To maintain the existing systems of ships and introduce autonomous operation technology, it is necessary to improve situational awareness through the sensor fusion of the automatic identification system (AIS) and automatic radar plotting aid (ARPA), which are installed sensors. This study proposes an algorithm for determining whether AIS and ARPA signals are sent to the same ship in real time. To minimize the number of errors caused by the time series and abnormal phenomena of heterogeneous signals, a tracking method based on the combination of the unscented Kalman filter and probabilistic data association filter is performed on ARPA radar signals, and a position prediction method is applied to AIS signals. Especially, the proposed algorithm determines whether the signal is for the same vessel by comparing motion-related components among data of heterogeneous signals to which the corresponding method is applied. Finally, a measurement test is conducted on a training ship. In this process, the proposed algorithm is validated using the AIS and ARPA signal data received by the voyage data recorder for the same ship. In addition, the proposed algorithm is verified by comparing the test results with those obtained from raw data. Therefore, it is recommended to use a sensor fusion algorithm that considers the characteristics of sensors to improve the situational awareness accuracy of existing ship systems.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술인 센서 네트워크 기술이 활발하게 연구되고 있는 실정이다. 이에 다양한 센서 노드 기술이 개발되면서 각기 다른 종류의 센서 노드로 구성된 이기종의 센서 네트워크의 연동에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존에 제안된 이기종 센서 네트워크의 통합, 관리를 위한 기술은 구현이 복잡하고, 각각의 노드에 많은 연산 부하가 발생하며, 기존의 시스템을 사용하지 못해 비효율적이다. 본 연구에서 제안하는 Overlay Sensor Network는 전체 센서 네트워크의 상위에 정의되어지는 네트워크로, Overlay Sensor Network를 구성하는 Base Station 노드가 각기 다른 센서 네트워크의 데이터를 연동함으로서 노드의 연산 부하를 줄이고, 기존에 구현된 센서 네트워크와 시스템을 사용함으로서 구현의 복잡성을 줄이며 효율성은 높이는 것이 가능하다. 본 연구에서는 이기종 센서 네트워크의 통합과 관리를 위한 Overlay Sensor Network를 제안하고, 그에 따른 시스템을 설계하고 구현하고자 한다.
A unreliable network system results in unsatisfied performance. A performance criterion of a network is throughput and availability. One of the most compelling technological advances of this decade has been the advent of deploying wireless networks of heterogeneous smart sensor nodes for complex information gathering tasks, The advancement and popularization of wireless communication technologies make more efficiency to network devices with wireless technology than with wired technology. Recently, the research of wireless sensor network has been drawing much attentions. In this paper, We evaluate throughput and availability of wireless sensor network, which have hierarchical structure based on clustering and estimate the maximum hroughput, average throughput and availability of the network considering several link failure patterns likely to happen at a cluster consisted of sensor nodes. Also increasing a number of sensor nodes in a cluster, We analysis the average throughput and availability of the network.
The analysis of plankton species distribution in sea or fresh water is very important in preserving marine ecosystem health. Since manual analysis is infeasible, many automatic approaches were proposed. They usually use images from in situ towed underwater imaging sensor or specially designed, lab mounted microscopic imaging system. Normally they assume that only single plankton is present in an image so that, if there is a clumping among multiple plankton of same species (homogeneous clumping) or if there are multiple plankton of different species scattered in an image (heterogeneous interspersion), they have a difficulty in recognition. In this work, we propose a deep learning based method that can detect and recognize individual plankton in images with homogeneous clumping, heterogeneous interspersion, or combination of both.
센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 즉각적 활용 및 끊김 없는 해석을 위해 사용자에게 센서 메타데이터를 제공한다. 하지만 기존 SRS는 네트워크 연결이 지원되지 않거나 신호가 불안정한 경우에 센서 메타데이터를 안정적으로 제공할 수 없다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 네트워크 커버리지 정보를 이용한 센서 레지스트리 시스템 확장 방법을 제안한다. 제안 방법은 예측한 경로와 네트워크 커버리지에 대한 오픈 데이터(통신사, 신호 강도, 통신 타입)를 이용하여 사용자가 불안정한 네트워크 지역에 도착하기 전에 해당 지역의 센서 메타데이터를 추가로 송신한다. 이 논문에서 제안한 확장된 SRS는 사용자에게 보다 안정적으로 센서 메타데이터를 제공함으로써 응용서비스의 품질을 향상시킨다.
Self-organization of distributed wireless sensor nodes is a critical issue in wireless sensor networks (WSNs), since each sensor node has limited energy, bandwidth, and scalability. These issues prevent sensor nodes from actively collaborating with the other types of sensor nodes deployed in a typical heterogeneous and somewhat hostile environment. The automated self-organization of a WSN becomes more challenging as the number of sensor nodes increases in the network. In this paper, we propose a dynamic self-organized architecture that combines tree topology with a drawn-grid algorithm to automate the self-organization process for WSNs. In order to make our proposed architecture scalable, we assume that all participating active sensor nodes are unaware of their primary locations. In particular, this paper presents two algorithms called active-tree and drawn-grid. The proposed active-tree algorithm uses a tree topology to assign node IDs and define different roles to each participating sensor node. On the other hand, the drawn-grid algorithm divides the sensor nodes into cells with respect to the radio coverage area and the specific roles assigned by the active-tree algorithm. Thus, both proposed algorithms collaborate with each other to automate the self-organizing process for WSNs. The numerical and simulation results demonstrate that the proposed dynamic architecture performs much better than a static architecture in terms of the self-organization of wireless sensor nodes and energy consumption.
