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문제 정의
- 이 절에서는 본 논문에서 설계한 네트워크 동작을 최적화 하고 전력소비를 줄이기 위한 방안과 위치 좌표를 측정하기 위한 방안을 제안 하고 설계하였다
제안 방법
- Base Statione<그림 8그과 같이 동작하며 크게 3 가지 동작을 수행하도록 설계 하였는데 Tag Node 에게 CeU 정보를 제공하면서 Tag Node의 스케줄링을 하는 역할과 Cell 안의 Tag Node 로부터 수집된 거리 값을 바탕으로 좌표를 계산하는 역할을 한다. 마지막으로 기대 비용을 계산하여 하위 Cell과 자신의 Cell에서 발생한 위치 정보를 Relay방식으로 상위 Cell로 전송 하는 역할을 수행을 하도록 설계 하였다.
- Tag Node는 전력 소비를 줄이기 위한 방안으로 Active Mode와 Sleep Mode로 동작하도록 설계 하였으며 네트워크의 트래픽을 줄이기 위해 Base Station으로부터 정보를 받은 Tag Node만 동작 하도록 설계하였다.<그림 9>은 Tag Node의 동작 순서 를 나타낸 것으로 자신이 속해 있는 Cell 안의 Anchor Node와 거리 값을 측정하고 수집하여 Base Station에게 전송한다.
- 각 Cell 안에서 Node들의 구성은 삼각 측정을 통한 좌표 측정 알고리즘을 사용하여 위치를 계산하기 위해 고정된 Anchor Node와 정보를 수집하기 위한 Base Station, 위치인식 대상 이 되는 Tag Node로 와 같이 구성하였다.
- 각 Frame들은 Tag Node로부터 허가요청 받는 Cell Information Request Frame과 Tag Node로 응답해주는 Cell Information Frame, Tag Node로부터 수집된 거리 값들을 수신 받는 Collection Data Frame, 상위 Base Station으로 전송하는 Ad-Hoc Relay Frame 으로 구성하였다. 각각의 성분의 구성은 공통 적으로 Frame ID를 저장하는 FID와 데이터의 길이, Node의 버전을 저장하는 Len과 Ver을 가지고 있으며 각 Fmme의 속성은<표 1그과 같이 구성 하였다.
- 계산된 珞部값의 최소 값을 산출하여 발생된 위치 정보를 Main Base Station까지 전송하도록 설계하였는데 Base Station의 ID값을 강조하여 Base Station 까지 빠른 경로를 구성하도록와같이 Mash 형태의 네트워크 토플로지를 사용하여 설계 하였으며 Taffic 값을 강조하여 네트워크의 경로를 최대한 분산 시켰다.
- 네트워크의 구성은 발생된 정보를 Si低까지 전송하기 위해 각 Cell의 Base Station에 의해 상호 연결되는 그물망 형태의 네트워크 토플로지로 구성하였다. <그림 18>은 발생된 위치 정보를 전송을 나타낸 것으로 각 Base Station ID값과 기대비용을 측정하여 Main Base Station 까지 Ad-Hoc 통신을 한다.
- 두 개의 장비 사이에서 시간측정을 이용하여 거리를 측정하는 방법으로 안테나로부터 전송되는 전파의 속도를 측정하여 2개의 장치 사이의 거리를 측정한다. 먼저 두 개의 장치사이에서 거리를 측정하는 방법으로 수신신호에 대한 도착시간과 응답 시간을 측정하여 거리로 환산하는 방법을 사용한다.
- 때문에 WPAN 환경에서 보다 저 전력으로 정확한 위치 인식 기술을 확보하기 위해 IEEE 802.15.4a Tasking Groupe 저 전력, 저비용으로 높은 정확도의 거리를 측정할 수 있는 새로운 기술을 표준으로 제정하였다.
- 때문에 기존의 센서 네트워크 Node보다 많을 양의 전류를 소모 하게 되는데 Node의 수명을 최대화 하고 안정된 거리 정보를 수집하기 위해서 과 같이 Tag Node의 동작에 주기를 주어 불필요한 통신 시간을 줄이고 일정한 시간(Duty Cycle) 동안만 Active 상태로 동작하는 방식으로 설계하였다.
- 한다. 마지막으로 기대 비용을 계산하여 하위 Cell과 자신의 Cell에서 발생한 위치 정보를 Relay방식으로 상위 Cell로 전송 하는 역할을 수행을 하도록 설계 하였다.
