주요 논문
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2026Error Recovery Using Cooperative ARQ in Energy-Harvesting Wireless Sensor Networks with Data Allocation
Ikjune Yoon
IF 3.5 (2026)
Sensors
에너지 수확형 무선 센서 네트워크(EH-WSNs)는 인공지능 사물인터넷(AIoT) 맥락에서 데이터 수집 인프라로 널리 연구되어 왔다. EH-WSNs는 불규칙적으로 수확되는 환경 에너지로 인해 일관된 데이터 수집을 달성하는 데 어려움이 있다. 에너지 소모와 데이터 수집을 네트워크 전반에 걸쳐 균형 있게 조정하기 위해 에너지 할당 및 데이터 할당 기법이 제안되어 왔으나, 자동 반복 요청(Automatic Repeat reQuest, ARQ) 및 순방향 오류 정정(Forward Error Correction, FEC)과 같은 기존의 오류 복구 기법은 이러한 할당 제약을 고려하지 않아 의도치 않은 에너지 고갈 및 데이터 수집 불균형을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 에너지 할당과 데이터 할당을 통합하는 EH-WSNs용 협력적 ARQ(Cooperative ARQ, C-ARQ) 기법을 제안한다. 제안된 기법은 데이터 할당 이후 남는 여분의 에너지로부터 재전송 가능한 데이터 양을 산출하고, 해당 한도 내에서 재전송을 수행하여 오류를 복구함으로써 에너지 고갈을 방지하고 싱크 노드에서 수집되는 데이터 양을 증가시킨다. 시뮬레이션 결과, 제안된 기법은 다른 기법에 비해 싱크 노드에서 수집되는 데이터 양을 향상시키며, 특히 홉 경로가 더 길거나 패킷 오류율이 더 높거나 더 많은 에너지가 수확되는 환경에서 그 효과가 두드러짐을 보여준다.
https://doi.org/10.3390/s26082322
Automatic repeat request
Wireless sensor network
Data collection
Energy consumption
Network packet
Efficient energy use
Sink (geography)
Error detection and correction
Context (archaeology)
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2025Energy-Adaptive Approximate Computing Scheme for Efficient Federated Learning in Energy-Harvesting AIoT Systems
Ikjune Yoon, Dong-Kun Noh
Journal of the Korea Society of Computer and Information
최근 에너지 수집 기술의 발전과 온디바이스 학습이 가능한 AIoT 장치의 확산으로 에너지 수집형 AIoT 시스템이 주목받고 있다. 본 연구는 에너지 제약이 있는 엣지 AIoT 환경에서 안정성을 유지하면서도 연합학습 성능을 효율적으로 향상시키기 위한 에너지 적응형 근사컴퓨팅 기법을 제안한다. 일반적으로 에너지 소모량과 학습 성능 간에는 비례 관계가 있어, 제한된 에너지 환경에서는 일부 성능 저하를 허용할 필요가 있다. 제안하는 방법은 태양 에너지 수집 모델을 바탕으로, 각 라운드의 제한된 에너지 예산 내에서 로컬 학습 데이터양과 파라미터 교환량을 최적화하는 근사컴퓨팅을 수행한다. 이를 통해 노드의 정전시간을 최소화하고, 결과적으로 전체 연합학습의 정확도를 개선할 수 있음을 확인하였다.
https://doi.org/10.9708/jksci.2025.30.07.011
Scheme (mathematics)
Computer science
Energy harvesting
Energy (signal processing)
Distributed computing
Mathematics
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2025Dual-Mode Data Collection for Periodic and Urgent Data Transmission in Energy Harvesting Wireless Sensor Networks
Ikjune Yoon
IF 3.5 (2025)
Sensors
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks, WSNs)는 환경 데이터 수집을 위해 널리 사용되지만, 배터리 전력에 대한 의존은 네트워크의 수명을 크게 제한한다. 에너지 하베스팅 기술은 지속 가능한 전력 해결책을 제공하지만, 기존 접근법은 종종 잉여 에너지를 효율적으로 활용하지 못하여 성능 제약으로 이어진다. 본 논문은 에너지 하베스팅 WSN 환경에서 Long Range Wide Area Network(LoRaWAN)와 Bluetooth Low Energy(BLE)를 통합한 에너지 효율적인 이중 모드 데이터 수집 방식을 제안한다. 제안 방법은 수확된 에너지 예측에 따라 감지 주기를 동적으로 조정하고, 긴급 데이터 전송을 위해 에너지를 비축한다. 긴급 메시지는 신뢰성 보장을 위해 중복 경로를 활용한 멀티홉 라우팅을 통해 BLE로 전송하며, 주기적인 환경 데이터는 에너지 효율을 최적화하기 위해 단일 홉으로 LoRaWAN을 통해 전송한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방식은 기존 접근법에 비해 데이터 수집 효율을 유의하게 향상시키고 긴급 메시지 전달 신뢰성을 개선하는 것으로 나타났다. 향후 연구는 중복 긴급 전송을 위한 에너지 소비 최적화와 전송 신뢰성을 추가로 향상시키기 위한 오류 정정 메커니즘의 통합에 초점을 맞출 것이다.
