controller and interface circuit to communicate ECU according to the ISO, SAE communication protocol standard. Because Embedded Linux does not allow to access hardware directly in application level, anyone who wants to modify any low level hardware must develop device driver. To monitor ECU's sensor signals the most important thing is to match serial level between ECU and ECU Interface Part. It means to communicate correctly between two hardware we need to match voltage and signal level, and need to match baudrate. The voltage of SA-1110 is 0 ${\sim}$ +3.3V and ECU is 0 ${\sim}$ +12V and, ECU's communication Line K does multiple operation so, the interface circuit is used to match voltage and signal level. In Addition to ECU's baudrate is 10400bps, it's not standard baudrate in computer environment. So, we need to develop a device driver to control the interface circuit, and change baudrate. To monitor ECU's sensor signals through web there's a network socket program is working in Embedded Linux. It works as server program and manages user's connections and commands. Anyone who wants to monitor ECU's sensor signals he just only connect to Embedded Linux system with web browser then, Embedded Linux webserver will return the ActiveX webbased measurement software. It works in web browser and inits ECU, as a result it returns sensor signals through web. All the programs are developed with GCC(GNU C Compiler) and, webbased measurement software is developed with Borland C++ Builder.
데이타 스트림에 대한 다중 연속 질의들 사이에는 질의들의 윈도우 중첩 및 주기적 실행 간격으로 인해 재사용이 가능한 중간 결과들이 다수 생길 수 있다. 본 논문은 다중 연속 질의들을 위한 전체 실행 계획을 구성하기 위해, 효율적인 탐욕 기반의 경험적 알고리즘인 GAGPC를 제안한다. 제안한 GAGPC 알고리즘은 질의들의 전체 실행 사이클을 결정하고 관련된 실행 시점들의 최대 집합인 SRP를 찾는다. 다음, 각 SRP에서 실행될 질의들이 가장 높은 이익을 갖는 공통의 조인 부분들을 공유하도록 전체 실행 계획을 구성한다. 본 논문은 공통된 질의 부분의 존재뿐만 아니라 그것과 관련된 중첩된 윈도우 크기에 따라 통일한 연속 질의라 하더라도 최상의 질의 계획아 바뀔 수 있다는 점을 제시한다. 또한 기존 연구와는 달리, 윈도우가 부분 또는 전체적으로 중첩될 수 있으므로 중간 결과의 전체뿐만 아니라 일부도 재 사용할 것을 반영한다. 마지막으로, 본 논문은 GAGPC의 유효성을 위한 시뮬레이션 결과를 제시한다.
Multiuser communication has been an important research area of underwater acoustic communications and networking. This paper studies the use of adaptive orthogonal frequency-division multiple access (OFDMA) in a downlink scenario, where a central node sends data to multiple distributed nodes simultaneously. In practical implementations, the instantaneous channel state information (CSI) cannot be perfectly known by the central node in time-varying underwater acoustic (UWA) channels, due to the long propagation delays resulting from the low sound speed. In this paper, we explore the CSI feedback for resource allocation. An adaptive power-bit loading algorithm is presented, which assigns subcarriers to different users and allocates power and bits to each subcarrier, aiming to minimize the bit error rate (BER) under power and throughput constraints. Simulation results show considerable performance gains due to adaptive subcarrier allocation and further improvement through power and bit loading, as compared to the non-adaptive interleave subcarrier allocation scheme. In a lake experiment, channel feedback reduction is implemented through subcarrier clustering and uniform quantization. Although the performance gains are not as large as expected, experiment results confirm that adaptive subcarrier allocation schemes based on delayed channel feedback or long term statistics outperform the interleave subcarrier allocation scheme.
무선 개인영역 네트워크는 저전력소비, 저가, 소형화 등의 장점을 가지고 있어 개인의 휴대장치와 홈 네트워크, 센서 네트워크 등으로 그 응용범위가 커지고 있다. IEEE 802.15.3 표준에서는 point to point 혹은 peer to peer의 UM(Usage Model)을 기본으로 하였지만, 가정이나 회사 내에서 데이터 통신을 요구하는 장치의 수가 증가하면서 point to multipoint의 UM이 제안되었다. 본 논문에서는 point to multipoint의 UM에서 표준에서는 지원되지 않는 multicast-ACK 메시지를 사용함으로써 동일한 데이터를 다수의 디바이스로 전송하는 경우에 Multicast 전송을 하여 전송률을 향상시켰다. Multicast 전송을 하게 되면 multicast-ACK의 증가로 지연시간이 증가되는 문제가 발생하여 이를 해결하기 위하여 CTA구간에서 데이터 전송이 끝나고 채널이 남는 구간에 multicast ACK를 전송하도록 하였다. 제안한 메커니즘을 수학적 분석을 통해 성능을 표준과 비교하였다.
