• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.643-646
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• 2005

지그비(zigbee) 장비는 센서 네트워크 장비 중에서도 규모가 큰 축에 속하고 배터리로 동작하기 때문에 전력 소비가 큰 문제점으로 부각되고 있다. 지그비에서 비콘(beacon)을 사용하는 네트워크를 구성하면, 센서 장치들은 데이터 전송 빈도가 낮을 때도 중앙 데이터 처리기(coordinator)가 전송하는 비콘 패킷을 매번 받아야 하기 때문에 그에 따른 전력소모가 상당히 높다. 이러한 지그비 네트워크의 중앙 데이터 처리기와 주변 센서 장치(device)에 비콘 수신 주기를 동적으로 설정할 수 있는 프로토콜을 추가 함으로써 기존의 데이터 응답 속도를 유지하면서 전력 소모도 줄이는 방안을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.109-112
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• 2012

이 논문에서는 센서 레지스트리 시스템을 위한 다양한 아키텍처에 대해 기술한다. 센서 레지스트리 시스템은 이기종 센서 네트워크 환경에서, 다양한 센서에서 수신한 센서 정보를 모바일 기기에서 직접 해석하여 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 기존 연구에서 제안한 아키텍처는 모바일 기기가 센서 데이터 및 센서와 관련된 다양한 정보를 서버에 반복적으로 요청하여 처리한다. 이러한 아키텍처는 성능 저하를 초래할 수 있으며, 또한 센서 웹 정보를 활용을 고려하지 않은 아키텍처이다. 따라서 이 논문에서는 성능과 센서 웹 정보 활용이 가능한 다양한 센서 레지스트리 시스템 아키텍처를 제안하고, 각각의 특징에 대하여 서술한다. 이 연구의 결과는 상황에 따라 적합한 시스템 아키텍처 설계 및 구현을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.253-255
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• 2019

센서 네트워크는 IoT, 스마트 팜 등의 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 센서 자체의 결함과 환경적인 요인으로 인해 데이터의 변화가 발생하는 단점을 가지고 있다. 제안하는 시스템은 기존의 센서 네트워크에 중앙 서버를 배치하고 중앙 서버에 STL Module를 추가한다. STL Module은 센서로부터 측정된 데이터를 분석하고 이상 데이터를 검출하여 제거한다. 중앙 서버에 추가적으로 Web Server를 구축하여 관리자가 실시간으로 모니터링할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.411-412
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• 2013

유비쿼터스 기반 기술은 기존의 다양한 장치 및 서비스를 기반으로 발전되고 있다. 분산 시스템의 효율적인 활용에 쓰이는 P2P 기술은 유무선 네트워크로 연결된 환경에서 보유한 자원을 효율적으로 공유하는 측면에서 활용되고 있다. 유비쿼터스 환경에서 무수히 많은 센서를 기반으로 USN 기반을 구축할 수 있는데, 센서 데이터 자체의 정보양은 일반적인 P2P 기술에서 전송되는 정보양에 비하면 매우 적다. 그러나 센서 자체가 일반 P2P 네트워크의 단독 노드로써의 역할을 한다고 보았을 때 컴퓨팅 능력은 매우 미미한 것이다. 이러한 환경에서 하나의 노드에서 목적지 센서 노드로의 빠른 데이터 전송이 요구됨으로 그와 관련된 연구가 필요하다. P2P 시스템의 고유의 특성상 자원 검색, 전송, 재전송 작업이 이뤄질 때마다 네트워크 트래픽이 과다하게 발생되는 단점을 갖고 있는데, USN으로 한정된 환경에서는 이러한 고유의 특징이 시스템의 중요 문제로 인식되지 않는다. 따라서 이를 가정치로 두고 효과적인 데이터 전송을 위한 라우팅 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.286-289
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• 2009

