• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.597-598
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• 2018

Recently, the future traffic system is mainly aiming traffic safety by collecting, managing and providing traffic information using traffic system. But In this paper, we propose traffic safety using traffic safety mark which is currently utilized transportation infrastructure. The vehicle receives the sensed data with the traffic safety sign as a host, and carries out communication between the vehicles or the infrastructure. By using the information of sensing data, various information can be obtained. In addition to the construction section, traffic accidents can also be utilized. Therefore, this paper is designed to simplify the frame of sensing data and contribute to traffic safety through continuous research.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.804-807
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• 2016

빅데이터 분야에 대한 다양한 연구가 활발하게 진행됨에 따라 표준화에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구를 충족하기 위해 최근 ISO/IEC JTC 1 산하 표준화 위원회를 중심으로 빅데이터 표준화에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 아직까지 구체적인 기술 측면에서의 표준화는 미비한 상황이다. 이 논문에서는 기존 표준화 연구 내용을 간략하게 조망하고 빅데이터 센싱 객체 관리 측면에서의 표준화 방안에 대하여 논의한다. 이 논문은 향후 빅데이터 분야, 특히 빅데이터를 생성하는 센싱 객체의 규범적인 관리를 위한 표준 개발에 기여할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.5 s.37
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• pp.141-150
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• 2005

Wireless Sensor Networks have been rapidly developed due to the advances of sensor technology and are expected to be applied to various applications in many fields. In Wireless Sensor Networks, schemes for managing the network energy-efficiently are most important. For this purpose, there have been a variety of researches to suggest routing protocols. However, existing researches have ideal assumption that all sensor nodes have sensing data to transmit. In this paper, we designed and implemented a sensing-aware cluster selection algorithm based on LEACH-C for the sensor network in which part of sensors have sensing data. We also simulated proposed algorithm on several network situation and analyzed which situation is suitable for the algorithm. By the simulation result, selecting cluster head among the sensing nodes is most energy-efficient and the result shows application of sensing-awareness in cluster head selection when not all sensors have sensing data.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.8 no.9
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• pp.217-224
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• 2019

Recently, sensor networks are built and used on many kinds of fields such as home, traffic, medical treatment and power grid. Sensing data manipulation on these fields could be a serious threat on property and safety. Thus, a proper way to block sensing data manipulation is necessary. In this paper, we propose IoT(Internet of Things) sensing data validation mechanism based on data obfuscation and variance analysis to remove manipulated sensing data effectively. IoT sensor device modulates sensing data with obfuscation function and sends it to a user. The user demodulates received data to use it. Fake data which are not modulated with proper obfuscation function show different variance aspect with valid data. Our proposed mechanism thus can detect fake data by analyzing data variance. Finally, we measured data validation time for performance analysis. As a result, block rate for false data was improved by up to 1.45 times compared with the existing technique and false alarm rate was 0.1~2.0%. In addition, the validation time on the low-power, low-performance IoT sensor device was measured. Compared to the RSA encryption method, which increased to 2.5969 seconds according to the increase of the data amount, the proposed method showed high validation efficiency as 0.0003 seconds.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.988-991
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• 2017

본 연구에서는 사람이 접근하기 어려운 환경에 설치되어 있는 설비의 센싱 정보를 저가의 센서들을 사용하여 무선통신으로 전송하고 이후의 센싱 정보 데이터를 시각화하고 저장하며 센서의 오작동과 설비의 고장여부를 판단 할 수 있는 시스템을 구축하는데 목적을 두고 있다. 본 연구에서 제안한 시스템은 센싱된 데이터들을 저렴한 비용으로 지속적으로 오류를 판단하여 센싱의 오류 정보를 보정하고 정확한 센싱정보를 처리하도록 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.9
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• pp.1689-1695
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• 2008

The development of low-power wireless communication and low-cost multi-functional smart sensor has enabled the sensor network that can perceive the status information in remote distance. Sensor nodes are sending the collected data to the node in the base station through temporary communication path using the low-cost RF communication module. Sensor nodes get the energy supply from small batteries, however, they are installed in the locations that are not easy to replace batteries, in general, so it is necessary to minimize the average power consumption of the sensor nodes. It is known that the RF modules used for wireless communication are consuming 20-60% of the total power for sensor nodes. This study suggests the probability inference heuristic based non-periodic transmission to send the collected information to the base station node, when the calculated value by probability is bigger than an optional random value, adapting real-time to the variation characteristics of sensing datain order to improve the energy consumption used in the transmission of sensed data. In this transmission method suggested, transmitting is decided after evaluation of the data sensed by the probability inference heuristic algorithm and the directly sensed data, and the coefficient that is needed for its algorithm is decided through the reappearance rate of the algorithm verification data.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.186-186
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• 2010

