• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.10 no.4
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• pp.59-66
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• 2008

GeoSensor network means sensor network infra and related software of specific form monitoring a variety of circumstances over geospatial. And these GeoSensor network is implemented by mixing data stream with spatial attribute, spatial relation. But, until a recent date sensor network system has been concentrated on a store and search method of sensor data stream except for a spatial information. In this paper, we propose a definition of spatial data stream and its join strategy model at GeoSensor network, which combine data stream with spatial data. Spatial data stream s defining in this paper are dynamic spatial data stream of a moving object type and static spatial data stream of a fixed type. Dynamic spatial data stream is data stream transmitted by moving sensor as GPS, while static spatial data stream is generated by joining a data stream of general sensor and a relation with location values of these sensors. This paper propose joins of dynamic spatial data stream and static spatial data stream, and cost models estimating join cost. Finally, we show verification of proposed cost models and performance by join strategy.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.602-604
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• 2012

무선센서네트워크에서 센서노드가 에너지를 적게 사용하여 네트워크 시간을 연장하는 것은 중요한 이슈이다. 센서노드의 에너지 소비를 줄이기 위해 듀티사이클이 제안되었고 낮은 비동기식 듀티사이클에서 각 센서노드는 독립적으로 활성화되며 트래픽이 적은 경우에 에너지를 효율적으로 줄인다. 하지만 전송할 데이터가 증가하면 낮은 듀티사이클로 인해 송신노드는 수신노드의 활성화시간까지 많은 시간을 기다려야 한다. 이때 사용하는 에너지는 데이터 전송에 사용되는 에너지보다 크다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 전송노드는 자신보다 잔여 에너지가 큰 이웃노드에게 데이터를 전송하고 비활성상태로 전환되고 데이터를 모아 전송하는 OC-MAC 기법이 제안되었다. 하지만 OC-MAC 기법은 데이터를 위임할 이웃노드 선택시 자신보다 잔여 에너지가 큰 노드들 중 잔여 에너지가 제일 적은 노드를 선택한다. 이에 따라 센서노드들이 에너지를 균형있게 사용하지 못하는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문이 제안하는 기법은 이웃노드 중 잔여 에너지가 큰 이웃노드에게 데이터를 전송함으로 센서노드의 에너지를 균형 있게 사용하고 무센서네트워크 수명을 연장한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.6
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• pp.143-153
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• 2011

The goal of Ubiquitous Sensor Network(USN) environments is to provide users high quality services based on a variety of sensors. In this environment, sensor devices, sensor nodes and sensor networks are heterogeneous and have various characteristics. Therefore it is important for interoperability to define a metadata for describing USN resources. The OGC(Open Geospatial Consortium) proposes SensorML(Sensor Model Language) as a standard language for modeling sensors. However, SensorML provides a framework for describing a processing model among sensors rather than describing information of sensors. Therefore, to describe a USN metadata is not main purposes of SensorML. This paper defines a USN metadata which describes information about sensor device, sensor node, and sensor network. Also the paper proposes a method for efficiently storing and searching the USN metadata and implements a USN metadata management system based on our method. We show that our metadata management system is reasonable for managing the USN metadata through performance evaluation. Our USN metadata keeps the interoperability in USN environments because the metadata is designed on SensorML. The USN metadata management system can be used directly for a USN middleware or USN application.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.141-146
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• 2008

As the interest about ubiquitous environment is increasing, there are many researches about the services in this environment. These services have important issues in interpreting the users' context, using many kinds of sensors, like PDA, GPS and accelerometers. Low level raw data, which sensors like accelerometers calibrates, are hard to use, and to provide real-time services preprocessing and interpreting the data into context, in real-time, is important. This paper describes a context integrate system which can integrate these sensors and also sensors which has raw data, like accelerometers and physiological sensors, and define the context interpret rule with XML. The proposing system reduces programming operations when adding a sensor to the sensor network or modifying the context interpreting rule by using XML. By using this system, we implemented a real-time data monitoring system which can describe the numeric data into graphs, and assist the user to validate the data and results of the preprocess phase, and also support the external services and applications to use the context of the user.

• KSCI Review
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• v.14 no.2
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• pp.199-204
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• 2006

The sensor network is a wireless network of the sensor nodes which sensing, computation and communication ability. Each sensor nodes create the data items by sensor nodes above one. Like this feature, the sensor network is similar to distributed data base system. The sensor node of the sensor network is restricted from the power and the memory resources is the biggest weak point and is becoming the important research object. In this paper, We try to see efficient sensor data stream management method and efficient query processing method under the restricted sensor network environment.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.15 no.3
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• pp.67-80
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• 2009

By a number of sensors and sensor networks, we can collect environmental information from a certain sensor space. To discover more useful information and knowledge, we want to employ data mining methodologies to sensor data stream from such sensor spaces. In this paper, we present a novel data preprocessing scheme to improve the performances of the data mining algorithms. Especially, ontologies are applied to represent meanings of the sensor data. For evaluating the proposed method, we have collected sensor streams for about 30 days, and simulated them to compare with other approaches.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.600-605
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• 2006