위협평가는 전장상황을 인지하여 아군의 자산을 보호하고 무장 할당의 효율적 의사결정에 도움을 줄 수 있는 기술로서, 교전을 실시할 트랙들에 대한 우선순위를 결정하는 알고리즘이다. 즉, 다 표적 교전상황에서의 신속한 의사결정을 도와 아군의 피해를 최소한으로 하고 적군에 대한 공격을 최대한으로 하는 것을 목적으로 한다. 위협평가에 이용되는 위협치 산출은 전장에서 발생하는 센서 데이터들을 통해 연산된다. 그러나 전장상황은 예측 불허하고 다양한 변수가 일어날 가능성이 높으므로 이러한 데이터들의 변질 및 유실은 위협평가를 통한 의사결정에 혼란을 더할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 불완전한 몇 몇 데이터만을 가지고도 신뢰도 높은 결과를 산출하는 데 유리한 베이지안 네트워크의 추론기능과 전장 환경변화에 네트워크의 적응을 가능하게 해주는 학습기능을 위협평가 분야에 적용하여 보다 견고한 위협치를 산출할 것을 제안하여 실험을 통해 이에 대한 성능을 입증하였다.
많은 센서 네트워크 응용에서, 센서 노드들은 개방된 환경에 배포되므로 노드의 암호 키 완전히 훼손하는 물리 공격에 취약하다. 위조 감지 보고서는 훼손된 노드를 통하여 네트워크에 주입될 수 있으며, 이는 거짓 경보를 울릴 수 있을 뿐만 아니라 전지로 동작하는 네트워크의 제한된 에너지 자원을 고갈시킬 수 있다. Fan Ye 등은 이에 대한 대안으로 전송과정에서 허위 보고서를 검증할 수 있는 통계적 여과 기법을 제안하였다. 이 기법에서 허위 보고서에 대한 검증이 가능한 인증키의 노출 정도인 훼손 허용도를 나타내는 분할 값은 전역 키 풀이 나눠진 구획들의 수로 소비 에너지와 서로 대치되는 관계에 있어 그 결정이 매우 중요하다. 전체 구획들의 인증키가 노출될 경우 허위 보고서를 더 이상 검증을 할 수 없고 각 구획들의 노출되지 않은 나머지 인증키들은 인증키로써의 기능도 잃게 된다. 본 논문에서는 전역 키 풀 분할에 퍼지 규칙 시스템을 사용해 다수의 구획들로 나누는 퍼지 기반의 적응형 분할 기법을 제안한다. 퍼지 로직은 훼손된 구획의 수, 노드의 밀도와 잔여 에너지양을 고려하여 분할 값을 결정한다. 이 퍼지 기반의 분할 값은 충분한 훼손 허용도를 제공하면서 에너지를 보존할 수 있다.
최근 산업현장에서 기계의 자동화가 크게 가속화됨에 따라 자동화 기계의 관리 및 유지보수에 대한 중요성이 갈수록 커지고 있다. 자동화 기계에 부착된 센서의 고장이 발생할 경우 기계가 오동작함으로써 공정라인 운용에 막대한 피해가 발생할 수 있다. 이를 막기 위해 센서의 상태를 모니터링하고 고장의 진단 및 분류를 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 센서에서 발생하는 대표적인 고장 유형인 erratic fault, drift fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 기계학습 알고리즘인 SVM과 CNN을 적용하여 검출하고 분류하였다. SVM의 학습 및 테스트를 위해 데이터 샘플들로부터 시간영역 통계 특징들을 추출하고 최적의 특징을 찾기 위해 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 적용하였다. Multi-class를 분류하기 위해 multi-layer SVM을 구성하여 센서 고장을 분류하였다. CNN에 대해서는 데이터 샘플들을 사용하여 학습시키고 성능을 높이기 위해 앙상블 기법을 적용하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 유전 알고리즘에 의해 선별된 특징들을 사용한 SVM의 분류 결과는 모든 특징이 사용된 SVM 분류기 보다는 성능이 향상되었으나 전반적으로 CNN의 성능이 SVM보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.
최근 인천, 서울 적수 사고와 같은 관로 내 수질오염 사고가 지속적으로 발생되고 있다. 이러한 수질문제를 인지하기 위해서는 적절한 위치에 수질계측기를 설치하고 미리 계측하여 수용가의 수도꼭지까지 물 공급이 되기 이전에 발견 혹은 차단할 필요가 있다. 그러나 모든 관로에 수질계측기를 다수 설치하는 것에는 유지비용증대와 같은 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 관로 내 수질문제 인지를 위한 유속기반의 수질계측기 설치위치를 결정하고 우선순위를 선정하는 방법론을 제안하였다. 제안된 절차를 관 파괴 시나리오와 국내에서 실제 운영 중인 비상연계관로가 포함된 관망운영 시나리오에 적용해 수질계측기 위치를 결정하고 결과를 분석하였다. 결정 결과 개별적인 관로의 파괴와 비상연계에 의한 비정상상황 발생시 대수용가와 탱크 주변, 그리고 비상연계관로 인근에 위치한 관로의 유속이 급격히 변하여 탁수발생에 의한 수질사고가 나타날 수 있을것으로 나타났다. 제안된 유속기반의 수질계측기 위치 결정 절차는 향후 관 청소를 위한 차단 및 비상관로 운영 계획 수립 등 수질모니터링 지점 선정 기법으로 활용 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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