태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크의 연구 이슈

노동건 한국통신학회 2012 정보와 통신 Vol.29 No.10

무선 센서 네트워크(WSN, Wireless Sensor Network)는 최근 주목 받고 있는 가상-물리 시스템 (CPS, Cyber-Physical System)의 입력을 담당하는 부분으로써 CPS를 구성하는 주요한 부분 중 하나이다. 본고에서는 기존의 배터리 기반 WSN의 짧은 수명 및 높은 유지관리 비용을 극복하기 위하여 최근 활발히 연구되고 있는 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크(SP-WSN, Solar-powered WSN)의 연구 동향과 이슈들을 살펴보고자 한다.

태양 에너지의 효율적 활용을 위한 센서 시스템의 에너지 공유 기법

노동건,Noh, Dong-Kun 한국정보통신학회 2010 한국정보통신학회논문지 Vol.14 No.11

본 논문에서는 여러 개의 센서 응용프로그래밍이 함께 동작하는 공유형 태양 에너지 기반 센서 노드에서, 수집되는 태양 에너지의 효율적 활용을 위한 가상 에너지 시스템 기법을 소개한다. 가상 에너지 시스템은 한 센서 노드에서 동시에 수행되는 여러 응용들이 각각 자신이 사용할 에너지를 전체 시스템으로부터 분리하고 예약하여, 어느 정도 예측 가능한 성능을 가대할 수 있게 해주는, 에너지 시스템 추상화 계층이다. 실험 결과는 가상 에너지 시스템이 효율적이고 안정적으로 동작하여, 한 센서 노드에서 여러 응용이 조화롭게 실행됨을 보여 주고 있다. In this paper, we introduce an efficient energy management using a notion of virtual energy system for shared solar-powered sensor network. Virtual energy system is an abstraction that allows sensor network applications on a node to reserve their own fractions of the shared solar cell and the shared rechargeable battery, hence achieving logically partition of a shared renewable power source. Our results show that our design and implementation are reliable, lightweight and efficient, allowing proper isolation of energy consumption among applications.

E-CPM 을 활용한 온라인 사용자 비타게팅 광고 송출 방법 구현 및 매출의 극대화 방법에 대한 연구

노동건(Dong Kun Noh),한종상(Jongsang Han) 한국통신학회 2018 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2018 No.1

순환실행체제를 이용한 무인 자율주행 실시간 스마트 크루즈 컨트롤

노동건(Dong Kun Noh),강경태(Kyungtae Kang),이재면(Jaemyoun Lee) 한국컴퓨터정보학회 2014 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.19 No.1

최근 사용자의 편의성과 안정성을 향상시키기 위해, 자동차 기술과 IT 기술을 접목한 지능형 자동차 개발에 많은 관심이 모아지고 있는데, 그 대표적인 기능으로 무인 자율주행과 스마트 크루즈 컨트롤이 있다. 지능형 자동차는 설계 및 구현 시 자동차가 요구하는 실시간 제약 조건을 만족하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 무인 자율주행과 스마트 크루즈 컨트롤 기능을 모형차량에 구현하고, 이에 적합한 실시간 스케줄링 알고리즘을 연산 복잡도가 낮고 구현이 간단한 순환실행체제를 이용하여 설계하였다. 또한 모의실험을 통하여 실제 시스템으로의 적용 가능성을 입증하였다. In recent years, much attention has been paid to the development of intelligent vehicles that integrate automotive technology into the information technology, with the aim of improving user friendliness and stability. The representative function is a autonomous driving and a cruise control. In designing such vehicles, it is critical to address the real-time issues (i.e., real-time vehicle control and timely response). However, previous research excluded the real-time scheduling. We develop a model car with unmanned cruise control, design the real-time scheduler using cyclic executive to easily adapt the model car, and provide some insight into potential solutions based on various experiments.

