요즘 모든 분야에서 실세계의 상황정보 인지를 통해 전자공간과 물리공간을 결합할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅의 기반 기술을 사용하여 센서와 무선 통신 기술을 결합한 무선 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있는 추세이다. 또한 선박에서도 유무선 기술을 융합하여 지능형 선박에 적합한 Ship Area Network(SAN) 연구가 진행되고 있으나, 다양한 유무선 네트워크 연동 SAN-브릿지 기술, 이종 센서, 제어기기를 자율적으로 구성관리하거나 상호연동, 원격제어 하는 자율 SAN 구성관리 기술 등의 필요성이 제기되고 있는 실정이다. 선박에서의 모니터링 분야인 구조적 안전과 화물 관리를 위한 모니터링 외에도 선원을 포함한 모든 주변 환경을 안전하게 유지하는 것이다. 이에 본 논문에서는 기후 변화에 대한 감지나 여러 구조물에 대한 온도, 압력 등의 모니터링 시스템을 효율적으로 설계하기 위해 무선 센서 네트워크에서의 에너지 효율을 이용한 라우팅 및 데이터 병합을 위한 기술 동향을 파악하고 자기 구성 클러스터링 방법을 분석하여 선내의 무선 센서 네트워크 구성에 대해 연구하였다.
광섬유 사냑 간섭계는 음향 및 진동과 같은 물리적 변화량을 탐지하는 센서로 잘 개발되어 있다. 본 논문에서는 변압기유가 채워진 원통형 캐비티에 음압이 발생되었을 때 한 개의 루프내에 설치된 광섬유 배열 센서를 이용하여 음향을 탐지하였다. 서로 다른 외부 음향 주파수 $f_1$과 $f_2$를 피에조 재료를 이용하여 발생시키고 주파수는 5 kHz에서 90 kHz까지로 선정하였다. 실험 결과 광섬유 센서는 하모닉 성분인 $f_1$, $f_2$, $2f_1$, $2f_2$, ${\mid}f_1-f_2{\mid}$, ${\mid}f_1+f_2{\mid}$의 주파수를 탐지하였다. 제안된 광섬유 센서 배열은 변압기 내의 부분 방전으로 인한 음압과 진동과 같은 물리량을 모니터링 하는데 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
(100), n/$n^+$/n 3층 실리콘 웨이퍼를 이용하여 4가지 형태의 미소 빔 구조를 가지는 압저항형 유체센서를 제작하고, 그 특성을 조사하였다. Boron 확산을 통하여 압저항을 형성하였으며 형성된 압저항의 저항 값은 $1\;k{\Omega}$ 정도였다. 다공질 실리콘 마이크로머시닝을 이용하여 3차원의 실리콘 미소 빔 구조체를 제작하였으며, 실리콘과 금속의 열팽창계수 차이를 이용하여 빔을 위로 휘게 하여 원하는 형상으로 제조하였다. 제조된 센서의 출력 특성은 half-bridge를 구성하여 조사하였다. 같은 유속에서는 빔의 길이에 비례하여 출력 전압이 증가함을 보였고, 반면에 빔의 길이가 짧을수록 측정 가능 구간이 넓게 나타났다. 제조된 센서의 출력전압은 유량의 3.2승에 비례하여 증가하였으며, 이는 유속에 따른 빔이 받는 응력이 비 선형 특성을 나타내기 때문이다.
실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.
최근 u-IT기술 발전과 디지털 컨버전스화를 넘어 이종 산업간 IT중심의 융 복합화가 빠르게 진행되고 있다. IT기반 타산업과의 융합 중 자동차-IT 융합 분야는 첨단 IT 신기술을 기반으로 자동차의 센서 및 전자장치가 지능적 유기적으로 상호작용하여, 운전자의 안전 및 편의성을 증대시켜 최적의 운전환경을 제공하고, 미래형자동차 산업에 부가가치를 창출하는 산업이다. 자동차에 실리는 전장부품 탑재가 급격히 증가함에 따라 자동차가 기계업종보다는 전자업종에 가깝다는 인식이 증가되는 가운데, 교통 상황을 검지하여 운전자에게 올바른 정보(경고)를 알려주거나 제어기에 정확한 상황 정보를 알려주는 센서 기술은 고안전 지능형 자동차 기술의 시작이면서 가장 중요한 핵심 부품이다. 이에 본고에서는 차량용 센서 산업의 특성 및 구조을 알아보고, 향후 자동차-IT 융합산업의 발전을 위해 차량용 센서 산업에 대한 정책적 시사점을 도출하고자 한다.
