본 논문은 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)의 Ranging 오차를 보정하기 위하여 균등거리비율 개념을 적용한 위치인식 보정 알고리즘인 AEDR(Algorithm for localization using the concept of Equivalent Distance Rate)을 제안하고, 위치인식 실험을 통해 위치인식 측정 성능을 분석하였다. SDS-TWR의 Ranging 오차는 실험에 의하면 비콘노드와 이동노드의 특정 거리구간에서 평균 1m~8m로 측정되었다. 그러나 제안한 AEDR에 의한 위치인식 성능은 실험을 통해 전체적으로 교내 강당과 복도 모두에서 SDS-TWR 보다 4배 정도 우수하였으며, 측정된 3~10m 이상의 위치인식 오차를 평균 2m 내외로, 3m 이내의 위치인식 오차를 평균 1m 내외로 각각 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 특히 AEDR은 LOS(Line Of Sight) 보다 NLOS(Non Line Of Sight)에서 훨씬 더 위치인식 보정 성능이 우수함을 나타내며, 대부분의 센서 네트워크의 환경이 NLOS임을 고려할 때 AEDR이 실제환경에서의 위치인식에 큰 도움을 줄 수 있다고 판단된다.
산업현장 내 작업장에서 재난, 사건 사고 등이 빈번하게 발생됨에 따라 그에 대한 예방, 복구, 대비 대응 등 재난 안전 관리의 요구 사항들이 증가되고 있다. 이런 재난들을 방지하기 위한 방법으로 PLC 기반 무선 센서 네트워크를 이용하였으며, 시스템 구성은 작업장 내의 각 작업 구역마다 PLC Modem과 Zigbee를 결합한 메인노드를 설치하여 작업자에 부착된 무선 센서노드들과 무선으로 센서 값을 송수신하고, 메인노드에 전송된 데이터 값은 PLC를 통해 모니터링 PC로 전송하게 된다. 본 논문에서 구현된 시스템을 통해 실시간 상황 및 재난 위치정보를 파악하여 재난을 예방하고 피해를 줄일 수 있으리라 기대한다.
센서 네트워크 기술은 다양한 분야에서의 적용이 기대되는 크게 각광받고 있는 기술이다. 지금까지는 바다 환경의 감시 및 조사를 위해서 인간이 직접 바다 가운데로 나아가야 했지만, 센서 네트워크 기술은 인간의 활동을 센서 노드들이 대체하게 되어 바다 환경을 연구하기가 더욱 용이하게 만들 것이다. 해양 센서 네트워크 기술에서 가장 중요한 부분 중의 하나가 위치 파악 기술이다. 센서를 통해서 여러 가지 정보를 얻더라도 위치를 모른다면 그 정보들은 무의미한 정보가 된다. 위치 파악 기술은 최근 수년간 활발히 연구되어 왔지만 대부분 센서 노드가 지상에 있을 때의 위치 파악 기법이기 때문에 해양 환경에서의 적용은 어려움이 있을 수 있다. 해양 환경에서는 모바일 비콘을 이용한 위치 파악 기법이 효율적인 방법이 될 수 있다. 모바일 비콘을 이용한 Ssu의 위치 파악 기법은 거리나 각(Angle) 정보를 위한 추가적인 하드웨어가 필요하지 않아 저렴한 센서 노드의 제작에 도움이 된다. 또한 위치 파악에의 정확성과 확장성과 에너지 효율성을 보여주고 있다. 하지만 노드의 위치 파악에 사용되는 절대적인 위치 정보 사이의 최소 거리가 가까울수록 위치 에러가 커지는 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서, 본 논문은 Geometric constraints을 이용하여 노드가 있을 예상 영역을 구하여 노드의 위치를 파악하는 기법을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2223-2242
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2019
Distance Vector-Hop (DV-Hop) algorithm is widely used in node localization. It often suffers the wormhole attack. The current researches focus on Double-Wormhole-Node-Link (DWNL) and have limited attention to Multi-Wormhole-Node-Link (MWNL). In this paper, we propose a security DV-Hop algorithm (AMLDV-Hop) to resist MWNL. Firstly, the algorithm establishes the Neighbor List (NL) in initialization phase. It uses the NL to find the suspect beacon nodes and then find the actually attacked beacon nodes by calculating the distances to other beacon nodes. The attacked beacon nodes generate and broadcast the conflict sets to distinguish the different wormhole areas. The unknown nodes take the marked beacon nodes as references and mark themselves with different numbers in the first-round marking. If the unknown nodes fail to mark themselves, they will take the marked unknown nodes as references to mark themselves in the second-round marking. The unknown nodes that still fail to be marked are semi-isolated. The results indicate that the localization error of proposed AMLDV-Hop algorithm has 112.3%, 10.2%, 41.7%, 6.9% reduction compared to the attacked DV-Hop algorithm, the Label-based DV-Hop (LBDV-Hop), the Secure Neighbor Discovery Based DV-Hop (NDDV-Hop), and the Against Wormhole DV-Hop (AWDV-Hop) algorithm.
기존에 연구된 위치인식 기법은 자신의 위치를 알고 있는 앵커노드만을 참조하여 일반노드의 위치를 계산한다. 그 외 노드들 간 관계를 고려하지 않기 때문에 참조하는 앵커노드의 수가 부족하거나 앵커노드로부터의 거리정보가 부정확한 경우에는 실제위치와 예측위치 간 위치오차 뿐만 아니라 노드 간 상대적인 위치오차가 크다. 본 논문에서는 일반노드가 노드 간 거리정보 없이 앵커노드와 한 홉 거리의 이웃노드의 정보만을 참조하여 모든 이웃 노드와의 거리가 균등하도록 위치를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 노드가 모든 이웃노드와 균등한 거리에 위치함으로써 노드 간 상대적 위치오차와 네트워크 전체의 평균적인 위치오차를 감소시킨다. 다양한 환경에서의 모의실험을 통해서 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하였다.
