선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 특히 산림지역의 입목밀도는 전파를 감쇄시키는 요인으로 작용하기 때문에 데이터전송방법의 안정성을 검증하기 위해 측정거리를 50m, 100m, 그리고 150m로 나누어 각각 10회씩진행하였다. 그러나 RF module의 거리가 150m에서 경우, 데이터 수신율이 저조하게 나타날 경우측정거리를 10m 간격으로 줄여 안정적인 데이터전송이 가능한 최대거리를 파악하고자 하였다.
- 본 시스템의 경우 1회 측정 시 millisecond(l/l, 000초) 단위로 총 30회를 측정하여 최대값과 최소값을 제외한 나머지 측정값의 평균을 이용하여 계산하였다. 이렇게 계산된 측정값을 표 1에 나타난 결과를 이용하여 저항값을계산하여 사이고미터 측정값과 비교하여 본 시스템의 적용 가능성을 파악하였다.
제안 방법
- RF modulee Chipcon사(社)의 CC1000 송수신기를 선정하였으며, 424MHz에서 동작하도록 프로그램을 구축 하였다.
- 기존의 수세활력측정 장비인 사이고미터는 사람이 직접 소지하고 산림지역을 방문하여 대상목을 측정해야하는 방식으로 정기적이고 장기적인 측정을 통한 체계적인 모니터링이 현실적으로불가능하다. 그러나 본 시스템은 인력에 의존한 기존의 방식과는 달리 측정, 데이터 전송, 그리고 분석 및 실시간 모니터링에 이르는 모든 과정이 자동화 시스템으로 개발되었다.
- 이는 수세활력측정 시스템이 설치되어 모니터링이 이루지는 대상지가 주로산악지형에 위치한 산림지역이기 때문에 RF 통신거리를 확보하기 위한 주파수 대역 선정이 매우중요한 요소로 작용하기 때문이다. 그러나 산악지형이나 산림지역에서의 RF module을 이용하여 데이터 수신율을 측정한 사례가 거의 없어 물리적 환경이 이와 유사한 기존 연구를 바탕으로 네트워크 안정성 검증을 위한 데이터 수신율 기준을 설정하였다. 유비쿼터스 센서 네트워크를 이용한 국립공원 산악조난구조시스템 구축에 관한 연구의 경우, 데이터 수신율 측정지점의 장애요인 유.
- 데이터 전송방법은 그림 2에서 나타난 바와 같이 성형 네트워크로 구성하여 여러 대의 수세 측정 노드가 점 대 점 (point to point) 구성방식으로 베이스 노드와 연결되며, 베이스 노드는 내장된 CDMA 모듈을 이용하여 데이터베이스 서버로 데이터를 전송하도록 하였다.
- 데이터 전송방법은 성형 네트워크로 구성하였을경우로 제한하였으며, 표 5은 ATmega 128L (MCU) 와 RF module(CClOOO) 에 대한 전력소비량을 기준으로 산정한 과정을 나타내고 있다.
- 점이 가장 큰 차이점이다. 따라서 본 시스템의 측정값을 저항의 크기에 따라 산정한 값을사이고미터가 측정한 저항값과의 비교 및 분석을통하여 시스템 측정값의 신뢰성을 파악하였다.
- 유비쿼터스 센서 네트워크를 이용한 국립공원 산악조난구조시스템 구축에 관한 연구의 경우, 데이터 수신율 측정지점의 장애요인 유.무를 암석으로 이루어진 협곡이나 우거진 산림 등으로 인한 차폐 여부를 목측을 통하여 이를 구분하여 데이터 수신율을 측정하였다. 이에 따라 데이터 *이 수신율 80.
- 본 시스템은 그림 4에 나타난 바와 같이 수목의 수세 활력 도를 측정하기 위해 삽입되는 2개의 탐침봉, MCU의 명령을 받아 상기 탐침봉으로 일정한 전류를 흐르게 방향을 전환하는 스위치, 상기 스위치를 조절하여 하나의 탐침봉으로 전류를 보내고 반대쪽 탐침봉으로 들어오는 전위차를 입력받는 측정부, 상기 측정부로부터 여러 번의 측정값을 받아들여 최대값과 최소값을 제외한 평균을 내어 수세 활력도 평균값을 취하는 MCU, 측정보드의 각부에 구동전원을 공급하는 고용량전원 및 태양 전지, 상기 고용량전원 및 태양 전지의 현재 전원의 상태를 측정하여 MCU에 전달하는 전원 확인부, MCU에서 측정한 수세활력도 데이터를 기지국으로 전송하는 무선통신부, 그리고 시리얼통신규격 (RS-232C) 방식으로 외부의 PC와 통신을 수행하는 PC통신부로 구성되어 있다.