전자후각(I-nose)시스템은, 전통적으로 음식물이나 플라스틱 제재의 생산에서 자동화된 품질관리 시스템에 사용되어 왔으나, 최근 호흡가스 등을 통해 당뇨, 호흡 및 소화기 질환과 감염 등을 검사하는 진단영역으로 그 응용분야를 확대하고 있다 이러한 질병과 연관이 없는 휘발성 유기화합물(volatile organic compound, YOC) 에 대하여 I-nose 의 센서어래이는 센서 물질과 휘발성 화합물 사이의 반응으로 인해 고유한 반응을 보이며, 신호의 profile 에 그 흔적을 남긴다. 본 연구에서는 센서어래이의 반응 신호를 profile 형태로 유지 및 분석함으로써 I-nose 의 가스시료 인식 성능을 보다 향상시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 신호의 profile 에는 패턴인식을 위한 기존의 개별적인 특성(feature) 보다 많은 정보가 들어 있으며, 이를 가스의 구분에 효과적으로 이용하기 위해 디지털 영상처리에서 사용되는 패턴 매칭을 응용한time-profile방법을 새롭게 제안하였다. 제안된 방법의 검증을 위해, 반도체 공정에 의해 제작된 16채널의 초소형 가스센서 어래이를 사용해 측정된 8종류의 각기 다른 가스시료들에 대하여, 동종 및 이종 가스간의 매칭의 정도를 산출하였다. 기존의 방법과 비교한 결과 동종과 이종 가스간의 뚜렷한 구별이 가능하여 이를 패턴인식에 사용하면 E-nose의 가스 인식 성능을 향상시킬 것으로 전망된다.
센서 네트워크는 유무선 네트워크 환경에 다양한 센서를 설치하고 이를 통해 데이터를 감지하며 감지된 데이터를 응용서비스 서버와 연동하는 기술로 최근 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 센서 네트워크는 센서 노드 자체의 제약점 때문에 메모리와 처리 능력, 에너지 수명에 제한을 가지며 그럼으로써 센서 네트워크 자체에 보안상의 취약점이 존재한다. 그러므로 센서 네트워크의 기술에 있어서 보안에 관한 연구가 매우 중요하며 센서의 계산 능력 또한 고려되어야 할 부분이다. 본 논문에서는 위와 같은 특징을 반영하여 일반 센서 노드들과 충분한 저장 공간과 계산 능력을 갖는 노드인 클러스터 헤더가 있는 이종의 센서로 네트워크를 구성하고 키 관리 기법 중 하나인 PCGR(Predistribution and local Collaboration-based Group Rekeying) 기법을 기반으로 하여 안전한 그룹 통신을 위한 그룹키 갱신 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 센서 노드 측에서 클러스터 헤더로부터 받은 새로운 키 정보를 인증하도록 하여 오염된 키 정보로 인해 네트워크의 안전성이 위협받는 상황을 최소화함으로써 보안성을 향상시킬 수 있도록 하였다. 즉, 그룹키를 갱신할 때, 클러스터 헤더는 노드가 보내주는 노드의 부분 정보를 검증함으로써 노드의 무결성을 확인하고 그룹키를 갱신하며 갱신된 그룹키는 다시 노드들에게 보내져서 노드들에 의해 재검증됨으로써 클러스터 헤더가 공격받았는지 아닌지에 대한 여부를 검사한 후 안전하게 그룹키를 갱신할 수 있도록 한다. QualNet 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 기법이 네트워크의 보안성을 높임은 물론 오버헤드 및 에너지 소모량이 기존의 그룹키 관리 기법보다 효율적임을 보인다.