3G 네트워크에서 MPEG-4 스케일러블 비디오의 실시간 방송을 위한 실행시간 예측 기반 MAC계층 오류제어

노동건(Dong Kun Noh),강경태(Kyungtae Kang) 한국컴퓨터정보학회 2014 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.19 No.3

본 논문에서는 CDMA2000 1xEV-DO의 매체 접근 제어 계층에서 현재 순방향 오류 정정 방법으로 사용되고 있는 리드-솔로몬 복호화 과정의 수행 시간을 다양한 채널 조건에서 분석하였다. 그 결과, 트래픽 채널의 패킷 손실률이 특정 수준 이상으로 높을 경우 리드-솔로몬 복호기의 수행 시간이 길어져 MPEG-4 비디오의 시간 제약을 보장할 수없음을 확인하였다. 이러한 문제를해결하기 위해서본 연구에서는3가지의 기법을제시하였다. 첫째, 정적기법은 패킷 손실률이 특정 임계값 이상일 경우 리드-솔로몬 복호를 생략함으로써 MPEG-4의 시간 제약을 맞춘다. 두 번째 동적 기법은 패킷 손실률이 높더라도 모든 리드-솔로몬 복호를 생략하지는 않고MPEG-4의 시간 제약을 맞출 수 있는 범위 안에서 최대한으로 복구를 수행한다. 마지막 기법인 비디오 인지 동적 기법은 동적 기법과 비슷하지만 비디오 복호에 대한 기여도에 따른 우선 순위 기반으로 복구를 함으로써 비디오의 품질을 더욱 향상시키는 것이다. 우리는 본 논문에서 제안한 기법들을 활용하는 것이 실시간 비디오방송의 서비스 품질을 크게 향상시킬 수 있음을 다양한 실험을 통해 입증하였다. We analyze the execution time of Reed-Solomon coding, which is the MAC-layer forward error correction scheme used in CDMA2000 1xEV-DO broadcast services, under different air channel conditions. The results show that the time constraints of MPEG-4 cannot be guaranteed by Reed-Solomon decoding when the packet loss rate (PLR) is high, due to its long computation time on current hardware. To alleviate this problem, we propose three error control schemes. Our static scheme bypasses Reed-Solomon decoding at the mobile node to satisfy the MPEG-4 time constraint when the PLR exceeds a given boundary. Second, dynamic scheme corrects errors in a best-effort manner within the time constraint, instead of giving up altogether when the PLR is high; this achieves a further quality improvement. The third, video-aware dynamic scheme fixes errors in a similar way to the dynamic scheme, but in a priority-driven manner which makes the video appear smoother. Extensive simulation results show the effectiveness of our schemes compared to the original FEC scheme.

태양 에너지 기반 센서 시스템을 위한 효율적인 에너지 관리 기법

노동건(Dong Kun Noh),윤익준(Ikjoon Yoon) 한국정보과학회 2009 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.15 No.7

태양 에너지를 이용한 무선 센서 네트워크에서는 공급되는 에너지의 변화가 크고 저장할 수 있는 배터리 용량이 제한적이기 때문에 이에 적응적으로 대처할 필요가 있다. 또한, 이렇게 변화하는 에너지 공급에 대처하기 위해 노드의 동작을 빈번히 변화시키는 것과는 달리, 일정한 수준 이상으로 안정되게 동작하는 것을 필요로 하는 응용이 있을 수 있다. 따라서 태양 에너지 기반 센서 시스템에서 사용 가능한 에너지를 최대한 이용함과 동시에 일정 수준의 에너지를 안정적으로 제공하기 위해서는, 각 노드가 자신이 수집할 수 있는 에너지의 양을 예측하고 이를 효율적으로 할당하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 시간 슬롯 단위의 수집 가능 에너지량에 대한 기댓값 모델을 기반으로, 각 시간 슬롯에 할당되는 에너지의 변화를 최소화함과 동시에, 주기적으로 수집되는 태양 에너지를 최대한 활용하기 위한 효율적인 에너지 할당 기법을 제안한다. 또한 이들의 유효성을 확인하기 위하여 테스트베드 구축하고, 우리의 기법을 평가하였다. Using solar power in wireless sensor networks (WSNs) requires adaptation to a highly varying energy supply and to a battery constraint. From an application's perspective, however, it is often preferred to operate at a constant quality level as opposed to changing application behavior frequently. Reconciling the varying supply with the fixed demand requires good tools for allocating energy such that average of energy supply is computed and demand is fixed accordingly. In this paper, we propose a probabilistic observation-based model for harvested solar energy. Based on this model, we develop a time-slot-based energy allocation scheme to use the periodically harvested solar energy optimally, while minimizing the variance in energy allocation. We also implement the testbed and demonstrate the efficiency of the approach by using it.

