이 논문에서는 운전자의 운전 패턴을 분석하기 위한 멀티 센서 기반의 패턴 분석 알고리즘을 제안한다. 센서를 통해 얻어진 주행 데이터의 상관 관계를 비교, 분석하여 주행 패턴을 인식한다. 가속도 센서에 작용하는 중력값과 지자기 센서의 방향 데이터을 통해 각 운전 패턴을 인식하는 정확도를 높이는데 이용하였다.
현재 지능형 자동차와 관련된 연구들은 끊임없이 발전되고 지속되고 있다. 차량에는 다양한 통신모듈이 장착되어 내/외부로 통신이 가능하며, 송수신된 데이터를 처리하기 위한 모듈은 모든 데이터에 대한 병목현상이 발생하지 않도록 정보를 제공하는 연구도 활발하게 진행되고 있다. 하지만 이러한 스케줄링 된 센서 정보는 내부에서만 사용이 가능하며, 외부로 센서 정보를 제공하기 위한 인터페이스 모듈에 대한 연구는 현재 진행되고 있지 않다. 본 연구에서는 차량에 부착된 다중 센서의 데이터를 외부와 연결하여 데이터를 송수신할 수 있는 인터페이스 모듈을 설계하는 것에 목적을 둔다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 GeoSensor와 같이 GPS 기능을 보유한 센서로부터 생성된 시공간 센서 데이터 활용이 증가하고 있으며, 시공간 센서 데이터를 사용해 사용자에게 다양한 서비스를 효율적으로 제공해주기 위한 시맨틱 센서 웹이 연구되고 있다. 특히, W3C에서는 OGC의 SWE(Sensor Web Enablement)와 같은 센서 관련 표준들을 활용하고, 센서 데이터를 온톨로지로 표현할 수 있는 SSNO(Semantic Sensor Network Ontology)를 개발하였다. 그러나 이러한 연구들은 비시공간 센서 데이터에 대한 질의 처리는 가능하지만 시간과 공간 정보를 포함하는 시공간 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 어렵다는 문제점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 OGC의 "OpenGIS Simple Feature Specification for SQL"에서 제시한 공간 데이터 타입과 공간 연산자를 확장하여 시공간 데이터 타입과 시공간 연산자를 지원하는 SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹을 개발하였다. SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹은 시공간 센서 데이터인 SensorML(Sensor Model Language)과 O&M(Observations and Measurements) 스키마를 분석하여 SSNO 문서로 변환 및 저장하고, 시공간 연산자와 시공간 추론 규칙을 적용하여 효율적인 질의 처리를 수행한다. 마지막으로, 이러한 SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹을 가상 시나리오에 적용해 봄으로써 본 시스템의 효용성을 검증하였다.
멀티센서 공간영상정보 통합처리 기술은 인공 위성, 항공기 등에 탑재된 여러 가지의 센서에서 취득되는 공간영상 데이터를 통합 처리하여 고품질의 공간정보 생성을 가능케 해주는 신기술이다. 기존의 개별센서 처리 기술이 가지는 개개의 장점만을 융합하여 3차원 가상현실 공간 구성, 디지털 지도 자동 제작, 방재, 환경 등의 분야에서 사용되는 공간 데이터를 생성해낼 수 있는 장점을 지닌다. 본 고에서는 멀티센서 통합처리기술의 동향과 기술의 내용에 대하여 살펴보고, 통합처리 기술이 어떻게 활용되는지에 대한 내용을 소개한다.
무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 한정된 에너지를 가진다. 이에 센서 노드의 전송 에너지의 효율을 높여 네트워크의 수명을 연장하는 것이 중요하다. 무선 센서 네트워크에서 LEACH는 클러스터 헤드가 난수를 이용한 확률값으로 선출하여 주변 노드들과 함께 클러스터를 구성한다. 그러나 노드들이 베이스 스테이션과 클러스터 헤드 사이에 존재할 경우 클러스터 헤드로 데이터를 전송하게 되므로, 베이스 스테이션의 역방향으로 전송하게 된다. 이는 역방향 전송을 받은 클러스터 헤드가 다시 베이스 스테이션에 데이터를 전송하게 되어 불필요한 에너지를 소비한다. 본 논문에서는 LEACH의 불필요한 전송 에너지의 소비를 줄이기 위하여 D-LEACH를 제안한다. D-LEACH는 센서 노드와 베이스 스테이션 그리고 클러스터 헤드 사이의 거리를 계산하여 직접 전송하거나 멀티 홉 전송으로 데이터의 전송방향을 베이스 스테이션이 위치한 방향으로만 전송하게 함으로 전송 에너지 효율을 높인다.
