무선 센서 네트워크에서, 추가적인 하드웨어를 사용하지 않고 이동센서노드의 위치를 검출하는 가장 일반적인 방법들중의 하나가 수신 신호 세기를 기반으로 하는 위치 검출기법이다. 하지만, 노드 사이의 물리적인 무선 채널 특성에 따라 수신 신호의 세기가 다양하게 측정됨으로 신호의 세기를 이용하여 구한 두 노드간의 거리 데이터는 많은 오차를 포함하게 된다. 더 나아가 이를 이용하여 위치 검출을 수행할 경우 위치 추정 오차가 발생된다. 따라서 이러한 문제를 극복하여, 제한된 시스템 자원 내에서 노드의 위치 검출의 정확도를 개선시키는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 수신 신호 세기 기반의 거리 측정 방법의 단점을 극복하기 위해, 거리 데이터 신뢰도 정보를 활용하는 위치 검출 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘이 기본 알고리즘보다 약 30%정도의 성능 향상을 제공할 수 있음을 보인다.
하천 합류부에 있어 수체의 혼합양상 분석은 고해상도의 자료가 필요하다. 하지만 최근 공간적 분포를 해석함에 있어 3D 기법들을 많이 활용되고 있다. IDW, Natural Neighbor, Kriging기법등 다양한 기법들이 많이 적용되고 있고 그에 따라 각 보간법을 비교 분석하여 공간해석에 대한 연구를 진행하였다. 관련 논문을 검토한 결과, 측정 결과에 따른 2차원 횡단면 분포의 내용이 지배적이었고, 3차원 매핑 및 3차원 분석을 통한 수리학적 정보 획득에 관한 연구는 부족한 실정이였다. 특히 3차원 하천 수질 농도의 연구가 불충분했다. 그에 따라 저해상도 측정결과에서의 예측과 보간법에 대한 시각화를 통해 하천의 전체적인 수리·수질정보를 표기하였다. 각각의 보간법을 비교함으로써 하천매핑에 있어 Kriging 기법을 적용하여 시각화된 자료와 정량적 평가를 통해 하천매핑의 정밀성을 향상시켰다. 하천합류부를 공간 분석할 시에 하천의 측정데이터에 대한 신뢰도를 바탕으로 계측경로에 따라 보간한 결과에 대한 신뢰도 분석을 실시하였다. 분석된 3차원자료를 이용하여 하천의 혼합거리에 대한 분석을 실시하였고 그에 따른 수표면과 연직방향까지 고려된 혼합거리분석을 비교하였다. 3차원 데이터를 활용하는 방법으로 측정 및 모니터링 기술의 중요한 데이터로 활용되며, 이러한 데이터는 유해물질 저감 기술 및 평가 예측 기술의 기초 데이터로 활용되고 있다. 유해화학물질 추정, 호수의 고위험 조류군 계층분석 등 다양한 수생건강 진단기술을 활용할 수 있다.
화재감지 데이터 전송에 있어서 기존의 유선기반의 전송선로보다 설치에 용이하고 다양한 정보수집에 효율성이 높은 무선기반의 USN망이 대안으로 제시되고 있다. 그러나 USN망 구축에 사용되는 센서노드의 무선전송거리 및 정보의 신뢰성에 대해서는 문제점이 대두되고 있다. 본 연구에서는 국제적 표준규격 지그비 프로토콜을 사용하여 센서노드를 구현하였다. 제안한 센서노드 사이에 전송거리 및 수신된 정보의 신뢰성을 검증하고자 테스트 전압 3V와 5V를 센서노드 입력단자에 인가하고, 실내에서 10m씩 거리를 증가시켜 실험한 결과 최대 유효전송거리가 90m 내외임을 확인하였다. 또한, Mesh Routing 중계센서노드를 사용했을 때 전송거리에는 제한이 없었다. 제안한 센서노드로 USN망을 구축하고 실제 화재감지센서를 센서노드 입력단자에 연결하여 전송하였을 때 센서에서 직접측정 한 데이터와 USN망으로 전송하여 수집된 화재감지데이터가 잘 일치하였다. 따라서 제안한 센서노드의 화재감지정보 전송용 USN망 구축에 있어서 전송거리 및 정보의 신뢰성이 확인 되었다.
