• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3472-3480
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• 2010

에너지 효율성이 중요한 무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기술은 클러스터 헤드 노드가 클러스터 멤버 노드의 데이터를 병합하여 싱크노드로 전송함으로써 센서노드와 싱크노드 사이의 통신 횟수를 줄여 에너지 효율을 얻는다. 본 논문에서는 분산형 클러스터링 라우팅 기법 중 대표적 프로토콜인 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)와 HEED(Hybrid, Energy-Efficient Distributed Clustering Approach)의 클러스링 기법에 대하여 분석하고 이를 토대로 데드노드의 최대 지연 발생과 네트워크 라이프 타임을 증가하기 위한 새로운 에너지 효율적 클러스터링 기법을 제안한다. 제안 방식은 클러스터 헤드가 각 멤버노드의 잔여에너지 정보와 싱크노드와의 위치 정보를 기반으로 최적의 전송 효율을 위한 노드를 선출 하고, 선출된 노드는 이후 데이터 전송과정에서 클러스터 헤드로부터 데이터를 전송받아 싱크노드로 전송하는 방식으로, 네트워크를 형성하는 개별 노드의 에너지 소비를 균등하게 하여 네트워크의 전체 수명을 증가시키는데 본 연구의 목적이 있다. 제안한 방식의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 통해 기존의 클러스터링 기법과 비교 분석하였다. 그 결과, 기존의 기법에 비해 네트워크의 생명주기가 약 5~10% 향상되는 것을 확인 할 수 있었다.

• 융합보안논문지
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• 제15권3_1호
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• pp.75-82
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• 2015

최근 무선 센서 네트워크(WSN : Wireless Sensor Network)에서 센서노드의 에너지 소모 균등성과 효율성을 향상시켜 전제 네트워크의 수명을 최대화하기 위한 다양한 계층적 라우팅 프로토콜들이 제안되고 있다. 특히, 멀티홉기법이 향상된 에너지 효율성과 실제 적용 가능한 모델로 큰 각광받고 있다. 멀티-홉 기법에서는 센서 노드사이 거리에 따라 발송 에너지 능동조절 가능하다고 가정한다. 그러나 무선센서의 물리적 특성을 고려해보면 멀티-홉 기법의 이 가정은 현재 기술로 실제 실현하기 어렵다. 이 논문에서는 센서노드의 전파범위를 기반으로 에너지 효율성을 향상시킨 저 전력 클러스터링 기법을 제안한다. 제안기법은 에너지 효율적이고 기존기법보다 실제 무선센서네트워크에 적용하기 용이하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권2B호
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• pp.76-81
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• 2008

LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)는 무선센서 네트워크의 가장 중요한 요구사항인 에너지 소비를 최소화하기 위해 제안된 대표적인 계층 기반 구조를 갖는 프로토콜이다. LEACH 프로토콜을 사용하는 센서 네트워크는 여러 클러스터로 구성되며, 각 클러스터는 데이터를 감지하는 멤버 노드와 멤버 노드로부터 전송된 데이터를 수집하여 기간망과 연동된 싱크 노드에게 전달하는 헤드 노드로 구성된다. LEACH의 헤드 노드는 멤버 노드의 전송 데이터 보유 유무에 관계없이 TDMA 슬롯을 할당함으로서 헤드 노드가 라운드 전 기간에 활성 모드로 동작하는 비효율성을 갖고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 송신 데이터를 보유하고 있는 노드에게만 슬롯을 할당함으로서 LEACH의 에너지 사용 효율을 향상시키는 방안을 제안한다. 제안 방식의 성능 확인을 위한 ns-2 시뮬레이터 기반의 모의실험 결과, 제안 방식이 기존 LEACH 방식과 비교하여 시간 경과에 따른 생존 노드 수 및 노드의 에너지 소비량 측면에서 LEACH 보다 우수함을 확인하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권1호
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• pp.112-122
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• 2016

Cognitive radio (CR) is considered an attractive technology to deal with the spectrum scarcity problem. Multi-radio access technology (multi-RAT) can improve network capacity because data are transmitted by multiple RANs (radio access networks) concurrently. Thus, multi-RAT embedded in a cognitive radio network (CRN) is a promising paradigm for developing spectrum efficiency and network capacity in future wireless networks. In this study, we consider a new CRN model in which the primary user networks consist of heterogeneous primary users (PUs). Specifically, we focus on the energy-efficient resource allocation (EERA) problem for CR users with a special location coverage overlapping region in which heterogeneous PUs operate simultaneously via multi-RAT. We propose a two-tier crossover genetic algorithm-based search scheme to obtain an optimal solution in terms of the power and bandwidth. In addition, we introduce a radio environment map to manage the resource allocation and network synchronization. The simulation results show the proposed algorithm is stable and has faster convergence. Our proposal can significantly increase the energy efficiency.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.73-76
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• 2015

본 논문에서는 인지 통신의 스펙트럼 감지 기법에 에너지 하베스팅 기법을 적용하여 2차 송신단의 전력 소모없이 스펙트럼을 감지할 수 있을 뿐만 아니라 전력을 저장할 수 있는 방안을 제안하였다. 에너지 하베스팅 방법을 통해 수집된 전력과 임계값을 비교하여 1차 네트워크의 스펙트럼 사용 유무를 판단한다. 2차 송신단이 메시지를 전송하려는 경우, 1차 네트워크가 사용 중이라면 주파수를 변경하여 스펙트럼의 사용 유무를 판단하게 된다. 또한 전송하려는 메시지를 가지지 않는 경우, 지속적으로 전력을 수집하게 된다. 따라서 2차 네트워크의 지속적인 스펙트럼 감지로 인한 전력 낭비를 제거할 수 있으므로 인지 기술의 활용도 및 효율성을 증가시킬 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.135-140
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• 2011

