• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.435-438
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• 2012

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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권2호
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• pp.1070-1088
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• 2017

Recently, the applications of Internet of Things (IoTs) are growing rapidly. Wireless Sensor Network (WSN) becomes an emerging technology to provide the low power wireless connectivity for IoTs. The IPv6 over low-power wireless personal area networks (6LoWPAN) has been proposed by IETF, which gives each WSN device an IPv6 address to connect with the Internet. The transmission congestion in IoTs could be a problem when a large numbers of sensors are deployed in the field. Therefore, it is important to consider whether the WSN devices have be completely integrated into the Internet with proper quality of service (QoS) requirements. The Software Defined Network (SDN) is a new architecture of network decoupling the data and control planes, and using the logical centralized control to manage the forwarding issues in large-scale networks. In this research, the SDN-based 6LoWPAN Border Router (6LBR) is proposed to integrate the transmission from WSNs to Internet. The proposed SDN-based 6LBR communicating between WSNs and the Internet will bring forward the requirements of end-to-end QoS with bandwidth guarantee. Based on our experimental results, we have observed that the selected 6LoWPAN traffic flows achieve lower packet loss rate in the Internet. Therefore, the 6LoWPAN traffic flows classified by SDN-based 6LBR can be reserved for the required bandwidth in the Internet to meet the QoS requirements.

• 한국측량학회지
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• 제30권2호
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• pp.107-116
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• 2012

본 논문에서는 서로 다른 두 종류의 위성센서로부터 획득한 네 개의 고해상도 위성영상에 대해 영상과 함께 제공되는 RPC 기반의 블록조정 모델을 구성하고 3차원 위치결정 정확도를 분석하였다. 실험자료로는 In-track 입체영상 획득방법으로 촬영된 두 개의 GeoEye-1 및 WorldView-2 입체 영상쌍과 DGPS 측량성과를 활용하였다. RPC 블록조정 모델 알고리즘을 이용하여 동종(同種) 영상으로 구성한 두 개의 입체영상 모델 및 이종(異種) 영상으로 구성한 네 개의 입체영상 모델과 세 개의 삼중영상 모델 및 하나의 사중영상 모델의 정확도를 분석하였다. 각 모델의 정확도는 유사하게 나타났으며, 지상기준점을 사용하지 않을 경우 CEP(90) 2.3m, LEP(90) 2.5m, 하나의 지상 기준점을 사용하였을 경우 CEP(90) 0.3m, LEP(90) 0.5m를 나타냈다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.28-34
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• 2020

본 논문에서는 라이다(LIDAR) 센서와 일반 카메라 (RGB 센서)가 획득한 영상들을 정합하고, 일반 카메라가 획득한 컬러 영상에 해당하는 깊이맵을 생성하는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 Slamtec사의 RPLIDAR A3 와 일반 디지털 카메라를 활용하고, 두 종류의 센서가 획득 및 제공하는 정보의 특징 및 형태는 서로 다르다. 라이다 센서가 제공하는 정보는 라이다부터 객체 또는 주변 물체들까지의 거리이고, 디지털 카메라가 제공하는 정보는 2차원 영상의 Red, Green, Blue 값이다. 두 개의 서로 다른 종류의 센서를 활용하여 정보를 정합할 경우 객체 검출 및 추적에서 더 좋은 성능을 보일 수 있는 가능성이 있고, 자율주행 자동차, 로봇 등 시각정보처리 기술이 필요한 영역에서 활용도가 높은 것으로 기대한다. 두 종류의 센서가 제공하는 정보들을 정합하기 위해서는 각 센서가 획득한 정보를 가공하고, 정합에 적합하도록 처리하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 두 센서가 획득하는 정보들을 정합한 결과를 제공할 수 있는 전처리 방법을 실험 결과와 함께 제시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.145-152
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• 2010

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 센서 및 RFID에 관련한 정보 인식, 위치 측위와 같은 다양한 유비쿼터스 영역에 대한 관심과 연구가 증대되고 있다. 특히, 시공간 데이터를 다루는 실시간 위치 추적 서비스 기술이 대두되고 있다. 이에, ISO/IEC에서는 실시간 위치 추적 서비스의 데이타 호환성과 상호 운용성을 위해 RTLS 표준 명세를 제시하였다. 본 논문에서는 이동 객체의 시공간 데이타 스트림에 대한 효율적인 관리와 검색을 지원하는 시공간 질의 처리 시스템을 설계 및 구현하였다. 시공간 질의 처리 시스템의 시공간 미들웨어는 끊임없이 연속으로 들어오는 시공간 데이타 스트림을 실시간으로 처리하고 시공간 DBMS간의 양방향 동기화를 지원한다. 웹 서버는 서버와 클라이언트간의 상호 운용성을 위하여 SOAP(Simple Object Access Protocol) 메시지를 사용하며, 클라이언트의 SOAP 메시지를 분석하여 시공간 미들웨어의 CQL(Continuous Query Language)로 변환하는 기능을 지원한다. 마지막으로, 본 논문에서는 실시간 위치 추적 서비스에 적용해 봄으로써 시공간 질의 처리 시스템의 효용성을 입증하였다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제6권1호
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• pp.29-33
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• 2020

