• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.326-329
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• 2010

USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반 융 복합 사업화 및 서비스를 실현 하는데 있어서 가장 큰 문제점 중에 하나가 센서부의 높은 전력소모 문제로서, 기존의 설비산업용 센서(온도, 압력, 유량, 레벨, 스트레인게이지 등)는 상전과 같은 방식의 전원 공급을 요구하므로 저전력 센싱(Low-Power Sensing) 시스템으로 개발하기에 어려움이 있기 때문에, USN 의 저전력화의 장점과 시너지효과를 발휘할 수 있는 USN 에 적합한 설비산업용 저전력 센싱 핵심기술에 대한 연구가 필요하다. 이를 해결하기 위한 방안으로, 센싱주기와 다양한 환경에 따른 상황 예측기법과 같은 센싱 방법의 소프트웨어적 효율화 기법 들을 제안하였으며, 이를 융합한 지능형 센싱 핵심기술을 개발하였다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.7
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• pp.763-772
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• 2016

With the spread of smartphones containing multiple on-board sensors, the market for context aware applications have grown. However, due to the limited power capacity of a smartphone, users feel discontented QoS. Additionally, context aware applications require the utilization of many forms of context and sensing information. If context transition has occurred, types of needed sensors must be changed and each sensor modules need to turn on/off. In addition, excessive sensing has been found when the context decision is ambiguous. In this paper, we focus on power consumption associated with the context transition that occurs during indoor/outdoor detection, modeling the activities of the sensor associated with these contexts. And we suggest a freezing algorithm that reduces power consumption in context transition. We experiment with a commercial application that service is indoor/outdoor location tracking, measure power consumption in context transition with and without the utilization of the proposed method. We find that proposed method reduces power consumption about 20% during context transition.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.2B
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• pp.215-224
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• 2010

A container security device (CSD) monitors intrusions through the cargo door; it is a reduced function device that uses IEEE 802.15.4 with a beacon mode. However, in the beacon mode, the CSD consumes too much battery power in periodical idle listening and sensing trials. Moreover, the CSD cannot send the message to the CSD reader actively, and it makes big latency problem. Therefore, we propose a low-power CSD to reduce the unnecessary power consumption. The proposed CSD follows the requirements of the U.S. Department of Homeland Security, and reduces battery consumption through a power-efficient hardware design, a night-watch mechanism for low-power operation and low-power sensing to reduce unnecessary monitoring. And the CSD sends alert message to the CSD reader. Simulation results show that our CSD reduces battery consumption by over 70% through the night-watch mechanism and by approximately 80% through the low-power sensing. And the CSD can send the alert message to the remote CSD reader by over 94%.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.403-405
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• 2022

본 논문에서는 4차 산업에서 필요로 하는 스마트 기기의 소형 및 저전력 부품에 사용되는 센싱 플랫폼을 제안하였다. 특히 스마트팩토리의 공장 자동화와 정밀 측정의 핵심 부품인 리니어 모션 가이드(LM Guide)를 고정밀, 고정도로 제어할 수 있는 센싱 시스템을 개발하였다. 이를 위하여 기존의 변위 센서 기법의 한계를 극복할 수 있도록 와전류(Eddy Current) 기법을 이용함으로써 LC 공진기와 전도체를 LM 가이드에 장착할 수 있도록 구현하였다. 또한 미세 인덕턴스 값을 측정할 수 있도록 디지털 신호처리 기술과 컴퓨터/산술 기술을 FPGA를 이용한 HW 시스템을 제작하여 구현함으로써 실험을 진행했다. 본 논문에서 구현한 HW 센싱 시스템을 이용하여 LM 가이드를 동작시킴으로 실시간으로 변위 값을 디스플레이 부로 출력되어 측정이 가능하고, 변위 값의 분해능과 응답속도 면에서 우수함을 확인할 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.3
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• pp.89-95
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• 2015

Compresses sensing (CS) technique is beneficial for reducing power consumption of biopotential acquisition circuits in wireless healthcare system. This paper investigates the maximum possible compress ratio for various biopotential signal when the CS technique is applied. By using the CS technique, we perform the compression and reconstruction of typical electrocardiogram(ECG), electromyogram(EMG), electroencephalogram(EEG) signals. By comparing the original signal and reconstructed signal, we determines the validity of the CS-based signal compression. Raw-biopotential signal is compressed by using a psuedo-random matrix, and the compressed signal is reconstructed by using the Block Sparse Bayesian Learning(BSBL) algorithm. EMG signal, which is the most sparse biopotential signal, the maximum compress ratio is found to be 10, and the ECG'sl maximum compress ratio is found to be 5. EEG signal, which is the least sparse bioptential signal, the maximum compress ratio is found to be 4. The results of this work is useful and instrumental for the design of wireless biopotential signal monitoring circuits.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.8 no.9
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• pp.217-224
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• 2019