- 측정방식의 사용하였다. 많은 수의 Node를 사용 할수록 정확한 위치 인식이 가능하지만 본 논문에서는 비용을 최소화 하기위해 2개의 Anchor Node만을 사용하여 좌표 값을 산출 하였다.
- 먼저 두 개의 장치사이에서 거리를 측정하는 방법으로 수신신호에 대한 도착시간과 응답 시간을 측정하여 거리로 환산하는 방법을 사용한다. [5-8],
- 먼저 정확한 위치인식을 위해 각 Node간의 발생하는 오류율을 측정하였다. 측정결과로<그림 29> 과 같이 5 m이후 1 m이상의 가중되는 오차가 발생하는 것을 확인 하였다.
- 본 논문에서 설계한 다중 네트워크의 구성은 클라이언트 기반의 위치 인식 네트워크를 하나의 Cell 단위로 구분하고 각각의 Celle Base Station에 의해 상호 연결되는 Mash 형태의 네트워크 토플로지로와 같이 구성하였고 각 Cell 안에서 Tag Node에 의해 수집된 거리 정보를 Base Station에서 수집하고 위치 정보로 가공하여 Sink Node인 Main B蹈e Station 까지 Relay방식으로 전송하도록 설계하였다.
- 본 논문에서는 WPAN환경에서 무선 RF만으로 거리 측정이 가능한 IEEE 802.15.4a의 ISM Band CSS (Chirp Spread Spectrum)방식을 이용하여 넓은 지역의 위치를 추정할 수 있는 광역 네트워크를 구성하고 에너지 효율적이며 데이터 중심적인 네트워크 프로토콜을 설계하고 구현하였다.
- 본 논문에서는 차세대 위치인식 네트워크 기술로 주목 받고 있는 IEEE 802.15.4a 표준의 2.45 GHz 대역 CSS를 방식을 이용하여 위치 인식 다중 망의 프로토콜을 설계하고 구현 하였다.
- Local Node 는 Remote Node 에게 Ranging Frame 을 전송 하며 Remote Node는 응답시간을 저장하여 Local Node에게 응답 한다. 시간 측정의 정확도를 높이 기 위해 Tag Node와 Anchor Node가 각각 한 번씩 Local Node가 되어 시간을 측정 되며 순수 전파의 통신 시간만 측정하는 방법으로 총 송수신 시간에서 송신시점 수신 시점을 더한 값을 제하고 Node 에서 걸린 지연시간을 제하여 Node와 Node 사이에 순수 Air Time만 산출한다.
- 가공하였다. 응용 프로그램의 구성의 각각의 Cell에서 인식된 Tag Node의 좌표 값을 픽셀로 환산하여 위치를 표시하는 모니터 링 부분과 제안된 프로토콜의 성능을 측정하기 위해 거리 오차율, 데이터 오류 발생률, Cell인식 오류율과 데이터수집 오류율을 그래프로 표시 하였으며 수신되는 Frame을 실시간으로 표시하였다.
- 이 결과를 바탕으로 하여과 같이 4 m 까지는가 중치에 대한 오프셋 값을 20 cm 적용하였고 5 m 이후 1 m의 가중치를 적용하여 거리를 측정 하였다.
- 이 장에서는 앞에서 설명한 CSS의 Ranging 기술을 기반으로 하여 다중 위치 인식 네트워크의 프로토콜을 제안 하고 설계하였다.
- 이 장에서는 앞에서 제안한 다중망의 프로토콜을 을 나노트론사의 CSS 기반의 Node를 사용하여 구현 하였으며 Tag Node의 수명, Cell 인식률, 데이터 오류률을 측정하여 성능을 평가 하였다[9].
- 이 절에서는 각 Cell안에서 동작하는 통신 Framee]-Node들의 동작 알고리즘을 제안하고 설계 하였다.
- 이 절에서는 구현된 네트워크의 프로토콜 성능을 평가하기 위해 각각의 환경에서 Tag Node의 수명, 데이터 오류율, 정보 수집률, 위치 인식 정확도를 측정하였다.
- 이런 문제를 해결하기 위한 방법으로 CeU 안에서 Tag Node의 동작을 통제 하였는데 Base Station 을 이용하여 시간 영역에서 Tag Node들의 동작을 스케줄링하였다.<그림 15>는 2개의 Tag Node와 Base Station의 동작을 나타낸 것으로 Base Station에게 정보를 받은 Tag Node만 거리를 측정하도록 설계하였다.