태양 에너지 기반 센서 네트워크에서 데이터 저장량을 최대화하기 위한 효율적인 데이터 분배 기법

노동건(Dong Kun Noh) 한국정보과학회 2010 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.37 No.1

대부분의 태양 에너지 기반 센서 네트워크 응용에서 센서 노드들은 외부 네트워크와의 지속적인 연결이나 관리자에 의한 유지 보수가 불가능한 장소에 배치된다. 따라서 최대한 많은 양의 센싱 데이터들이 관리자에 의해 업로드 될 때까지 네트워크 내에 저장되어 있어야 한다. 이를 위하여 네트워크의 관점에서는 각 노드들 사이의 균형적인 데이터 분배가 이루어져야 하는데, 이를 효과적으로 수행하려면 각 노드의 사용가능한 에너지와 저장 공간에 대한 정보를 최대한 활용하여야 한다. 본 논문에서는 태양 에너지 기반의 노드들로 구성된 센서 네트워크에서 각 노드가 수집하는 태양 에너지를 효율적으로 이용함과 동시에 각 노드들의 저장 공간을 최대로 활용할 수 있는 간단하지만 매우 효과적인 데이터 분배 알고리즘을 소개한다. 본 알고리즘은 각 노드의 수집 에너지 중에서 데이터 분배에 사용될 수 있는 에너지의 양을 결정하고, 자신과 이웃 노드의 저장 공간 정보에 따라 각 이웃 노드들로 보낼 최적의 데이터 전송 양을 결정한다. Most applications for solar-powered wireless sensor networks are usually deployed in remote areas without a continuous connection to the external networks and a regular maintenance by an administrator. In this case, sensory data has to be stored in the network as much as possible until it is uploaded by the data mule. For this purpose, a balanced data distribution over the network should be performed, and this can be achieved efficiently by taking the amount of available energy and storage into account, in the system layer of each node. In this paper, we introduce a simple but very efficient data distribution algorithm, by which each solar-powered node utilizes the harvested energy and the storage space maximally. This scheme running on each node determines the amount of energy which can be used for a data distribution as well as the amount of data which should be transferred to each neighbor, by using the local information of energy and storage status.

태양 에너지 기반 센서 네트워크에서 데이터의 안정성을 향상시키기 위한 적응형 저장 시스템

노동건(Dong Kun Noh) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.36 No.5

태양 에너지 기반 센서 네트워크는 배터리 기반과는 다른 에너지 최적화 기법이 필요하다. 태양 에너지는 주기적으로 계속해서 공급되므로, 기본적으로는 센서 시스템을 영원히 동작하게 할 수 있지만, 공급되는 에너지양의 불확실성과 이를 저장하는 배터리의 용량 제한 등 고려해야 할 사항이 많다. 이 논문에서 우리는 태양 에너지 기반 센서 네트워크를 위한 안정적인 스토리지 시스템인 SolarSS를 제안한다. SolarSS는 계층적인 구조로 되어 있는데, 각 계층마다 센싱 데이터의 수집, 노드 고장으로 인한 데이터 손실을 줄이기 위한 데이터 복제, 그리고 리소스 고갈로 인한 데이터 손실을 줄이기 위한 데이터 균등화 기능이 포함되어 있다. 특히, 우리 시스템은 사용 가능한 에너지의 양에 따라 활성화/비활성화 되는 계층을 동적으로 결정하고, 데이터의 손실을 최소화하기 위한 효율적인 리소스(에너지 및 저장 공간) 할당기법과 데이터 분배 기법을 제공한다. Using solar power in wireless sensor networks requires a different approach to energy optimization from networks with battery-based nodes. Solar energy is an inexhaustible supply which can potentially allow a system to run forever, but there are several issues to be considered such as the uncertainty of energy supply and the constraint of rechargeable battery capacity. In this paper, we present SolarSS: a reliable storage system for solar-powered sensor networks, which provides a set of functions, in separate layers, such as sensory data collection, replication to prevent failure-induced data loss, and storage balancing to prevent depletion-induced data loss. SolarSS adapts the level of layers activated dynamically depending on solar energy availability, and provides an efficient resource allocation and data distribution scheme to minimize data loss.

