• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.4 no.2
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• pp.103-110
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• 2011

It is necessary to accurate and efficient management for measured digital data from sensors in u-health system. It is not efficient that sensor network process input stream data of mass storage stored in database the same time. We propose to improve the processing performance of multidimensional stream data continuous incoming from multiple sensor. We propose process query based on sliding window for efficient input stream and found multiple query plan to Mjoin method and we reduce stored data using backpropagation algorithm. As a result, we obtained to efficient result about 18.3% reduction rate of database using 14,324 data sets.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.9
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• pp.425-430
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• 2015

The Sensor Registry System(SRS) provides sensor metadata to a user for instant use and seamless interpretation of sensor data in a heterogeneous sensor network environment. The existing sensor registry system cannot provide sensor metadata in case that the network connection is not available or is unstable. To resolve the problem, this paper proposes an extension of sensor registry system using network coverage information. The extended system sends a set of sensor metadata to the user by using network coverage open data (mobile vendors, signal strength, communication type). The extended SRS proposed in this paper supports a safer sensor metadata provision than the existing SRS, and it thus improves the quality of application services.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.7 no.8
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• pp.327-342
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• 2017

In this paper, we introduce an integrated processing system of smart sensor data for IoT service which collects sensor data and efficiently processes it. Based on the technology of collecting sensor data to the development of the IoT field and sending it to the network · Based on the receiving technology, as various projects such as smart homes, autonomous running vehicles progress, the sensor data is processed and effectively An autonomous control system to utilize has been a problem. However, since the data type of the sensor for monitoring the autonomous control system varies according to the domain, a sensor data integration processing system applying the autonomous control system to various different domains is necessary. Therefore, in this paper, we introduce the Smart Sensor Data Integrated Processing System, apply it and use the window as a reference to process internal and external sensor data 1) receiveData, 2) parseData, 3) addToDatabase 3 With the process of the stage, we provide and implement the automatic window opening / closing system "Smart Window" which ventilates to create a comfortable indoor environment by autonomous control system. As a result, standby information is collected and monitored, and machine learning for performing statistical analysis and better autonomous control based on the stored data is made possible.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.76-81
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• 2008

최근 유비쿼터스 환경을 실현하는 기술로서 사물 및 환경 정보를 센싱하여 필요한 정보를 수집 및 분석. 처리하는 센서네트워크 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 특히 최근 국내에서는 u-City와 u-Port 사업 등, 범국가적인 차원의 도입을 통해 환경 정보 모니터링, 홈 자동화, 자산 물류 응용 등의 다양한 센서네트워크를 이용한 서비스가 등장하였다. 이러한 기존의 응용서비스는 모든 센서노드가 고정되어 있는 환경에서 응용 대상의 데이터를 수집하는 서비스가 대부분이다. 그러나 동물의 생태 모니터링 등의 응용을 위해서는 센서를 움직이는 대상에 부착하여 이동하는 센서노드로부터 효율적으로 데이터를 수집하기 위한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이동하는 센서로부터 효율적으로 데이터를 수집하기 위하여 이동노드 색인 기법을 설계한다. 아울러 제안하는 색인 기법을 위한 영역질의 처리 알고리즘을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.888-890
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• 2007

최근 유비쿼터스가 활성화되면서 센서에 대한 관심이 높아지게 되었고, 모바일 환경에서의 센서 프레임워크에 대한 정의가 명확히 이루이지지 않은 상황에서 지금까지 센서 데이터를 얻어오는 주체는 어플리케이션에 있었다. 본 논문에서는 모바일 기기에서 여러 가지 센서를 관리하고 센서 데이터를 가져오기 위한 센서 프레임워크를 레이어드 아키텍처로 제안하고 제안된 센서 프레임워크에 대한 효용성에 대해 논의한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.545-547
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• 2021

발전시설 장비는 이상이 생기면 큰 경제적 피해를 발생시키기 때문에, 장비의 계통마다 수십만 개의 센서들이 부착되어 장비의 정상 작동 여부를 모니터링 한다. 장비의 이상 감지를 위해서, 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝 등의 기술을 활용한 AI 모델을 생성하여 장비의 고장을 예측한다. AI 모델을 학습하고 추론하기 위해서는 수많은 센서 중에서 AI 모델을 생성할 센서들을 선택하고, 지속적으로 모니터링 되는 값들을 비교하여 이상 감지 여부를 스트리밍 환경에서 추론할 수 있는 센서 빅데이터 질의 처리 및 스트리밍 추론 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 AI 모델을 학습하고 스트리밍 추론할 수 있는 빅데이터 질의 처리 시스템을 설계 및 구현한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.4
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• pp.35-44
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• 2009

