• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.515-524
• /
• 2013

신뢰성 있는 소프트웨어 개발을 위해서 가장 중요한 단계 중의 하나가 소프트웨어 테스트이다. 최근에 점진적이고 반복적인 소프트웨어 개발 방법론이 각광을 받으면서, 소프트웨어의 작은 변경에 따른 회귀 테스트의 중요성이 점점 커지고 있다. 또한 센서네트워크와 같은 다수의 노드 환경에서 동작하는 소프트웨어를 검증하기 위한 시뮬레이터 환경이 필요하다. 본 논문에서는 네트워크 프레임워크와 통합시뮬레이터 간의 인터페이스 모듈을 구현하여, 네트워크 프레임워크로 구현한 센서네트워크 어플리케이션을 다양한 가상의 환경에서 단위테스트하기 위한 환경을 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제13권6호
• /
• pp.358-370
• /
• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅의 인프라가 되는 무선 센서 네트워크의 설계 및 응용 개발을 위하여 소프트웨어 시뮬레이션이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 센서 네트워크 응용프로그램의 동작을 확인할 수 있고, 실행시간 및 전력소모량을 예측할 수 있으며, 많은 수의 센서노드들을 시뮬레이션 할 수 있는 센서 네트워크 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터는 명령어 수준의 병렬 이산 사건 시뮬레이션 방법을 이용하여 구현되었다. 명령어 수준의 시뮬레이션은 실제 센서보드에 적재되는 실행이미지를 시뮬레이션 작업부하로 사용하기 때문에 시뮬레이션 정밀도가 높다. 병렬 시뮬레이션은 여러 대의 컴퓨터를 사용하여 작업부하를 분산 처리하므로 대규모의 센서 네트워크를 시뮬레이션 할 수 있게 해준다. 구현된 시뮬레이터는 센서보드 내의 모듈 별 동작시간 및 실행된 명령어 수를 근거로 하여 전력소모량을 예측할 수 있다. 또한 다양한 시나리오의 유비쿼터스 응용프로그램의 수행 과정을 시뮬레이션 할 수 있으며, 디버깅도 가능하다. 이 연구에서 시뮬레이션의 작업부하인 명령어 트레이스로는 ATmega128L 마이크로컨트롤러용 크로스컴파일러에 의해 생성된 실행이미지를 사용하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제16권11호
• /
• pp.1021-1030
• /
• 2010

센서 네트워크의 특성상 설치 후, 사람이 직접 초소형의 센서 노드들을 일일이 관리할 수 없기 때문에, 센서 노드를 직접 설치하기 이전에 시뮬레이션을 통해 각 센서노드들의 네트워크 환경을 미리 확인하고 점검하는 작업은 매우 중요하다 센서네트워크 통신 프로토콜이나 어플리케이션은 데이터의 송수신 타이밍이 매우 중요하다. 하드웨어의 동작타이밍을 정확히 모델링 하여 시간에 데이터를 처리 송수신하는 사이클이 정확한 시뮬레이션이 요구된다. 이를 위해 잘 알려진 방법은 명령어 수준의 시뮬레이션 방법이다. 본 연구에서는 Telos형 센서노드를 위한 명령어 수준의 센서네트워크 시뮬레이터인 TeloSIM을 구현했다. Telos는 중앙처리장치인 MSP430과 라디오모듈인 CC2420를 사용하며 최근 가장 많이 쓰이고 있는 센서노드이다. MSP430은 센서노드에서 사용되고 있는 중앙처리장치 가운데 가장 적은 에너지를 소모하며, CC2420은 Zigbee를 지원하기 때문이다. 하지만 현재까지 개발된 명령어 수준의 센서네트워크 시뮬레이터는 대부분 Atmega128을 지원하는 시뮬레이터이거나 CC2420을 지원하지 못하는 시뮬레이터들이다. 따라서 본 논문에서는 소개하는 TeloSIM은 Telos를 이용하여 센서네트워크를 연구하는 개발자에게 도움을 줄 수 있다. TeloSIM은 명령어 수준의 시뮬레이터로 사이클이 정확한 장점을 갖고 있고 하드웨어를 정확히 모델링 하여 운영체제나 특정 기능 구현에 상관없이 하드웨어를 직접 이용하는 것과 동일하게 사용할 수 있으며, 다수의 센서노드를 동시에 시뮬레이션 할 수 있다. 그리고 GUI 도구를 제공하여 사용자가 시뮬레이션 결과를 쉽게 볼 수 있도록 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
• /
• pp.845-848
• /
• 2008

