초록 ▼

□ 연구개요
1) 연구의 중요성
- 앞으로 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network, WSN)에서 감지 성능을 높이기 위해 사용하는 센서의 종류와 개수가 여러 응용 분야에서 많이 증가할 것임.
- 본 연구를 통해 다양한 무선 센서 네트워크 토폴로지에서 무선 채널 환경에 적응적인 분산형 신경망(Neural Network) 방식의 데이터 수집 및 전송 기술을 개발함으로써 감지 성능을 높일 수 있음.

2) 최종 연구 목표
- 멀티 모달 센싱 정보를 이용하여 이상 감지(Anomaly

□ 연구개요
1) 연구의 중요성
- 앞으로 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network, WSN)에서 감지 성능을 높이기 위해 사용하는 센서의 종류와 개수가 여러 응용 분야에서 많이 증가할 것임.
- 본 연구를 통해 다양한 무선 센서 네트워크 토폴로지에서 무선 채널 환경에 적응적인 분산형 신경망(Neural Network) 방식의 데이터 수집 및 전송 기술을 개발함으로써 감지 성능을 높일 수 있음.

2) 최종 연구 목표
- 멀티 모달 센싱 정보를 이용하여 이상 감지(Anomaly Detection) 또는 고장 감지(Fault Detection) 등을 수행하는 신경망 기반 무선 센서 네트워크에서 무선 채널 환경 및 무선 자원에 대한 제한 조건을 고려한 효율적인 센싱 데이터 압축 및 전송 기술을 개발하고 무선 센서 네트워크 토폴로지의 변화에 적응적인 온라인 신경망 학습 기술을 개발함.

□ 연구 목표대비 연구결과
1) 무선 센서 네트워크에서의 멀티 모달 센싱 데이터에 대한 인공지능 기반 전송 기술
- 분산형 신경망 처리를 하는 무선 센서 네트워크에서 센싱데이터 간 상관 관계와 무선 채널 환경을 고려한 센싱 데이터 알고리즘을 개발하였음.
- 사용 가능한 전체 송신 전력량이 제한되어 있을 때 이상 감지 확률을 최대화하기 위한 센싱 데이터 압축률과 각 노드의 송신 전력량 결정 알고리즘을 개발하였음.

2) 다층 무선 센서 네트워크에서의 시계열 센싱 데이터에 대한 인공지능 기반 전송 기술
- 무선 센서 네트워크의 각 노드가 센싱 데이터를 액세스 포인트에 전달하고 액세스 포인트가 최종적으로 서버로 데이터를 전송할 때, 데이터 전송률을 최대화하기 위해 최적의 액세스 포인트를 선택하고, 전송 시간 슬롯을 선택하고, 전력을 할당하는 알고리즘을 개발하였음.

3) 무선 센서 네트워크 토폴로지의 변화에 적응적인 온라인 신경망 학습 기술
- 무선 센서 네트워크에서 새로운 노드가 추가되거나 삭제되었을 때, 신경망을 효율적으로 학습하는 알고리즘을 개발하였음.
- 센서 노드의 고장이나 유실로 인해 센서 데이터에 이상이 발생하면 인공지능 모델의 성능이 크게 저하될 수 있어, 이를 해결하기 위해 LSTM, MLP 등의 인공지능 모델을 사용하여 이상을 탐지하는 알고리즘을 개발하였음.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성)
- 본 연구를 통해 다양한 토폴로지를 가지는 무선 센서 네트워크에서 무선 채널 환경과 무선 자원에 대한 제한 조건을 고려하여 멀티 모달 센싱 데이터를 인공지능 기반 기술로 압축하고 전송함으로써 감지 성능을 최적화할 수 있음.
- 본 연구를 통해 센서 네트워크에서 센서 노드가 추가 되었을 때 적은 복잡도로 신경망을 온라인으로 업데이트 할 수 있고 센서 노드가 삭제 되었을 때 성능 저하를 최소화 시키도록 신경망을 온라인으로 학습할 수 있음.
- 단층 또는 다층 무선 센서 네트워크를 이용한 이상 감지 또는 고장 감지에 활용할 수 있음. 예를 들어 공장 시설/설비 이상 또는 고장 감지, 전력선 이상 또는 고장 감지, 수질 이상 감지, 산불 감지 등에 활용하여 감지 성능을 높이거나 센서 노드들의 전력 소모를 줄일 수 있음.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 1) 무선 센서 네트워크에서의 멀티 모달 센싱 데이터에 대한 인공지능 기반 전송 기술 연구 ... 5
• 2) 다층 무선 센서 네트워크에서의 시계열 센싱 데이터에 대한 인공지능 기반 전송 기술 연구 ... 8
• 3) 무선 센서 네트워크 토폴로지의 변화에 적응적인 온라인 신경망 학습 기술 연구 ... 10
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 12
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 12
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 12
• 3) 목표 달성 수준 ... 12
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 13
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
• 6. 자체점검표 ... 14
• 7. 참고문헌 ... 14
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 15
• 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 16
• 끝페이지 ... 18