무선 센서네트워크를 위해 제안된 기존의 라우팅 알고리즘들은 무선 센서네트워크의 특성을 완벽히 수용하지 못하고 있다. 특히, 위치정보를 이용하면 에너지 소비와 전역 id 문제의 해결 등에서 많은 이득을 얻을 수 있음에도 불구하고, 이를 적극적으로 이용하는 알고리즘은 드물다. 위치정보를 이용하는 대표적인 알고리즘인 GEAR 같은 경우, 그 용도가 질의메시지 전파에 한정되어 있을 뿐만 아니라 고정된 네트워크 환경을 가정하고 있으므로 무선 센서네트워크의 특성을 제대로 반영하지 못한다. 본 논문에서 제안하는 라우팅 알고리즘은 각 노드의 위치정보와 싱크 노드의 위치정보를 기반으로 하여 전송되는 데이터의 방향성을 정의한다. 그리고 각 노드는 이 방향성을 기준으로 경로를 설정하고 신호를 보낸다. 위치정보를 이용하여 데이터 중심석 라우팅을 하므로 각 노드를 식별하기 위한 전역 식별자가 필요 없고, 방향성을 정의하여 그에 따라 신호를 전송하므로 무분별한 에너지 소비를 막을 수 있다.
센서 네트워크를 위한 MAC 프로토콜들은 전력 소모를 최소화하기 위해 낮은 듀티 사이클(Duty Cycle)을 사용한다. 그 중에서 RMAC [4]의 경우 Pioneer(PION) 프레임을 이용하여 한 주기 내에 여러 홉을 전송한다. 본 논문에서는 HE-MAC(Hop-Extended MAC)이라는 홉 연장 프로토콜을 제안한다. HE-MAC의 데이터 전송은 기존 RMAC과는 달리 한 주기 내에 전달될 수 있는 최대 홉 수 정보가 포함된 Explorer(EXP)를 이용하여 이루어진다. EXP의 정보와 Ready-to-Receive(RTR) 상태를 이용하여 RMAC에 비해 2홉을 늘림으로써 평균 전송 지연 시간을 감소시킨다. 또한, 적응적 슬립을 통하여 불필요한 전력 소모를 최소화할 뿐만 아니라 RMAC에서 나타나는 잦은 트래픽(Traffic)으로 인한 패킷 역전 문제를 해결한다. HE-MAC의 패킷 전송 지연시간을 수학적으로 분석하였으며, ns-2를 이용한 모의실험을 통해 성능평가를 하였다. 300개의 노드가 배치된 랜덤 토폴로지에서 HE-MAC은 RMAC에 비해 전력 소모량과 평균 전승 지연 시간을 14%, 20%만큼 감소시킨다.
본 논문에서는 LBS(Location Based Service) 응용을 위한 독거노인의 일상 활동의 칼로리 소모 예측 모델을 제안한다. 제안한 방식은 PIR (Passive InfraRed) 움직임 센서를 이용하여 독거노인의 활동 패턴을 측정하고, 물리적 활동과 그에 따른 칼로리 소모의 관계를 검토한다. 제안된 움직임 감지 시스템은 개별 노인 주택에 설치되는 센싱 시스템과 중앙 서버 시스템으로 구성된다. 센싱 시스템은 PIR 센서를 장착한 무선 센싱 노드들로 구성된 무선 센서 네트워크 형태로 구현되었고, 각 센서가 감지한 노인들의 움직임은 홈 게이트웨이를 거쳐 중앙 데이터베이스 서버로 저장된다. 서버 시스템은 데이터베이스 서버와 웹 서버로 구성되어 있으며, 웹 기반 모니터링 시스템을 통해 저장된 움직임 데이터를 가공하여 독거노인들의 수발제공자에게 각 노인들의 효율적인 서비스를 제공한다. 실험을 통해 제안한 칼로리 소모 모델의 성능과 적용 가능성을 확인하였다.
