• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.121-128
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• 2023

무선 센서 네트워크에서 네트워크의 수명을 증가시키기 위해 주변 환경으로부터 에너지를 수집하거나, 무선 전력 전송으로 직접 에너지를 전달하는 방법이 사용되고 있다. 또한 에너지의 불균형을 줄이고 데이터의 수집량을 증가시키기 위해 직접 센서 노드를 방문해서 자료를 수집하는 모바일 싱크 노드를 활용한 방법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 각 센서 노드가 네트워크 환경과 에너지를 고려하여 Minimum Depth Tree (MDT)를 구성하고 자식 노드에 자료수집량을 할당해줌으로써 중계 노드의 부하를 줄이고 전체적으로 많은 데이터를 고르게 수집하는 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과, 본 기법은 기존의 다른 기법에 비해 에너지 고갈을 효과적으로 억제하고 더 많은 자료를 수집하는 것을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.186-194
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• 2008

본 논문에서는 인체의 심전도를 측정하여 언제 어디서나 환자의 건강상태를 체크할 수 있는 유비쿼터스 헬스 케어 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 심전도 측정 단말기, 자료 수집 베이스 노드, 의료 정보 수집 서버로 구성된다. 구현된 단말기는 지그비(Zigbee) 프로토콜을 통하여 센서 네트워크를 구성하며 TinyOS가 내장되어 있는 초소형 보드로 설계되었다. 자료 수집 베이스 노드는 무선 리눅스 단말기로 구성되어 서버로 무선 랜을 통하여 센싱된 정보를 실시간으로 전송한다. 또한 의료 정보 수집 서버는 단말기에서 얻은 데이터를 저장 관리하며 긴급 상황 발생 시 연계된 의료진에게 환자의 상태를 보고하도록 설계되었다. 실험 결과 지그비 통신 프로토콜을 이용한 센서 네트워크를 통하여 유비쿼터스 헬스 케어 시스템이 구현 가능함을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권3호
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• pp.117-127
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• 2020

농촌진흥청 농업기상재해 조기경보시스템은 기상청으로부터 제공되는 기상정보를 활용하여 농장 단위로 상세 추정하고, 추정된 상세 기상정보를 바탕으로 작물의 생육 추정 및 생육이 진행됨에 따라 발생할 수 있는 기상 재해를 예측하여 사용자에게 미리 전달한다. 이들 예측 정보를 검증하기 위한 무인기상관측망을 연구 지역 내에 구축하였으며, 관측망으로부터 수집되는 기상 실황 자료의 실시간 웹 표출 시스템을 구축하였다. 기상관측장비로부터 수집되는 기상요소로는 기온, 습도, 일사량, 강우량, 토양수분, 일조시간, 풍속, 풍향 등이며, 1분단위로 수집 및 10분 간격으로 서버로 전송된다. 자료 표출 시스템은 기상관측장비로 부터 수집되는 1분 단위의 기상자료를 DB로 구축하는 1단계, 수집된 기상자료를 10분, 1시간, 1일 단위로 통계 분석하는 2단계, 수집 및 분석한 기상자료를 웹으로 표출하는 3단계로 구성된다. DB에 수집된 기상자료는 웹 페이지를 통해, 전체 지점 또는 1개 지점의 1분단위, 10분단위, 1시간 단위, 1일 단위로 조회할 수 있으며, CSV 포맷으로 다운로드 할 수 있다. 자료 표출 시스템 접속 URL은 http://aws.agmet.kr 이다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.369-380
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• 1996

