안전하고 지속가능한 건설현장의 운영을 위해 소음, 분진, 진동, 온·습도 등의 환경정보 모니터링은 매우 중요하다. 하지만, 상용 센서들은 단가가 상당하고, 건설현장과 같이 가혹한 환경에서 사용하도록 설계되지 않아 쉽게 고장나거나 측정값이 불안정하며, 각 환경정보마다 개별적인 센서를 설치 및 관리해야 하기 때문에 인력/비용/공간의 확보가 어렵다는 한계점이 존재한다. 본 연구는 건설현장의 소음, 분진, 진동, 온·습도 등의 환경정보를 측정하는 통합 센싱모듈을 개발했다. 구체적으로, 설치 비용을 상용 센서의 3.3% 수준으로 낮추고, 야외의 가혹한 환경에서 사용 가능하도록 설계하며, 다수의 센서를 통합하여 설치와 관리가 편리하도록 개선했다. 또한, 건설현장에서 센싱모듈을 효과적으로 사용하기 위해 GPS, LTE, 실시간 센싱(1분 이내)을 지원한다. 센싱모듈을 검증하기 위해 국가 인증 센서와 측정 성능을 비교했고, 데이터 통신을 검증하기 위해 7곳의 현장에 25회 방문하여 테스트를 진행했다. 그 결과, 소음 측정 정확도 97.5% 및 정밀도 99.9%, 분진 측정 정확도 89.7%, 데이터 송신 안정률 93.5% 등 우수한 성능을 확인했다. 본 연구는 현장으로부터 대량 및 양질의 환경정보 데이터를 수집하도록 지원하여 (1) 관련 규정/법령의 준수 여부 평가, (2) 환경정보 시뮬레이션, (3) 환경대책 수립 등 현장 의사결정에 기여한다.
본 논문에서는 회전기기의 전압, 전류, 온도, 가속도, 진동 등을 측정 전송할 수 있는 oneM2M 기반의 실시간 회전기기 센싱 데이터 수집 및 모니터링 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템은 전기적 결함(과전류, 역상, 결상, 지락)과 기계적 결함(MC 카운터, 모터동작시간, 베어링 및 권선온도, 모터 회전수, 절연저항)의 전기 또는 물리적인 현상 측정이 가능하며, 센서데이터 수집, 웹서버, php, 데이터베이스에 데이터 저장, 웹 접속 통한 데이터 모니터링까지 가능하도록 시스템을 구성하였다. 회전기기에서의 기계적 결함을 실험한 결과, 절연저항 및 모터회전수 측정 결과 시험저항 값과 기준 입력값 각각에서 유사한 실험 결과를 보였다.
무선 통신 기술과 하드웨어의 발전으로 인해 무선 센서 네트워크를 위한 센서 노드들은 저전력화 및 소형화되었고, 사용 목적에 따라 많은 연구가 진행되고 있다. 최근 들어서는 온도나 가속도 등의 간단한 정보뿐만 아니라 이미지를 센싱할 수 있는 초소형 카메라 등을 이용한 멀티미디어 센서 네트워크에 대한 연구도 활발히 이루어지고 있다. 이미지 센싱에 있어서는 CCD Sensor에 비해 적은 전력을 소모하고 빠른 전송에 적합한 CMOS Sensor가 최근의 연구에 이용되고 있다. 이러한 추세에서 실시간의 데이터 검출을 위한 센서와 네트워크의 기능이 통합된 프로세서 구조의 기능이 요구되고 있다. 기존의 무선 이미지 전송 기술을 살펴보면 범용성 제어의 사용으로 데이터의 전송 처리를 위한 대역폭이 제한되고, 내부 메모리 또한 적은 용량으로 제한되어 있다. 한 예로 JPEG으로 압축된 이미지라도 데이터의 크기가 수 Kbytes에 이르기 때문에 전체 데이터를 한 번에 전송받지 못해 전송 속도나 패킷 정확도에 있어 효율이 떨어지게 된다. 따라서 실시간의 데이터의 전송에는 부족한 면이 있다. 본 논문에서는 CMOS Sensor Module을 이용하여 RT-WISN을 구성하였다. 구성된 센서 네트워크를 통하여 Peer to Peer에서 이미지의 데이터 크기에 따른 전송 시간을 측정하고 RT-WISN이 실시간 전송에 적합함을 보인다.
2019년 통계청의 보고에 의하면 1인 가구 수는 전체 가구 수 중 29.9퍼센트인 603만 9000가구로 600만 가구를 돌파하였고, 계속해서 상승 추세에 있다. 1인 가구 비율이 상승함에 따라 반려동물 사육 가정의 비율 또한 상승하고 있다. 본 논문에서는 반려동물을 사육하는 1인 가구를 위해 반려동물의 생체데이터, 활동량 등을 웨어러블 기기를 통해 측정하고, 센싱된 데이터를 원격으로 모니터링할 수 시스템을 제안한다. 아두이노를 이용하여 반려동물의 온도 등의 생체데이터와 활동량 체크를 위한 가속도 센서 데이터를 측정하고 와이파이 통신을 이용하여 데이터베이스 서버로 전송하는 기기를 구성하고, 센싱된 데이터를 사용자가 다운받아서 데이터를 분석, 모니터링할 수 있는 모바일 앱 인터페이스를 제공한다.