셀룰라망을 이용한 위치보고체계는 전파통달거리를 고려한 셀 단위로 구축하였기 때문에 지휘망을 이용하는 방안에 비해 신뢰성 있는 보고를 기대할 수 있으며, 동일한 정보를 1, 2차 상급부대에 중복 보고할 필요가 없고, 일정거리 이상의 다른 셀에서 같은 대역의 주파수를 사용해도 무방하므로 주파수 재사용의 효과도 거둘 수 있다. 아울러 인터넷과 데이터 베이스 관리 시스템을 소프트웨어로 효과적으로 연동시킴으로써 현재 상용에서 각광 받고 있는 Web-Server 개념을 군 무선 데이터 통신에 도입하고 하드웨어도 대용량의 지능망으로 발전한다면 위치보고 뿐만 아니라 늘어나는 정보를 효과적으로 처리하기에 충분하리라 판단된다.
최근 심혈관계질환의 발병에 영향을 미칠 수 있는 환경적 위험요인을 찾기 위해 대기환경정보를 활용한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 대기환경정보에 대해 행정구역 단위로 구분된 광의적인 통계 자료를 활용하였기 때문에 세밀한 분석을 하기에는 다소 제한적이다. 이에 본 논문에서는 보다 세밀한 분석을 위한 신뢰성 높은 데이터셋을 수집 및 구축하는 단계로써, 전국 주요병원의 지리학적 위치정보를 이용한 거리기반의 통합 대기환경 데이터셋 구축 방법을 제안한다. 데이터 구축을 위해, 전국 병원들 중 심혈관계질환자가 내원한 병원을 기준으로 인접한 대기환경관측소와의 거리계산을 통해 매칭하였으며, GMap.net 기반의 대기환경정보 획득시스템 개발을 통해 데이터 획득 및 시각화에 활용하였다. 또한, 기존 행정구역으로 구분한 지역기반 대기환경정보와의 비교평가를 통해 거리, 매칭률 및 정보의 오차에 대한 신뢰성을 확보하였다. 이렇게 구축된 통합데이터는 심혈관계질환 뿐 아니라 다양한 발병에 영향을 미칠 수 있는 환경적 위험요소 발견을 위한 다각적 연구에 보다 신뢰성 있는 기초정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
소셜 사물 인터넷(SIoT)에서 차량들이 다양한 정보를 생성하고 이를 다른 차량과 공유하고 피드백을 주고 받는 소셜 행위가 이루어진다. 차량 간에 신뢰성 있는 정보를 공유하기 위해서는 차량의 신뢰성을 판별하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 차량들 간에 신뢰성 있는 정보를 공유하기 위한 차량 신뢰도 계산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 차량 간 소셜 행위에 기반한 사용자 평판과 네트워크 신뢰도를 고려하여 차량 신뢰도를 판별한다. 차량은 점수 부여, 무시, 재배포 등의 행위를 선택할 수 있으며 이에 따라 사용자 평판이 계산된다. 네트워크 신뢰도를 계산하기 위해 다른 차량과의 거리와 패킷 전송률을 이용한다. 사용자 평판과 네트워크 신뢰도를 이용하여 지역 신뢰도가 계산된다. 이때, 전달되는 데이터의 중복 배포를 방지한다. RSU(Road Side Unit)의 데이터를 활용하여 지역적인 데이터의 한계를 극복하고 전역적인 데이터를 활용하여 보다 더 정확한 차량 신뢰도 계산이 가능하다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해서 성능이 우수함을 보인다.
