• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.217-217
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• 2023

상수도관망은 사용자에게 고품질의 물을 안정적으로 공급하는 것을 목적으로 하며, 이를 평가하기 위한 지표 중 하나로 압력을 활용한다. 최근 스마트 센서의 설치가 확장됨에 따라 기계학습기법을 이용한 실시간 데이터 기반의 분석이 활발하다. 따라서 어디에서 데이터를 수집하느냐에 대한 센서 위치 결정이 중요하다. 본 연구는 eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) 모델을 활용하여 대규모 상수도관망 내 센서 위치를 최적화하는 방법론을 제안한다. XGBoost 모델은 여러 의사결정 나무(decision tree)를 활용하는 앙상블(ensemble) 모델이며, 오차에 따른 가중치를 부여하여 성능을 향상시키는 부스팅(boosting) 방식을 이용한다. 이는 분산 및 병렬 처리가 가능해 메모리리소스를 최적으로 사용하고, 학습 속도가 빠르며 결측치에 대한 전처리 과정을 모델 내에 포함하고 있다는 장점이 있다. 모델 구현을 위한 독립 변수 결정을 위해 압력 데이터의 변동성 및 평균압력 값을 고려하여 상수도관망을 대표하는 중요 절점(critical node)를 선정한다. 중요 절점의 압력 값을 예측하는 XGBoost 모델을 구축하고 모델의 성능과 요인 중요도(feature importance) 값을 고려하여 센서의 최적 위치를 선정한다. 이러한 방법론을 기반으로 상수도관망의 특성에 따른 경향성을 파악하기 위해 다양한 형태(예를 들어, 망형, 가지형)와 구성 절점의 수를 변화시키며 결과를 분석한다. 본 연구에서 구축한 XGBoost 모델은 추가적인 전처리 과정을 최소화하며 대규모 관망에 간편하게 사용할 수 있어 추후 다양한 입출력 데이터의 조합을 통해 센서 위치 외에도 상수도관망에서의 성능 최적화에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.1047-1049
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• 2022

스마트 컨테이너 제어를 위해서는 컨테이너 내부에 센서가 필요하나, 센서의 개수가 증가하면 비용 및 시스템 부하가 증가한다. 본 연구에서는 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 이용하여 얻은 컨테이너 내부 온도 데이터와 센서 위치 최적화 알고리즘을 이용하여 컨테이너 내부 모니터링을 위한 최적의 센서 위치 결정 방법론을 제시한다. CFD 상용 SW로 컨테이너 내·외부 상황을 가정하여 내부 온도 데이터를 추출하고, 이를 바탕으로 내부 상태를 대표하는 공간들을 구분한다. 컨테이너 내벽에 부착된 센서가 탐지할 수 있는 능력을 탐지 거리 및 각도의 수식들로 나타내어 각 수식을 조합하여 센서의 탐지 능력을 수치화하고, 이 수치에 따라 균등하게 분포된 센서 위치 후보군 중, 선별된 공간을 탐지하는 센서 위치를 최적화하여 효율적인 컨테이너 제어를 위한 여건을 마련한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.11a
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• pp.188-190
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• 2008

본 논문에서는 초음파 센서를 이용하여 이동하는 표적의 위치를 실시간으로 추적하는 위치추적 시스템을 개발하였다. 위치 추적 시스템은 4 개의 초음파 센서를 이용해서 각 센서에서 탐지되는 표적까지의 거리 정보를 이용하여 이동하는 표적의 위치좌표(x,y)를 구하였다. 특히 초음파 센서가 가지고 있는 빔폭 특성을 고려하여 4 개 센서 중 2개 센서에만 표적이 탐지될 경우 표적의 위치를 최적화하는 방안을 제시하였으며 개발된 알고리즘을 하드웨어에 장착하어 감시시스템이 실시간 양호하게 구동하는것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.337-338
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• 2023

컨테이너 해상 유실 사고는 매해 적지 않은 수로 발생하고 있으나 기존에는 사후적 대응, 사전 대응 관점의 대응책들이 대부분이다. 그렇기에 항해 간 컨테이너 유실에 대한 모니터링이 필요한데, 선원들이 항해하는 선박에 적재된 수천 개의 컨테이너를 일일이 들여다보거나 모든 곳에 센서를 부착해 감지하는 것에는 물리적, 경제적 한계가 존재한다. 본 연구는 선박에 적재된 컨테이너들을 3차원 좌표 화하여 선박의 경사시험에서 모티브를 가져와 일정 정도의 기울기를 선박에 적용하였을 때, 기울기 중심을 기준으로 회전운동이 가장 큰 좌표에 해당하는 컨테이너들을 K-평균 군집화를 통해 최적화 위치로 선정하여 센서 위치를 최적화시켜 효율적인 컨테이너 유실 감지를 위한 기반을 마련한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.36 no.2
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• pp.231-236
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• 2012