최근 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)에 대한 관심이 증대되고 있으며, 센서노드의 제한된 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 센서 네트워크 미들웨어에 대한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 그러나 기존 연구들은 데이터 집계 질의 수행 시 각 센서 노드의 동기화를 라우팅 프로토콜에 의존하고 있으며, 미들웨어에서의 자체적인 동기화 기법에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 센서 네트워크 미들웨어 자체적으로 데이터 집계 질의 동기화를 지원하는 레벨-기반 데이터 집계 질의 동기화 기법을 설계한다.
본 논문은 오프라인 환경에서 연구되던 행위인식 연구들이 온라인 환경에서 통합되어 동작할 수 있도록 하기 위해 스트림데이터 처리기를 이용한 행위인식 시스템을 제안하였다. 스트림데이터 처리는 멀티 센서 환경에서의 방대한 센서 데이터를 처리하기 위한 기술로서, 행위인식 시스템의 실시간으로 발생하는 데이터를 즉각 처리하여 결과를 추론하여야 한다는 요구사항을 만족시킬 수 있다. 이를 위해 행위인식에 사용되는 필수적인 연산을 정의하여 스트림데이터 처리기에 추가할 수 있도록 행위 인식에 필요한 각종 연산자를 설계하였다.
최근 정보통신기술의 발전에 따라 사물인터넷(이하 IoT) 관련 기술이 지속적으로 발전하고 있다. IoT 시스템은 다양한 센서들을 바탕으로 센서마다 고유한 데이터를 네트워크를 통해 주고 받는다. IoT 시스템에서 발생하는 데이터는 실시간으로 발생한다는 특징과, 그 양이 설치된 센서의 양과 비례한다는 점에서 연속적으로 수집되는 데이터들은 빅 데이터로 정의할 수 있다. 현재까지의 IoT 시스템은 중앙 집중 처리 방식을 통한 데이터 저장, 처리 및 연산을 적용하였다. 하지만, 구축 규모가 커지고 다량의 센서를 사용하는 경우 기존의 중앙 집중 처리 방식의 서버는 병목 현상으로 인한 부하가 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생하는 실시간 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 시스템의 고가용성을 목적으로 하는 데이터의 중요도 기반 알고리즘을 적용하기 위한 분산 처리 시스템에 대해 제안하였다.
반도체 검사장비 환경과 같이 실시한 환경 모니터링을 위한 무선 센서 네트워크가 많은 분야에서 응용되고 있다. 그러나 일반적인 센서네트워크와는 달리 모니터링 시스템의 경우 긴급한 처리가 필요한 데이터가 발생하게 되는데, 이때 긴급 데이터는 다른 일반적인 모니터링 데이터에 비해 우선적으로 관리서버에 전송되어져야 한다. 반면 일반적으로 센서 네트워크에서 사용되는 IEEE 802.15.4 MAC 프로토콜에서는 이러한 긴급 데이터 처리를 위한 알고리즘을 제공하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 데이터의 우선순위 및 긴급 데이터전송을 위한 MAC 프로토콜을 제안하였다.
오늘날 무선 센서 네트워크는 유비쿼터스 인프라 구축 및 각종 응용 서비스를 제공하기 위해 다양한 분야에 설치되어 운용되고 있지만 센서 네트워크 서비스는 특정 사용자에만 제한적으로 제공되고 있다. 센서 데이터들을 효율적으로 전송하고 공유하기 위한 다양한 방법들이 제안되고 있는데, 그 중에서 최근에 이슈가 되는 것이 P2P 네트워크를 활용한 것이다. 하지만 제한된 연산 자원을 가지고 배터리를 사용하는 센서노드를 P2P의 피어(Peer)로 구현하는 것은 현실적으로 매우 힘들다. 본 논문에서는 인터넷에 연결된 게이트웨이 노드에 센서 단위의 가상의 센서 피어를 구축하는 방안을 제안한다. 특히 가상 센서 피어를 생성하기 위한 데이터 처리, P2P 서비스 기술 생성, 가상 피어 관리 기법 등에 관한 상세내용을 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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