최근 수행되는 연구들에 따르면, 인터넷 관련한 에너지 소비는 날이 갈수록 증가하고 있는 추세이며, 이미 우리사회가 소비하고 있는 전체 에너지 소비량의 상당부분을 차지하고 있음을 알 수 있다. 이로 인해 현재 인터넷 프로토콜, 응용 프로그램 등의 개발에 있어서도 에너지 효율을 높일 수 있는 기법들이 중요한 연구이슈로 떠오르고 있다. 현재 네트워크에서 소비되는 에너지의 대부분은 개인용 PC나 데이터센터에서 발생하고 있으며, 특히 사용자 PC에서 소비되는 전력소비가 큰 비중을 차지하고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자들이 P2P등 파일 다운로드 등을 목적으로 PC전원을 끄지 않고 있는 문제점에 착안, File sharing사용자들을 위한 서비스 품질은 그대로 유지하면서, 에너지 소비는 절감하기위한 File Sharing Proxying시스템을 기반으로 한 Green File Sharing아키텍처에 대해 기술하고자 한다. File sharing 사용자들로 하여금 다운로드 실행기능을 Proxy 시스템에 위임한 뒤 사용 중인 PC전원을 끄도록 함으로써, 에너지 소비효율을 향상시키는 기법이다. 특히 실험을 통해 Proxy 시스템을 기반으로 평균 파일공유시간을 획기적으로 줄이면서 에너지 소비효율을 50%이상 줄일 수 있음이 증명되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권6호
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• pp.2697-2710
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• 2018

Owing to the development of Internet of Things (IoT), the fifth-generation (5G) wireless communication is going to foresee a substantial increase of mobile traffic demand. Energy efficiency and spectral efficiency are the challenges in a 5G network. Non-orthogonal multiple access (NOMA) is a promising technique to increase the system efficiency by adaptive power control (PC) in a 5G network. This paper proposes an efficient PC scheme based on evolutionary game theory (EGT) model for uplink power-domain NOMA system. The proposed PC scheme allows users to adaptively adjusts their transmit power level in order to improve their payoffs or throughput which results in an increase of the system efficiency. In order to separate the user signals, a successive interference cancellation (SIC) receiver installed at the base station (BS) site. The simulation results demonstrate that the proposed EGT-based PC scheme outperforms the traditional game theory-based PC schemes and orthogonal multiple access (OMA) in terms of energy efficiency and spectral efficiency.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권10B호
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• pp.619-629
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• 2005

본 논문은 센서네트워크에서의 에너지기반 라우팅 알고리즘에 대한 연구 내용으로서, 특히 에너지 인지에 따르는 여러 가지 간결한 경로 설정방식을 연구하였다. 네트워크 자가 구성과정을 통해 확보된 이웃 노드의 에너지 정보를 기반으로, 단일 흡 라우팅을 결정하는 네 가지 방식을 제안하였다. 다수의 경로 간에 에너지 소비를 고르게 분포시키며 에너지를 효율적으로 활용하는 것이 설계 목표이다. 에너지 상태정보로는, 각 노드의 가용 에너지양이 기본적으로 활용되었다. 또한, 이웃 노드의 에너지 저하로 인해 관리노드로의 가용 경로정보가 상실된 경우, 간단한 우회 경로 탐색 방안을 제안하였고, 이는 에너지 효율성 개선방안으로 활용될 수 있음을 보였다. 제안된 알고리즘에 대해서 다양한 시뮬레이션을 기반으로 에너지 효율성, 데이터 전송의 신뢰성, 네트워크의 수명, 전송 delay 등 여러 성능 지표에 대한 검증을 수행하였으며, 단순한 구조의 라우팅 방안에 대한 가능성을 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제36권4호
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• pp.59-63
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• 2013

In biomass gasification, efficiency of energy quantification is a difficult part without finishing the process. In this article, a radial basis function neural network (RBFN) is proposed to predict biomass efficiency before gasification. RBFN will be compared with a principal component regression (PCR) and a multilayer perceptron neural network (MLPN). Due to the high dimensionality of data, principal component transform is first used in PCR and afterwards, ordinary regression is applied to selected principal components for modeling. Multilayer perceptron neural network (MLPN) is also used without any preprocessing. For this research, 3 wood samples and 3 other feedstock are used and they are near infrared (NIR) spectrum data with high-dimensionality. Ash and char are used as response variables. The comparison results of two responses will be shown.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.123-126
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• 2016

무선 센서 네트워크 하에서 불균일 네트워크의 에너지 효율은 주요 이슈 중의 하나로 고려된다. 불균일 네트워크에서, 개별 노드 초기 에너지의 무작위 분포는 네트워크 불안정을 초래할 수 있다. 따라서 네트워크 상 각 노드의 동작 시간 증가와 에너지 소비의 공평성 유지를 위해서는 적합한 방법이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 서로 다른 시나리오의 불균일 네트워크 하의 분산 클러스터링 프로토콜(DCP)의 성능 평가를 보여준다. 본 시뮬레이션 결과는 불균일 네트워크에서의 LEACH 프로토콜 결과와 비교하였다. 추가적으로 불균일 네트워크에서의 시스템 성능을 균일 네트워크와 비교함으로써, 불균형 초기 에너지가 시스템의 개별 노드의 수명에 미치는 영향을 설명한다. 시뮬레이션 수행 결과 균일 및 불균일 네트워크에서 LEACH 프로토콜과의 성능 비교 결과는 DCP의 성능이 모든 경우에 성능 우위에 있음을 나타내었다.