• Title/Summary/Keyword: 센서 데이터 처리

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보안 감시 서비스를 위한 센서 클라우드 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of Sensor Cloud System for Security and Surveillance Service)

  • 심재석;최영호;임유진
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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    • pp.137-138
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    • 2012
  • 최근 다양한 센서를 활용한 보안 감시 시스템의 수요가 증가하면서 센서 데이터의 효율적인 관리 또한 중요해지고 있다. 본 논문에서는 높은 확장성 대비 낮은 비용이 장점인 클라우드 환경을 적용한 센서 클라우드 시스템을 설계한다. 본 시스템에서는 옥내에 분산되어 있는 센서 네트워크가 침입자를 감지하여 클라우드 게이트웨이를 통해 센서 클라우드로 센서 데이터를 전달한다. 전달된 센서 데이터는 Apache Hadoop 을 기반으로 하는 데이터 서버에 분산 저장된다. 또한 본 시스템은 센서 데이터를 실시간으로 파악하기 위한 시스템 인터페이스를 포함한다.

ECA 기반 센서 네트워크 실시간 모니터링 서비스 (Real-Time Sensor Monitoring Service based on ECA)

  • 김정이
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.87-92
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    • 2012
  • 무선 센서 네트워크는 실시간으로 객체에 대한 정보를 수집하기 위한 기술로 짧은 시간에 많은 양의 데이터가 지속적으로 발생되는 특성을 갖고 있다. 센서로부터 획득되는 많은 양의 데이터 스트림을 효과적으로 처리하기 위해서는 데이터 간의 관계를 정의하여 분석, 사용자가 주목할 만한 상황, 즉 센서 데이터들 중 이상 데이터가 포함되어 있는 것을 발견하는 것이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 센서 데이터 스트림을 효과적으로 처리하기 위해 ECA 규칙을 사용하여 의미있는 데이터를 구성하고, 이를 통해 보다 실용적인 실시간 모니터링 시스템을 제안한다.

다중 센서를 이용한 음향 센서 시스템의 고장 진단 (A Fault Detection Scheme in Acoustic Sensor Systems Using Multiple Acoustic Sensors)

  • 오원근
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제11권2호
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    • pp.203-208
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    • 2016
  • 본 논문에서는 음향 센서 시스템에서 다중 센서를 이용한 실시간 고장 진단 및 데이터 처리 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 그 타당성을 입증하였다. 다중 센서 알고리즘은 하나의 물리량 계측을 위해 여러 개의 센서를 동시에 사용하는 방식을 사용하며 효율적으로 센서의 고장을 감지하여 신뢰성 있는 데이터를 출력할 수 있는 방법이다. 이를 음향 센서 시스템에 적용하기 위해 등가 소음레벨 $L_{eq}$를 이용한 실시간 고장 진단 및 오류 데이터 처리 알고리즘을 제안하고, 이를 검증하기 위한 실험 장치와 프로그램을 제작하고 실험하였다. 그 결과 다중 센서 알고리즘은 음향 센서 시스템에도 잘 적용되어 일부 센서의 고장 시에도 정확한 데이터 처리가 가능함을 보였다.

외부 센서의 로그를 활용한 드론 HIL 시뮬레이션 기법 확장 연구 (Study of Drone HIL Simulation Technique Extension Using Log of External Sensor)

  • 김덕엽;서강복;이권철;이우진
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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    • pp.342-345
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    • 2019
  • 드론의 동작 검증을 위한 테스트는 최종적으로 드론이 운용될 환경에서 이루어진다. 그러나 테스트 비용이 크고 테스트 비행 중 파손의 위험이 있기 때문에 시뮬레이션을 통한 사전 검증을 수행하는 것이 중요하다. 시뮬레이션은 SIL 방식이나 HIL 방식으로 이루어지는데 추가적인 외부 센서를 활용하는 경우 검증하기가 어렵다. SIL에서는 검증을 위해 가상의 외부 센서 구현이 필요하다. HIL 에서는 실제 센서를 사용하므로 가상의 외부 센서 구현은 필요 없다. 그러나 테스트 환경이기 때문에 실제 환경과 비슷한 데이터나 동작 검증에 적합한 데이터를 얻기 어렵다. 이러한 HIL에서의 문제를 해결하기 위해 외부 센서를 실제 환경에서 사용한 로그나 테스트 환경에서 센서 검증에 사용한 로그를 이용할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 외부 센서의 로그를 활용한 HIL 시뮬레이션 기법 확장 내용은 외부 센서 데이터 입력기가 로그로부터 얻은 센서 데이터를 비행 컨트롤러로 보내 검증을 수행하기 때문에 데이터를 재사용할 수 있고 테스트 비용을 줄일 수 있다. 또 외부 센서 데이터 입력기는 로그 파서, 뷰어, 슬라이서, 데이터 전송기로 구성되어 로그로부터 검증에 적합한 데이터를 쉽게 얻어 활용할 수 있다.

