KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권3호
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pp.1083-1097
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2018
This paper presents a novel range-free localization algorithm based on quantum particle swarm optimization. The proposed algorithm is capable of estimating the distance between two non-neighboring sensors for multi-hop heterogeneous wireless sensor networks where all nodes' communication ranges are different. Firstly, we construct a new cumulative distribution function of expected hop progress for sensor nodes with different transmission capability. Then, the distance between any two nodes can be computed accurately and effectively by deriving the mathematical expectation of cumulative distribution function. Finally, quantum particle swarm optimization algorithm is used to improve the positioning accuracy. Simulation results show that the proposed algorithm is superior in the localization accuracy and efficiency when used in random and uniform placement of nodes for heterogeneous wireless sensor networks.
위성영상에서의 구름 탐지 및 제거는 지형관측과 분석을 위해 필수적인 과정이다. 임계값 기반의 구름탐지 기법은 구름의 물리적인 특성을 이용하여 탐지하므로 안정적인 성능을 보여주지만, 긴 연산시간과 모든 채널의 영상 및 메타데이터가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝을 활용한 구름탐지 기법은 4개 이하의 채널(RGB, NIR) 영상만을 활용하고도 짧은 연산시간과 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 해상도가 다른 이종 데이터 셋을 활용하여 학습데이터 셋에 따른 딥러닝 네트워크 성능 의존도를 확인하였다. 이를 위해 DeepLabV3+ 네트워크를 구름탐지의 채널 별 특징이 추출되도록 개선하고 공개된 두 이종 데이터 셋과 혼합 데이터로 각각 학습하였다. 실험결과 테스트 영상과 다른 종류의 영상으로만 학습한 네트워크에서는 낮은 Jaccard 지표를 보여주었다. 그러나 테스트 데이터와 동종의 데이터를 일부 추가한 혼합 데이터로 학습한 네트워크는 높은 Jaccard 지표를 나타내었다. 구름은 사물과 달리 형태가 구조화 되어 있지 않아 공간적인 특성보다 채널 별 특성을 학습에 반영하는 것이 구름 탐지에 효과적이므로 위성 센서의 채널 별 특징을 학습하는 것이 필요하기 때문이다. 본 연구를 통해 해상도가 다른 이종 센서의 구름탐지는 학습데이터 셋에 매우 의존적임을 확인하였다.
Recently, a special purpose machine with two manipulators and quadruped crawler system has been developed for rapid life-saving and initial restoration work at disaster sites. This special purpose machine provides the driver with various environmental recognition functions for accurate and rapid task determination. In particular, the human detection technology assists the driver in poor working conditions such as low-light, dust, water vapor, fog, rain, etc. to prevent secondary human accidents when moving and working. In this study, a human detection module is developed to be mounted on a special purpose machine. A thermal sensor and CCD camera were used to detect victims and nearby workers in response to the difficult environmental conditions present at disaster sites. The performance of various AI-based life detection algorithm were verified and then applied to the task of detecting various objects with different postures and exposure conditions. In addition, image visibility improvement technology was applied to further improve the accuracy of human detection.
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.
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.
본 논문은 독거노인의 복합적 행태를 이종 사물인터넷 센서들과 딥러닝 기법을 활용하여 인지하고 낙상, 잦은 기침, 수면의 질 감소, 발열 및 비정상적 생활 동선의 발생 등 위급하거나 건강이 저하되는 상황을 적시에 보호자 및 의료복지 담당자에게 알리고 적정한 후속 서비스를 추천 및 수행할 수 있는 시스템을 논한다. 독거노인들의 생활을 최대한 방해하지 않기 위하여 전면 비접촉식 상황 인식 기술을 선보인다. 본 논문은 센서 데이터의 수집 및 분석 체계의 설계와 구현 방법은 물론, 서울시 총 5개구 거주 독거노인들을 대상으로 실증한 경험을 통해 설치, 설정, 운영 및 유지 보수 측면에서의 다양한 문제점들을 서술하고 해당 시스템의 전국 확산에 대비한 향후 발전 방향을 제언한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5276-5298
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2019
Internet of Things (IoT) based sensor networks have gained unprecedented popularity in recent years. With the exponential explosion of the objects (sensors and mobiles), the bandwidth and the speed of data transmission are dwarfed by the anticipated emergence of IoT. In this paper, we propose a novel heterogeneous IoT model integrated the power line communication (PLC) and WiFi network to increase the network capacity and cope with the rapid growth of the objects. We firstly propose the mean transmission delay calculation algorithm based the 3D Markov chain according to the multi-priority of the objects. Then, the attractor selection algorithm, which is based on the adaptive behavior of the biological system, is exploited. The combined the 3D Markov chain and the attractor selection model, named MASM, can select the optimal path adaptively in the heterogeneous IoT according to the environment. Furthermore, we verify that the MASM improves the transmission efficiency and reduce the transmission delay effectively. The simulation results show that the MASM is stable to changes in the environment and more applicable for the heterogeneous IoT, compared with the other algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1779-1798
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2018
Heterogeneous wireless sensor networks (HEWSN) is a kind of wireless sensor networks (WSN), each sensor may has different attributes, HEWSN has been widely used in many aspects. Due to sensors are deployed in unattended environments and its resource constrained feature, the design of security and efficiency balanced authentication scheme for HEWSN becomes a vital challenge. In this paper, we propose a secure and lightweight user authentication and key agreement scheme based on biometric for HEWSN. Firstly, fuzzy extractor is adopted to handle the user's biometric information. Secondly, we achieve mutual authentication and key agreement among three entities, which are user, gateway and cluster head in the four phases. Finally, formal security analysis shows that the proposed scheme defends against various security pitfalls. Additionally, comparison results with other surviving relevant schemes show that our scheme is more efficient in term of computational cost, communication cost and estimated time. Therefore, the proposed scheme is well suitable for practical application in HEWSN.
본 논문에서는 이기종 통신 기반의 스마트 조명의 선택적 알고리즘을 제안한다. 스마트 조명은 조명의 역할뿐만 아니라 통신의 역할을 동시에 수행한다. 이기종 통신을 이용한 스마트 조명의 BER 성능을 높이기 위해, Line-of-Sight(LOS)/Non-LOS 채널에서 스마트 조명과 센서와의 거리, 조명사용시간, 사용자 요구를 위한 낮은 전력소모량에 따라 Optical Camera Communication(OCC), Wi-Fi, BLE 중 적합한 통신방식을 선택하도록 하였다. 그리하여 LOS/NLOS 채널에서 제안된 알고리즘의 성능과 기존의 방식과의 시뮬레이션 결과 비교를 통해 성능 향상을 확인하였다.
중소기업에 예상되는 통신 관련 이슈는 1) IT 시스템이 구축되어 있는 경우 연계가 쉽지 않고, 2) 이기종 시스템에서 데이터 수집과 통합이 어렵고, 3) 다양한 Fieldbus 및 프로토콜이 존재하여 인터페이스가 쉽지 않다는 것이다. 보통 스마트공장 도입 전에 중소기업은 자동화가 구축되어 있는 경우가 많다. 중소기업의 자동화 대상 설비와 통신네트워크에 노후 된 Sensor와 이기종 시스템 수준에 맞게 Sensing 등 통신기술을 함께 제공할 필요가 있다. PI를 활용한 사전준비 시점에 최신 네트워크 기술을 적용하기 전에 각 유형별 네트워크 인터페이스 개선방안을 고찰하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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