최근 OGC(Open Geospatial Consortium)의 SWE(Sensor Web Enablement) 플랫폼에서는 센서 네트워크에서 수집된 센싱 데이터나 동영상을 인터넷 웹을 통해 실시간 제공하기 위한 연구가 진행되고 있다. 그러나 아직 자동차, 기차, 선박 및 사람 등과 같은 이동 물체를 중심으로 형성된 이동 센서 네트워크에서 수집된 센싱 데이터나 동영상을 인터넷 웹상에서 제공하는 연구는 미흡하다. 이에 본 논문에서는 이동 센서 네트워크에서 수집된 정보를 인터넷 상에서 도시하기 위해 위치 기반의 동영상 및 센싱 데이터 처리 방안을 제시한다. 이를 위해 GPS, 센서 네트워크 및 영상장치로 수집된 이질적인 데이터와 통합 데이터의 처리 방안을 제안한다. 더불어 제시된 데이터 처리 방안에 따라 GPS, 센서 네트워크 및 영상 장치로부터 수집된 상황 데이터를 수선하여 공통 인터페이스를 비롯한 파싱, 큐잉, 통합 메시지 생성 등의 데이터 처리 기능을 수행하는 통합 어댑터를 구현한다. 이를 통하여 GPS, 영상장치, 센서 네트워크를 통해 수신되는 상황 데이터도 효과적으로 처리하는 것을 확인하였으며, 향후 위치 기반의 다양한 상황 정보 서비스를 개발하는 데 도움이 될 것으로 사료된다.
최근 초연결화를 근간으로 한 스마트 홈 구성을 위해 스마트 홈 내부에 센서를 탑재한 디바이스가 증가하고 있으며, 이를 효과적으로 사용하기 위해 빅데이터 처리 시스템이 활발하게 도입되고 있다. 그러나 기존 빅데이터 처리 시스템은 분산노드에 할당되기 전 모든 요청이 클러스터 드라이버로 향하기 때문에 동시에 많은 요청이 발생하는 경우 분할 작업을 관리하는 클러스터 드라이버에 병목현상이 발생함에 따라 네트워크를 공유하는 클러스터 전체의 성능감소로 이어진다. 특히 작은 데이터 처리를 지속적으로 요청하는 스마트 홈 디바이스에서 지연율이 더 크게 나타난다. 이에 본 논문에서는 동시간에 빈번한 요청이 발생하는 스마트 홈 환경에서 효과적인 데이터 처리를 위한 기계학습 기반 캐싱 시스템을 설계하였다.
본 연구에서는 Mobile Smart Device와 Bluetooth 기반의 휴대용 센서 모듈을 이용하여 Bluetooth 기반의 USN을 구성하여 상시 건강 관리를 위한 데이터를 측정하고 건강 가이드를 제공하는 Lifestyle 측정 시스템을 설계, 구현하였다. 운동, 도보 등 상시 활동량을 측정하기 위해 3축 가속도 센서로 움직임을 측정하고 Bluetooth 통신을 통해 Mobile Smart Device로 측정 데이터를 전송할 수 있는 LSM(Lifestyle Sensor Module)과 전송된 측정 데이터를 Android Mobile Smart Device를 사용하여 상시 활동량 데이터를 저장, 처리하여 분석결과에 의한 건강 가이드를 제공하는 Android App을 설계 구현하였다. 활동량을 분석하기 위해 3축 가속도 센서로 측정한 2G, 4G, 8G, 16G 3축 데이터를 에너지 값으로 변경 후 임계값을 다양하게 변경하면서 에너지 값을 분석하여 최적의 임계값을 도출하였다.
아웃라이어 탐지는 일반적이지 않은 특징을 가진 데이터를 찾는 기법으로 데이터 마이닝 분야의 중요한 연구 중 하나다. 본 논문에서는 센서 네트워크를 이용한 응용분야에서 아웃라이어를 효과적으로 탐지하기 위한 인-네트워크 처리 기법을 제안한다. 비컨 교환을 통해 데이터 교환 비용을 줄이고, 슬라이딩 윈도우를 이용하여 센서 노드간 불필요한 데이터 수신(overhearing)을 줄인다. 실험 결과, TDMA 를 이용하여 모든 데이터를 기지국으로 전송하는 Naïve 기법에 비해 평균 86.92% ~ 133.67% 네트워크 수명이 연장되었다.
본 논문에서는 미사일, 비행체, 잠수함이나 그 외 특수한 환경에서 사용될 실험용 항체에서 사용 가능하도록 실시간 데이터 처리와 장시간 데이터 저장이 가능한 복합 항법 컴퓨터의 구조를 제안한다. 개발된 복합 항법 컴퓨터는 24시간 이상의 오랜 시간동안 운항하면서 항법 센서와 GPS, 속도계나 고도계, 심도계, 경사계 등과 같이 다양한 보조 센서 데이터들을 처리할 수 있으며 외부 충격이나 사고 등에 의하여 저장된 데이터의 손실을 없애기 위하여 기계적인 충격에 강한 테입 저장 장치를 주 저장 장치로 사용하여 시스템의 안정성을 확보한다. 실시간 처리 능력을 위해서 센서 처리를 위한 보조 마이크로 프로세서와 데이터 저장 또는 항법 알고리즘 계산을 위한 주 마이크로 프로세서를 분리하여 400Hz 이상의 샘플링 주기에서도 실시간으로 모든 계산이나 저장 과정을 수행할 수 있다. 또한 주 알고리즘은 임베디드 리눅스(Embedded Linux)에서 동작하도록 구현되었으며 센서 데이터 처리는 IMU 데이터를 기준으로 하여 시각동기를 이루도록 구성한다.
