디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
태양 에너지 수집형 센서 네트워크에서 모바일 싱크를 지원하기 위한 클러스터 기반 에너지 인지 데이터 공유 기법
배터리 기반 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks, WSN)는 고정된 자원으로 인해 제한된 수명을 갖지만, 태양 에너지 기반 WSN은 에너지가 주기적으로 계속 공급되어, 하드웨어적인 문제가 없는 한 영원히 동작할 수 있다. 한편, 모바일 싱크를 활용한 기법은 데이터 전송 경로를 단축하여 센서의 에너지 소모량을 감소시킬 수 있지만, 비효율적인 싱크의 이동은 에너지 낭비를 초래할 수 있다. 이에 따라 모바일 싱크와 클러스터링을 혼합한 기법들이 제안되고 있지만, 클러스터링은 에너지 불균형 문제로 인한 네트워크 수명 단축을 야기한다. 따라서 본 연구에서는 태양 에너지 기반 WSN에서 모바일 싱크를 효과적으로 지원하기 위한 CE-DSS를 제안한다. CE-DSS는 에너지를 효율적으로 활용해 각 노드의 정전시간을 최소화하면서, 각 클러스터의 데이터를 공유한다. 이로 인해 네트워크 신뢰도가 향상되고, 모바일 싱크의 이동 거리가 단축되어 싱크의 에너지 사용량이 감소된다.
기회주의적 네트워크에서 노드의 그룹 친밀성 정보를 이용한 메시지 전달 기법
기회주의적 네트워크에서는 각 메시지들이 저장, 운반 및 전달을 반복하면서 목적지까지 전송된다. 최근 소셜 네트워크가 활성화되면서 기존의 많은 연구들은 메시지 전송 시 사회관계망을 고려하여, 기회적 메시지 전송에서의 성능 향상을 보여주었다. 하지만 기존 연구들은 사회관계망을 구성하고 있는 모든 노드들은 서로 무조건 협력한다는 강한 가정 아래 전송 범위 안에 메시지를 수신할 수 있는 노드가 발견되면 무조건 메시지를 전달했다. 또한, 단기적인 접촉 횟수 및 지역적 사회관계만 고려하고 최종 목적지와의 평균적인 관계는 고려하지 못했다. 본 논문에서는 기회주의적 네트워크에서 메시지 전달 시 노드의 그룹 친밀성 정보를 이용하여, 목적지 노드와 친밀도가 높은 노드를 통해 메시지를 전달함으로써 적은 메시지 복사수로 목적지 노드에 메시지를 전달하는 기법을 제안한다. 성능평가를 통해 제안 기법이 기존 기법에 비해 오버헤드 측면에서 최대 20%까지 성능향상이 있음을 보였다.
확장된 동적 결정 네트워크기반 자가적응형 시스템
최근 복잡해진 시스템의 실행 환경에서 발생하는 문제들을 해결하기 위해 자가적응형 시스템의 중요성이 대두되고 있다. 그러나 시스템 설계 시점에 구축된 모델과 실행 환경 사이의 불확실성이 시스템을 알 수 없는 상황으로 이끌 수 있기 때문에 이를 다루기 위한 연구가 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문은 불확실한 상황에서 적응 시점을 결정하고 모델에 실시간 환경을 반영하기 위한 방법을 제안한다. 적합한 적응 시점을 위해 시스템의 이전 상태들과 현재상태를 비교하여 베이지안 서프라이즈를 계산하고, 설계된 모델에 실시간 환경을 수행된 적응 정책의 결과를 모델에 반영한다. 제안 방법론을 네비게이션 시스템에 적용하여 제안 사항의 유효성을 확인하였다.
