본 논문은 무선 센서 네트워크상에서 클러스터 2중 분할 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 센서 네트워크에서 클러스터 방식 프로토콜이 데이터를 헤드에서 수집하고 집약하여 전송한다는 특성과 이웃한 노드간 유사한 데이터를 가진다는 특성을 이용한다. 인접한 이웃노드가 쌍을 형성하여 교대로 센싱하는 논리적인 클러스터 2중 분할을 하고 헤드도 2개가 존재하여 교대로 데이터 전송을 함으로써 에너지 효율을 높인다.
본 논문에서는 모바일환경에서의 사용자 감정인지를 통한 개인화 서비스 지원에 필요한 위치기반 센싱 데이터의 전처리 기법과 사용자 감정 데이터의 구축 및 전처리를 위한 V-A 감정 모델에서의 감정 데이터 전처리 기법에 대하여 연구한다. 이를 위하여 그래뉼러 컨텍스트 트리 및 스트링 매칭 기반의 감정 패턴 매칭 기법을 사용한다. 또한 상황 인지를 통한 개인화 서비스를 위해 확률 기반 추론을 이용한 상황 인식 및 개인화 서비스 추천 기법에 대하여 연구한다.
수전 설비 시스템은 전력 회사에서 3 상 전원을 받는 설비로, 전기를 공급받기 위한 설비이다. 정전이나 제품생산설비의 중단은 기업에 있어서는 경제적 손실이 매우 큰 사고일 수 밖에 없다. 요즘은 IoT 센서를 이용한 수전설비 관리 시스템의 활용이 늘어나고 있는 추세이다. IoT 센서를 이용한 수전 설비의 구축에서 정확한 상태 값의 센싱과 수집된 값의 전송, 그리고 정확성 판단에 대한 이슈들이 고려되어야 하며, 또한 기기간 통신을 통해 실시간 상호작용으로 수전설비의 고장을 어떻게 예방할 것인가에 대한 것이 중요하다. 본 연구에서는 수전 설비의 실시간 감지와 모니터링을 위한 목적으로 기존의 고장 및 오류 정보를 기반으로 하는 빅데이터 분석을 통해 발생 가능한 고장 및 오류를 사전 예측할 수 있도록 정보를 제공하는 것에 주안점을 두었다.
본 논문에서는 3D 방송의 기본적인 원리를 설명하고 실감영상 CS 기술을 적용하여 데이터 용량을 줄이는 방식을 제안한다. 샘플링 이론과 CS 기술의 차이점을 설명하고 개념과 동작원리를 설명한다. 압축 센싱의 복원 알고리즘인 SS-CoSaMP(Single-Space Compressive Sampling Matched Pursuit) 와 AMP(Approximate Message Passing)를 소개하고 이를 이용하여 이미지 데이터를 압축 복원하여 비교한다. 계산시간을 비교하여 낮은 복잡도를 갖는 알고리즘을 판단한다.
원거리에 분산되어 있는 다수의 농축수산업 양식시설을 원격으로 감시하고 관리하기 위한 시스템으로 각각의 시설에 대한 온도, 습도, 전원 등의 환경 데이타를 수집한 후, 전화회선을 통하여 관리자측으로 전송하면 관리자측에서는 수신된 데이터를 수치로 표시하므로써 시설들의 환경상태를 원거리에서 항상 파악할 수 있는 시스템을 연구하였단. 시스템의 구성을 위하여 환경상태를 정확하게 검출할 수 있는 센싱회로와 멀티프로쎄싱을 위한 통신회로 그리고 데이터의 전송과 취득에 대한 알고리즘을 실험적으로 구현하였다. 즉, 저가의 설치와 운용비용으로 시설을 효율적으로 관리할 수 있으며, 생산성 의 향상은 물론 재해를 사전에 예방할 수 있는 효과를 기대하는 시스템이다.
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.
모바일 기상 정보 서비스에서 USN, 휴대폰, 대중 교통차량 등 다양한 클라이언트로부터 센싱된 데이터는 무선 통신망을 통하여 서버에 수집되어야 한다. 수집된 데이터는 지속적으로 증가하는 대용량 데이터로서 특별한 쿼리 방법과 자료 구조가 요구된다. 이 논문은 기상 정보 서비스를 위해 필요한 시스템 구조를 설계하고 자료구조와 쿼리 유형을 분석한다.
지금까지의 주변 환경 정보를 감지 및 분석하는 구조물 감시 시스템은 유선으로 구성되었다. 이러한 유선 시스템이 가지는 단점들을 해결하기 위해 무선 센서 네트워크를 이용한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크란 지역적으로 배치된 많은 수의 센싱 노드들 사이에서 데이터를 수집, 가공 및 무선으로 전송하는 하나의 네트워크이다. 본 연구에서는 센서 네트워크를 이용한 구조물 감시 시스템을 구현하고 성능을 측정하였다. 제안된 시스템에서의 가속도 측정 소프트웨어인 MultiHopAccel은 많은 센서 노드들 사이에서의 데이터 전송을 위한 멀티 홉 라우팅 기능과, 네트워크 내의 모든 노드들이 동일한 시간을 유지하기 위한 시간 동기화 기능을 제공한다. 본 연구에서는 MultiHopAccel을 통하여 센서 노드에 저장된 데이터들을 분석하고, 인터넷을 통하여 센서 노드들의 동작을 원격 감시 할 수 있음을 보인다.
뇌파는 뇌신경 세포의 활동으로 발생하는 전기적 변화를 두피 표면에서 측정하여 기록한 것이다. 뇌활동의 변화는 공간적 시각적으로 파악할 수 있는 지표이며, 바이오 센싱을 통해 측정된 데이터를 활용한 미디어 컨텐츠 적용이 최근 시도되고 있다. 본 연구는 미디어 컨텐츠 평가를 위한 감성 지표로 뇌파 데이터를 인간의 오감으로 느낄 수 있는 표현으로 변환하는 프로세스를 구현하는 함으로써 현재 행해지고 있는 많은 미디어 아트에 대해 뇌파를 활용한 실시간 객관적 감성지표를 완성하는데 목적이 있다. 이에 대한 사전 연구로 본 논문에서는 측정된 뇌파 데이터를 인터렉티브 컨테츠적인 요소인 사운드로 청각화 하는 과정을 구현하였다.
본 논문에서는 텔레매틱스를 위한 센서네트워크 기반의 이동체 자동화 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 자동차내부의 각종 센서로부터 Zigbee 센서 망을 이용하여 무선으로 각종 센싱 데이터를 수집한 후 모니터링 장치에서 이를 분석한다. 그리고 분석된 데이터를 텔레매틱스 단말기와 인터페이스 시켜 차량의 상태 정보를 한눈에 운전자가 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 센서 네트워크 기반으로 온도센서, 습도센서 그리고 조도센서 등을 모니터링하고 이들 데이터를 기반으로 히터 및 에어콘을 자동 구동시키는 차량 내 온/습도 자동조절기를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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