- 본 시스템은 유비쿼터스 센서 네트워크 기반 무인 자동 수세활력측정 시스템으로서, 측정 대상목에 설치한 후 측정, 데이터 수집 및 전송, 그리고데이터베이스 구축에 이르는 모든 과정이 자동으로 이루어지도록 개발되었다. 기존의 유인 수세활력측정 장비인 사이고미터로는 조사가 불가능했던지속적인 수목의 수세활력 모니터링이 가능하게되었으며, 수목의 수세 변화추이 파악을 통한 즉각적인 관리대응이 가능한 특성을 지니게 되었다.
- 비교하였다. 본 시스템은 전압의 세기를측정하여 측정 대상목의 수세활력 상태를 진단하는 방법을 채택하였으며, 사이고미터는 저항의 크기 정도에 따라 수세활력 상태를 진단하는 방법을채택하고 있다. 그러나 두 시스템 모두 전기를 수목에 흘려보내 전압이나 저항의 크기를 파악하여생장상태가 건전하지 여부를 판단하고 있다.
- 10회씩 측정하였다. 본 시스템의 경우 1회 측정 시 millisecond(l/l, 000초) 단위로 총 30회를 측정하여 최대값과 최소값을 제외한 나머지 측정값의 평균을 이용하여 계산하였다. 이렇게 계산된 측정값을 표 1에 나타난 결과를 이용하여 저항값을계산하여 사이고미터 측정값과 비교하여 본 시스템의 적용 가능성을 파악하였다.
- 산정하였다. 본 시스템의 경우 1회 측정 시 millisecond] 1/1,000초) 단위로 총 30회를 측정하도록 설계되어 있으나 실제 전력 소비량의 계산은 1 일 1회 측정 및 베이스 노드 전송 시 발생할 수 있는 예외 상황을 고려하여 실제 소요시간보다 길게 1초를 기준으로 하여 계산하였다.
- 본 연구는 이러한 목적에 부응하기 위해 유비쿼터스 센서 네트워크를 이용하여 수목의 수세활력도를 측정할 수 있는 시스템을 개발하여 이를 현재 광범위하게 활용되고 있는 수세활력도 측정 장비인 사이고미터의 측정값과의 비교를 통하여 수세활력측정 시스템의 적용 가능성을 검정하고, 유비쿼터스 센서 네트워크 안정성 검증을 위해 성형네트워크(Star Network)를 구성하여 수세활력측정노드(node)와 베이스 노드(Base node)간의 데이터수신율을 검증하는 형식으로 총 3단계로 나누어수행되었다.
- 본 연구에서 개발된 수세활력측정 시스템의 신뢰성을 검증하기 위하여 현재 수세활력도를 측정하는데 통상 널리 활용되고 있는 사이고미터와의측정값을 비교하였다. 본 시스템은 전압의 세기를측정하여 측정 대상목의 수세활력 상태를 진단하는 방법을 채택하였으며, 사이고미터는 저항의 크기 정도에 따라 수세활력 상태를 진단하는 방법을채택하고 있다.
- 본 연구에서 개발된 시스템과 사이고미터를 이용하여 5본의 공시목을 대상으로 매 60분 단위로각각 10회씩 측정하였다. 본 시스템의 경우 1회 측정 시 millisecond(l/l, 000초) 단위로 총 30회를 측정하여 최대값과 최소값을 제외한 나머지 측정값의 평균을 이용하여 계산하였다.
- 본 연구에서는 네트워크 안정성 검증을 위한 데이터 수신율 측정을 위해 경북 경산시 진량읍 소재의 대구대학교내 중앙도서관 맞은편에 위치한입목밀도가 ha당 776본으로 비교적 고밀도에 속하는 리기다소나무림을 대상으로 424MHz RF module 을 이용하여 매회 999 패킷을 송신하여수신된 패킷 수를 비율로 환산하여 데이터 수신율로 나타내었다. 특히 산림지역의 입목밀도는 전파를 감쇄시키는 요인으로 작용하기 때문에 데이터전송방법의 안정성을 검증하기 위해 측정거리를 50m, 100m, 그리고 150m로 나누어 각각 10회씩진행하였다.
