• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.430-433
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• 2007

무선 센서 네트워크는 감지, 연산 그리고 무선 통신 능력을 갖는 수많은 작은 센서 노드들로 구성된다. 센서 네트워크에는 전장 감시, 침입자 추적, 그리고 고속 도로 감시 등과 같은 많은 응용분야가 있다. 이러한 분야에서는 사용자의 관심 대상이 되는 지역에서 발생 하는 사건들을 감시하기 위하여, 제한적인 에너지 자원과 연산 능력을 가진 세서 노드들로부터 감지된 데이터를 수집한다. 그러므로 센서 네트워크 응용분야에서의 데이터 수집과 전달, 센서 노드의 효율적인 에너지 소모는 매우 중요하며, 이를 위하여 센서 네트워크를 위한 라우팅, 전력관리, 그리고 데이터 보급 프로토콜들의 설계에서는 이러한 제약 사항들이 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 효율적인 데이터 전달을 위한 라우팅 방법을 제안한다. 제안된 방법은 센서 노드의 트래픽 량, 잔여 에너지 량, 그리고 베이스 스테이션가지의 최단경로를 고려하여 데이터 전송 경로를 결정하여, 센서 네트워크에서의 에너지 효율적이면서도 안정적인 감지 데이터 전송을 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.297-300
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• 2004

기존에 성격이 다른 두 가지 이상의 센서를 이용하기 위해서는 각각의 센서의 입력 데이터를 처리하는 알고리즘이 필요하게 되고, 적용한 알고리즘에 의해 출력된 최종 값 중에서 그 상황에 알맞은 값을 선택하여 사용하는 계층적 구조를 사용하게 된다. 계층적 구조가 아니더라도 비슷한 형태의 데이터를 얻어 이를 가지고 최종 로봇을 제어하기 위한 출력을 만들게 된다 본 논문에서는 비전 센서와 초음파 센서에서 입력되는 성격이 다른 데이터를 가지고, 신경망을 이용하여 최종 출력을 얻어냄으로써 2가지 센서의 입력 데이터를 처리하기 위한 과정을 간단히 하고 두 가지 센서가 서로를 보완 할 수 있도록 하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.633-635
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• 2023

센서 데이터를 예측 또는 분석하여 시스템을 제어하거나 모니터링할 수 있다. 센서 데이터를 이용한 예측의 신뢰성을 확보하기 위해서는 데이터의 적절한 빈도수가 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Diffusion Model을 사용한 센서 데이터 주파수 보간을 통해 행동을 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 주파수 보간은 반려동물 행동별 25hz 센서 데이터로 학습된 Diffusion Model을 사용한다. 학습된 Diffusion Model에 1hz 센서 데이터와 가우시안 노이즈를 결합한 데이터를 입력으로 사용해 센서데이터를 보간한다. 제안한 방법은 CNN-LSTM 모델 학습 후 예측 성능 비교를 통해 검증한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.9 no.10
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• pp.1079-1085
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• 2014

The analysis of the variable continuous big data stram should reach the destination context awareness. This study presented a novel way of context inference of the variable data stream from sensor motes. For assessment of the sensor data, we calculated the difference of each measured value at the time window and determined the belief value of each focal element. It was beneficial that calculate and assessment of factor of situation for context inference with the Dempster-Shfer evidence theory.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.40-42
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• 2004

유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아짐에 따라 센서 네트워크에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 기존의 센서 네트워크에서는 센서들이 하나의 데이터 처리 서버 (DPS : Data Processing Server) 에 종속되어 있어 수많은 센서들에 의해 수집된 정보를 다양한 데이터 처리 서버에서 이용하지 못하는 문제점이 있다. 이는 각 센서들에 의해 수집된 데이터간의 의미 이질성 때문이다. 이 논문에서는 특정 데이터 처리 서버에 종속적으로 센서들이 이용되는 한계를 극복할 수 있는 의미 일관성 유지를 위한 아키텍처에 중점을 둔다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.6 no.4
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• pp.581-587
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• 2011

A wireless sensor network needs to consist of multi-sensors in order to infer a high level of information on circumstances. Data fusion, in turn, is required to utilize the data collected from multi-sensors for the inference of information on circumstances. The current paper, based on Dempster-Shafter's evidence theory, proposes data fusion in a wireless sensor network with different weights assigned to different sensors. The frequency of events per sensor is the crucial element in calculating different weights of the data of circumstances that each sensor collects. Data fusion utilizing these different weights turns out to show remarkable difference in reliability, which makes it much easier to infer information on circumstances.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.610-613
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• 2022