무선 센서 네트워크를 이용한 어플리케이션을 테스트할 경우 무선 센서 노드의 전원 공급, 설치 및 배포, 유지 보수 및 디버깅에 어려움이 있다. 따라서 무선 센트 네트워크 기반의 어플리케이션의 효율적인 개발과 유지 보수를 위해서는 시뮬레이터가 필수적으로 필요하다. 그러나 기존의 무선 센서 네트워크 시뮬레이터들은 무선 네트워크 구성과 유지에 관련된 MAC 주소 배분, 라우팅, 전원 관리 측면을 주요한 테스트 요소로 보았기 때문에 싱크 노드를 통하여 사료를 수집하고 처리하는 호스트 어플리케이션의 기능을 테스트하기에 부적합하다. 본 연구에서는 싱크 노드와 연결된 호스트에서 동작하는 어플리케이션을 테스트할 수 있도록 무선 센서 네트워크 상에서 전달되는 전문을 로깅하고 시뮬레이터에서 전문을 조회하여 테스트 할 수 있는 로그 기반의 무선 센서 네트워크 시뮬레이터 제안하고 설계 및 구현하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.35-42
• /
• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅의 인프라가 되는 센서 네트워크는 매우 작은 하드웨어로 이루어지는 많은 수의 센서 노드들로 구성된다. 이 네트워크의 토폴로지와 라우팅 방식은 그 목적에 따라 결정되어야 하며, 하드웨어 및 소프트웨어도 필요한 경우에는 변경되어야 한다. 따라서 그러한 네트워크를 최적으로 설계하기 위해서는 시스템 동작을 확인하고 성능을 예측할 수 있는 센서 네트워크 시뮬레이터가 필요하다. 현존하는 몇몇 센서 네트워크 시뮬레이터들은 특정 하드웨어나 운영체제에 맞추어 개발되었기 때문에, 그러한 특정 시스템들을 위해서만 사용될 수 있다. 그리고 시스템 설계 상의 주요 이슈가 되는 전력 소모량 및 프로그램 실행 시간을 추정하기 위한 어떤 수단도 지원하지 못하고 있다. 이 연구에서는 응용이나 운영체제의 종류에 상관없이 다양한 센서 네트워크들의 설계 및 검증에 사용될 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다. 이를 위하여, 시뮬레이터는 기계어-레벨 이산-사건 시뮬레이션 방식을 사용하였다. 따라서 이 시뮬레이터는 프로그램 실행 타이밍 뿐 아니라 실제 센서 노드 내부의 동작들도 세부적으로 분석하는 데도 사용될 수 있다. 이 연구에서 시뮬레이션의 작업부하인 명령어 트레이스로는 ATmega128L 마이크로컨트롤러용 크로스컴파일러에 의해 생성된 실행 이미지를 사용하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제12권11호
• /
• pp.1138-1143
• /
• 2006

Sensor deployment is an important issue in the mobile wireless sensor network. In this paper, we propose a deployment algorithm for mobile sensor network to spread out mobile sensor nodes widely as well as regularly. Since the proposed algorithm uses tree topology in deploying the sensor nodes, calculating power as well as spreading speed can be reduced compare to other deployment algorithms. The performance of the proposed algorithm is simulated using NS-2 simulator and demonstrated.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.47-56
• /
• 2012

