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.
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.
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.
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.
본 논문에서는 홀 효과(Hall effect) 기반 회전형 위치 센서의 출력 전압에 대한 선형성 및 민감도를 최적화하기 위해 DFSS(Design for Six Sigma) 방법을 적용하였다. 이를 위해 영구 자석의 치수 및 홀센서에 대한 상대 위치 등을 설계 인자로 하여 완전 요인 배치법을 사용하였다. 설계 인자의 수준별 센서 출력 전압값은 자속 밀도에 대한 Biot-Savart 해석해 및 홀 센서 고유의 자속 밀도-출력 전압에 대한 관계식을 이용하여 구하였다. 최적화된 설계 인자들을 반영하여 제작된 회전형 위치 센서의 개선된 출력 전압 측정 결과를 통해 제안된 방법은 간편하면서 실용적으로도 매우 유용한 방법임을 확인하였다.
본 논문은 항공기 보조연료탱크에서 연료량을 측정하는 센서 위치를 최적화하는 설계를 보여준다. 항공기의 임무반경을 증가시키기 위해 활용되는 보조연료탱크에서 보조연료탱크 내의 연료량을 측정하는 센서 위치는 측정 정확도를 결정하는 중요한 설계변수이다. 본 연구에서는 연료가 센서에 접촉되지 않아 측정하지 못하는 연료량, 즉 측정불가 연료량의 최소화를 목적함수로 설정하여 센서 위치를 최적설계 하였다. 항공기 보조연료탱크의 CATIA 형상 모델을 단순화한 근사모델에서 센서 위치에 따른 측정불가 연료량을 계산하고, MATLAB의 최적화 Solver와 연동하여 최적설계를 수행하였다. 설계 결과 얻은 최적 센서 위치는 Parametric study를 통해 얻은 결과와 비교하여 검증하였다.
파장변이섬유를 사용한 새로운 반응 위치 측정 양전자방출 단층촬영기기 검출기를 개발하였으며, 이에 대한 최적화 작업을 수행하였다. 섬광체 2개와 파장변이섬유 3개를 사용하고, 파장변이섬유 끝에 센서를 부착하여 최적화 모듈을 설계하였다. 섬광체와 파장변이섬유 및 센서를 연결시키는 연결물질과 섬광체와 파장변이섬유의 반사체 물질에 따른 센서에서의 빛 수집율 및 센서별 빛 수집 비를 통해 최적의 조합을 도출하였다. 연결물질은 에폭시를 사용하고 반사체 물질은 섬광체와 파장변이섬유에서 각각 난반사체 및 거울반사체를 사용한 조합에서, 가장 높은 빛 수집율과 센서별 빛 수집 비를 보였다.
안전과 보안이 현대사회의 중요한 관심사로 등장하고 있고 그 대상 영역이 실내 공간으로 넘어서 도시로 확대되고 있다. 도심지역에 수 많은 감시 센서들이 설치 운영되고 있다. 많은 보안 모니터링 맥락에서 감시 센서/네트워크의 수행능력 혹은 효율성은 조명의 변화와 같은 환경 조건에 제약을 받는다. 서로 보완적인 상이한 유형의 센서를 설치함으로써 개별 유형의 센서의 고장 혹은 한계를 극복할 수 있다는 것은 익히 잘 알려진 사실이다. 입지 분석과 모델링의 관점에서 관심사는 어떻게 보완적인 상이한 유형의 센서들의 적절한 입지를 결정하여 보안기능을 강화할 수 있느냐 이다. 이 연구는 k 개의 상이한 유형의 감시 센서의 위치를 결정하는 커버리지 기반의 최적화 모델을 제시한다. 이 모델은 상이한 유형의 센서 사이의 공통 커버리지와 동일 유형의 센서 사이의 중복 커버지리를 동시에 고려한다. 개발된 모델은 도심 지역에 센서를 위치시키는데 적용된다. 연구 결과는 공통 및 중복 커버리지가 동시에 모델링 될 수 있으며, 두 유형의 커버지리 사이의 tradeoff를 보여주는 많은 해들이 있음을 보여준다.
본 논문에서는 센서 네트워크 환경에서 최적화된 분산 R-tree를 사용하여 공간 범위 질의 처리시 센서들의 에너지 소모를 최소화하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 센서 네트워크를 이용하는 공간 범위 질의 처리시 센서들의 공간상의 위치에 대한 색인을 이용하는 새로운 방법이다. 최근들어 센서 네트워크 환경에서의 공간 범위 질의는 특정 지역에 대한 센서 노드들의 집계 값을 계산하는 방법으로 더욱 중요시되어지고 있다. 기존 연구들은 공간 범위 질의 처리의 중요성을 많이 언급을 하였지만 현재까지 이에 대한 효율적인 방법에 대해서는 제안하지 못하고 있는 실정이다. 제안된 기법에서 센서 네트워크 상의 각각의 센서 노드들은 자신과 자신의 자식 노드들의 위치를 포함하는 MBR을 갖는다. 공간 범위 질의는 제안하는 분산 R-tree를 기반으로 센서들의 공간상의 위치와 질의 범위가 서로 겹치는 지역에 대하여 평가된다. 이러한 접근방법은 공간 범위 질의에 대한 평가를 수행함에 있어 참여하지 않는 불필요한 노드들과의 통신을 방지하여 센서 노드들의 에너지 소모를 최소화한다.
최근 IoT (Internet of Things) 기술의 발전과 더불어 무선 환경에서 특정 영역에 위치하는 센서노드의 위치-센서정보를 에너지 효율적으로 수집하는 센서 네트워크 기반 공간질의처리에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 그리하여 센서노드에서 공간 필터링을 직접 수행하여 센서노드들 간의 통신 횟수를 감소시켜 에너지 소모를 최소화하는 다양한 공간질의처리 알고리즘 및 분산 공간색인방법들이 제안되어 왔다. 그러나 단일 공간질의처리 최적화에 중점을 두었던 기존 공간색인방법 및 알고리즘들은 IoT 환경에서 다수 사용자에 의하여 요청되는 다중 공간질의를 최적화하여 수행하기에는 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 센서 네트워크에서 다중 공간질의를 에너지 효율적으로 처리할 수 있는 최적화 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 다중 공간질의 최적화 알고리즘은 인접 영역에 주어지는 공간질의들을 통합하여 수행하는 '질의통합' 개념을 기본으로 하고 있다. 최적화 과정에서 질의들의 통합 또는 개별 수행에 대한 판단은 각 수행비용을 예측하여 결정하며, 본 논문에서는 질의처리 비용 예측 방법을 추가적으로 제안하고 있다. 끝으로, 성능평가에서는 GR-tree, SPIX, CPS의 공간색인방법에 대한 비교 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 성능 분석결과를 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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