센서 네트워크 구조에서는 많은 수의 센서 노드들이 지속적으로 센서 데이터를 베이스 스테이션(Base Station)으로 전송한다. 각 노드의 샘플링 주기는 베이스 스테이션으로 전송되는 길목의 네트워크 자원인 대역폭, 계산 비용 등에 지대한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 샘플링 대상의 스트림 데이터 특성에 따른 각 노드의 샘플링 주기에 관련된 새로운 적응적 샘플링 기법을 제안한다. 본 논문에서는 KF(Kalman-Filter) 에 기반을 둔 예측 기법을 사용하였다. 이는 각 노드는 KF의 예측값과 실측값의 차를 사용하여 허용된 범위 안에서 자동적으로 샘플링 주기를 조정하는 방식이다. 따라서, 우리는 샘플링 대상의 데이터 특성에 따른 우선순위에 기반 네트워크 자원을 효과적으로 사용하고 Dual Kalman Filter(DKF) 기법과 결합하여 센서 네트워크에서의 가장 큰 문제 중 하나인 에너지 소비의 최소화하면서 효과적으로 근사 데이터 전송하도록 하여 에너지 소비량을 줄였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.5-8
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• 2020

매우 작은 크기의 센서들이 산악 등의 험지에 흩뿌려지는 스마트 더스트 환경은 장치들의 컴퓨팅 성능과 리소스가 매우 제한되기 때문에 각 센서들의 위치를 식별하기 매우 힘들다. 또한 초대량의 센서들이 뿌려지는 특성으로 인해 수집, 전송되는 데이터의 크기가 상상하기 힘들 정도로 커질 수 있다. 본 논문에서는 중간 매개 역할을 수행하는 디바이스의 위치와 삼변측량을 이용해 센서들의 위치를 계산하고 계산된 위치를 기반으로 동종의 센서에서 수집된 데이터를 축소, 통합하는 위치 기반 데이터 축소 시스템을 제안한다.

• Spatial Information Research
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• 제16권2호
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• pp.219-236
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• 2008

센서로부터 획득되는 데이터 스트림은 스트림 데이터 간의 인과관계와 같은 다양한 유용한 정보를 포함한다. 센서 스트림에 대한 인과관계 조인질의는 스트림으로부터 인과관계의 (원인, 결과) 쌍을 찾아내는 것이다. 하지만 센서로부터 DSMS로 데이터가 전송될 때 발생하는 지연과 제한된 윈도우 크기로 인해 일부의 인과관계 결과 쌍이 손실될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 데이터 스트림에서 인과관계 조인질의를 처리할 때 고려해야할 시간적, 공간적 그리고 시공간적 관점에 대해 관찰하고 이러한 관찰들을 고려한 다양한 슬라이딩 윈도우 처리 방법들을 제안한다. 제안된 방법들의 성능은 다양한 실험들을 통해 평가되어지는데 실험 결과들은 본 논문에서 제안된 방법들이 기존의 FIFO 방법에 비해 인과관계 질의 처리 결과가 더 정확함을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.987-990
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• 2008

센서 데이터들을 실제 IT 환경 하에서 데이터 처리하기 위해서 네트워크 인프라 환경으로 USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경이 많이 연구되어지고 있다. 이들 환경은 온도, 소리, 진동, 습도등 생활 주변의 정보를 수집하여 이에 발생된 데이터들을 특정 시스템에서 처리하여 주변상황 상태등을 인식 및 관리를 하는데 목적을 둔다. 기존 USN 기술은 주로 네트워킹 관점의 연구가 활발히 수행되어지고 있다. USN은 미래 유비쿼터스 사회를 위한 기반 인프라로 국가적으로 기술 개발을 추진 중에 있으며 다양한 시범 서비스를 추진 중에 있다. 최근에는 환경, 에너지 등의 미래 신 성장 산업 분야에서 환경문제를 해결할 수 있는 기술 개발을 전략적으로 추진 중에 있다. 본 논문에서는 다양한 건축자재 및 생활 용품에서 배출되고 실내공간, 사무실, 주거지 등 일반 환경에서 보편적으로 존재하는 인체유해물질인 포름알데히드(HCHO) 오염농도를 수집 할 수 있는 센서네트워크 환경을 구축하고 수집된 HCHO 센서 데이터들을 이용하여 주변 사람들에게 위험정보를 제시하는 한 시스템으로 ET-IT 융합 시스템인 실시간 모니터링 시스템을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.19-22
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• 2006