- 수세측정 노드의 배터리 용량은 3V/2, 700mA를 기준으로 하였으며, 실제 설치장소가 산림지역임을 고려하여 전력 소비량은 적정 소비전력량을 기준으로 산정하였다. 본 시스템의 경우 1회 측정 시 millisecond] 1/1,000초) 단위로 총 30회를 측정하도록 설계되어 있으나 실제 전력 소비량의 계산은 1 일 1회 측정 및 베이스 노드 전송 시 발생할 수 있는 예외 상황을 고려하여 실제 소요시간보다 길게 1초를 기준으로 하여 계산하였다.
- 유비쿼터스 센서 네트워크를 활용한 데이터 전송 방법의 안정성을 검증하기 위하여 RF module 간의 거리에 따른 데이터 수신율을 검증하였다.
- 무를 암석으로 이루어진 협곡이나 우거진 산림 등으로 인한 차폐 여부를 목측을 통하여 이를 구분하여 데이터 수신율을 측정하였다. 이에 따라 데이터 *이 수신율 80.0% 이상일 경우 매우 높은 안정성을 확보하는 우수한 수준, 70.0% 이상~80.0% 이하일 경우 양호한 수준, 그리고 70.0% 이하일 경우 불량한 수준으로 기준을 설정하였다. 그 결과 장애 요인이 없는 경우 측정거리가 100m 정도일 경우 총 104회 중 102회가 데이터 수신율이 80.
- 나타내었다. 특히 산림지역의 입목밀도는 전파를 감쇄시키는 요인으로 작용하기 때문에 데이터전송방법의 안정성을 검증하기 위해 측정거리를 50m, 100m, 그리고 150m로 나누어 각각 10회씩진행하였다. 그러나 RF module의 거리가 150m에서 경우, 데이터 수신율이 저조하게 나타날 경우측정거리를 10m 간격으로 줄여 안정적인 데이터전송이 가능한 최대거리를 파악하고자 하였다.
대상 데이터
- 따라서 배터리를 전원으로 사용할 경우 제한된 전력으로 일정기간 이상 데이터의 측정이 가능하여야 하며, 태양광을 이용할 경우 반영구적으로 동작해야 하므로 저전력 구현이 필수적으로 이루어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 저전력 Microcontroller인 ATmega 128L로 구성하였다. 또한 수집된 데이터를 실시간으로 전송하는 역할을 수행하는 RF modulee 다양한 지형적 장애요소가 존재하고 기후적인 변화가 심한 산림지역 내에서의 적용성이 우선적으로 고려되어야 한다.
- 또한 수집된 데이터를 실시간으로 전송하는 역할을 수행하는 RF modulee 다양한 지형적 장애요소가 존재하고 기후적인 변화가 심한 산림지역 내에서의 적용성이 우선적으로 고려되어야 한다. 따라서 현재 산악지형에서 사용 가능한 주파수 대역 중 정보통신부고시 제2003-15호에 따라서 데이터 전송용 특정 소출력 무선기기에서 사용하는 424MHz를 사용하여 시스템을 구성하였다〔7〕.
- 본 시스템은 센서노드, 싱크노드, 게이트웨이, CDMA 모듈, 서버 그리고 클라이언트로 구성되어있다. 센서노드는 전압을 이용하여 수목의 수세 활력을 측정하며, 센서노드들 간의 정보를 상호 교환하고 협력하여 무선 센서 네트워크를 구성한다.
- 45GHz로 세 가지 주파수 대역에서 동작한다. 본 시스템은 환경적인 변화가 일상적인 범위를 벗어나는 산림지역에서 네트워크 통신거리를 일정 수준 이상으로 확보하기위해 IEEE 802.15.4 표준이 정하고 있는 주파수대역보다는 산림지역에서 보다 적합한 주파수 대역의 선정, 전파의 회절성, 그리고 국내 주파수 할당 관련 법규를 최대한 준수하는 범위에서 424MHz를 선정하였다. 이는 수세활력측정 시스템이 설치되어 모니터링이 이루지는 대상지가 주로산악지형에 위치한 산림지역이기 때문에 RF 통신거리를 확보하기 위한 주파수 대역 선정이 매우중요한 요소로 작용하기 때문이다.