무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 주변 환경을 감시하고 데이터를 수집하는 용도로 사용되고 있다. 여러 센서 노드들로 구성된 센서 네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅 분야에 핵심 기술로 주목 받고 있다. 센서 노드는 수집된 정보를 처리하기 위한 MCU와 작은 용량의 메모리를 가지고 있다. 배터리로 동작하는 센서 노드는 한번 배치되면 추가적인 에너지 공급이 불가능하기 때문에 전원 관리 능력이 반드시 필요하다. 또한 ISM 밴드 대역의 주파수를 사용하고 다수의 센서 노드들이 배치된 장소에서 동작하여야 하기 때문에 같은 센서 노드와 같은 대역을 사용하는 이종 기기간의 전파 간섭이 발생하는 열악한 통신환경에서 가지고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 오류 제어 기법으로 사용되는 ARQ 기법의 문제점인 오류가 발생 했을 시 재전송으로 인한 추가적인 에너지 소비를 줄이기 위해 오류정정기법인 컨벌루션 부호의 적용을 제안하였다. 제안된 컨벌루션 부호를 센서 네트워크 OS를 통하여 센서 노드에 적용하여 전송전력 -19.2dbm과 -25dbm 에서 거리를 10m, 15m, 20m로 두고 BER을 측정하였다. 측정된 BER을 통해 패킷손실률과 평균 재전송 횟수를 계산하여 컨벌루션 부호를 적용하였을 때 그 성능을 분석하였다. 실험결과 -19.2dbm에서는 9~12%의 평균 재전송 횟수 이득을 -25dbm에서는 12%~19%의 이득을 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 수중 운반체의 위치추정을 위해 사용되는 센서들의 시뮬레이션에 의한 측정값 생성 방법을 기술한다. 수중 로봇의 경우 항법의 실제 운항 실험에 많은 시간과 경비가 소요되며, 다양한 조건에서의 알고리즘 검증을 위해 실험 조건을 임의로 변화시키기 어렵다. 따라서 수중 항법의 시험 검사를 위해서는 실제 환경에서의 실험 전에 시뮬레이션을 통한 성능의 검증이 필수적이다. 본 연구에서는 거리 측정 센서, 깊이 측정 센서, 속도 측정 센서 그리고 자세 측정 센서들을 대상으로 실제 측정 상황에서 발생 가능한 불확실성들을 반영하여 센서 측정값을 시뮬레이션에 의해 구하는 방법을 구현한다. 측정값은 가우시안 잡음, 비정상 측정값, 그리고 측정치 사이의 상관관계에 의한 불확실성을 포함한다. 또한 각각의 센서들에 대하여 측정값의 불확실성은 물론 측정 시각도 불확실성이 포함되어 결정된다. 시뮬레이션을 통해 구해진 측정값에 대하여 통계적인 방법으로 불확실성에 관한 변수들을 구하고 센서 측정값의 설계시에 목표하였던 불확실성 변수 값들과 비교하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다. 또한 시뮬레이션에 의하여 구한 센서 측정값을 위치 추정 알고리즘에 적용하여 시뮬레이션 로봇의 실제 위치와 추정 위치를 비교하는 방법으로 실제 활용 가능성을 보인다.
홈 네트워크는 가정내 가전기기들의 관리와 제어를 위해 각 기기들을 연결 및 소규모 망을 형성하여 외부망과 연결한다. 본 논문에서는 가전기기들을 통합 관리하기 위해, 기존의 망관리 기술보다 확장된 기술인 JMX(Java Management eXtensions)를 이용하여 가정내에 설치 및 운용이 용이하다. 낮은 컴퓨팅 파워의 Sensor들을 포함하여 망을 형성, 홈센서 네트워크를 관리하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 본 논문은 이를 위해 현재 가장 많이 분포되어 있는 SNMP를 포함하여 확장성 있는 운용을 보였으며 MBean(manageable Bean)을 정의하고 이 MBean을 사용한 소규모 통합 망관리에 대한 설계와 구현에 대해 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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