영상에서 일부분을 제거하거나 훼손된 영상에서 훼손된 부분을 복원하기위해 예제기반 인페인팅 방법이 주로 사용되고 있다. 예제 기반 인페인팅은 데이터 항 계산, 신뢰도 항 계산, 그리고 복사할 패치 선택 등 세가지 부분으로 구성되어 있는데 본 논문에서는 이들 각각 부분을 개선하여 기존의 예제기반 인페인팅 방법의 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 기존에는 데이터 항을 계산하는데 편미방을 이용해서 국부적인 기울기를 구하기 때문에 잡음에 민감한 문제가 있어 이를 16개의 방향성 마스크를 사용하여 전역적 기울기를 구하도록 하여 잡음에 강건하도록 개선하였다. 신뢰도 항을 계산하는 과정에서 복원할 영역 내부에서 신뢰도 값이 매우 작아지는 문제를 개선하기 복원할 영역의 내부에서 신뢰도 항이 천천히 감소하도록 하는 방법을 제안하였다. 또한 복원할 영역에서 가까운 패치에 가중치를 주도록 패치 선택 방법을 개선하였다. 여러 가지 영상에 대한 실험한 결과 제안된 방법을 통한 인페인팅이 기존의 예제 기반 인페인팅보다 자연스럽게 복원함을 알 수 있었으며 훼손된 영상을 복원하는 경우에도 제안된 방법이 기존 방법보다 오차가 줄어듦을 알 수 있었다.
본 논문에서는 관측소에서 위성을 관측할 때 나오는 광학 관측 데이터인 각도 정보를 통해 A.I 기법 중 하나인 심층 학습을 적용하여 관측소에서 위성까지의 거리 정보를 학습시켜 거리 정보를 예측하게 만들어 위성의 궤도결정 정밀도를 높였다. 이를 위해 GMAT에서 관측 데이터를 생성하고, 생성된 관측 데이터를 전처리 과정을 통해 심층 학습의 학습 데이터 오차를 줄였으며, MATLAB을 통해 심층 학습을 진행하였다. 학습을 통해 나온 예측된 거리 정보를 토대로 궤도결정의 필터링 기법 중 하나인 확장 칼만 필터를 GMAT을 통해 사용하여 궤도결정을 실시 하였다. 거리 정보가 없는 각도 정보를 가지고 한 궤도결정과 모델을 통해 나온 예측된 거리 정보가 있는 궤도결정 결과를 비교 분석하여 모델의 신뢰성을 검증하였으며, 실제 관측 데이터를 기반으로 결과를 비교 분석하여 궤도결정의 정밀도가 향상됨을 보여준다.
지식검색은 방대한 지식정보 데이터를 바탕으로 사용자의 질문에 대한 답변을 검색하는 시스템이다. 이러한 사용자 참여로 구축된 지식정보는 잘못된 답변으로 인한 신뢰성 부족과 중복 답변 등의 문제점이 있어, 원하는 답변을 찾기 위해서는 지식검색에서 다수의 답변을 읽고 그 답변의 진위여부를 판단해야만 한다. 만일 정답에 포함되는 단어나 어구가 답변들에서 나타내는 통계적 특성을 활용하여 사용자가 원하는 답변을 제시할 수 있다면, 지식검색의 효용성과 신뢰성이 크게 향상될 수 있다. 본 논문에서는 지식정보 데이터 분석을 통해 사용자의 질문의 유형을 단어, 목록, 도표, 글의 4가지 유형으로 분류하고, 각 분류에 대한 사용자 질의어의 답변을 요약하는 방식을 제안한다. 단어, 목록, 글 유형은 TF와 IDF, 어휘 간의 거리 정보를 통해서 중요 단어를 추출하여 각 유형에 적합한 형식의 답변을 사용자에게 제시한다. 도표형은 답변들에서 사용자의 의견 정보를 추출하여 의견 통계를 도표로서 제시한다.
실제 무선센서네트워크 환경에서 무선링크는 일반적으로 발생하는 간섭, 감쇠, 멀티패스 등으로 인해 비신뢰성과 비대칭성을 가진다. 기존에 제안된 위치기반라우팅기법들은 이러한 무선링크의 특성을 고려하지 않아, 데이터 전송 성공률과 에너지 효율이 떨어지는 문제를 가진다. 본 논문에서는 무선링크의 비신뢰성과 비대칭성 그리고 거리 값을 고려한 기대전송비용(EC)을 정의하고, 데이터와 ACK 패킷 각각에 대해 예상전송비용이 최소인 경로를 찾아 에너지 효율적인 전송을 한다. 이러한 방법을 통해 센서노드의 제한된 베터리 자원을 효율적으로 사용하고, 네트워크 라이프타임을 증가시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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