센서 데이터의 중요성이 커지면서 센서 데이터 처리 연구의 수요가 증가하고 있다. 센서 데이터 기반의 딥러닝 모델 개발 시, 센서 데이터 단일 값에 의한 출력이 아닌 시계열적인 특성을 반영하여 연속적인 데이터 간의 연관성을 파악할 수 있는 슬라이딩 윈도우 기법을 통해 효율적으로 데이터를 분석하고 처리할 수 있다. 하지만, 기존의 방법들은 학습 성능(학습 시간 및 모델 성능)에 미치는 영향을 평가하는 기준 없이 입력 데이터의 윈도우 사이즈를 임의로 설정하여 데이터를 처리해 왔다. 따라서, 본 논문은 학습 시간과 모델 성능을 기준으로 센서 데이터의 윈도우 사이즈 최적화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 전류를 이용하여 스위치와 다이오드 온도를 추정하는 가상 센서(virtual sensor) 실험 테스트베드에 적용하여, 학습 시간 중심으로는 5%의 윈도우 사이즈를, 모델 성능 중심으로는 R2 SCORE 의 값을 0.9295 로 갖는 8%의 윈도우 사이즈가 최적으로 도출되었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.191-194
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• 2009

센서 네트워크들은 지역적 혹은 종류별로 다양한 센서를 사용하여 네트워크를 형성한다. 기존의 센서 네트워크의 개발은 센싱 데이터에 대한 단일화된 형식으로 표현하지 않기 때문에 그 단위나 표현 방식에 따라서 응용 프로그램이 처리하는데 어려움이 있다. 또한, 다른 센서 네트워크와 데이터 공유도 용이하지 못하다. 이에 센서 노드로부터 수집된 다양한 원 데이터를 원활하게 데이터 교환을 할 수 있는 미들웨어 개발이 필요하다. 이에 우리는 센서 노드로부터 측정한 데이터 및 모든 처리를 기술할 수 있는 표현을 XML로 작성하고, 웹을 통해 센서 데이터를 활용할 수 있는 센서 네트워크 미들웨어를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.99-102
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• 2010

유비쿼터스 센서 네트워크 환경에서 존재하는 다양한 센서 간 상호운용성 유지를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 서로 이질적인 센서 네트워크에 존재하는 센서 간 상호운용성을 향상시키기 위해서는 다양한 문제들이 해결되어야 하며, 특히 센서 데이터에 대한 의미를 해석하고 활용할 수 있는 방법에 대한 연구가 필수적으로 요구된다. 즉 센서가 제공하는 센서 데이터뿐 아니라 센서의 종류와 측정단위, 관리기관 등의 정보를 이용하여 보다 다양한 양질의 서비스를 제공하기 위한 연구가 요구된다. 지금까지 센서 데이터의 의미 처리 문제를 해결하기 위한 연구가 진행되었으나 센서 데이터의 의미관리에 대한 높은 구축비용 문제와 동적인 의미 관리가 어렵다는 문제점을 지닌다. 따라서 이 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하고 보다 향상된 의미 처리 기능을 제공하는 센서 레지스트리 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 ISO/IEC 11179 개념을 적용하여 의미 관리 및 처리 연산을 수행하며, 동적인 의미 관리와 낮은 의미 구축비용을 제공한다는 장점을 지닌다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.342-345
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• 2019

드론의 동작 검증을 위한 테스트는 최종적으로 드론이 운용될 환경에서 이루어진다. 그러나 테스트 비용이 크고 테스트 비행 중 파손의 위험이 있기 때문에 시뮬레이션을 통한 사전 검증을 수행하는 것이 중요하다. 시뮬레이션은 SIL 방식이나 HIL 방식으로 이루어지는데 추가적인 외부 센서를 활용하는 경우 검증하기가 어렵다. SIL에서는 검증을 위해 가상의 외부 센서 구현이 필요하다. HIL 에서는 실제 센서를 사용하므로 가상의 외부 센서 구현은 필요 없다. 그러나 테스트 환경이기 때문에 실제 환경과 비슷한 데이터나 동작 검증에 적합한 데이터를 얻기 어렵다. 이러한 HIL에서의 문제를 해결하기 위해 외부 센서를 실제 환경에서 사용한 로그나 테스트 환경에서 센서 검증에 사용한 로그를 이용할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 외부 센서의 로그를 활용한 HIL 시뮬레이션 기법 확장 내용은 외부 센서 데이터 입력기가 로그로부터 얻은 센서 데이터를 비행 컨트롤러로 보내 검증을 수행하기 때문에 데이터를 재사용할 수 있고 테스트 비용을 줄일 수 있다. 또 외부 센서 데이터 입력기는 로그 파서, 뷰어, 슬라이서, 데이터 전송기로 구성되어 로그로부터 검증에 적합한 데이터를 쉽게 얻어 활용할 수 있다.