성능/효과
- 그러나 RF module의 거리가 150m인 경우데이터 수신율이 20%(200패킷) 이하로 나타나 측정거리를 10m 간격으로 줄여 안정적인 데이터 전송이 가능한 최대거리를 파악하였다. RF module 의 거리가 140m로 설정하여 측정을 실시한 결과데이터 수신율이 60.1%로 매우 낮게 나타나 불안정한 수준으로 나타났으나, 측정거리가 130m의 경우 측정거리가 100m인 경우보다 약간 낮은 94.3%로 나타나 데이터 수신율이 매우 안정적인 것으로 나타났다. 따라서 산림지역에 본 시스템을 이용하여 수세활력도를 측정할 경우 데이터 전송이 가능한 최대거리는 130m로 나타났으나, 안정성을 고려한 설치거리는 100m 정도가 적절한 것으로 나타났다.
- 공시목별로 나누어 사이고미터와본 시스템의 수세활력도 측정값의 결과를 살펴보면, 공시목 1~5(그림 6-10) 모두 수세활력도의 변화 추이가 거의 동일한 형태의 선형구조를 보여수목의 건전성 여부를 파악하는데 안정적인 것을알 수 있다. 공시목 1(그림 6)의 경우 본 시스템을이용하여 측정한 결과 최소 12.0에서 최대 22.3 사이의 측정값을 나타내었으며, 사이고미터의 경우최소 10.2에서 17.8 사이의 측정값을 나타나 다른공시목에 비해 변화 폭이 큰 것으로 나타났다. 공시목 2(그림 7)는 본 시스템의 측정값 변화 추이가 최소 13.
- 나타났다. 공시목별로 나누어 사이고미터와본 시스템의 수세활력도 측정값의 결과를 살펴보면, 공시목 1~5(그림 6-10) 모두 수세활력도의 변화 추이가 거의 동일한 형태의 선형구조를 보여수목의 건전성 여부를 파악하는데 안정적인 것을알 수 있다. 공시목 1(그림 6)의 경우 본 시스템을이용하여 측정한 결과 최소 12.
- 그 결과 기존의 수세활력측정을 위해 범용적으로 사용되고 있는 사이고미터와 측정값이 거의 비슷하게 나타났다. 공시목별로 나누어 사이고미터와본 시스템의 수세활력도 측정값의 결과를 살펴보면, 공시목 1~5(그림 6-10) 모두 수세활력도의 변화 추이가 거의 동일한 형태의 선형구조를 보여수목의 건전성 여부를 파악하는데 안정적인 것을알 수 있다.
- 0% 이하일 경우 불량한 수준으로 기준을 설정하였다. 그 결과 장애 요인이 없는 경우 측정거리가 100m 정도일 경우 총 104회 중 102회가 데이터 수신율이 80.0% 이상으로 매우 안정성이 높은 것으로 나타났으며, 장애요인이 있는 경우 측정거리가 100m 정도일 경우 총 73회 중 54회가 데이터 수신율이 80.0% 이상으로 매우 안정성이 높은 것으로 나타나 장애 요인이 데이터 수신율에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다〔5〕 .
- 그 결과 표 6에서 보는 바와 같이 RF module의거리가 50m인 경우 10회 모두 데이터 수신율이 100.0%로 나타났으며, 측정거리가 100m인 경우에도 평균 데이터 수신율이 99.6%로 매우 높게 나타났다. 그러나 RF module의 거리가 150m인 경우데이터 수신율이 20%(200패킷) 이하로 나타나 측정거리를 10m 간격으로 줄여 안정적인 데이터 전송이 가능한 최대거리를 파악하였다.
- 기존의 유인 수세활력측정 장비인 사이고미터로는 조사가 불가능했던지속적인 수목의 수세활력 모니터링이 가능하게되었으며, 수목의 수세 변화추이 파악을 통한 즉각적인 관리대응이 가능한 특성을 지니게 되었다. 그리고, 수세활력측정 시스템의 전원은 3V 배터리의병렬연결을 기준하여 최대 5, 400mA로 1일 1회 측정 및 데이터를 전송할 경우 약 1, 844일 정도 사용이 가능한 것으로 나타났다. 한편, 각기 다른 공시목 5본을 대상으로 60분 간격으로 수세활력 측정값을 사이고미터와 비교한 결과 수세활력도 수치가 거의 동일한 수준으로 나타나 실제 수목관리에적용 가능한 것으로 나타났으며, 유비쿼터스 센서네트워크를 이용한 네트워크 구성 시 데이터 전송의 안정성을 확보할 수 있는 거리는 100m 정도인것으로 나타났다.
