• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.107-108
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• 2020

최근 센서데이터 활용 영역이 넓어지면서 데이터 분석 서비스가 활성화되고, 분석을 용이하게 할 수 있는 환경으로 진화하고 있다. 이에 따라 센서데이터의 신뢰성 보장이 필요하다. 신뢰성을 갖는 환경모니터링을 위해서는 센서로부터 수집된 환경 데이터의 분포 및 값을 살펴본 후 데이터가 표현하는 현상을 더 잘 이해하고, 센서 및 센서데이터에 대한 잠재적인 특이점을 발견을 선행하여야 한다. 이를 위해 EDA를 통해 수집된 센서 값을 시각화하고 분석에 주어진 데이터의 개별 속성의 특징 및 상관관계를 도출한다. 본 연구의 EDA 분석 결과는 센서데이터의 신뢰성을 평가하기 위해 사용한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.1079-1085
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• 2014

변화하는 연속적인 데이터가 대량으로 유입되는 스트림 형태의 센서 데이터에 대한 분석은 궁극적으로 상황인식에 도달할 수 있어야 한다. 본 연구에서 가변적이며 연속적으로 입수되는 센서 데이터 스트림을 분석하여 상황을 추론하는 방안을 제안한다. 연속적인 스트림 형태를 가지는 센서 데이터를 분류하기 위하여 센서로 부터 보내온 각 센서 데이터에 내포된 값들을 평가하고, 시간에 따른 변화를 토대로 신뢰도를 계산하였다. 각 데이터들이 구성하는 상황요인을 설정하였고 각 요인들의 변화를 추정할 수 있도록 함으로써 상황 추론이 가능함을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.238-241
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• 2019

본 논문에서는 차량에서 측정되는 모든 센서 데이터를 클라우드에 저장하고, 저장된 데이터를 분류 모델을 이용해 분석한 다음, 분석이 완료된 데이터를 실시간으로 운전자의 디스플레이에 제공하는 "클라우드와 데이터 마이닝을 이용한 차량 분석 시스템"을 설계한다. 제안하는 정보 분석을 위한 클라우드 서버는 차량에서 측정하는 센서 데이터를 클라우드 서버의 테이블에 저장하고 전달받은 데이터를 분석 모듈로 전달하는 센서 데이터 통신 모듈과 분류를 위해 전달받은 데이터를 학습 알고리즘을 이용해 분류한 분류 모델을 이용서 목적에 맞게 분석, 분류하고 운전자에게 실시간으로 정보를 제공하는 센서 데이터 분류 모듈로 구성된다. 제안된 정보 분석을 위한 클라우드 서버는 차량에서 수집되는 수많은 센서 데이터를 클라우드 서버에 저장하기 때문에 차량에 데이터가 과부하 되지 않고 데이터 분류를 위한 연산을 차량이 아닌 클라우드 서버에서 진행하기 때문에 데이터를 빠르고 효율적으로 관리할 수 있다. 또한, 운전자가 원하는 정보들을 디스플레이에 시각화하여 사람들의 자율주행차량에 대한 안정성을 증가시킬 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.25-26
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• 2022

플라즈마 공정장비 지능화를 이루기 위해서는 플라즈마 공정장비에서 플라즈마를 생성하는 다양한 조건 값에 따라 변화되는 플라즈마의 상태 값이 필요하며 이러한 데이터를 수집하기 위해 여러 종류의 측정 센서를 사용한다. 측정 센서에서 생산된 데이터를 이용하여 다양한 분석 기법을 사용하여 플라즈마 생성 조건 및 센서 데이터의 주요한 특징점 간의 관계성을 파악함으로써 플라즈마 공정장비의 상태를 진단할 수 있다. 이를 위해 플라즈마 공정장비에서 생산된 데이터를 기반으로 다양한 데이터 분석 연구를 통한 데이터간의 연관성을 보여주도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.109-112
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• 2005

배관에 생기는 구멍이나 틈은 대형 사고의 원인이 될 수 있다. 이러한 배관의 결함을 찾기 위해서는 먼저 센서를 부착한 배관 탐사 장비를 배관에 통과시키고, 배관을 통과하는 중에 센서가 읽은 정보들을 배관 탐사 장비의 하드 디스크에 저장한다. 배관 통과가 완료된 후, 분석가는 분석 프로그램을 사용하여 탐사 장비에서 얻은 데이터에서 결함을 수동적으로 찾는다. 분석가가 데이터를 분석할 때 일반적으로 두 가지 패턴이 존재한다. 첫 번째 패턴은 일정한 구간의 센서 데이터를 순차적으로 분석하는 패턴이고, 두 번째 패턴은 현재 구간에서 이전 구간으로 되돌아가서 다시 분석하는 반복적인 패턴이다. 현재까지 만족할 만 한 수준으로 자동적으로 분석이 되지 않으므로, 분석가는 수작업으로 분석을 하는 경우가 많은데 이로 인해 최근에 읽은 부분을 전후 반복해서 액세스하는 반복적인 패턴이 많이 사용된다. 반복적 패턴의 경우 시스템의 성능을 향상시키기 위해, 이전에 읽은 배관 센서 데이터를 캐싱 할 필요가 있다. 그러나 기존의 분석 소프트웨어에는 캐싱 기능이 없으므로 반복적 패턴일 경우 데이터베이스에서 동일한 데이터를 반복적으로 읽는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 배관 센서 데이터를 효율적으로 관리하는 캐쉬 관리자를 설계하고 구현하였다. 세부적으로는, 배관 센서 데이터를 시계열 데이터로 간주하고, 시계열 데이터에 대한 캐시 관리자를 제안하였다. 본 논문은 배관 탐사 장비에서 획득한 데이터들을 시계열 데이터로 간주하여 데이터베이스 측면에서 이러한 문제들을 접근하였다는 점에서 의미가 있으며, 향후 이 분야에 대한 많은 연구들이 나올 것으로 기대한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권1호
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• pp.23-31
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• 2021