3차원 초음파 센싱에 의해 획득한 데이터로부터 물체의 부피를 자동으로 측정하고 분류적재 관리하는 임베디드시스템을 프로세서 기반으로 구현한다. 부피측정은 3개의 초음파 센서에서 획득한 데이터에서 높이와 폭은 물체가 컨베이어를 통과할 때 3 값을 기준 값과 비교하여 측정하고 길이는 물체가 처음 감지된 시점부터 범위를 벗어날 때까지의 시간을 물체의 이동속도에 대입하여 측정한다. 또한 센서의 온도 변화에 속도가 변하기 때문에 환경에 따라 보정하고 물체가 정방향이 아닐 경우 센싱값을 평균하여 오차를 줄인다. 실험은 직육면체를 기준하였으며 포장된 물류를 크기별로 분류하고 창고 및 이동체에 적재 할 경우 실용적으로 활용가능성을 높인다.
본 논문에서는 신성장 동력 기술 중의 하나인 유비쿼터스 환경에서의 개인정보 보호 기술에 관하여 연구하였다. 유비쿼터스 환경에서는 사람이나 물건의 상황과 주변 환경 등을 센싱하여 다양한 대량의 데이터를 수집하게 되며, 또한 서비스 제공에 의해 개인 프라이버시에 관한 정보를 센싱 노드나 네트워크 상에서 주고받게 된다. 지능형 유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 기술에서 RFID 태그 시스템에서의 프라이버시 보호 방법에 관한 기술들을 연구하였다.
생체정보 컴퓨팅은 생체신호 센서와 컴퓨터 정보처리를 융합한 정보시스템에 기초하여 컴퓨팅시스템 뿐만 아니라 빅데이터 시스템에 크게 영향을 미치고 있다. 이러한 생체정보는 지금까지의 텍스트, 이미지, 동영상 등의 전통적인 데이터 형식과는 달리 생체신호의 의미를 부여하는 값은 텍스트 기반으로 표현되고, 중요한 이벤트 순간은 이미지 형식으로 저장하며, 시계열 분석을 통한 데이터 변화 예측 및 분석을 위해서는 동영상 형식 등 비정형데이터를 포함하는 복합적인 데이터 형식을 구성한다. 이러한 복합적인 데이터 구성은 개별 생체정보 응용서비스에서 요구하는 데이터의 특징에 따라 텍스트, 이미지, 영상 형식 등으로 각각 분리되어 요청되거나, 상황에 따라 복잡 데이터 형식을 동시에 요구할 수 있다. 기존 생체정보 컴퓨팅 시스템들은 전통적인 컴퓨팅 구성요소, 컴퓨팅 구조, 데이터 처리 방법 등에 의존하므로 데이터 처리성능, 전송능력, 저장효율성, 시스템안전성 등의 측면에서 많은 비효율성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 생체정보 처리 컴퓨팅을 효과적으로 지원하는 생체정보 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위해 개선된 바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처를 제안한다. 제안 아키텍처는 생체신호관련 데이터의 저장 및 전송 효율성, 컴퓨팅 성능, 시스템 안정성 등을 효과적으로 지원하며, 향후 생체정보 컴퓨팅에 최적화된 시스템 구현 및 생체정보 서비스 구축을 위한 기반을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 도시용수의 효율적인 관리 상 문제점을 파악하고 이를 개선하는 방안을 제시하는데 목적을 두었다. 데이터 모니터링부터 정보화과정 까지를 포함하는 실시간 모니터링 기법을 통해 센싱 데이터를 취득하고 데이터 분석을 통해 용수사용 예측행정에 도움이 되는 일련의 방법론을 제시했다. 또한 센싱 데이터 중 일부 샘플자료를 사용하여 다항식모형을 이용한 추세분석을 실시했다. 연구결과 제시된 실시간 모니터링 기법 및 분석결과는 도시용수 건전성 향상을 위해 중요한 정보제공을 할 것으로 기대된다.
최근 사물인터넷(IoT) 기술의 발전과 함께 수많은 센서와 소형 구동장치들로 구성된 새로운 컴퓨팅 환경이 도래했다. 본 논문은 이와 같은 IoT 기반 컴퓨팅 환경에서 데이터 제공자들과 소비자들 사이에 센싱 데이터를 쉽게 공유하고 접근하도록 지원하는 공유 플랫폼으로서, 확장성있는 데이터 전송 기반구조를 제안한다. 확장성과 효율성을 제공하기 위해, 이 논문은 특히 소비자들 간의 서로 다른 QoS 요구사항을 활용하여 전송 대역폭을 효과적으로 활용한 전송 경로를 구성하는 방법을 제시한다. 전송경로 구성과 재구성 과정이 제안하는 구조의 가장 큰 오버헤드로 판단되므로, 본 논문에서는 그 비용을 산정하는 기본적인 실험을 수행하였는데, 결과는 제안된 구조의 우수한 확장성에 비해 오버헤드는 비교적 적은 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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