https://doi.org/10.3390/s25082559
Computer science
Data collection
Wireless sensor network
Energy consumption
Reliability (semiconductor)
Data transmission
Efficient energy use
Energy harvesting
Computer network
Bluetooth
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2023Data Acquisition Control for UAV-Enabled Wireless Rechargeable Sensor Networks
Ikjune Yoon
IF 3.4 (2023)
Sensors
사물인터넷(IoT) 분야에서 무선 센서 네트워크(WSN)는 주변 에너지를 포착하기 위한 에너지 하베스팅의 활용에 관해 지속적인 연구의 대상이 되어 왔으며, 센서의 에너지 한계를 극복하기 위해 이동식 충전기를 통한 무선 전력 전송(WPT) 방식도 연구되어 왔다. 또한 에너지 불균형을 완화하고 홉(hop)의 수를 줄이기 위해, 이동 싱크로서 자동차 또는 무인항공기(UAV)를 활용하는 전략들이 개발되었다. 본 연구의 주요 목적은, 상술한 방법들이 결합된 환경에서 핫스팟 노드의 에너지 소비를 줄이고 모든 센서로부터 획득하는 데이터의 양을 증가시킴으로써 네트워크 수명을 향상시키는 데 있다.
이 목적을 달성하기 위해 제안된 방법은 UAV 및 센서 노드의 에너지를 고려하여 모든 노드에 대해 다수의 최소 깊이 트리(MDT)를 개발하는 것을 포함한다. 부모 노드는 자신의 에너지 고갈을 방지하고, 노드에서 감지된 데이터 및 그 자식 노드에서 감지된 데이터의 양을 적응적으로 제어함으로써 불균형 없이 데이터 전송이 이루어지도록 한다. 그 결과 핫스팟에서의 노드 에너지 고갈이 방지되고, 더 많은 감각(센싱) 데이터가 수집되며, 모든 노드로부터 균형 잡힌 데이터 수집이 달성된다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방식은 에너지 고갈 감소, 네트워크 연결성 증가, 싱크 노드에서 수집되는 데이터의 양 측면에서 다른 최신 기법들보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 방식은 기후 측정과 같은 실외 환경 데이터 수집 응용 분야에 적용될 예정이며, 데이터를 균일하게 수집하고 네트워크의 수명을 연장함으로써, 데이터를 효과적으로 수집하면서 네트워크 유지관리 비용을 절감할 수 있다.
https://doi.org/10.3390/s23073582
Wireless sensor network
Computer science
Computer network
Energy consumption
Real-time computing
Data transmission
Data collection
Key distribution in wireless sensor networks
Efficient energy use
Hotspot (geology)
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2022Adaptive Data Collection Using UAV With Wireless Power Transfer for Wireless Rechargeable Sensor Networks
Ikjune Yoon, Dong Kun Noh
IF 3.9 (2022)
IEEE Access
무선 센서 네트워크(Wireless sensor networks, WSNs)는 넓은 지역에 걸쳐 대량의 데이터를 수집하는 데 사용된다. 그러나 WSN에 사용되는 센서 노드는 일반적으로 배터리로 구동되기 때문에 수명이 짧다. 에너지 하베스팅 및 무선 전력 전송(Wireless power transfer, WPT)과 같은 기술을 통해 WSN의 수명을 증가시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 핫스팟(hotspot) 문제를 완화하고 네트워크 연결성을 향상시키기 위해, 클러스터링과 WSN 데이터 수집률 조정을 위한 방안을 제안한다. 제안된 방안은 센서 노드가 태양 에너지를 수확하는 WSN을 대상으로 한다. 또한 무인 항공기(unmanned aerial vehicle, UAV)가 정해진 경로를 따라 이동하면서 WPT를 사용해 센서 노드에 에너지를 전달하고, 싱크 노드로서 데이터를 수집한다. 이 방안에서 클러스터 헤드의 수는 각 홉 거리에서의 노드 수와, 가용 에너지로 전송할 수 있는 최대 데이터 양을 고려하여 결정한다. 더 나아가 센서 노드는 중간 노드의 릴레이 부하를 줄이기 위해 수집하는 데이터 양을 제한한다. 이를 위해 노드들은 부모 노드가 전송하는 데이터 양, 특히 핫스팟에 위치한 노드의 데이터 양과 자식 노드의 수를 고려한다. 싱크 노드는 정해진 경로를 따라 이동하며, 클러스터 헤드에 축적된 데이터를 수집하고 동시에 잔여 에너지를 클러스터 헤드에 공급한다. 전달되는 에너지의 양은 클러스터 헤드의 수를 고려하여 결정된다. 그 결과, 핫스팟 영역의 노드들은 에너지 부족으로 인해 블랙아웃(blackout)되는 상황을 방지할 수 있으며, 에너지 하베스팅 효율이 향상된다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방안은 클러스터 헤드 인근의 핫스팟 영역에서 블랙아웃 노드의 수를 감소시키는 것으로 나타났다. 또한 네트워크 연결성의 증가에 따라 데이터 수집 및 모니터링 성능이 향상된다.
https://doi.org/10.1109/access.2022.3144846
Wireless sensor network
Computer science
Computer network
Key distribution in wireless sensor networks
Hotspot (geology)
Relay
Cluster analysis
Data collection
Sensor node
Wireless