본 연구에서는 매실 생산성 향상 분석을 위해 범용 싱글보드 컴퓨터로 제작한 원격 데이터 수집 장치를 개발하였다. 라즈베리파이와 같은 소형 범용 싱글보드 컴퓨터는 저렴하게 IoT 기반의 원격 모니터링 장치를 쉽게 개발할 수 있어 중소규모 매실 농장의 생육 환경 정보 및 재배 이력을 수집하는데 활용도가 매우 높아 생산성 향상을 위한 데이터 수집 분야에서 잠재적인 가능성을 가지고 있다. 따라서 매실의 생산성을 높이는데 영향을 줄 수 있는 환경적, 생육적 요인들을 분석하기 위한 기초적인 단계에서 이러한 소형 싱글보드 컴퓨터를 이용한 원격 센싱 및 데이터 수집 장치를 개발하였다. 수집데이터로는 주변 기온과 습도, 토양의 온도와 수분함량 및 pH이다. 1차 프로토타입은 아두이노 MKR1000을 사용하여 주변 온도 및 습도 데이터 수집 및 전송 장치를 제작하고 대표적인 통신사인 KT가 운영하는 IoT Makers라는 클라우드 저장소를 사용하여 시스템을 구성하였다. MKR1000을 사용한 데이터 수집 장치의 장단점을 평가하기 위해 실내 시험을 실시하였다. 현재는 라즈베리파이를 이용한 주변 기온과 습도, 토양의 온도와 수분함량 및 pH 데이터 수집 및 전송 장치를 제작하였다. 최종 개발된 데이터 수집 장치는 2017년 순천 인근의 매실 밭에 설치되어 실제 센싱 데이터를 수집할 예정이며 수집한 데이터는 매실 생산성 향상과 관련된 요인을 분석하는데 사용할 것이다. 저가의 범용 IoT 장치를 활용한 원격 데이터 수집을 넓은 범위의 매실포장에 활용한다면, 매실의 생산성 및 품질 향상은 물론 매실의 이력추적관리의 기초 데이터를 적은 비용과 노력으로 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 대두되고 있는 무선 센서네트워크는 실생활의 많은 부분에 있어 그 응용 분야를 넓혀 가고 있다. 본 연구는 WSN의 응용 중 Human Health Care에 주안을 두어 WSN을 이용한 원격 진료 시스템에 대해 설계 및 구현을 하였다. 원격 진료 시스템을 위해 각 센서 노드들은 인체의 Body 정보를 수집할 수 있는 센서들을 가지고 신체의 각 부위에 부착된다. 또한 각 센서 노드들은 고유의 Human Body Code를 가지고 있으며 이 고유의 Code에 의해 인체의 어느 부위에서 측정된 Data인지를 Sink 노드로 전송하게 된다. Sink 노드는 수집된 정보를 원격에 위치한 의료진들에게 전송하며 원격의 의료진들은 Sink 노드에서 전송된 정보를 바탕으로 진료 정보를 환자 및 User에게 Feedback하게 된다. Human Body Code는 인체를 세분화하고 각 세분화한 신체 부위에 계층적으로 고유의 Code를 부여한다. 본 연구에서는 실제 Human Body Code를 직접 제작한 센서 Node에 주입하여 Human Body Network을 구성하여 인체에서 센싱되는 Data를 원격에 위치한 PC에서 진료 가능한 원격 진료 시스템을 구현하였다.
여러 종류의 센서, RFID, 유무선 통신, DBMS 관리, 동영상 전송을 포함하는 유비쿼터스 정보통신 기술은 산업분야 뿐만 아니라 의료분야 적용될 수 있다. 본 연구에서는 배설물 센싱, 리마인드 지원, 그리고 웹원격 모니터링 시스템으로 구성되는 알츠하이머 환자관리 시스템을 설계하였다. 연구결과, 배설물 센싱시스템은 64명의 환자를 중앙에서 관리할 수 있고, 리마인드 지원 시스템은 알츠하이머 환자들의 기억력을 도와줄 수 있고, 환자마다 맞춤형 재생시나리오를 편집할 수 있으며, 웝원격 모니터링 시스템은 15 프레임율을 가지고 환자를 실시간 모니터링 할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 영역분류 및 대역간 예측을 이용한 원격 센싱된 인공위성 화상의 효과적인 부호화 기법을 제안하였다. 이 기법에서는 인공위성 화상데이타의 대역별 특성에 따라 각 화소벡터를 분류한 후, 대역내 중복성을 제거하기 위하여 하나의 기준대역에 대하여 분류영역별 대역내 벡터양자화를 행한다. 나머지 대역의 대역간 중복성을 제거시키기 위하여 분류영역별 대역간 예측을 행한다. 실제 LANDSAT-TM 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 Gupta의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 에지 영역을 보상한 원격 센싱된 인공위성 화상의 부호화 기법을 제안하였다. 이 기법에서는 인공위성 화상데이타의 분광적 반사 특성에 따라 각 화소벡터를 분류한 후, 각 분류영역에 대하여 대역내 및 대역간 중복성을 각간 제거하기 위하여 분류영역별 대역내 벡터양자화 및 분류영역별 대역간 예측을 행한다. 에지영역의 경우에 주변블럭의 영역정보 및 양자화된 기준대역의 화소값을 이용하여 에지영역을 보상한다. 그후, 대역간 중복성을 효과적으로 제거하기 위하여 보상된 영역정보를 이용하여 분류영역별 대역간 예측을 행한다. 실제 LANDSAT-TM 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
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.