Advanced Metering Infrastructure (AMI)와 Internet of Things (IoT)는 동일한 구성방식과 동작원리에도 불구하고, 현장 단말인 스마트미터와 센서에서 사용하는 객체 모델링과 통신 프로토콜 차이로 인하여 이질적인 시스템으로 인식되고 있다. 그러나 향후에는 IoT 기술 확장과 시장지배력 강화에 따른 상호 간 연계 및 연동은 불가피할 것으로 예상된다. 따라서 본 논문에서는 Device Language Message Specification(DLMS) 및 Lightweight Machine to Machine (LwM2M) 표준의 객체 모델링 방식과 자원관리 특징을 분석하여 상호 간 연동 모델을 제안한다. 제안하는 연동 모델은 DLMS와 LwM2M 간 1 대 1 변환 방식을 제공하며, LwM2M의 캡슐화(Encapsulation) 전송방식 대비 최대 46.5%로 패킷 크기를 감소시킬 수 있는 장점이 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권6호
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• pp.324-332
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• 2010

실시간 임베디드 센서 네트워크 시스템에서의 이벤트 감지는 대부분 현실세계에서 수집된 센서 데이터들의 조합에 기반한다. 이에 최근에 이루어진 연구들에선 센서 데이터들을 수집, 집계하는 낮은 수준의 다양한 메커니즘들을 제안하였다. 그러나 실시간에서 연속적으로 발생하는 복잡한 이벤트들의 감지와 다양한 종류의 센서들로부터 입력되는 실시간 데이터의 처리를 위한 시스템에 대한 솔루션은 보다 많은 연구를 필요로 한다. 즉, 경량의 데이터 혼합이 가능하고 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하지 않는 실시간 이벤트 감지 기법이 필요하다. 이벤트 감지 프레임워크는 실시간 모니터링과 센서 데이터의 도착으로 일어나는 데이터 융합 메커니즘을 통하여 적시성과 임베디드 센서 네트워크의 자원 요구량을 감소시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 또한 임베디드 센서 네트워크 시스템이 신뢰성을 지닐 수 있도록 하기 위한 기반 기술인 프라이버시를 보장할 수 있는 익명화 기술을 설명한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권5호
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• pp.567-585
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• 2019

In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.247-249
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• 2014

유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 환경에서 센서 및 센서 노드, 그리고 센서 네트워크들은 서로 이기종으구성되며, 각 구성의 특성 또한 매우 다양하다. 그러므로 센서 및 센서 노드들 사이에 상호운용성을 위하여 단일의 메타데이터를 정의, 관리하는 것은 매우 중요하다. 이를 위해서 센서를 모델링 하기 위한 표준 언어로 SensorML(Sensor Model Language)이 있다. 본 논문에서는 센서 장치, 센서노드 그리고 센서 네트워크 정보를 응용 단에서 기술하기 위한 XMDR-DAI 기반의 USN 메타데이터를 정의한다. 그리고 제안된 XMDR-DAI 기반의 USN 메타데이터를 효과적으로 저장하고 검색하기 위한 방법은 에이전트 기술을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 센서 메타데이터는 SensorML 기반으로써 USN 환경에서 상호운용성을 유지할 수 있을 것이며, 메타데이터 관리 시스템은 USN 미들웨어나 응용에서 메타데이터 관리를 위해 직접 활용 될 수 있다.

• Advances in robotics research
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• 제2권3호
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• pp.201-217
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• 2018

Agriculture production is a critical human intensive task, which takes place in all regions of the world. The process to grow and harvest crops is labor intensive in many countries due to the lack of automation and advanced technology. Much of the difficult, dangerous and dirty labor of crop production can be automated with intelligent and robotic platforms. We propose an intelligent, agent-oriented robotic team, which can enable the process of harvesting, gathering and collecting crops and fruits, of many types, from agricultural fields. This paper describes a novel robotic organization enabling humans, robots and agents to work together for automation of gathering and collection functions. The focus of the research is a model, called HARMS, which can enable Humans, software Agents, Robots, Machines and Sensors to work together indistinguishably. With this model, any capability-based human-like organization can be conceived and modeled, such as in manufacturing or agriculture. In this research, we model, design and implement a technology application of knowledge-based robot-to-robot and human-to-robot collaboration for an agricultural gathering and collection function. The gathering and collection functions were chosen as they are some of the most labor intensive and least automated processes in the process acquisition of agricultural products. The use of robotic organizations can reduce human labor and increase efficiency allowing people to focus on higher level tasks and minimizing the backbreaking tasks of agricultural production in the future. In this work, the HARMS model was applied to three different robotic instances and an integrated test was completed with satisfactory results that show the basic promise of this research.