최근에 이르기까지 교통분야에서 차량에 관한 정보를 수집하기 위하여 사용되고 있는 검지쳬계는 유도식 루프검지기 (Inductive Loop Detector,ILD)이다. 유도식 검지기로 부터 수집되는 교통자료는 점유시간(차량이 검지기를 점유한시간)과 비점유시간(통행 차량과 차량간의 시간차)및 교통량이 기초 수집자료가 된다. 특히 점유 시간은 신호의 현시 길이를 결정 및 과포화제어를 위한 대기행렬예측 등 다양한 관제알고리즘에 있어서 핵심적인 자료이므로 높은 신뢰도가 요구된다. 이러한 신뢰도는 검지로 부터 수집될 수 있는 자료들을 토대로 통행 차종을 식별함으로써 향상시킬 수 있으며, 관련 관제 알고리즘의 신뢰도 향상은 물론 최근 관심이 고조되고 있는 무인자동감시 체계 및 교통정보 자동 수집장치의 개발을 유도할 수 있다. 본 논문에서는 통행하는 차량들에 대하여 수집 되는 기초자료를 기반으로 인식하기 위한 방법으로 통계적 클러스터링 방법 두 가지와 신경망 클러스터링 방법 등 세가지 방법을 제시하고, 결과로서 무인 자동감시 체계에 관한 활용 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1001-1004
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• 2001

현재 네트워크 기반의 침입 탐지는 대부분 오용 탐지 기법을 사용한다. 하지만 이는 알려지지 않은 침입을 탐지하는 능력이 떨어지는 기법으로서 이를 보완할 수 있는 비정상행위 탐지 기법을 찾는 것이 필요하다. 따라서 수집된 감사 자료로부터 정상행위를 프로파일링하고 침입임을 판정하는데 통계적인 기법을 사용하였다. 수집된 로그로부터 통계적인 방법으로 정상행위를 프로파일링하기 위해 우선 패킷으로부터 수집되는 감사 자료의 통계적인 특성을 대변하는 분포와 파라미터를 추정하고 카이스퀘어 검정법을 사용하여, 감사 자료가 가설하는 이론적인 분포의 특성을 가지고 있다고 판정되면 이를 정상행위의 기준으로 삼는다. 이후에 수집되는 감사자료를 감시하기 위해 추정된 분포와 파라미터를 따르고 있는지의 여부를 Kolmogorov-Smirnov 적합도 검정을 이용하여 판별하고, 이를 벗어나는 경우 침입으로 판정할 수 있도록 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.143-150
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• 2006

본 논문에서는 인체의 혈압을 측정하여 언제 어디서나 환자의 건강상태를 체크할 수 있는 유비쿼터스 헬스 케어 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 혈압 측정 단말기 자료 수집 베이스 노드, 의료 정보 수집 서버로 구성된다. 구현된 단말기는 지그비(Zigbee) 프로토콜을 통하여 센스 네트워크를 구성하며 TinyOS가 내장되어 있는 초소형 보드로 설계되었다. 자료 수집 베이스 노드는 무선 리눅스 단말기로 구성되어 서버로 무선 랜을 통하여 센싱된 정보를 실시간으로 전송한다. 또한 의료 정보 수집 서버는 단말기에서 얻은 데이터를 저장 관리하며 긴급 상황 발생 시 연계된 의료진에게 환자의 상태를 보고하도록 설계되었다. 실험 결과 지그비 통신 프로토콜을 이용한 센스 네트워크를 통하여 유비궈터스 헬스 케어 시스템이 구현 가능함을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.295-295
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• 2012

영농기간 동안 논에서의 유출량을 정량적으로 파악하기 위해서는 강우와 관개를 고려하여 논에서의 물수지를 파악하여야 한다. 효율적인 물수지를 분석하기 위해서는 관개량과 지표 유출량의 기작을 모니터링하는 것이 중요하지만, 지표 유출량의 경우 현장 관리나 영농 조건 변화 등에 따라 정확한 현장 자료 수집에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 서울대학교 지역시스템공학과에서 운영하고 있는 평택의 논 포장을 연구 대상지로 선정하여 영농기간 동안 모니터링을 실시한 뒤 논에서의 물수지에 요구되는 현장자료를 수집하였다. 모니터링을 통해 수집된 기초 수문 자료를 활용하여 물수지식에 적용한 뒤 논 포장에서의 지표 유출량을 산정하였다. 본 연구에서는 현장 모니터링을 통하여 수집된 담수심, 강우량, 관개량 자료와 증발산량 산정에 있어 보다 큰 영향을 미치는 기상자료를 활용하여 입력자료를 구축한 뒤, 인공신경망 모형을 이용한 지표 유출량 추정 모형을 구성하였다. 모형의 적용성을 평가하기 위하여, 구축된 학습 자료를 이용하여 학습을 수행하여 매개변수를 결정하였고, 그 결과를 바탕으로 유출량의 모의치와 물수지식을 통하여 산정된 유출량 값을 비교하여 모형을 검증하고, 그 결과를 평가하였다. 본 연구에서 제시된 모형은 지속적인 현장 모니터링과 이를 통하여 축적된 장기간의 수문자료를 활용하여 그 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.460-460
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• 2012