소셜 네트워크 기반 대량의 SMS 스팸 데이터 재구성 기법
SMS는 현대 통신 수단 중 가장 많이 사용되고 있는 방법 중 하나로서, 그 사용 비용이 저렴해짐에 따라 SMS에서의 스팸도 함께 증가하였다. SMS 스팸을 탐지하는 연구들은 부득이하게 사용자의 발신번호, 수신번호 및 SMS내용 등의 즉 개인정보를 필요로 하게 된다는 점에서 데이터 수집 측면에서 큰 한계를 가지고 있다. 더욱이, 소셜 네트워크가 활성화됨에 따라 SMS 스팸들은 더욱 지능화되고 있으며 결과, SMS 스팸 탐지 기법 연구 수행시 해당 SMS관련 개인정보는 물론 사용자의 소셜 네트워크 관련 정보까지 필요로 한다. 따라서, 본 논문에서는 SMS 스팸을 탐지하기 위해 필요한 소셜 네트워크 데이터셋을 사생활 침해 문제 없이 실제와 유사하게 재구성해주는 SBSS(Social network Building Scheme for SMS spam detection) 기법을 제안한다. 또한, 현재 존재하는 SMS 스팸의 공격 유형을 처음으로 구체화하고 분류하여 이를 반영했다.
무선 멀티미디어 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 협력 통신 방법
무선 센서 네트워크에서 에너지 효율을 높이기 위해 클러스터링 방법이 제안되었다. 클러스터링 방법은 데이터를 수집하고 전달하는 계층 구조를 형성하고 있다. 그러나 대용량 데이터를 전송하는 무선 멀티미디어 센서 네트워크에서 기존의 무선 센서 네트워크의 클러스터링 기법은 과도한 데이터 전송에너지 소모량과 극도로 짧은 수명으로 인하여 적용하는 데에 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존의 문제점을 해결하기 위하여 상황에 따른 협력 통신 기법을 적용한 대용량 데이터 전송 방법으로 EEAC를 제안하여 에너지 효율을 높였다. 실험결과 제안방법은 기존의 방법보다 에너지 효율이 약 2.5배 향상되었음을 보였다.
산업 무선 센서 네트워크에서 종단 간 지연시간 감소를 위한 향상된 깊이 기반 TDMA 스케줄링 개선 기법
산업 무선 센서 네트워크는 뛰어난 성능과 신뢰성 있는 통신을 요구한다. 클러스터 구조는 네트워크를 형성하기 위해 소모되는 비용을 줄인다. 그리고 예약 기반 MAC 프로토콜은 네트워크 경쟁 기반 프로토콜에 비해 통신 성능 및 신뢰성이 더 뛰어나다. 이러한 구조를 갖춘 깊이 기반 TDMA 스케줄링 기법은 클러스터 네트워크상에서 깊이 정보에 따라 타임 슬롯을 분산적으로 각 센서 노드에 할당하는 방식이다. DB-TDMA가 깊이 기반 TDMA 스케줄링 기법 중 하나이고 확장성과 에너지 효율성을 보장한다. 하지만 분산 기법의 한계로 네트워크 전체 상황을 파악할 수 없어, 병렬 처리된 타임 슬롯 할당을 수행하기 어렵고, 충돌 문제를 완벽히 피할 수 없다. 이를 위해 본 논문은 DB-TDMA의 종단 간 지연시간을 감소시키기 위한 향상된 알고리즘을 제시한다. 그리고 제안 알고리즘을 DRAND와 DB-TDMA와 비교한다.
응용프로그램의 특성에 따른 무선센서 네트워크의 에너지 소모와 처리 지연 분석
무선 센서네트워크는 다양한 응용 프로그램들을 위하여 주변 환경으로부터 데이터수집 또는 처리를 위하여 사용된다. 무선 센서네트워크는 저 수준 계산 능력, 제한적인 배터리 용량, 낮은 네트워크 대역폭을 기반으로 운영되므로, 무선센서 네트워크의 구조 모델은 응용 프로그램의 성능에 큰 영향을 미친다. 응용 프로그램이 높은 계산 복잡도를 요구하거나, 실시간 처리를 필요로 하는 경우, 무선센서 네트워크의 중앙집중형 구조는 데이터 처리에 있어서 지연을 발생하게 되므로, 응용 프로그램의 성능 요구사항을 만족시키지 못하는 결과를 가져온다. 반면에, 응용 프로그램이 단순한 데이터 수집을 장기간 수행하는 경우, 분산 형으로 무선센서 네트워크를 구성한다면, 무선 센서들에서 불필요한 에너지 소모를 피할 수 없게 된다. 이 논문에서는 중앙집중 형 구조와 분산 형 구조에서 에너지 소모와 데이터 처리 지연을 분석, 평가한다. 또한, 본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 위한 새로운 융합 형 구조를 제안하고 평가한다 제안된 방식은 응용 프로그램의 특성에 따라서 무선센서 네트워크에서 최적의 무선센서 노드 개수를 찾을 수 있게 한다.