본 연구에서는 센서 네트워크용 병렬 시뮬레이터인 PASENS(Parallel SEnsor Network Simulator)를 이용하여 센서 네트워크에 이용되는 라우팅 알고리즘 중에서 계층적 라우팅 프로토콜의 대표적인 방식인 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)와 그의 변형인 TL-LEACH(Two Level Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy), M-LEACH(Multihop Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy), 그리고 LEACH-C(LEACH-Centralized)의 전력 소모량과 데이터의 수신율을 비교하고 분석하였다. 시뮬레이션을 이용한 분석 결과에 따르면, M-LEACH 라우팅 프로토콜의 경우에는 여러 센서 노드들을 통하여 데이터가 전달되기 때문에 일정한 크기 이상의 넓은 공간에서 높은 수신율을 보였으며, LEACH-C 라우팅 프로토콜은 싱크 노드(서버)가 전체 센서 노드의 잔여 에너지와 위치를 고려하여 클러스터 헤드를 결정하기 때문에 좁은 공간에서 보다 오랜 수명을 필요로 하는 센서 네트워크를 구축하는데 가장 효율적이라는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.354-365
• /
• 2013

무선 센서 네트워크의 QoS (Quality of Service)에 큰 영향을 미치는 요소들 중 하나는 센서 노드의 배치이다. 본 연구는 감시정찰 센서 네트워크에서 센서 필드 설계시에 사용자의 의사결정을 효과적으로 지원하기 위하여 다양한 변수들을 고려한 배치 결과를 제공하고, 정량적인 분석을 실시하며, 또한 세밀한 센서 배치 시뮬레이션을 제공하는 시스템을 개발하는 것이다. 배치 형태를 영역 채우기, 경로 감시, 그리고 장벽 감시의 3가지 형태로 분류하여 격자 기반의 초기 배치 알고리즘을 제공하고, 배치 영역의 비정형성과 센서들의 감지 범위의 상이성을 고려하여 초기 배치를 수정하는 알고리즘을 제공한다. 배치된 노드들에 대해서 경로 커버리지와 장벽 커버리지를 분석하는 기능과 네트워크 시뮬레이션을 제공한다. 제안된 시뮬레이터는 감시 정찰용 센서네트워크 시스템의 개발 환경의 일부로 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.733-739
• /
• 2011

최근 무선센서 네트워크의 연구 활동은 매우 활발히 이루어지고 있지만, 네트워크 시뮬레이터는 NS2 나 Mathlab 과 같이 기존에 개발된 시뮬레이터를 이용하여 결과를 분석하게 된다. 그러나 기존의 시뮬레이터는 분석할 수 있는 결과가 한정되어 있어 무선 센서 네트워크를 분석하기에는 미흡한 실정이다. 각 노드들의 데이터 송수신, 전력 소모량 등 필요한 분석결과를 도출하기가 어렵다. 논문에서는 네트워크의 동작레벨에서 각 노드의 전력소모량, 성능, 이동성, 지리적 정보를 시뮬레이션 할 수 있는 무선센서 네트워크 전용 시뮬레이터 플랫폼을 제안한다. 제안한 시뮬레이터는 기존에 개발된 네트워크 라우팅 알고리즘 분석이 가능하기 때문에 새로운 네트워크 라우팅 알고리즘 개발에 활용할 수 있다.

• ETRI Journal
• /
• 제30권5호
• /
• pp.696-706
• /
• 2008

With the increasing need for intelligent environment monitoring applications and the decreasing cost of manufacturing sensor devices, it is likely that a wide variety of sensor networks will be deployed in the near future. In this environment, the way to access heterogeneous sensor networks and the way to integrate various sensor data are very important. This paper proposes the common system for middleware of sensor networks (COSMOS), which provides integrated data processing over multiple heterogeneous sensor networks based on sensor network abstraction called the sensor network common interface. Specifically, this paper introduces the sensor network common interface which defines a standardized communication protocol and message formats used between the COSMOS and sensor networks.