영농기간 동안 논에서의 유출량을 정량적으로 파악하기 위해서는 강우와 관개를 고려하여 논에서의 물수지를 파악하여야 한다. 효율적인 물수지를 분석하기 위해서는 관개량과 지표 유출량의 기작을 모니터링하는 것이 중요하지만, 지표 유출량의 경우 현장 관리나 영농 조건 변화 등에 따라 정확한 현장 자료 수집에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 서울대학교 지역시스템공학과에서 운영하고 있는 평택의 논 포장을 연구 대상지로 선정하여 영농기간 동안 모니터링을 실시한 뒤 논에서의 물수지에 요구되는 현장자료를 수집하였다. 모니터링을 통해 수집된 기초 수문 자료를 활용하여 물수지식에 적용한 뒤 논 포장에서의 지표 유출량을 산정하였다. 본 연구에서는 현장 모니터링을 통하여 수집된 담수심, 강우량, 관개량 자료와 증발산량 산정에 있어 보다 큰 영향을 미치는 기상자료를 활용하여 입력자료를 구축한 뒤, 인공신경망 모형을 이용한 지표 유출량 추정모형을 구성하였다. 모형의 적용성을 평가하기 위하여, 구축된 학습 자료를 이용하여 학습을 수행하여 매개변수를 결정하였고, 그 결과를 바탕으로 유출량의 모의치와 물수지식을 통하여 산정된 유출량 값을 비교하여 모형을 검증하고, 그 결과를 평가하였다. 본 연구에서 제시된 모형은 지속적인 현장 모니터링과 이를 통하여 축적된 장기간의 수문자료를 활용하여 그 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.

• 응용통계연구
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• 제31권1호
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• pp.139-153
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• 2018

최근 정부의 친환경 정책에 따라 태양광 발전 설비가 지속적으로 증가하고 있다. 태양광 발전량은 에너지원인 태양의 특성상 계절에 따라 하루 중 발전이 이루어지는 시간이 일정하지 않다. 이러한 특성으로 인해 태양광 발전량 예측에서는 연속된 시간간격으로 수집된 자료에 적용할 수 있는 시계열 모형 적용에 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 연속된 시간자료를 각 시간대 별로 분리, 재구성하여 24개의 (1시-24시) 일별 자료 형태로 예측에 활용하는 방법이다. 강원도 영암 태양광 발전소의 시간별 발전량 자료를 공공데이터포털에서 수집하여 연구하였다. 기존방법과 제안된 방법의 성능차이를 비교하기 위해 ARIMAX, 신경망(neural network model) 모형을 동일한 모형과 변수를 가지는 환경에서 성능차이를 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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• pp.676-679
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• 2001

침입 탐지 시스템은 침입 판정과 감사 자료(audit data) 수집 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 침입 판정은 주어진 일련의 행위들이 침입인지 아닌지를 정확히 판정해야하고 감사 자료 수집에서는 침입 판정에 필요한 자료만을 정확히 수집하는 능력이 필요하다. 최근에 이러한 문제점을 해결하기 위해 규칙기반 시스템과 신경망등의 인공지능적인 방법들이 도입되고 있다. 하지만 이러한 방법들은 단일 호스트 구조로 되어있거나 새로운 침입 패턴이 발생했을 때 탐지하지 못하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 분산된 이기종 간의 호스트에서 사용자의 행위를 추출하여 패턴을 검색, 예측할 수 있는 데이터 마이닝을 적용하여 실시간으로 침입을 탐지하는 방법을 제안하고자 한다.