저전력 무선 통신의 발전과 다기능, 저가의 스마트 센서는 원격에서 상태정보를 감지할 수 있는 센서네트워크의 실현을 가능하게 하였다. 센서 노드는 소형 배터리를 사용해 에너지를 공급받는데 일반적으로 배터리 교환이 용이하지 않은 위치에 설치되기 때문에 센서 노드의 평균 소모 전력을 최소화할 필요가 있다. 알려진 바에 따르면 센서 노드의 전체 소모 전력의 20-60%를 무선 통신에 사용하는 RF 모듈이 차지하고 있다. 본 논문에서는 센싱된 데이터의 송신에 소비되는 에너지를 개선하기 위해 센싱 데이터의 변동 특성에 실시간 적응하여 확률적 계산값이 임의의 랜덤값보다 클 경우 기지국 노드로 전송하는 확률추론 휴리스틱기반 비주기적 전송 방법을 제안한다. 제안하는 전송 방법에서는 확률추론 휴리스틱 알고리즘에 따라 센싱된 데이터와 직전 센싱된 데이터를 평가하여 전송 여부를 결정하며 알고리즘에 필요한 계수값은 알고리즘 검증 데이터의 재현율을 통하여 결정한다.
무선 센서 네트워크는 다양한 환경에서 자연의 정보를 수집하여 인간이 필요로 하는 형태로 정보를 제공하는 네트워크이다. 이러한 센서 네트워크는 수많은 무선 센서 노드들로 이루어지고, 이들은 원격지에서 동작한다. 각 센서 노드는 자연 환경의 정보를 센싱하고, 무선 네트워크를 통하여 센싱 데이터를 사용자에게 전달한다. 만약 소프트웨어의 코드 갱신을 수행해야 한다면, 이는 원격에서 수행 중에 이루어져야 한다. 이 때에, 각 센서 노드의 자원 제약을 고려하여 보다 자원 효율적으로 동작해야 한다. 본 논문에서는 MCUP이라 불리는 무선 센서 노드를 다중 수준 코드 갱신 프로토콜을 제안한다. 제안한 기법은, 다양한 수준에서 다양한 크기의 코드에 대한 동적 재구성을 지원한다. 본 논문의 시뮬레이션 결과를 통하여, MCUP을 사용하였을 때에 전체 센서 네트워크에서의 코드 갱신이 에너지 효율적으로 이루어질 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 고준위 방사선구역의 방사능준위 분포를 원격에서 안전하게 측정할 수 있는 방사선량 측정기술의 구현에 관해 논하였다. 설계된 방사선량 매핑장치는 고준위 방사선환경에 위치하는 방사선 노드와 원격 전송된 방사선 정보를 그래픽화된 공간위치상에 가시화하는 방사선 스테이션으로 구성된다. 다수의 방사선 노드는 사고환경의 방사선량 정보를 pMOSFET 센서로 센싱하여 무선정보로 송신하는 기능을 수행하고 방사선 스테이션에서는 방사선 노드로 부터 수신된 방사선량 정보와 위치정보를 결합하여 현장을 모사한 그래픽 공간상에 실측 방사선분포 정보 가시화하게 된다. 제작된 방사선 노드를 실험실 공간에 부착하고 원격 방사선 정보가시화 프로그램을 통하여 방사선정보 매핑하는 실험을 통하여 원격방사선가시화 장치의 기능을 검증하였다.
무선 센서네트워크는 센싱 지역에 분산되어 있는 초소형 센서 노드들이 감지/처리한 데이터를 수집노드로 전송하여 원격의 사용자가 센싱 지역의 상황인지를 가능하게 하는 유비쿼터스 컹퓨팅의 기반 네트워크이다. 전력 사용이 극히 제한된 센서 노드를 이용하여 무선 센서 망을 구성, 유지하며 데이터를 수집하기 위해서는 효율적인 망의 형태와 이에 따른 네트워크 배치 전략을 필요로 한다. 클러스터 기반 네트워크의 형태는 밀집도가 높은 센서네트워크에서 데이터병합을 수행하고 노드간 에너지 소비 균형을 이루기 위한 효과적인 구조이다. 본 논문에서는 클러스터 기반의 단일 홉 전송 구조에서 데이터 수집률을 높이고 노드간 에너지 사용의 균형을 이루게 하여 네트워크의 생존시간을 최대화할 수 있는 네트워크 배치 방법을 제안하였다. 클러스터링 기법에 따른 에너지 소비 모델을 분석하고 이를 통해 노드의 적절한 밀집도를 산출하였다. 싱크로부터 멀어질수록, 센서필드의 중앙보다는 외곽에 노드의 배치를 조밀하게 배치하여 네트워크의 생존시간을 늘렸다. 시뮬레이션을 통해 효율적인 네트워크의 배치가 노드간 에너지 소비의 균형을 이루도록 하여 네트워크의 생존시간을 늘일 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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