- 이절에서는 광역 위치 인식 망에서 네트워크의 구성과 발생된 위치 정보를 Main Base Station 까지 전송하는 방법을 설계 하였다.
- 제안한 저 전력 알고리즘은 전력소비를 줄이고 수명을 최대화 하기위해 Tag Node에게 주기를 주어 불필요한 통신 시간동안 전원을 차단하도록 설계하였는데 사용된 Node는 3V 1500血M 용량의 베터리에서 전류의 소모량은과 같다.
- 좌표를 측정하는 방법으로 Tag Node의 Sleep 주기를 3초를 하고 5 履의 Cell 안에서 10 cm/sec로 이동하는 환경의 각 상황에서 50번의 측정의 평균값을 계산하였다. 측정 결과로 최대 15 cm 미만의 오차율을 보였으며 10 초 주기로 측정하였을 때 Tag Node의 이동 궤적을 추정 할 수 있었다.
- 측정 방법으로 2개의 Cell에서 Tag Node가 1 m/sec로 Cell간의 경계를 이동 하였을 때 Cell을 인식 하는 정확도를 측정하였다.<그림 31>은 4개의 Cell에서 Tag Node가 이동시 발생하는 인식 오류를 나타낸 것으로 각각의 300 개의 데이터 중 각 Cell 에서 95%이상의 정확도를 확인할 수 있었다.
- 측정 환경은 Cell 안에서 에서 8개의 Tag Node 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18 번을 동작하여 11번 Node의 정보의 수집 속도를 200개 데이터 평균값으로 측정하였으며 Sleep주기는 1초에서 10 초까지 증가 시키면서 측정하였다. 신호의 출동을 방지하기 위해 Cell 정보를 전송 받지 못할 경우 Tag Node는 1초의 Delay Time이 측정 되었는데 측정 결과로 <그림 26>과 같이 Sleep 주기를 10초로 하고 8개의 다중 Tag Node환경에서 동작 시켰을 때 1초의 지 연 시간이 발생하는 것을 확인 하였다.
대상 데이터
- 따라서 Active 시간 동안 Tag Node의 송수신 시간만 산출 하면 송신 240 m/s 수신 120 m/s의 시간 동안 동작 하는데 Tag Node 의 수명을 측정하는 방법으로 Active 동작 시간과 Sleep 시간을 계산한 값과 마이크로 컨트롤러의 소모전류 100 血4를 합산하여 식 (10)으로 계산하였다. Tag Node의 수명을 측정하였다.
- 07 血4를 소모 한다. 본 논문에 사용된 Node는 나노트론 사의 Node와 동일한 특성을 가진 프로토타입의 Node를 함께 사용 하여 네트워크를 구현하였다.
- 본 논문에서 사용된 장비는 나노트론사의 첫 번째 IEEE 802.15.4a 표준의 CSS를 적용한 Node로 주요 특성은와 같이 구성된다.
- 제안된 프로토콜의 구현과 성능을 평가하기 위하여 구성된 Celle 4 m2 크기로 로 구성 하였으며 측정 시에는 벽면에 고정하여 위치 정보를 수집하였다. <그림 21>은 Cell구성을 보여주기 위해 나타낸 것으로 실제 측정 시에는 L5 m 높이에 Node를 고정 시켜 측정하였다.
데이터처리
- 측정을 위한 응용프로그램은 Borland C++ 툴을 사용하여 설계 하였으며 Main Base Station과 시리얼 통신을 통하여 Frame을 수신 받아 가공하였다. 응용 프로그램의 구성의 각각의 Cell에서 인식된 Tag Node의 좌표 값을 픽셀로 환산하여 위치를 표시하는 모니터 링 부분과 제안된 프로토콜의 성능을 측정하기 위해 거리 오차율, 데이터 오류 발생률, Cell인식 오류율과 데이터수집 오류율을 그래프로 표시 하였으며 수신되는 Frame을 실시간으로 표시하였다.
이론/모형
- 증가하기 때문이다. Differential Detection의 성능을 보완하기 위해서 3/4 Bi- Orthogonal coding 방식을 사용한다.