최근 들어, 2차원/3차원의 랩 또는 항공/위성 영상의 공간정보를 웹 상에서 서비스 하고 이러한 공간정보에 다양한 정보들을 융 복합하여 사용자들에게 보다 높은 수준의 정보를 제공하기 위한 기술개발에 대한 관심이 급증하고 있다. 예를들어, Microsoft사의 경우는 사용자 참여형(Participatory) 센서 웹 환경을 구축하기 위하여 SenseWeb 관련 기술 개발 및 시범 프로젝트를 수행하고 있는데, SenseWeb 시스템에서는 전 세계에 존재하는 모든 센서들을 연계하여 웹 상에서 사용자들에게 제공할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있다. 최근에는, 이러한 SenseWeb 시스템을 이용하여 센싱정보와 Bing Map의 공간정보를 융합하여 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는 SensorMap 시스템이 개발되었는데, 이러한 SensorWeb/SensorMap 시스템을 기반으로 다양한 시범 프로젝트들이 진행되어 오고 있다. Google사의 경우는 기존에 서비스 되고 Google Eearth/Map을 기반으로 실시간 센싱정보를 연계하여 제공하는 서비스와 다양한 사용자들의 정보들을 테이블 형태로 연계 및 융합하여 제공하기 위한 Google Fusion Tables 서비스를 제공하고 있다. Oracle사의 경우는 센싱정보를 포함하여 실시간으로 끊임없이 변화하는 정보들에 대하여 이벤트 처리, 패턴 분석, 그리고 상황인식 등의 서비스를 제공할 수 있는 CEP(Complex Event Processing) 제품을 선보이고 있다. Nokia사의 경우는 기존의 고정 센서노드들 이외에 모든 모바일 폰을 이동이 가능한 센서노드로 가정하고 이러한 모바일 센서노드들로부터 교통정보를 포함하는 다양한 센싱정보를 수집하고 분석하여 공간정보 기반으로 서비스하기 위한 기술 개발을 꾸준히 추진해 오고 있다. 본 발표에서는 이러한 공간정보와 센싱정보 또는 기타 사용자 정보와의 융 복합서비스를 가능하게 하는 핵심기술들에 대하여 소개하고자 한다. 첫째로 다양한 공간정보와 센싱정보의 융 복합 및 분석 서비스를 제공할 수 있는 u-GIS 융합 엔진에 대하여 설명하고자 한다. u-GIS 융합 엔진에서는 구체적으로 최근 이슈가 되고 있는 다양한 센싱정보의 효율적 수집, 분석, 관리를 위한 GeoSensor 데이터 저장/관리 기술과 센싱정보-공간정보의 실시간 융합 분석 기술에 대해서 소개를 하고자 한다. 둘째로, 이러한 공간정보, 센싱정보 그리고 기타 사용자 정보들을 웹 상에서 효율적으로 매쉬업하여 2차원 및 3차원으로 사용자에게 제공하기 위한 맞춤형 국토정보 제공 기술에 대하여 설명하고자 한다. 여기서는 공간정보 센싱정보 그리고 기타 사용자 정보와의 연계를 위한 매쉬업 엔진 기술 그리고 실시간 3차원 공간정보 제공 기술 등에 대하여 소개를 하고자 한다. 끝으로, 영상 기반의 효율적인 공간정보 구축을 위한 멀티센서 데이터 처리 기술에 대하여 간략히 소개를 하고, 앞에서 설명된 핵심기술들 이외에도 향후 추가로 요구되는 기술개발 내용에 대하여 간략히 설명을 하고자 한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.5
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• pp.1633-1639
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• 2010

Recently Wireless sensor networks have been used for many purposes and is active for this study. The various methods to reduce energy consumption, which are actively being studied Wireless sensor network to reduce energy consumption, leading to improve transport efficiency, Cluster can be viewed using the research methods. Cluster method researches consists of a sensor node to the cluster and in among those they take out the Cluster head node and Cluster head node is having collects sensing information of circumferential nodes sensing to sink node transmits. Selected as cluster head sensor nodes so a lot of the energy consumption is used as a cluster head sensor nodes is lose a shorter life span have to be replaced by another sensor node. In this paper, to complement the disadvantages of a cluster-mesh method, proposes to manage memory efficiently about filtering method for sensing data. Filtering method to store the same data sensing unlike traditional methods of data filtering system sensing first sent directly by the hashing algorithm to calculate the hash table to store addresses and Sensing to store data on the calculated address in a manner to avoid duplication occurred later, and sensing data is not duplicated by filtering data to be stored in the hash table is a way.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.30 no.4
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• pp.1-11
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• 2015

Quantified Self란 개인의 일상활동에서 신체적 정신적 상태를 센싱 및 트래킹하여 이를 수치화함으로써 자신의 상태를 분석하고 삶의 질을 개선하기 위한 방법을 연구하여 실생활에 적용하는 활동을 의미한다. 이는 최근 헬스와 피트니스에 활용 가능한 개인 센서 및 웨어러블 기기의 급속한 보급과 다양한 개인 정보 트래킹 기기의 출현으로 개인의 일상경험을 모니터링하고, 생성되는 정보를 수집, 통합 분석을 통해 새로운 개인화 서비스를 제공하기 위한 기술개발 이슈로 주목받고 있다. Quantified Self 데이터는 초기의 수작업으로 트래킹하여 수집한 소량의 관리 가능한 데이터 세트에서 점차 대용량의 Quantified Self 빅데이터 세트로 크기가 증가하고 있으며, 개인정보의 통합분석을 위한 빅데이터 모델과 자동적인 셀프-트래킹 플랫폼으로서의 웨어러블 컴퓨터 기술과 응용의 기대치를 증가시키고 있다. 본고에서는 Quantified Self 정의와 기술 및 서비스 동향에 대해 살펴보고, 웨어러블 센싱 기반 트래킹 기기의 개발사례와 Quantified Self의 주요이슈와 미래전망에 대해 조망해 본다.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.9
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• pp.686-698
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• 2014

Recently, large-scale streaming sensor data have emerged due to explosive supply of smart phones, diffusion of IoT and Cloud computing technology, and generalization of IoT devices. Also, researches on combination of semantic web technology are being actively pushed forward by increasing of requirements for creating new value of data through data sharing and mash-up in large-scale environments. However, we are faced with big issues due to large-scale and streaming data in the inference field for creating a new knowledge. For this reason, we propose the RDFS rule based parallel reasoning scheme to service by processing large-scale streaming sensor data with the semantic web technology. In the proposed scheme, we run in parallel each job of Rete network algorithm, the existing rule inference algorithm and sharing data using the HBase, a hadoop database, as a public storage. To achieve this, we implement our system and evaluate performance through the AWS data of the weather center as large-scale streaming sensor data.