무선센서 네트워크에서, 위치기반의 라우팅 알고리즘은 네트워크의 성능을 향상 시킬 수 있다. 따라서 많은 위치 추적 알고리즘이 제안되고 있다. 하지만, 실제 상황의 무선센서 네트워크에서 각각의 노드가 자신의 위치를 인지할 시 오차가 수반된다. 특히 실내 환경은 콘크리트 벽이나 가구와 같은 NLOS환경을 만드는 장해물을 가지고 있기 때문에 위치 추적 시 심각한 오차가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 앵커노드로부터 얻어지는 위치정보로 구축한 토폴로지와 모바일 노드간의 연결을 가중치로 하는 MST 토폴로지 정보의 차이점을 이용해서 위치 오차를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 NLOS환경이 존재하는 네트워크에서, 위치 오차를 보정하여 위치기반 네트워크의 성능을 개선할 수 있다.
본 연구에서는 무선 가속도 센서노드를 이용한 강 거더 볼트연결 부재의 진동기반 손상 모니터링 체계를 제안하였다. 이 같은 연구목표를 위해, 다음과 같은 연구를 수행하였다. 먼저, 무선 가속도 센서노드의 하드웨어 구성 및 내장된 작동 소프트웨어를 제시하였다. 다음으로, 강 거더 볼트연결 부재의 진동기반 손상 모니터링 체계를 제시하였다. 손상 모니터링 체계는 가속도 응답특성 분석을 통해 전역적 손상발생 경보 및 손상위치 추정을 수행한다. 전역적 손상발생 경보는 파워스펙트럼밀도의 상관계수를 적용하였다. 손상위치 추정은 고유 진동수기반 손상검색 기법과 모드형상기반 손상검색 기법을 적용하였다. 마지막으로, 모형 강 거더의 볼트연결 부재 손상을 식별하기 위한 진동기반 손상 모니터링 체계의 적용성을 검증하였다.
본 논문에서는 실내외 환경에서 상호 정보를 바탕으로 대상의 위치를 추적할 수 있는 영역축소 기법을 이용한 협력 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 고정노드의 수가 제한된 환경에서 미지의 노드 위치 정보를 활용한 상호 협력적인 위치추정 방식으로 본 연구에서는 3단계에 걸쳐 노드의 위치를 추정하였다. 실험 결과 동일한 개수의 RN일 때 BN의 수가 증가할수록 본 논문에서 제안한 영역축소 방법을 이용한 협력위치추정의 정밀도가 향상됨을 확인하였다.
DV-Hop 위치 인식 기법은 노드가 균일하게 배치된 등방성 토폴로지에서 제안된 알고리즘이다. 노드 간 거리는 홉 수에 비례해서 증가하는 환경에서 홉 당 평균 거리를 사용해서 노드 간 거리를 추정한다. 하지만, 노드의 배치가 균일하지 않아 노드 간 거리가 홉 수에 비례하여 증가하지 않는 환경에서는 DV-hop 기법의 위치 추정의 정확도는 상당히 저하된다. 본 논문에서는 노드의 배치가 불균일한 비등방성 네트워크에서도 위치 추정의 정확도를 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다. 비등방성 네트워크에서는 노드 간 경로의 형태가 곡선인 경우가 많기 때문에 노드 간의 거리 추정을 위해 필요한 홉 당 평균 거리가 홉 수 별로 다르다. 이에 제안하는 알고리즘에서는 앵커노드가 홉 수 별로 홉 당 평균 거리를 구하고, 일반 노드는 이러한 정보를 각 앵커노드로부터 전달받아, 앵커노드와 떨어진 홉 수에 따라 다른 홉 당 거리를 사용해 보다 정확하게 위치를 추정하도록 한다. 또한 시뮬레이션을 통해 DV-Hop 알고리즘과의 성능 비교를 통해 제안하는 알고리즘의 우수성을 보인다.
선형 무선 센서 네트워크는 일반적으로 순차적 1:1 매핑을 통해 토폴로지가 구성되므로 네트워크의 신뢰성이 우수하여 국경감시, 철도선로 감시 등의 국가 주요 기반 시설 감시에 사용되고 있다. 이러한 선형 무선 센서 네트워크의 구성 요소인 센서노드의 위치를 식별하기 위한 기술들은 주로 GPS 활용 기법과 AOA 및 RSSI 활용 기법들이 제안되었다. 그러나 GPS나 AOA를 이용하는 것은 노드 크기 및 제작비용에 영향을 미치므로 실용적인 센서 네트워크 구축이 쉽지 않고, RSSI 등은 전파환경과 장비의 특성에 따라 위치 식별도의 편차가 커지므로 오류 보정 알고리즘이 복잡해지는 단점이 있다. 본 논문에서는 센서노드들의 메시지 송신 및 수신에 대한 시각소인에 기반한 계층적 거리측정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GPS, AOA, 그리고 RSSI 등을 활용하지 않고 노드간의 측정된 거리를 이용하여 그들의 위치를 식별할 수 있다. 노드간의 거리측정을 위해 수행되는 5개의 알고리즘은 300 MHz 이상의 수정 진동자인 경우에 최대 1m 이내의 오차 범위에서 거리측정이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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