The emerging notion of data stream has brought many new challenges to the research communities as a consequence of its conceptual difference with conventional concepts of just data. One typical example is data stream processing in sensor networks. The range of data processing considerations in a sensor network is very wide, from physical resource restrictions such as bandwidth, energy, and memory to the peculiarities of query processing including continuous and specific types of queries. In this paper, as one of the physical constraints in data stream processing, we consider the problem of limited memory and propose a new scheme for data stream reduction based on the Principal Component Analysis (PCA) technique. PCA can transform a number of (possibly) correlated variables into a (smaller) number of uncorrelated variables. We adapt PCA for the data stream of a sensor network assuming the cooperation of a query engine (or application) with a network base station. Our method exploits the spatio-temporal correlation among multiple measurements from different sensors. Finally, we present a new framework for data processing and describe a number of experiments under this framework. We compare our scheme with the wavelet transform and observe the effect of time stamps on the compression ratio. We report on some of the results.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.140-141
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• 2010

무선 통신의 발달과 센서 장비의 소형화로 인하여 다양한 인체 센서들이 개발되고 있으며 이에 따라 이들 인체 센서로부터 생성되는 데이터를 누적하여 분석 및 예측을 해야 할 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 누적된 인체 센서 데이터에 대한 분류화 기법을 제안하여 구현하고 성능을 검증하였다. 분류화 기법은 인체 센서 데이터에 잘 적용될 수 있는 지지벡터 기계를 활용하여 구현하였다. 인체 센서 데이터의 대표패턴 정의와 실험을 위한 잡음 생성을 통하여 분류화 정확도를 높일 수 있도록 실험을 설계하였고 다양한 설정 변수에서도 기법을 실험하여 빠르고 정확한 기법을 설계 및 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.344-346
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• 2022

본 논문에서 거푸집의 가장취약 부분인 접합부위에 로드센서를 부착하여 실시간 콘크리트 측압을 측정 할 수 있으며, 관리자는 모니터링을 통하여 확인 할 수 있도록 하며 LORA의 저전력 장거리 통신망을 사용하는 디바이스를 개발하여 로드센서에 측정한 값을 데이터변경, 웹 기반의 클라우드 서비스로 발송하여 PC 및 Mobile로 확인 할 수 있는 시스템을 구축하였다. 여러가지 센서로부터 데이터를 수신하여 모바일로 송신해 주는 무선송수신기의 개발을 원하고 있으며, 하중센서, 경사도센서, 풍향센서 등 다중 데이터값을 수신할 수 있어야 한다. 이렇게 구성된 센서와 데이터의 수신을 통해서 콘크리트 타설시 발생하는 측압을 측정하고 공사기간 동안 별도의 전원 공급 없이 작동이 유지될 수 있는 시스템을 구축하였다. 수요자가 Application과 호환이 이루어져야 하며 또한 MEMS센서를 이용하여 상태를 모니터링 하고 임계값을 지정하여 이상 신호 발생시 위험상황에 대해서 인공지능기법을 이용하여 관리자에게 알림을 주어 효과적으로 사용할 수 있는 시스템을 개발하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.2
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• pp.126-134
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• 2011

Recently, many researchers are interested in using join queries to correlate sensor readings stored in different regions. In the conventional algorithm, the preliminary join coordinator collects the synopsis from sensor nodes and determines a set of sensor readings that are required for processing the join query. Then, the base station collects only a part of sensor readings instead of whole readings and performs the final join process. However, it has a problem that incurs communication overhead for processing the preliminary join. In this paper, we propose a novel energy-efficient in-network join scheme that solves such a problem. The proposed scheme determines a preliminary join coordinator located to minimize the communication cost for the preliminary join. The coordinator prunes data that do not contribute to the join result and performs the compression of sensor readings in the early stage of the join processing. Therefore, the base station just collects a part of compressed sensor readings with the decompression table and determines the join result from them. In the result, the proposed scheme reduces communication costs for the preliminary join processing and prolongs the network lifetime.