라이다는 데이터 획득의 신속성과 처리의 자동화라는 장점을 가지고 있어서 도시 모델의 생성, 변화탐지(Change Detection), 삼림지역의 DTM(Digital Terrain Model)의 생성, 등고선 추출, 나무의 높이 결정을 통한 산림관리, 해안 지형의 관리 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있다. 이와 같이 라이다데이터 활용에 대한 많은 연구가 이루어지면서 다양한 처리 알고리즘이 개발되고 있다. 알고리즘을 개발하고 그 성능을 정확하게 평가를 위해서는 알고리즘을 다양한 형태의 시험데이터에 적용해 보아야 하지만, 성능평가를 위해 다양한 실측 데이터를 획득하기는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위한 다양한 모의데이터를 실제 DEM으로부터 시뮬레이션을 통해 생성하는 방법을 제안한다 라이다 시스템에 대한 기하학적 모델링하여 센서방정식을 유도하고, 이를 기반으로 DEM상에서 플랫폼의 이동경로에 따라 취득되는 모의 라이다데이터를 생성한다. 본 연구에서 제안하는 시뮬레이션을 이용하면 라이터데이터를 이용하는 다양한 활용 알고리즘 개발과 경제적이고 정확한 성능평가에 도움이 될 것이다.
최근 들어 통신 기술과 센서 기기의 발달로 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행되고있다. 특히 센서노드를 통해 데이터를 수집하고 처리하는 기술이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 기존의 논문에서는 한 종류의 노드에서만 정보를 수집하는 것을 가정하고 있다. 하지만 여러 종류의 센서 노드에서 정보를 수집해야 하는 경우도 발생할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 여러 종류의 센서 노드를 고려한 센서 네트워크 구조를 제안한다. 또한 제안한 네트워크 구조에서 이루어지는 다양한 질의 처리 방법을 제시한다.
전 세계적으로 건조한 지역이 늘어남에 따라 산불 발생 빈도가 증가하고 있다. 이에 대한 대안으로 센서를 이용한 산불 감지 시스템의 연구가 이루어지고 있다. 기존의 서버가 센서의 작동시간 설정값을 보내는 방식은 산불 발생 빈도가 높은 환경에서는 산불 감지가 늦어지고 산불 발생 빈도가 낮은 환경에서는 불필요한 산불 감지로 센서의 생명주기 낮아지는 비효율적인 면이 있다. 이에 본 논문에서는 센서 기반 산불 감지 시스템을 위한 향상된 센싱 주기 기법을 제안한다. 제안하는 센싱 주기 기법은 환경 요인, 센서의 작동시간 알고리즘을 이용하여 환경에 맞는 센서의 작동시간 설정값을 결정한다. 그 후 센서의 화재 감지 알고리즘을 통해 센서는 서버로부터 설정값을 받아 운용모드로 전환하여 화재상황이 났을 시에 서버로 메세지를 보낸 후 생명주기를 위해 저전력모드로 전환한다. 성능평가를 통해 기존의 방식보다 평균 18.1분 빠르게 화재상황을 감지할 수 있고 소모전력도 2.2mA만큼 낮았다. 향우 실제 화재환경에서의 성능평가가 필요하다.
기존의 무선 센서 네트워크에서는 센서 노드는 하나의 전방향성 안테나와 하나의 무선 채널을 공유하여 데이터를 전송하므로 과다한 채널 경쟁과 센서 노드간의 데이터 충돌로 데이터 재전송이 자주 발생하여 불필요한 에너지의 소비가 많고, 소스 노드와 목적지 노드의 데이터 전송시 RTS(Request To Send)와 CTS(Clear To Send) 패킷을 사용하여 전파 전송 범위 전체에 대해 채널 예약을 하므로 공간의 활용도가 낮은 편이다. 본 논문에서는 전방향성 안테나의 문제점 및 단점을 보완하기 위한 방법으로 지향성 안테나를 사용하기 위한 SRDMAC(Spatial Reuse Directional MAC) 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 센서 노드 간의 데이터 전송시 충돌을 방지하여 데이터 재전송에 소모되는 에너지와 목적지 노드가 위치한 영역 일부분에만 데이터를 전송함으로 에너지 소모량을 줄일 수 있으며, 목적지 노드가 위치한 영역을 제외한 다른 영역의 이웃 노드와의 데이터 전송이 가능하므로 공간 재 사용율을 최대한 증가시킬 수 있다.
데이터 병합은 무선센서네트워크에서의 근본적인 문제로 최근 몇 년간 큰 주목을 받고 있다. 본 논문은 무선센서네트워크의 분산 환경에서 네트워크의 에너지 효율 및 데이터 병합에 대해 다룬다. 기존 딜레이 효율 네트워크 구조는 센서의 전송범위가 제한 없이 네트워크를 구성했지만, 제안 알고리즘은 제한된 전송범위를 고려하여 네트워크를 구성한다. 센서들의 에너지 소비는 보다 거리가 먼 노드간의 통신으로 과소비 되는 경우가 많지만, 제안 알고리즘을 사용하여 상대적으로 거리가 먼 노드간 통신을 막아 에너지 소비를 줄일 수 있다. 데이터 병합 시 주요 방해요소인 primary interference를 고려하며 트리를 구축한다. 제안 기법에 의해 구축된 네트워크는 데이터 병합 딜레이를 최소화되고, 에너지 효율이 향상될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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