기동물체 추적을 위해서 GPS, INS, 레이더 및 광학장비 등의 다양한 위치추적 센서가 이용되고 있으며, 기동물체의 강인한 추적성능을 유지하기 위해 이기종 센서의 효과적인 융합방법이 필요하다. 이기종 다중센서를 이용한 추적성능 향상을 위해 센서의 서로 다른 오차특성을 고려하여 각 센서의 측정치를 상이한 모델로 간주하여 융합하는 연구가 수행되었지만, 한 센서의 오차가 급격히 증가하는 구간에서 다른 센서의 추정치에 대한 오차가 증가하고 각 센서의 측정값이 참 값일 확률인 Sensor Probability 값에 대해 센서 측정치 변화를 실시간으로 반영하지 못하였다. 본 논문에서는 각 센서 칼만필터의 갱신추정치와 측정치 간의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)를 비교하여 Sensor Probability를 구하고, 결합추정치를 다시 각 센서 칼만필터 입력값으로 대입하는 과정을 제외하여 센서 측정치에 대한 실시간적인 반영과 센서 성능이 급격히 저하되는 구간에서의 추적성능을 개선한다. 제안하는 알고리즘은 각 센서의 오차특성을 조건부 확률값으로 추가하여 각 센서의 Sensor Probability에 따라 가장 양호한 성능을 보이는 센서 위주로 트랙융합을 함으로써 강인성을 보장 한다. 실험을 통해 UAV의 기동 경로를 생성하고 제안 알고리즘을 적용하여 다른 융합 알고리즘과 성능분석을 실시한다.
HCCL 이란 Heterogeneous Container Class Library의 약자로써, 이종의 데이터 유형을 하나의 레코드로 저장이 가능하도록 하고, 이의 리스트를 만들어 정보의 저장이 가능하도록 하는 라이브러리이다. HCCL을 사용할 경우, 데이터 유형이 다르더라도 암/복호화를 문자열을 기반으로 용이하게 할 수 있다. 최근 스마트폰에 내재되어 있는 다양한 센서들을 활용하여 사용자에게 편리한 서비스를 제공해 주고 있다. 하지만, 센서 정보를 API에 전달해 주는 과정에서 개인 정보의 침해가 발생할 수 있으며, 이에 대해 사용자들의 대비가 필요한 것도 사실이다. 본 연구에서는 센서의 정보를 HCCL을 기반으로 관리하면서 SEED 암호 알고리즘을 활용한 기존의 보안성을 강화하는 데이터 모델을 개발하였다. 안드로이드 환경이 센서에 대한 권한 관리 기능을 제공하지 않는 문제가 있음으로, 본 연구에서는 사용자의 판단을 기반으로 한 선택을 통해 센서 정보의 암호화 여부가 결정되도록 하여 안전한 데이터의 생성 및 저장을 사용자가 판단하도록 하였다. 또한, 개발된 라이브러리의 성능을 평가하여 본 연구의 효과성을 검증하였다.
센서 네트워크를 통한 서비스는 센서를 이용하여 데이터를 수집하고, 수집된 데이터는 분석을 통하여 상황을 인지하고, 서비스 제공자는 이 상황을 이용하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공한다. 그러나 이에 발생하는 데이터는 메타데이터, 규격, 단위 등에서 일치하기는 어렵다. 여러 규격의 센서에서 발생하는 데이터를 효율적으로 이용하기 위해 통합은 필요하다. 이에 따라 우리는 본 논문에서는 기존 센서와 신규 센서에서 발생하는 데이터를 통합할 수 있는 방안으로 온톨로지를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 온톨로지는 기본 항목과 센서의 항목을 매핑하고, 추가적으로 타입과 구조적 차이에 대한 부분도 포함한다. 매핑은 메타데이터 간의 매핑과 데이터 간의 매핑으로 구분한다. 이러한 방법으로 생성된 표준 항목이 서비스 간 데이터 교환의 형식이 됨으로써 센서 발생하는 이질적 문제를 해결할 수 있다.
센서 레지스트리 시스템은 이기종 센서 네트워크에 독립적으로 센서 데이터 의미를 해석하고 처리하기 위해 제안되었다. 그러나 기존 센서 레지스트리 시스템 구조는 정적 처리 방법을 제공한다. 즉, 이용할 데이터 영역을 고려하지 않고 불필요한 연산을 수행함으로써 전체적인 처리 성능을 저하시킨다. 이 논문에서는 기존 센서 레지스트리 시스템 구조의 문제점을 해결하기 위해 센서 메타데이터 영역화와 재사용성에 기반한 성능 개선 모델을 제안한다. 제안 모델은 센서 레지스트리 시스템에서 모바일 디바이스로 전송되는 센서 메타데이터의 영역을 상황 맞게 결정할 수 있는 기능을 제공한다. 또한 센서 메타데이터의 재사용성을 지원함으로써 전체적인 성능을 향상시킨다. 마지막으로 이 논문에서는 성능 비교 평가를 통해 제안 모델의 장점을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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