최근 몇 년간 국내 산업에서 센서 오작동과 환경 모니터링의 부재로 인한 유해가스 방출 등으로 인명피해가 발생하고 이러한 유해 물질이 감지할 수 있는 환경 센서의 평가는 내구성 시험 및 위해성 검사 위주이기 때문에 센서의 측정 데이터에 대한 신뢰성 검증에는 한계가 있다. 본 플랫폼은 환경센서의 신뢰성을 검증하고 수집한 데이터를 통해 환경 분석을 위해 주요한 10종의 물질에 대해 측정하는 센서 보드와 각 센서의 성능 검증 체계를 설계하였다. 데이터를 수집하기 위해 센서 보드로 수집된 데이터를 LoRa 통신을 이용하여 데이터 신뢰성 평가 및 검증을 위한 서버로 전달되고 전달된 데이터를 모니터링 하기 위한 센서 데이터 플랫폼의 프로토타입을 제작하였다. 그리고 수집한 데이터를 이용하여 machine learning 기법을 통해 대기 환경을 분석하고 예측한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.155-158
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• 2012

본 논문에서는 스마트폰에 장착된 여러 가지 센서들의 센서 값을 수집하는 안드로이드 애플리케이션을 소개하고, 실제로 수집한 데이터를 분석한다. 분석을 위하여 일반적인 통계 분석 도구인 R을 사용한다. 분석 결과 어떤 센서 (Azimuth를 비롯한 orientation 센서) 값은 실용성이 있는 수준으로 정확하다는 것을 알 수 있었으나 또 다른 센서는 (밝기 센서 등) 잡음이 매우 심함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권6호
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• pp.688-692
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• 2010

무선센서네트워크 시스템들은 응용 어플리케이션에서 많은 노드들이 처리하고 분석하기 위해 요청한 실시간 센서 데이터를 수집하고 분석한다. 본 논문에서는 전라북도 군산시 지역에 여러 요소의 무선센서네트워크 클러스터를 구축하였다. 구축된 시스템을 이용하여 측정된 실시간 데이터를 도형화하고 분석하여 변화의 결과를 도출하고자 한다. 결과로 나온 분석 내용은 데이터의 시간적인 변화량과 공간적인 변화량 그리고 진행 방향성에 대해 시각적으로 나타내어 해석하기 쉬운 형태의 데이터를 생성한다. 이러한 분석 방법은 무선센서네트워크를 사용하여 분석하는 많은 사람들에게 보다 편리하게 해 줄 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.530-536
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• 2007

본 논문에서는 MFL(Magnetic flux leckage) 피그(PIG : Pipeline Inspection Gauge)에서 획득된 센서데이터의 분석을 위한 가시화 기법의 구현을 소개한다. MFL피그는 배관 내부에 삽입되어 배관의 결함이나 특징정보를 파악하기 위해 사용되는 장비로, 다양한 종류의 센서를 지니고 있으며, 각 센서에서 나온 값들은 피그에 탑재된 저장장치에 빠른 샘플링 속도로 저장된다. 분석가는 피그에 저장된 데이터를 가시화 도구를 사용하여, 피그에 샘플링 된 데이터를 통해 배관의 용접부위나 결함과 같은 특징정보를 찾아야 하고, 특징정보인 부분과 그렇지 않은 부분을 쉽게 구별 할 수 있어야 한다. 하지만 센서의 값에 따라 색상에 맵핑하여 보여주는 2차원 가시화 기법만으로는 효율적인 분석이 어렵다. 본 논문은 이를 극복하기 위하여, 센서 값에 맵핑되는 색상 스펙트럼 편집 및 기본 값 조정 기능을 제안한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.172-172
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• 2017

본 연구는 차량의 AW(AutoWiping) 기능을 위해 장착된 강우센서를 이용하여 강우정보를 생산하는 기술을 개발하고자 하였다. AW(AutoWiping) 기능이란 차량 앞창(Windshield)에 빗방울이 맺히게 되면 광신호의 산란으로 인해 수광부에 들어오는 감소되는 광신호의 정도에 따라 차량 와이퍼의 속도를 결정해 주는 기능이다. 빗방울이 많이 맺힐수록 광신호는 감소되며 와이퍼는 더 빠른 속도로 작동을 하게 된다. 여기서 강우센서가 강우량이 많으면 감소된 광신호 데이터를 표출하는 현상을 이용하여 강우정보를 생산한다. 강우센서는 총 8개의 채널로 이루어져있고, 초당 250개의 광신호 데이터를 수집하며, 10분이면 약 120만 개의 데이터가 생산되게 된다. 이 대량의 데이터에서 정확한 강우량을 산출하기 위해 강우센서의 초기값과 와이퍼 이동시 발생하는 순간 이상치를 제거해야 한다. 하지만 일일이 수백만 개 이상의 데이터에서 모든 이상치를 제거하는 작업은 불가능하다. 따라서 이상치를 포함한 회귀 분석 방법을 연구하였고, 인공강우 발생기를 이용하여 광신호를 강우량으로 환산하는 2가지 회귀식이 유도되었다. 이들은 각각 이상치를 모두 포함시켜 독립변수(광신호)에 따라 종속변수(강우량)의 값이 변화하는 관계를 나타내는 선형회귀분석(model 1), 임계치를 정하여 일정 이상치가 제거된 신호만 통과시키는 대역통과 필터링 분석(model 2)으로 유도된 회귀식을 실강우에 회귀식을 적용하여 정확도를 분석하였다.