Recently, sensor networks are built and used on many kinds of fields such as home, traffic, medical treatment and power grid. Sensing data manipulation on these fields could be a serious threat on property and safety. Thus, a proper way to block sensing data manipulation is necessary. In this paper, we propose IoT(Internet of Things) sensing data validation mechanism based on data obfuscation and variance analysis to remove manipulated sensing data effectively. IoT sensor device modulates sensing data with obfuscation function and sends it to a user. The user demodulates received data to use it. Fake data which are not modulated with proper obfuscation function show different variance aspect with valid data. Our proposed mechanism thus can detect fake data by analyzing data variance. Finally, we measured data validation time for performance analysis. As a result, block rate for false data was improved by up to 1.45 times compared with the existing technique and false alarm rate was 0.1~2.0%. In addition, the validation time on the low-power, low-performance IoT sensor device was measured. Compared to the RSA encryption method, which increased to 2.5969 seconds according to the increase of the data amount, the proposed method showed high validation efficiency as 0.0003 seconds.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.07a
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• pp.254-255
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• 2013

본 논문에서는 저항센서와 바이패스 스위치를 이용한 평균 전류 모드 제어의 부스트 컨버터 저손실을 측정하는 방법을 제안한다. 일반적으로 저항을 이용한 전류센싱 방법은 손실을 가지며 이는 전체 시스템의 효율을 감소시키게 된다. 제안된 전류 측정 기법은 저항센서에 병렬로 바이패스 스위치를 적용하여 전류센서에서 발생되는 손실을 바이패스 스위치를 통해 손실을 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 50W급 평균 전류 모드 부스트 컨버터를 제작하여 바이패스 스위치를 통한 효율 개선을 아날로그 회로로 구현하여 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2006.06a
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• pp.737-747
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• 2006

USN(Ubiquitous Sensor Network)는 환경 및 재난 관리, 에너지 관리, 의료 및 건강 서비스, 물류 및 유통관리 등의 다양한 분야에 응용될 수 있는 네트워크이다. USN은 저 전력으로 센싱 기능, 연산 및 네트워크 기능을 수행하는 초소형의 노드들이 한 지역에 분산되어 망을 구성하는데 USN의 노드들은 전력을 추가적으로 공급받지 못하므로 매우 제한된 전력을 이용하여 주어진 임무를 수행하여야 한다. 또한 노드의 고장으로 인해 토폴로지가 변경될 가능성이 크다. 이러한 특성 때문에 기존의 무선 ad hoc 네트워크를 위해 제안된 경로설정 기법들은 USN 환경에 적합하지 않다. 본 논문에서는 USN 노드의 전력 소비를 최소화함으로써 노드 생존시간을 최대화하기 위한 경로실정 기법을 제안하고 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.550-552
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• 2010

최근 행위인식 기술은 u-헬스케어 분야를 통해서 실용화되는 단계에 이르고 있다. 실생활에 적용단계에 있는 행위인식 시스템은 기존의 서버 및 데스크톱 환경에서 벗어나 모바일 기기를 기반으로 수행되도록 변해가고 있다. 모바일 환경에 적합한 행위인식 시스템은 행위인식 센서 및 모바일 행위인식 기기의 저전력화와 모바일 기기에 적합한 행위인식 시스템이 요구된다. 본 논문은 모바일기기 기반의 스마트 환경에 알맞은 행위인식 시스템을 위해 행위인식 알고리즘 경량화 기법 연구를 수행한다. 행위별 최적의 낮은 주파수를 사용하여 센싱에 소요되는 자원을 줄인 경량화된 행위인식 방법을 제안하고 또한 주파수 변화에 따른 윈도우간 적절한 오버랩 구간 설정 방법과 윈도우에서의 특징 검출 시 오버랩 구간의 중복 연산을 제거한 경량화된 특징 검출 방법을 제안한다. 실험 결과는 행위 별 최적의 낮은 주파수를 사용하여 전력을 줄이면서도, 서로 다른 주파수의 데이터임에도 인식률은 그대로 유지됨을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.104-107
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• 2021

전 세계적으로 건조한 지역이 늘어남에 따라 산불 발생 빈도가 증가하고 있다. 이에 대한 대안으로 센서를 이용한 산불 감지 시스템의 연구가 이루어지고 있다. 기존의 서버가 센서의 작동시간 설정값을 보내는 방식은 산불 발생 빈도가 높은 환경에서는 산불 감지가 늦어지고 산불 발생 빈도가 낮은 환경에서는 불필요한 산불 감지로 센서의 생명주기 낮아지는 비효율적인 면이 있다. 이에 본 논문에서는 센서 기반 산불 감지 시스템을 위한 향상된 센싱 주기 기법을 제안한다. 제안하는 센싱 주기 기법은 환경 요인, 센서의 작동시간 알고리즘을 이용하여 환경에 맞는 센서의 작동시간 설정값을 결정한다. 그 후 센서의 화재 감지 알고리즘을 통해 센서는 서버로부터 설정값을 받아 운용모드로 전환하여 화재상황이 났을 시에 서버로 메세지를 보낸 후 생명주기를 위해 저전력모드로 전환한다. 성능평가를 통해 기존의 방식보다 평균 18.1분 빠르게 화재상황을 감지할 수 있고 소모전력도 2.2mA만큼 낮았다. 향우 실제 화재환경에서의 성능평가가 필요하다.