- Tag Node와 Anchor Node간의 거리를 측정하기 위한 방법으로 SDS-TWR 을 사용하는데 Tag 에서 Anchor Node 로 Anchor Node 에서 Tag Node 로 두 번의 시간측정하여 거리로 환산 하는 방식을 사용한다. Clock Time을 저장하기 위해 사용되는 Ranging Framee<그림 10>와 같이 구성 하였다.
- Tag Node의 수집된 정보를 바탕으로 Base Station 에서 위치를 계산하는데 좌표를 계산하는 방법으로 삼각 측정방식의 사용하였다. 많은 수의 Node를 사용 할수록 정확한 위치 인식이 가능하지만 본 논문에서는 비용을 최소화 하기위해 2개의 Anchor Node만을 사용하여 좌표 값을 산출 하였다.
성능/효과
- 구현된 CSS기반의 위치 인식 시스템은 초음파, 적외선과 같은 기존의 센서 네트워크 장비와 다르게 별도의 센서 없이 RF 신호만으로 이동 궤적을 추적 할 수 있는 위치 인식 시스템이 구현이 가능하였으며 광역 위치 인식 시스템을 위한 다중 망 환경에서도 높은 위치 인식 정확도를 보였다. 때문에 향후 다양한 물류, 의료, 홈 네트워크, 군사, 등의 위치를 기반으로 하는 다양한 저 전력의 WP AN환경에서 위치를 기반으로 하여 다양한 응용 서비스를 제공하는 핵심 기술로 사용될 것이 기대 된다.
- 7 일로 연장 하였다. 또한 다중 네트워크 환경에서 Tag Node의 Cell 인식 정확도는 95 %이상의 정확도를 보였으며 위치 인식 정확도는 15 cm미만의 오차를 보였다.
- 발생된 오차율은 거리 값이 멀어짐에 따라 발생하였는데 4 m 까지는 안정된 거리 측정을 확인 하였으며 5 m 이상부터 넓은 거리 오차율을 보였다. 이 결과를 바탕으로 하여<표 6>과 같이 4 m 까지는가 중치에 대한 오프셋 값을 20 cm 적용하였고 5 m 이후 1 m의 가중치를 적용하여 거리를 측정 하였다.
- 신호의 출동을 방지하기 위해 Cell 정보를 전송 받지 못할 경우 Tag Node는 1초의 Delay Time이 측정 되었는데 측정 결과로 과 같이 Sleep 주기를 10초로 하고 8개의 다중 Tag Node환경에서 동작 시켰을 때 1초의 지 연 시간이 발생하는 것을 확인 하였다.
- 하는 정확도를 측정하였다.<그림 31>은 4개의 Cell에서 Tag Node가 이동시 발생하는 인식 오류를 나타낸 것으로 각각의 300 개의 데이터 중 각 Cell 에서 95%이상의 정확도를 확인할 수 있었다.
- 측정 결과로 다중 네트워크 환경에서 발생하는 Tag Node간의 신호 간섭에 의한 오류율을 5% 미만으로 줄였으며 전력소비를 최소화하기 위해 주기를 적용하여 Tag Node의 수명을 13.7 일로 연장 하였다. 또한 다중 네트워크 환경에서 Tag Node의 Cell 인식 정확도는 95 %이상의 정확도를 보였으며 위치 인식 정확도는 15 cm미만의 오차를 보였다.
- 계산하였다. 측정 결과로 최대 15 cm 미만의 오차율을 보였으며 10 초 주기로 측정하였을 때 Tag Node의 이동 궤적을 추정 할 수 있었다.
- 측정결과는 Sleep 주기를 20초로 설정하고 3 V, 1500 mAh 용량의 배터리를 사용 하였을 경우 550 m/s 동안 동작하는 전류의 양을 최대 163 mA로 계산 하였을 때 Tag Node의 수명은와와 같이 13.7일로 계산 되었다.
후속연구
- 때문에 향후 다양한 물류, 의료, 홈 네트워크, 군사, 등의 위치를 기반으로 하는 다양한 저 전력의 WP AN환경에서 위치를 기반으로 하여 다양한 응용 서비스를 제공하는 핵심 기술로 사용될 것이 기대 된다. 하지만 안정된 송신 RF 출력과 네트워크의 수명을 연장하기 위한 배터리 기술과 보다 정밀한 위치 인식을 위한 좌표 측정 방법이 요구되며 송수신전력 소비를 최소화 할 수 있는 RF CMp의 보완이 요구된다.
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