This work presents the application of the DFSS (Design for Six Sigma) methodology to optimizing both the linearity and the sensitivity of the output voltage of a Hall-effect rotary position sensor. To this end, the dimensions and relative positions of a permanent magnet with reference to a Hall sensor are selected as the design factors for a full factorial design. In order to evaluate the output voltage of the rotary position sensor at each run in the experimental design, analytical solutions to the magnetic flux density were obtained using the Biot-Savart law and the relations between the magnetic flux density and the output voltage intrinsic to a Hall sensor. Through measurements of the improved output voltage of the rotary position sensors manufactured using the optimized design factors, the proposed method is shown to be simple and practical.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.46 no.4
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• pp.332-337
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• 2018

This paper presents the design optimization of fuel sensor location used to measure remained fuel amount in aircraft conformal fuel tank. The conformal fuel tank is utilized to expand the mission range in airplane, and the sensor location is a critical design variable determining the measurement accuracy. In this work, the sensor location is optimized to minimize unmeasurable fuel amount due to non-contact between fuel and sensor. The simplified model is prepared from the conformal fuel tank CATIA model, and the unmeasurable fuel amount is calculated. Then, the optimization is performed using MATLAB optimization solver. The optimized sensor location is validated by comparing with the location obtained using parametric study.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.13 no.1
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• pp.15-20
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• 2019

We developed a novel depth-of-interaction positron emission tomography (PET) detector using wavelength shifting (WLS) fibers and optimized it. The optimization module was designed by using two scintillators and three WLS fibers and attaching a sensor to the end of the WLS fiber. Optimum combinations were obtained through the light collection efficiency and the light collection ratio between sensors depending on coupling materials and reflectors of scintillators, WLS fibers and sensors. The highest light collection efficiency and the light collection ratio between sensors were obtained in the combination of the epoxy (coupling materials)-diffuse reflector (scintillators)-specular reflector (WLS fibers).

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.43 no.2
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• pp.220-234
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• 2008

In many security monitoring contexts, the performance or efficiency of surveillance sensors/networks based on a single sensor type may be limited by environmental conditions, like illumination change. It is well known that different modes of sensors can be complementary, compensating for failures or limitations of individual sensor types. From a location analysis and modeling perspective, a challenge is how to locate different modes of sensors to support security monitoring. A coverage-based optimization model is proposed as a way to simultaneously site k different sensor types. This model considers common coverage among different sensor types as well as overlapping coverage for individual sensor types. The developed model is used to site sensors in an urban area. Computational results show that common and overlapping coverage can be modeled simultaneously, and a rich set of solutions exists reflecting the tradeoff between common and overlapping coverage.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.1 s.104
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• pp.23-28
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• 2006

In this paper, a power-aware query processing using optimized distributed R-tree in a sensor network is proposed. The proposed technique is a new approach for processing range queries that uses spatial indexing. Range queries are most often encountered under sensor networks for computing aggregation values. The previous work just addressed the importance but didn't provide any efficient technique for processing range queries. A query processing scheme is thus designed for efficiently processing them. Each node in the sensor network has the MBR of the region where its children nodes and the node itself are located. The range query is evaluated over the region which intersects the geographic location of sensors. It ensures the maximum power savings by avoiding the communication of nodes not participating over the evaluation of the query.

• Spatial Information Research
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• v.21 no.2
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• pp.23-33
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• 2013

W ith the recent advancement of IoT (Internet of Things) technology, there has been much interest in the spatial query processing which energy-efficiently acquires sensor readings from sensor nodes inside specified geographical area of interests. Therefore, various kinds of spatial query processing algorithms and distributed spatial indexing methods have been proposed. They can minimize energy consumption of sensor nodes by reducing wireless communication among them using in-network spatial filtering technology. However, they cannot optimize multiple spatial queries which w ill be w idely used in IoT, because most of them have focused on a single spatial query optimization. Therefore, we propose a new multiple spatial query optimization algorithm which can energy-efficiently process multiple spatial queries in a sensor network. The algorithm uses a concept of 'query merging' that performs the merged set after merging multiple spatial queries located at adjacent area. Here, our algorithm makes a decision on which is better between the merged and the separate execution of queries. For such the decision making, we additionally propose the cost estimation method on the spatial query execution. Finally, we analyze and clarify our algorithm's distinguished features using the spatial indexing methods of GR-tree, SPIX, CPS.