u-SilverCare에서의 USN 미들웨어 기반 센서 데이터 마이닝 (USN middleware based Sensor Datamining in u-SilverCare Service)

  • 허병문;이준욱;채덕진;정재두;류근호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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    • pp.429-432
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    • 2006
  • 기존의 u-HealthCare 서비스는 환자에 대해서 일정한 공간에서의 센서의 on/off 타입에 대한 모니터링/환자관리의 서비스를 제공하였다. 이러한 환경하에서의 주된 서비스는 현재 환자의 상태에 대한 수동적인 형태이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 센서 데이터에 대한 연속센서 데이터마이닝 기법을 이용한다. USN의 응용서비스인 u-HealthCare 서비스는 센서데이터로부터 생체정보 및 위치정보를 이용하여 환자/보호자/관련 의료진에게 필요한 정보를 제공한다. 이것은 환자에 대한 관리/모니터링뿐만 아니라 환자의 상태에 따른 센싱(sensing)된 데이터를 이용한 패턴(pattern), 예측-(prediction), 이상치(outlier)를 분석함으로써 보다 나은 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 센서 데이터에 대해 새로운 연속 센서데이터 마이닝 기법을 적용하여 질의를 통해 지식을 추출하고 보다 지능화된 서비스를 제공할 수 있는 응용서비스 기법을 제안한다.

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단거리 데이터 전달 무선 센서네트워크 라우팅 기법 (A Short Path Data Routing Protocol for Wireless Sensor Network)

  • 안광선
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제14C권5호
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    • pp.395-402
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    • 2007
  • 무선센서네트워크는 센서필드안에서 어떤 이벤트를 센싱하는 수많은 센서노드들로 구성된다. 무선센서네트워크에서 이벤트를 인식한 소스노드와 이 값을 처리하는 싱크노드간에 데이터가 전송되며 싱크노드의 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 기법이 필요하다. 본 연구 에서는 데이터패스 템플릿을 이용하여 미리 정해진 방향으로 소스노드로부터의 데이터공고, 싱크노드로부터의 데이터요구 메시지를 전송한다. 다음 단계로 센싱한 데이터를 단거리계산법을 사용하여 싱크노드에게 전송한다. 그리드 개념과 이동성 싱크가 존재하는 센서네트워크에 대한 기존의 TTDD 라우팅 프로토콜과 CBPER 프로토콜을 본 연구에서 제안한 SPDR 프로토콜과 시뮬레이션을 통하여 비교한 결과, 제안된 프로토콜이 기존의 TTDD나 CBPER보다 향상된 에너지 효율성을 가졌음을 보여준다.

클라우드 기반 센서 데이터 관리 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of Cloud-based Sensor Data Management System)

  • 박경욱;김경옥;반경진;김응곤
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제5권6호
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    • pp.672-677
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    • 2010
  • 최근 대규모 센서 네트워크의 구축이 증가하면서 대규모의 센서 데이터를 효율적으로 관리하는 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 저비용, 높은 확장성 그리고 고 효율성을 지닌 클라우드 기반의 센서 데이터 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 센서 데이터는 클라우드 게이트웨이를 통해 클라우드로 전송되며 이때 이상상황 검출과 이벤트 처리가 수행된다. 클라우드로 전송된 센서 데이터는 분산 컬럼 지향 데이터 베이스인 하둡 HBase에 저장되며 맵리듀스 모델 기반의 질의처리 모듈을 통해 병렬 처리된다. 처리된 결과는 REST 기반의 웹서비스를 통해 제공되므로 다양한 플랫폼의 응용프로그램과 연동이 가능하다.

