국내의 공항 및 접근 관제소에서는 SSR, ADS-B, MLAT 등 다양한 감시 센서와 비행계획 데이터를 이용하여 항공관제 업무를 수행하고 있다. 각 센서는 물리적인 연결 방법 뿐 아니라 제공하는 데이터 형태가 매우 다양하며, 이 데이터를 직접적으로 사용함에 따라 항공관제장비의 개발 및 유지 보수에 많은 비용이 소요될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로, 이기종의 감시 센서로부터 수신되는 데이터를 항공관제장비가 처리할 수 있는 단일화된 포맷으로 변환하여 제공하기 위한 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 국내에서 사용중인 대표적인 감시 센서들의 물리적 특성과 자료 포맷 분석 결과와, 다수의 감시 센서와 연동 가능한 다중 센서 인터페이스 시스템의 설계 및 구현 결과에 대해 상세히 기술하였다.
이절적인 하드웨어 플랫폼, 네트워킹, 프로토콜, 미들웨어 등 다양한 기술들이 존재하는 홈 네트워크에서 OSGi는 로컬 네트워크에서 상호 호환성을 보장하고, 각 하드웨어에서 관리되는 서비스들의 배포 및 공유에 대한 플랫폼을 제공한다. 하지만 현재 OSGi를 이용한 홈 네트워크에서는 단순한 제어와 이벤트성 데이터 처리에 대한 고려만 있을 뿐, RFID/USN 센서 등을 이용한 실시간 데이터스트림 처리에 대한 고려가 충분치 않다. 따라서 OSGi를 이용한 홈 네트워크 환경에서 개발자로 하여금 실시간 데이터스트림 생성 장치를 효과적으로 활용하여 OSGi 응용을 개발할 수 있도록 하기 위한 아키텍처 및 API 제공 방법 등에 관한 연구가 필요하다. 본 논문은 OSGi 프레임워크로 제공되는 다양한 형태의 실시간 데이터스트림을 필터링, 그룹핑, 그리고 카운팅 등 효과적으로 처리하기 위한 방법을 제안한다.
실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.
본 논문에서는 산업현장에서 통합된 보안관제 시스템을 구축하기 위하여 USN 센서 데이터나 CCTV의 영상으로부터 상황정보를 수집하고 이 상황에 대하여 추론을 할 수 있는 온톨로지 기반의 상황인식 모델에 대하여 기술한다. 상황모델은 스마트 환경에서 자동적이고 이질적인 데이터들을 온톨로지로 표현하고 DL 추론을 통하여 상황을 인식한다. 상황모델을 통합 보안관제 시스템에 적용함으로서 산업현장에서 위험을 자동적으로 검출하여 안전사고를 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구 논문에서는 건물 설비 관리자의 임무로 부여되어 수동적으로 관리되고 있는 주거환경 및 건물환경 관리 시스템에 대한 감시와 점검, 성능 및 고장 진단, 에너지 사용량 관리 시스템을 안드로이드 기반 통합제어 플랫폼을 통하여 관리함으로서 사용자의 접근이 쉽고 개발성 및 확장성에 대한 편의를 제공하도록 구현한다. 그리고 센서기반 스마트 홈 관련 제품은 데이터 교환 방식이 서로 다르기 때문에 이를 통합 할 수 있는 플랫폼을 개발하여 이기종간 네트워크 제품을 쉽고 연결하고 외부 데이터 전송 시 보안처리된 데이터 통신의 통합 작업이 가능하도록 지원하였다.
센서네트워크에는 한 가지 종류의 센서만을 사용하는 것이 아니라 여러 가지 종류의 센서를 하나의 네트워크에 연결하여 한 번에 여러 종류의 센서의 질의를 수행할 수 있어야 한다. 이 경우에 다양한 센서가 부착된 네트워크에서 한 가지 종류의 센서에 대한 질의를 수행할 경우 해당되는 센서를 포함하지 않는 센서에 대해서도 질의를 수행해야 한다. 본 논문에서는 여러 종류의 센서가 부착된 센서네트워크에서 라우팅 테이블을 이용하여 질의를 최적화하는 방법을 제안한다. 센서노드의 라우팅 테이블에는 그 센서가 질의명령어를 보내고 받아야 하는 센서노드에 대한정보를 포함한다. 자식노드에 명령어를 보낼 경우 하위노드에서 질의하는 센서의 종류가 없을 경우에도 명령어를 보내야 한다. 이 경우 하위 자식노드에 원하는 센서의 종류에 관한 정보를 포함하면 센서의 종류에 따라서 불필요한 명령어의 수행을 줄일 수 있도록 하였다. 이 방법은 ATmega128 CPU를 장착한 Nano-Q+ 시스템에서 구현되었다.