모듈형 행동선택네트워크를 이용한 거울뉴런과 마음이론 기반의 의도대응 모델
최근 다양한 분야에 서비스 로봇이 상용화되고 있지만 대부분의 로봇 에이전트는 사용자의 구체적인 명령에 의존적이고, 불안정한 센서정보를 기반으로 환경변화에 빠르게 대응하여 목적을 달성하기는 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 사람이 타인의 의도를 이해하고 대응하는 과정을 설명하는 거울뉴런(mirror neuron)과 마음이론(theory of mind) 시스템을 모델링하고 로봇에이전트에 적용하여 유용성을 입증한다. 제안하는 의도-대응 모델은 거울뉴런의 빠르고 직관적인 대응행동과 중간목적 지향적인 특성을 구현하기 위해, 환경과 목적을 고려하는 행동선택 네트워크(behavior selection network)를 사용한다. 또한, 장기적인 행동계획을 기반으로 대응행동을 수행하는 마음이론 시스템을 수행하기 위해, 계층적 계획생성 기법을 이용하여 중간목적 단위로 행동을 계획하고 이를 기반으로 행동선택네트워크 모듈을 제어한다. 다양한 시나리오에 대해 실험한 결과 외부자극에 적절한 대응행동이 생성됨을 확인하였다.
센서 정보의 안정적인 이용을 위한 경로 예측 기반 센서 레지스트리 시스템
센서 레지스트리 시스템은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 즉시적 활용 및 끊김 없는 해석을 위해 개발되었다. 그러나 기존 센서 레지스트리 시스템은 불안정한 네트워크 상황에서 센서 데이터 해석을 위한 정보를 제공하지 못하며, 이로 인해 센서 데이터의 손실, 처리 결과의 부정확성, 서비스 품질 저하 등의 문제를 야기한다. 이 논문에서는 소프트웨어 관점에서 이러한 문제점을 해결할 수 있는 방안을 제시한다. 사용자의 이동 경로를 예측하여 사전에 센서 정보를 이동 단말기에 제공함으로써 불완전한 네트워크 접속 시점에 안정적으로 센서 정보를 활용할 수 있는 확장된 센서 레지스트리 시스템을 제안하고 실험 및 평가 결과를 보인다. 이 논문에서 제안한 확장된 센서 레지스트리 시스템은 센서 정보의 안정적 활용성 증가와 더불어 센서 기반 서비스 품질을 향상시킨다.
네트워크 코딩 기반 저탄소 · 친환경 인지 라디오 네트워크
에너지 소비율 및 이에 따른 환경문제가 증가됨에 따라 저탄소·친환경을 고려한 통신기법들의 필요성이 대두되고 있다. 네트워크 코딩 기술은 불필요한 데이터 전송, 및 횟수를 줄여주고 데이터 전송패턴을 예측하는데 도움을 줄 수 있기 때문에 에너지 효율적인 통신기법의 기본을 제공해줄 수 있다. 특히 자아 및 주변을 인지하고 최적의 결정을 내릴 수 있도록 해주는 인지 라디오 네트워크와 맞물려서 활용된다면 시너지 효과를 극대화할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 코딩이 가능한 무선환경에서 주파수 및 에너지 소비율을 인지하여 최적의 성능을 낼 수 있는 기법을 제안하고 부분관찰 마코브결정과정(POMDP)으로 모델링한다. 성능평가를 통해 같은 에너지 양을 소비했을 때 제안하는 기법이 기존 연구들에 비해서 최대 25% 성능향상이 있음을 증명했다.