센서 네트워크는 데이터를 수집하는 싱크 주변에 있는 센서 노드가 극심한 에너지 소비를 보이는 문제가 있다. 이러한 싱크 주변 센서 노드의 에너지 소비 분산을 위해 모바일 싱크를 사용한 데이터 수집방법에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 모바일 싱크를 사용하여 데이터를 수집하기 위해서는 각 센서 노드별 데이터 수신 순서를 스케줄링하여 각 센서 노드에게 균등한 데이터 전송 기회를 부여하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 싱글 홉 센서 네트워크에서 모바일 싱크를 이용한 균등한 데이터 수집을 위한 데이터 가중치 기반 스케줄링기법인 DWEDF를 제안한다. 또한 시뮬레이션을 통해 여러 다른 스케줄링 기법들에 비해 약 1.5배에서 3배가량 높은 성능을 보임으로써 그 효율성을 검증하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.305-308
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• 2009

최근 카메라와 같은 센서가 장착된 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기)를 이용하는 분야는 방재, 농업, 군사 분야 등 매우 다양해지고 있다. 그러나 고품질의 영상데이터를 취득하기 위해서는 가벼우면서도 우수한 성능을 지닌 고가의 MEMS 센서 그리고 센서가 안정적으로 데이터를 획득할 수 있도록 안정적인 비행이 가능한 대형 UAV플랫폼으로 구성된 시스템이 필요하기 때문에 시스템 구축비용이 클 수밖에 없다. 본 연구에서는 저비용으로 영상 데이터를 취득할 수 있는 UAV시스템을 구축하여 취득된 영상데이터의 처리를 통해 얻어지는 영상의 품질을 살펴보고 그 효용성을 시험해보았다. 이를 위해서 고가인 UAV를 대신해 비교적 가격이 저렴한 R/C헬기(Remote Control, 원격조종 헬기)를 플랫폼으로 선정하고, 영상데이터를 수집하는 카메라센서를 탑재하였다. 그리고 탑재된 센서가 안정적으로 데이터를 취득할 수 있도록, 센서와 플랫폼 사이에 Gimbal을 장착하였다. 이렇게 구축된 시스템을 이용하여 시험비행을 해보았으며, 그 결과 플랫폼에 탑재된 센서로부터 비교적 안정적이고 양질의 이미지를 획득할 수 있었다. 본 연구에서 구축한 R/C 헬리콥터 시스템을 통하여 저비용/고효율의 영상데이터를 취득할 수 있음을 확인하였다. 구축된 시스템은 근접한 거리에서 대상물의 영상을 취득하기 때문에 고품질의 3차원 모델데이터 생성에 매우 도움이 될 것으로 생각한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.298-301
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• 2009

최근 들어 무선 멀티미디어 서비스를 위한 Wireless Sensor Network 에 관한 연구가 활발히 진행됨에 따라 그 응용의 한 부분으로써 이미지 센서를 이용하여 이미지 데이터를 전송하는 WISN(Wireless Image Sensor Networks) 에 관한 연구가 시작되었다. WISN은 센서노드의 제한된 자원(배터리, 대역폭, 처리속도, 메모리 크기)으로 인해 많은 어려움을 갖는다. 특히 그 중에서 제한된 배터리로 인해 이미지 센서노드는 효율적인 에너지 관리가 필요하다. 이미지 센서노드의 에너지 소모는 이미지 캡쳐 과정, 이미지 데이터의 처리 및 가공(compression)과정, 이미지 데이터의 전송 과정에서 발생한다. 또한 수 Kbyte 이미지 데이터는 기존의 무선센서 네트워크의 데이터보다 훨씬 크기 때문에 빈번한 이미지 데이터의 전송은 노드의 수명을 단축시켜 전체 네트워크의 분단을 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 JPEG 이미지 크기의 변화량을 고려하여 전송 횟 수를 최소화하는 기법을 제안한다. 종단 센서노드는 자신이 이전 JPEG이미지와 현재 JPEG이미지의 크기를 비교하여 특정 임계값 이하이면 전송하지 않고, 임계값 이상일 때에는 변화된 특정 부분의 이미지만을 보냄으로써 데이터량을 줄이게 된다. 결과적으로 효율적 에너지 관리를 통해 센서 노드의 라이프타임을 향상 시키는 결과를 가진다. 제안된 기법을 검증하기 위하여 테스트 보드를 만들어 제안된 기법과 일반적인 방법에서의 데이터의 전송 횟수 및 에너지 소모량과 노드의 라이프타임을 비교하여 제안된 기법의 성능의 우수함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.54-55
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• 2022

해양에 설치된 항로표지는 선박의 안전한 항해를 위해 위치 정보를 제공하고, 항로표지에 부착된 센서를 통해 다양한 해양 정보를 수집하고 있다. 하지만 항로표지는 육지와 멀리 떨어진 해상이라는 특수한 작업환경으로 인해 항로표지 유지보수를 위한 많은 시간과 비용이 발생하게 된다. 현재 항로표지에 부착된 센서를 통해 다양한 정보를 수집하고 있지만, 정상 데이터와 비정상 데이터를 구분할 수 있는 정보가 없어 고장진단에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 항로표지 센서 고장진단을 위해 머신러닝 비지도학습 중 하나인 K-means 알고리즘을 활용하여 정상 데이터와 비정상 데이터로 군집화하였으며, 분류가 잘 되는 것을 확인할 수 있었다. 향후 연구방향으로는 2개의 클러스터로 구분된 데이터가 실제로 정상 데이터인지, 비정상 데이터인지에 대한 비교·분석이 필요하다.