- 3%로 나타나 데이터 수신율이 매우 안정적인 것으로 나타났다. 따라서 산림지역에 본 시스템을 이용하여 수세활력도를 측정할 경우 데이터 전송이 가능한 최대거리는 130m로 나타났으나, 안정성을 고려한 설치거리는 100m 정도가 적절한 것으로 나타났다.
- 이에 따라 수세측정 노드의 1회 측정 시간을 1 초로 가정할 경우 사용되는 전력 소비량은 2,928μA 으로 나타났으며, 이를 공급 전원의 배터리 용량 (3V 병렬 연결/5, 400mA)을 기준으로 계산할 경우 약 1, 844일 정도 사용 가능한 것으로 나타났다. 베이스 노드의 경우 주위의 모든 수세측정 노드로부터 데이터를 수신하고 데이터베이스 구축 서버로 전송하는 역할을 수행하기 때문에 수세측정 노드보다 많은 전기를 소비한다.
- 그리고, 수세활력측정 시스템의 전원은 3V 배터리의병렬연결을 기준하여 최대 5, 400mA로 1일 1회 측정 및 데이터를 전송할 경우 약 1, 844일 정도 사용이 가능한 것으로 나타났다. 한편, 각기 다른 공시목 5본을 대상으로 60분 간격으로 수세활력 측정값을 사이고미터와 비교한 결과 수세활력도 수치가 거의 동일한 수준으로 나타나 실제 수목관리에적용 가능한 것으로 나타났으며, 유비쿼터스 센서네트워크를 이용한 네트워크 구성 시 데이터 전송의 안정성을 확보할 수 있는 거리는 100m 정도인것으로 나타났다.
후속연구
- 또한 무선 인터페이스를 사용하여 서로 통신하고, 멀티 홉라우팅 기능에 의해 무선 인터페이스가 가지는 통신 거리상의 제약을 극복하며, 노드들의 이동이 자유롭기 때문에 네트워크 토폴로지가 동적으로 변화되는 특징이 있어 베이스노드에 대한 의존성이높고 통신거리에 제약이 있는 성형 네트워크 방식이 가지는 제약사항을 개선할 수 있는 장점이 있다. 그리고 데이터 수신율에 영향을 미칠 수 있는식생 밀도나 지형적 특성 등에 따른 장애요인 기준의 유형화를 위해 향후 조건이 상이한 여러 지역에서의 연구가 필요하며, 또한 산악지형은 일교차가 크고 국지적인 기후의 변동 폭이 넓어 수세활력측정 노드의 외장재의 내구성이나 기온변화에따른 배터리 수명에 관한 추가적인 연구가 필요하다. 그리고 수목의 수세활력도를 측정할 경우 수목의 생장유형, 특성, 기후조건, 입목밀도 등을 고려한 세분화된 연구가 필요할 것으로 사료된다.
- 그리고 데이터 수신율에 영향을 미칠 수 있는식생 밀도나 지형적 특성 등에 따른 장애요인 기준의 유형화를 위해 향후 조건이 상이한 여러 지역에서의 연구가 필요하며, 또한 산악지형은 일교차가 크고 국지적인 기후의 변동 폭이 넓어 수세활력측정 노드의 외장재의 내구성이나 기온변화에따른 배터리 수명에 관한 추가적인 연구가 필요하다. 그리고 수목의 수세활력도를 측정할 경우 수목의 생장유형, 특성, 기후조건, 입목밀도 등을 고려한 세분화된 연구가 필요할 것으로 사료된다.
- 수목의 수세활력도는 수목의 건전성 여부나 변화 추이를 파악하는 상대적인 측정값으로 절대적인 기준치가 존재하는 것은 아니므로 본 시스템을 수세 활력 측정을 위해 활용할 수 있을 것으로 판단되며, 변화의 폭이 크게 나타난 것에 대해서는 추후 보다 광범위한 조사가 요구된다.
- 향후 본 시스템의 효율성과 안정성을 지속적으로 제고하기 위해서는 저전력 기반 시스템에 대한지속적인 연구가 필요하다. 이는 산림지역의 경우지형적 조건이나 환경적 변화의 예측이 용이하지않아 시스템의 실제 전력 소비량과는 다소 차이가있을 수 있기 때문이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.