유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 이동 애드혹 네트워크의 효율적인 리소스 발견 기법

노동건(Donggeon Noh),신현식(Heonshik Shin) 한국정보과학회 2006 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.33 No.9

유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 점차 확산되면서, 그 안에서 제공되는 다양한 리소스에 대한 효율적인 발견 전략들이 그 중요성을 더하고 있다. 특히, 유비쿼터스 환경을 구성하는 다양한 네트워크 중에서, 이동 애드혹 네트워크의 효율적인 리소스 발견 전략이 근래에 주목받고 있는데, 이는 이 네트워크를 구성하는 무선 노드들의 높은 이동성과 이들이 소유한 자원들의 제약 사항 등 고려해야 할 요소들이 많기 때문이다. 이 논문에서는 이러한 이동 애드혹 네트워크를 위한 적응적이고 효율적인, 유비쿼터스 환경의 이기종 네트워크와 연동 가능한 리소스 발견 전략을 제시한다. Rapid advances in ubiquitous computing and its pervasive influence over our society demand an efficient way to locate resources over the network. In mobile ad-hoc networks (MANETs) which is a special type of the sub-networks in ubiquitous environment, effective resource discovery is particularly important, due to their dynamics and the resource constraints on wireless nodes. In this paper, we propose an adaptive and efficient resource discovery strategy for MANETs. Our strategy also provides a solution to bridge different types of networks which coexist in ubiquitous environment.

환경음 분류와 위치 정보를 이용한 딥러닝 기반 음성 품질 향상 기법

강병휘,노동건 한국정보과학회 2023 정보과학회논문지 Vol.50 No.4

In the field of speech processing, deep learning has made great advances by improving the precision of speech recognition. One of advances, voice improvement, is a technique that can improve voice recognition by separating voice and noise from input mixed with speaking voice and noise. This is used in AI-speakers and smartphones to facilitate human-to-human communication and enable clean voice data collection for robots and text-to-speech. However, conventional speech enhancement techniques that use only a single model are not effective in eliminating noise that occurs specifically in each environment. To effectively eliminate environmental specific noise, this paper proposes a deep learning model that combines acoustic scene classification techniques with location information utilization techniques to enable optimal environmental-specific speech enhancements. As a result of the experiment, it is confirmed that this technique shows high voice quality improvement with low computational cost in various environments compared to the existing technique. 음성 처리 분야에서 딥러닝은 음성인식의 정밀도를 향상시켜 많은 발전을 이루었다. 그중 하나인 음성 향상은 말하는 음성과 잡음이 섞여있는 입력에서 음성과 잡음을 분리시켜 음성 품질을 향상시킬 수 있는 기법이다. 이는 AI-스피커, 스마트폰 등에 활용되어 사람 대 사람, 기계 대 인간과의 의사소통을 원활하게 하고 로봇이나 문자 음성 변환(Text-to-Speech) 등을 위한 깨끗한 음성 데이터 수집을 가능하게 한다. 하지만 단일 모델만을 사용한 기존 음성 향상 기법은 환경마다 특수적으로 발생하는 잡음 제거에 있어 효과적이지 못하다. 환경 특수적으로 발생할 수 있는 잡음을 효과적으로 제거하기 위해, 본 논문은 음향 장면 분류 기법과 위치 정보 활용 기술을 결합하여 최적의 환경별 음성 향상이 이루어 질 수 있게 하는 딥러닝 모델을 제안한다. 실험 결과 SNR 9 dB을 기준으로 하였을 때, 본 기법이 기존 딥러닝 모델 대비 PESQ 값은 평균 0.06 이상, STOI 값은 평균 0.015 이상의 향상된 품질을 보임을 확인하였다.