무선 센서 네트워크에서, 대부분의 위치 기반 멀티캐스팅 프로토콜들은 하나의 소스가 모든 싱크들의 위치 정보를 얻어온 후 그 정보를 기반하여 데이터 전달 트리를 만든다. 하지만, 이러한 프로토콜들은 모든 싱크들이 자신의 위치 정보를 하나의 소스에 알려주기 때문에 소스 주변 노드들의 집중된 에너지 소비가 나타난다. 이것은 결과적으로 센서 망의 수명을 크게 감소시키게 되며, 만일 싱크가 이동성을 가진다면 이러한 문제는 더욱 심각해 진다. 또한 이러한 싱크들의 비동기적인 위치 정보 등록은 멀티캐스트 데이터의 지연 문제를 야기한다. 따라서, 본 논문은 각각의 싱크가 소스까지 독립된 데이터 전달 경로를 형성하고 이들의 비동기적인 병합 메카니즘을 통해 멀티캐스트 트리를 구성하는 싱크 중심 위치기반 멀티캐스팅 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 트리를 재구성이 지역적으로 이루어질 수 있어 싱크의 이동으로 인한 통신 오류에 강인하며, 다수의 싱크의 업데이트 메시지들을 효과적으로 병합하여 소스 주변의 업데이트 패킷의 집중 문제를 해결한다. 시뮬레이션은 제안된 프로토콜이 기존 연구들에 비하여 평균 데이터 전달 딜레이 및 평균 에너지 소비 측면에서 우월함을 보였다.
무선 센서 네트워크에서 싱크(sink) 노드의 브로드캐스트는 네트워크 관리 또는 질의를 통한 데이터 수집 및 시간 동기화 등 다양한 응용에 활용된다. 가장 단순한 형태의 브로드캐스트 방식인 플러딩(flooding)은 과도한 잉여 트래픽을 발생 시켜 브로드캐스트 스톰(broadcast storm) 문제를 야기하기 때문에 효율적인 브로드캐스트를 수행하지 못한다. 과도한 잉여 트래픽을 줄여 주는 브로드캐스트 기법으로 MPR (Multi-Point Relay)을 활용한 브로드캐스트 방식이 있다. MPR은 2 홉(hop)범위에 브로드캐스트 메시지를 전달하기 위해 메시지를 중계하여야 하는 1 홉 범위의 노드 집합을 의미한다. MPR을 최소로 선발할 경우 잉여 트래픽을 크게 줄일 수 있으나, 브로트캐스트 메시지의 충돌과 중복된 수신으로 인한 에너지 낭비문제는 해결하지는 못 한다. 본 논문에서는 무선 센서네트워크에서 3 개의 채널을 사용하는 MPR 기반의 싱크 브로드캐스트 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 브로드캐스트 메시지의 충돌 가능성을 크게 줄여 신뢰성을 향상시킴과 동시에 중복된 메시지 수신을 배제함으로써 에너지 소모를 줄인다. 성능 평가 결과는 제안하는 기법이 MPR을 이용한 브로드캐스트와 비교하여 에너지 효율적이고 전송 지연이 짧으며 전송 신뢰도가 높음을 보여준다.
최근 운전자의 건강상태 모니터링 및 졸음운전 방지를 위한 자동차용 부품관련 센서개발 및 시스템 연구들이 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 이러한 운전자의 건강 상태 및 졸음운전을 점검하기 위해 체스트벨트 심전도 (ECG)와 손목착용형 산소포화도 (SpO2) 센서를 제작하여 생체신호를 측정하였으며, 측정된 심전도, 산소 포화도, 그리고 심장박동수 신호는 무선센서네트워크를 통해 수집, 전송 및 모니터링 등의 처리를 가능하게 하여 운전자에게 안전운행을 위한 정보를 제공하도록 하였다. 원격지인 서버 PC와 연결된 베이스스테이션으로 수집된 심전도와 용적맥파 신호에서 HRV (Heart Rate Variability, 심박변이도) 신호를 검출하였으며, 검출된 HRV 신호를 시간 영역과 주파수 영역에서의 해석을 통하여 운전자의 스트레스 지수 및 졸음 상태의 실시간 모니터링 및 졸음상태의 운전자에게 주의를 제공하기 위하여 알람을 제공하는 형태의 지능형 모니터링 시스템을 구현하였다.