차량의 전자화가 진행됨에 따라 차량내 전자제어장치의 사용이 증가하고 있으며 각 제어장치들은 급증하는 정보의 처리를 위해 차량 통신 네트워크에 연결되고 있다. 본 논문에서는 FlexRay-CAN의 이종 통신망에 연결된 액추에이터의 네트워크 기반 제어를 위한 FlexRay-CAN 게이트웨이를 구현하고 FlexRay 슬롯의 2분법을 사용하여 할당된 최소한의 FlexRay 프레임 ID (Frame ID)를 사용하여 필요한 센서 정보를 제어 안정성을 보장하는 최대 허용 지연시간 이내로 전송하기 위한 패킹 알고리즘 제안한다. 접촉 힘 센서 정보를 대상으로 패킹맵을 구성하였으며 제안된 알고리즘은 이종의 네트워크에 분산되어 있는 시스템의 제어에 적용할 수 있다.
최근 들어 과학기술의 발전으로 인하여 유무선 통신 환경이 통합되는 형태로 발전되고 있다. 인터넷의 발전으로 인하여 사물들이 서로 상호 연결하여 융합하는 사물인터넷 환경으로 발전되고 있다. 이러한 사물인터넷 환경 하에서의 대표적인 응용 시스템으로 홈 네트워크가 그 실 예이다. 사물인터넷을 이용한 센서 노드에서의 통신 환경은 작은 메모리 용량, 낮은 컴퓨팅 파워 등과 같은 제한적인 자원으로 인하여 기존의 암호 알고리즘을 사용을 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 IoT 환경 기반의 홈 네트워크 하에서의 보안을 위한 기기간의 인증을 분석하였다.
기존 센서 데이터 처리를 위한 대부분의 연구는 특정응용 메커니즘을 갖는 중앙 집중형 구조를 사용하고 있다. 데이터는 미리 정의된 방법으로 수집되어 중앙 서버의 전형적인 DBMS에 의해 저장된다. 그러나 다양한 센서의 등장은 각 센서의 서로 다른 특성 때문에 기존의 방법으로는 센서로부터 수집된 데이터를 처리하거나 관리하기 어려운 문제점을 야기 시켰다. 따라서 본 논문에서는 이기종의 센서로부터 수집된 정보를 구축하고 이를 위해 우리가 그동안 연구한 헬스케어 프레임워크 기반에서 센서 매니저를 추가 구현하였다. 제안된 센서 매니저는 이기종의 센서로부터 수신된 스트림 형식의 데이터를 처리하고, 각 센서 데이터의 변화 정도에 따른 수집 주기 설정 및 데이터베이스에 저장하기 위한 기능을 포함하고 있다. 센서 매니저의 수행성을 검증하기 위해 Mica2 Mote와 Cricket 센서로부터 수집된 데이터 처리과정과 헬스케어 데이터베이스 관리 도구를 통해 데이터베이스에 저장된 정보를 확인하였다.
효율적인 물류 수송을 위한 수단으로 인터모달 자동운송 대차에 대한 요구가 있다. 인터모달은 이종 운송 수단과 연계, 특정 구간의 단선 운행에 대한 수요가 높은 특징을 가지고 있다. 본 연구에서는 인터모달 자동운송 대차 특징에 적합하도록 기존 철도 운행시스템과 달리 간소하면서도 인터모달 자동운송 대차에 최적화된 주행정보 시스템을 구현 및 실대형 시연모델에 적용하여 정위치 정차 및 각 시스템 간 원활한 인터페이스 및 간소화된 시스템으로 운용 사례를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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