모바일 추천 서비스를 위한 센서 데이터 추상화 (Sensor Data abstraction for Mobile Recommendation Service)

  • 정영진;안부영;조금원
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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    • pp.5-10
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    • 2010
  • 휴대용 단말기를 활용하는 위치 기반 서비스는 기존의 단순한 위치 정보 제공 및 분석에서 보다 개인화되고 지능화되고 있다. 이러한 모바일 추천 서비스는 이동 객체의 위치 정보 뿐만 아니라 객체의 주변 환경 정보도 고려하여 보다 쾌적한 서비스를 제공한다. 이를 위해, 시간에 따라 변화하는 이동 객체의 위치추적은 물론, 온도, 습도, 미세먼지, 등의 다양한 센서 데이터도 상황에 맞게 해석하고 활용할 수 있어야 한다. 그리고 다양한 센서 종류와 함께 수많은 센서 데이터를 해석하여, 전체적인 상황을 판단하기 위해서는 센서 데이터를 적절히 표현하는 데이터 모델의 활용이 필요하다. 이 논문에서는 모바일 추천 서비스에서 환경 정보를 제공하기 위하여 활용한 경사 그리드 기반의 센서데이터 추상화 모델과 그 처리 방법을 기술한다. 추상화 모델은 경사 방향을 활용하여 간단하게 해당 지역의 데이터 경향을 나타낸다. 그리고 색인과 연산자를 활용한 처리방법을 통해 환경 정보를 제공하는 과정을 설명한다.

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분산 센서 네트워크에서 모바일 에이전트를 이용한 효율적인 데이터 수집 (An Efficient Data Aggregation using Mobile Agent in Distributed Sensor Network)

  • 최신일;문석재;엄영현;국윤규;정계동;최영근
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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    • pp.138-142
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    • 2006
  • 분산 센서 네트워크에 대한 연구는 정보 융합 방법론상에서 활발히 진행되고 있다. 기존의 센서 네트워크에서 정보의 융합을 위한 데이터의 수집은 센서 노드가 싱크 노드로 수집된 데이터를 전송함으로써 이루어지며 싱크 노드로 수집된 데이터는 어플리케이션에 의해 활용된다. 이때 여러 센서 노드가 어플리케이션에 필요한 데이터를 중복적으로 수집할 경우 중복된 데이터를 싱크노드로 전송하는데 있어 불필요한 에너지를 소모하게 된다. 이는 결국 전체적인 센서 네트워크의 수명을 감소시키는 원인이 된다. 이러한 문제는 어플리케이션에 따라 요구하는 데이터만을 선택적으로 수집함으로써 해결할 수 있다. 이러한 과정을 수행하기 위해 각 센서 노드가 어플리케이션의 요구사항에 맞도록 데이터 중복성에 대한 처리과정을 수반해야한다. 그러나 일반적으로 센서 노드는 자원이 한정이 되어있기 때문에 다양한 어플리케이션의 요구에 따른 중복성 처리 프로세스를 모두 가지고 있을 수는 없다. 따라서 모바일 에이전트를 활용하여 데이터의 중복성 문제를 해결할 수 있다. 또한 센서 네트워크에서 고려되는 에너지 효율, 네트워크 대역폭 문제를 해결할 수 있으며 시스템 확장성이 용이하다.

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수질센서 데이터 마이닝을 위한 클러스터링 적용 모델 (An Application Model for Clustering in Water Sensor Data Mining)

  • 권대현;조수선
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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    • pp.29-30
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    • 2009
  • 센서 데이터의 마이닝 기술은 의사결정을 위한 통합정보 및 예측정보를 제공하는 USN 지능형 미들웨어의 주요 구성 요소이다. 본 논문에서는 수질 센서 데이터 마이닝 시스템을 개발하기위해 대표적인 데이터 마이닝 기법인 클러스터링의 적용 모델을 소개한다. 적용 모델의 클러스터링을 통해 중간노드에서의 데이터 이상치 검출과 호스트에서의 시간대별 데이터 변화 검출이 가능하다.