디지털 홈이 구체화되면서 실내 환경조절, 방법, 가전기기 제어, 건강 모니터링 분야에서 센서 네트워크가 활용됨에 따라 이질적인 센서 네트워크간의 정보교환에 대한 요구가 증대하고 있다. 본 논문에서는 이러한 홈 환경에서 이질적인 센서 네트워크간 정보교환을 위한 메카니즘으로 홈 서버를 이용한 상호운영성 미들웨어 구조(Interoperable Middleware Architecture)를 제안한다. 이를 위하여, 홈 서버와 센서 네트워크 미들웨어 구조를 소개하고, 미들웨어가 상호운영성을 제공하기 위한 정보교환 메시지 포맷을 정의한다. 메시지 교환 양식은 XML 문서를 이용하고, 메시지 전송을 위한 프로토콜로 SOAP(Simple Object Access Protocol)을 선정한다. 본 논문의 적절성을 검증하기 위하여 홈 환경에서 이종 센서 네트워크간 점보교환 사례연구를 실시하고 이를 통해 확장성과 유연성을 보유한 정보교환 메카니즘의 효과를 확인한다.
유비쿼터스 센서 네트워크(USN)는 유무선 통신네트워크를 통하여 분산된 이종 하드웨어와 소프트웨어를 바탕으로 다양한 센서의 실시간 정보를 이용하여 분야별로 요구되는 응용 서비스를 제공하는 융복합시스템으로 상호 연동이 필수적이다. 본 논문은 USN 센서, USN 정보서버 및 USN 응용시스템 간의 상호 연동을 위해 범세계적으로 고유하고 논리적인 객체식별아이디(GLOI) 기술을 응용 구현함으로써, 다수의 분산된 이종 USN 센서, 시스템, 서비스 및 데이터베이스 간에 DNS 를 기반으로 구현이 용이하고 효율적이며 체계적이고 논리적인 새로운 USN 연동 방안을 제시한다.
본 논문은 항공사진과 위성영상의 서로 다른 해상도를 지닌 이종센서 영상들에 대한 효율적인 특이점 자동 매칭 기법에 대한 알고리즘에 관한 연구이다. 본 연구의 자동 매칭 알고리즘은 매칭 정확도 및 속도를 향상시키기 위해 다양한 영상 처리 방법을 적용하였다. 특이점을 추출하기 위하여 전처리 과정, 필터링, 세선화, 특이점 추출 방법을 사용하였으며, 특이점에 대한 키서술자(Key-descriptor)를 비교하여 매칭의 정확도를 향상시켰다. 특히 본 연구에서 제안된 이종센서간의 정확도 높은 자동 영상 매칭을 위해 센서마다 지닌 기하학적 및 방사학적인 영상의 특징을 활용하였다. 아울러 매칭 속도를 높이기 위해 센서 모델을 이용하여 탐색 영역을 최소화 하고 매칭이 잘못된 특이점을 제거할 수 있는 방법을 제시하고 있다.
본 논문은 PSD와 이종 센서 융합을 이용한 상대 항법 알고리즘에 대해 기술한다. 추종 시스템(Chaser)과 목표 시스템(Target) 간의 상대 항법을 수행하기 위해 하드웨어 시스템을 구축하고 알고리즘을 설계하여 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 상대 거리에 따른 오차 발생 경향을 확인하여 이종 센서 융합에 대한 분석을 수행하였다. 이후 구축한 하드웨어 시스템으로 지상 시험 환경을 구성하여 측정값을 획득하고 이를 후처리하여 상대 항법 알고리즘의 성능을 최종적으로 확인하였다.
센서를 인간의 오감에 비유한다면 가속도센서는 시각, 청각, 촉각, 미각, 후각 중에서 어떤 감각기관인가\ulcorner 먼저 시각을 쉽게 생각할 수 있다. 시각기능은 거리, 위치, 형상에 민감하다. 그러나 이들의 시간에 다른 변화 즉 1차 미분량인 속도에는 어느정도 정성적으로 감응하나 2차 미분량인 가속도는 시각으로 판단하기 어렵다. 활강하는 스키선수나 써커스의 공중곡예가 시각에만 의존한다고 볼 수 없으며 이러한 로봇(robot)을 만든다고 할 때 가속도 센서의 중요성은 상상 할 수 있을 것이다. 움직이는 모든 시스템의 동적특성을 제어하기 위해 정교한 가속도센서는 필수적이다.
본 논문에서는 광학센서와 적외선 센서를 사용하는 Multi-sensor 시스템에서 영상 정보를 통한 물체의 추적 및 인식에 필요한 영상을 분리하는데 필요한 전처리와 object 기반의 추적 방법을 제안하였다. 일반적인 추적 알고리즘의 목표는 consistency를 유지하는데 있다. 그러나 인식에 필요한 영상을 분리하기 위해서는 물체의 범위를 정확히 판단 할 수 있는 능력이 중요하다. 이를 위해 CCD와 IR영상에 동시에 적용 가능한 전처리 기법과 object 기반의 two-step 추적 알고리즘을 통해 consistency외에도, 물체의 범위를 estimation하여 인식에 필요한 범위를 분리해 낸다. 본 논문에서는 ITS 의 ETCS application을 위해 이종 센서인 CCD와 IR의 야간 차량 영상정보를 이용하여 알고리즘을 test 하였다.
사물인터넷은 우리 주변에 있는 사물들이 인터넷을 통해 연결되어 다양한 서비스를 제공할 수 있는 기술로 많은 관심을 받고 있다. 각각의 센서들은 한정된 자원을 가지고 통신을 해야 하기 때문에 효율적인 에너지 소비와 신속한 정보전달이 중요하다. 이를 위해서 이종의 센서들의 정보를 찾기 위해 빠른 경로를 선택하고 탐색하는 기법을 제안한다. 제안기법은 효율적인 정보요청을 위한 인덱싱을 사용하여 이를 통해 빠르게 정보를 병합하는 방법으로 기존의 데이터 병합 방법보다 더 빠르고 효율적으로 병합을 할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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