최근 들어, 모든 장소에 컴퓨터가 있고 그것을 누구나 자유롭게 사용할 수 있는 인간 중심 유비쿼터스 환경에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 이러한 컴퓨팅 환경에서의 센서 미들웨어들은 연속적인 스트림 데이터 처리에 대한 막대한 비용을 줄이기 위해서 분석이 끝난 스트림 데이터를 삭제한다. 따라서 사용자의 서비스에 삭제된 스트림 데이터가 요구될 경우, 또는 과거 데이터들에 대한 확률 통계 정보가 요구될 경우, 이에 대한 서비스를 사용자에게 제공할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 미들웨어에서의 스트림 데이터 재사용 문제를 해결하기 위해서 스냅샷을 가지는 다중 레벨 공간 DBMS를 기반으로 하는 효율적인 센서 데이터 미들웨어 구조를 설계하였다. 본 시스템은 사용자에게 재사용될 가치가 높은 스트림 데이터들을 다중 레벨 공간 DBMS 의 디스크 데이터베이스에서 관리한다. 또한 빈번한 서비스를 가지는 스트림 데이터의 경우 해당 스트림 데이터를 메모리 데이터베이스에 관리함으로서 사용자에게 신속한 서비스를 제공한다. 본 시스템은 기존의 미들웨어에서 지원할 수 없었던 동일한 스트림 데이터에 대한 빈번한 요청, 또는 확률이나 통계 자료와 같은 데이터 서비스 요청 문제들을 해결하였다. 그리고 메인 메모리 데이터베이스에 스냅샷 형태로 저장되는 스트림 데이터의 높은 데이터 재사용성을 유지함으로서, 사용자에게 지속적으로 정확하고 신속한 데이터 서비스를 제공한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.277-284
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• 2021

최근 스마트 홈 환경은 무선 정보통신 기술과 융합을 통해서 다양한 데이터를 수집·통합·활용하는 플랫폼이 될 것으로 전망되고 있으며 실제로 스마트 홈 내부에는 다양한 센서를 탑재한 스마트 디바이스 수가 점점 증가하고 있다. 증가된 스마트 디바이스 수만큼 처리해야하는 데이터의 양도 증가하고 있으며 이를 효과적으로 처리하기 위해 빅데이터 처리 시스템이 활발하게 도입되고 있다. 그러나 기존 빅데이터 처리 시스템은 분산 노드에 할당되기 전 모든 요청이 클러스터 드라이버로 향하기 때문에 동시에 많은 요청이 발생하는 경우 분할 작업을 관리하는 클러스터 드라이버에 병목현상이 발생하고, 이는 네트워크를 공유하는 클러스터 전체의 성능감소로 이어진다. 특히 작은 데이터 처리를 지속해서 요청하는 스마트 홈 디바이스에서 지연율이 더 크게 나타난다. 이에 본 논문에서는 동시에 다수의 센서에서 요청이 발생하는 스마트 홈 환경에서 효과적인 데이터 처리를 위한 Apriori 기반 빅데이터 시스템을 설계하였다. 제안하는 시스템의 성능평가 결과에 따르면, 데이터 처리 시간은 기존 시스템에 비해 최소 19.2%에서 최대 38.6% 단축됐다. 이러한 결과가 발생한 이유는 측정되는 데이터의 형태와 관련이 있다. 스마트 홈 환경은 수집되는 데이터의 양은 방대하나 각 데이터의 용량은 작기 때문에 캐시 서버의 사용이 데이터 처리에 큰 역할을 하며, Apriori 알고리즘을 통한 연관도 분석으로 사용자의 행동 습관과 연관도가 높은 센서 데이터를 캐시에 저장하기 때문에 캐시 서버의 활용률이 매우 높다.