선행 연구에서 구현된 PLC_Zigbee시스템은 전력선 통신 기반 ZigBee 노드를 이용한 시스템으로써, 전력선이 포설되어 있지 않은 지역에는 전력선 통신을 활용할 수 없다는 것과 원거리 전력선 통신 시에는 신호 감쇄 및 왜곡이라는 단점을 가지고 있다. 그래서 본 논문에서는 일정 장소 및 환경에 제약을 받는다는 전력선 통신 방식의 단점에 대해 SMS (Short Message Service) 형태의 데이터 전송방식을 사용하는 CDMA (Code Division Multiple Access) 모듈과 WSN (Wireless Sensor Network) 모듈인 XBee를 추가시킴으로써, 각 통신매체의 인터페이싱을 통하여 단점을 상호 보완하고, 보다 폭넓은 실시간 모니터링 시스템을 구현할 수 있었다.
최근 운전자의 건강상태 모니터링 및 졸음운전 방지를 위한 자동차용 부품관련 센서개발 및 시스템 연구들이 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 이러한 운전자의 건강상태 및 졸음운전을 점검하기 위해 체스트벨트(ECG)와 손목착용형 산소포화도($SpO_2$) 센서를 제작하여 생체신호를 측정하였으며, 측정된 심전도, 산소포화도, 그리고 심장박동수 신호는 센서네트워크를 통해 수집, 전송 및 모니터링 등의 처리를 가능하게 하여 운전자에게 안전운행을 위한 정보를 제공하도록 하였다. 원격지인 서버 PC와 연결된 베이스스테이션으로 수집된 심전도와 용적맥파 신호에서 HRV(Heart Rate Variability, 심박변이도) 신호를 검출하였으며, 검출된 HRV 신호를 시간 영역과 주파수 영역에서의 해석을 통하여 운전자의 스트레스 지수 및 졸음 상태의 실시간 모니터링 및 졸음 상태의 운전자에게 주의를 제공하기 위하여 알람을 제공하는 형태의 지능형 모니터링 시스템을 구현하였다.
본 연구는 RSSI의 거리측정 방법이 외부 환경에 의해 쉽게 영향을 받아 위치 오차가 크다는 결점을 도출하였고 이 3차원 배치 환경에서 RSSI의 거리측정 노드에서 측정한 거리값을 최적화하는 문제에 대해 향상된 CA-PSO 알고리즘을 개선한 CA-PSO-BP 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 3차원 무선센서네트워크(WSN) 공간에서 인식할 수 없는 노드를 설정할 수 있도록 하였다. 또한, CA-PSO를 BP 신경망에 응용하므로, 학습을 통해 BP 네트워크의 학습시간 단축과 알고리즘의 수렴 속도를 제고 할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 알고리즘을 통해 네트워크의 위치의 정밀도를 현저(15%)하게 높일 수 있다는 것을 증명하였고 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권2호
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pp.220-226
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2013
최근 공장자동화 및 물류시스템의 발전은 대형선박이나 물류창고 등과 같은 넓은 작업현장을 소수의 작업자가 관리할 수 있게 되었다. 기존의 무선 실내 위치인식 시스템에서 이러한 작업자들의 정확한 위치를 추정하기 위해서 일반적으로 셋 또는 그 이상의 고정노드가 하나의 노드로 이루어진 이동노드의 위치를 인식하는 방식이 주로 사용되고 있다. 하지만 이러한 방법은 작업자(이동노드)에 비하여 넓은 작업현장에 많은 고정노드가 필요하므로 노드 배치 측면에서는 비효율적이다. 따라서 소수의 작업자를 요구하는 이러한 작업환경에서 효율적으로 노드를 배치하기 위하여 본 논문에서는 세 개의 노드로 구성된 이동노드가 고정노드 두 개의 상대좌표를 효율적으로 인식함으로써 고정노드의 개수를 저감하는 새로운 추정 알고리즘과 이동노드와 고정노드 사이의 거리오차를 최소화하기 위하여 Rounding estimation(RE) 기법을 제안한다. 실험 결과 제안한 RE기법은 자유공간에서 기존의 삼변측량법의 오차율 대비 90.9% 개선된 위치인식 결과를 나타냈다. 또한 실내 자유공간에서 고정노드 수를 최대 50%까지 감소시킬 수 있음에도 불구하고 제안한 추정 알고리즘은 평균 오차 0.15m의 정밀한 위치인식이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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