• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.799-802
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• 2005

In this paper, we analyses of Key Management Protocol for Wireless Sensor Networks in Wireless Sensor Networks. Wireless sensor networks have a wide spectrum of civil military application that call for security, target surveillance in hostile environments. Typical sensors possess limited computation, energy, and memory resources; therefore the use of vastly resource consuming security mechanism is not possible. In this paper, we propose a cryptography key management protocol, which is based on identity based symmetric keying.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권12B호
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• pp.1670-1679
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• 2011

무선 센서네트워크에서 센서 커버리지와 네트워크 연결성 문제는 노드의 제한된 탐지거리와 통신거리로 인해 발생한다. 커버리지와 연결성 문제를 해결하기 위해 많은 연구가 진행되었지만 대부분의 연구가 무선 센서네트워크 배치에 영향을 주는 다양한 환경요소를 고려하고 있지 않기 때문에 실환경에 적용되는데 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크에서 지형, 식생, 기상 등 환경요소와 제한된 노드 수량을 고려하여 노드를 배치하는 방법을 제안한다. 제안방법은 감시정찰 센서네트워크 시스템의 설치 절차를 IPB분석을 통한 배치영향 요소파악, 센서 탐지범위 기반 센서노드 배치, 모니터링 장소 선정, RF 통신범위 기반 중계노드 배치와 같이 4단계로 구분하고, 감시정찰 센서네트워크 시스템 특정과 환경 영향요소를 고려하여 센서노드와 중계노드를 배치하는 것이다. 시뮬레이션을 통해 제안방법을 검증하였으며, 커버리지와 네트워크 연결성에서 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.87-97
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• 2018

강우량은 매우 중요한 기상 정보이다. 일반적으로, 도로 수준과 같은 높은 공간 해상도의 강우량이 더 높은 가치를 가진다. 하지만, 도로 수준의 강우량을 측정하기 위해 충분한 수의 기상 관측 장비를 설치하는 것은 비용 관점에서 비효율적이다. 본 논문에서는 도로의 감시 카메라 영상으로부터 강우량을 인식하기 위해 심층 신경망을 활용하는 방법에 대해 제시한다. 해당 목표를 달성하기 위해, 본 논문에서는 교내 두 지역의 감시 카메라 영상과 강우량 데이터를 수집했으며, 새로운 심층 신경망 구조인 Temporal and Spatial Segment Networks(TSSN)를 제안한다. 본 논문에서 제시한 심층 신경망으로 강우량 인식을 수행한 결과, 프레임 RGB와 두 연속 프레임 RGB 차이를 입력으로 사용했을 때, 높은 성능으로 강우량 인식을 수행할 수 있었다. 또한, 기존의 심층 신경망 모델과 비교했을 때, 본 논문에서 제안하는 TSSN이 가장 높은 성능을 기록함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.196-198
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• 2014

Wireless Sensor Networks(WSN) 기반의 Border Surveillance Networks(BSN)는 다양한 제한조건을 동반하며 침입 혹은 환경 등을 감시함을 목적으로 하고 있기 때문에 이벤트 발생시 신뢰적인 데이터 전송은 매우 중요한 부분을 차치하게 된다. 본 논문에서 적용한 대표적인 요구기반 라우팅 방법인 Ad hoc On-demand Distance Vector Routing(AODV)는 BSN 에 적용하였을 경우 홉 수(Hop Count)를 메트릭으로 최적의 경로를 계산하고 선택하여 Uni-Path 로 데이터를 전송하게 된다. 이때 AODV 는 Uni-path 로 데이터 전송을 진행하게 되며 링크의 단절이 빈번히 발생하는 BSN 의 환경적 요인으로 데이터 전송의 신뢰성이 감소하게 될 것이며 이는 비효과적인 데이터 전송을 야기하게 된다. 따라서 본 논문에서는 Multi-path 개념을 도입하여 데이터 전송 시 링크단절에 의해 발생하는 시간의 지연을 줄이고 더욱 신뢰성 있게 데이터를 전송할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 송, 수신하는 두 노드의 전송범위에 공통으로 속한 노드들이 전송되는 데이터를 중복 전송하게 된다. 그리하여 링크의 단절이 일어날 경우 발생하는 경로 재 탐색 및 경로복구의 발생 빈도를 줄이고 동시에 데이터 전송률을 증가시켜 신뢰적인 데이터 전송을 하게 된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.780-786
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• 2012

Surveillance has become one of promising application areas of wireless sensor networks which allow for pervasive monitoring of concerned environmental phenomena by facilitating context awareness through sensor fusion. Existing systems that depend on a postmortem context analysis of sensor data on a centralized server expose several shortcomings, including a single point of failure, wasteful energy consumption due to unnecessary data transfer as well as deficiency of scalability. As an opposite direction, this paper proposes an energy-efficient distributed context-aware surveillance in which sensor nodes in the wireless sensor network collaborate with neighbors in a distributed manner to analyze and aware surrounding context. We design and implement multi-modal sensor stations for use as sensor nodes in our wireless sensor network implementing our distributed context awareness. This paper presents an initial experimental performance result of our proposed system. Results show that multi-modal sensor performance of our sensor station, a key enabling factor for distributed context awareness, is comparable to each independent sensor setting. They also show that its initial performance of context-awareness is satisfactory for a set of introductory surveillance scenarios in the current interim stage of our ongoing research.

• 한국대기환경학회지
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• 제34권5호
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• pp.735-747
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• 2018

Rainfall depth is an important meteorological information. Generally, high spatial resolution rainfall data such as road-level rainfall data are more beneficial. However, it is expensive to set up sufficient Automatic Weather Systems to get the road-level rainfall data. In this paper, we propose to use deep learning to recognize rainfall depth from road surveillance videos. To achieve this goal, we collect a new video dataset and propose a procedure to calculate refined rainfall depth from the original meteorological data. We also propose to utilize the differential frame as well as the optical flow image for better recognition of rainfall depth. Under the Temporal Segment Networks framework, the experimental results show that the combination of the video frame and the differential frame is a superior solution for the rainfall depth recognition. The final model is able to achieve high performance in the single-location low sensitivity classification task and reasonable accuracy in the higher sensitivity classification task for both the single-location and the multi-location case.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제15권6호
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• pp.761-769
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• 2012

In this paper, we propose a low-power design strategy to minimize energy-consumption for surveillance and reconnaissance sensor networks. The sensor network consists of many different nodes with various operations such as target detection, packet relay, video monitoring, changing protocols, and etc. Each sensor node consists of sensing, computing, communication, and power components. These components are integrated on a single or multiple boards. Therefore, the power consumption of each component can be different on various operation types. First, we identified the list of components and measured power consumption for them from the first prototype nodes. Next, we focus on which components are the main sources of energy consumption. We propose many energy-efficient approaches to reduce energy consumption for each operation type.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권9호
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• pp.614-619
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• 2014

WSN (Wireless Sensor Networks)기반 보안 감시 시스템에서는 센서들이 수집한 이벤트 발생 정보를 전송함에 있어서 이벤트가 발생한 지역의 위치 정보를 함께 제공하는 것이 요구된다. 기존에 많은 연구가 진행되었던 2D기반 위치추적 기법들은 고도가 일정한 환경에서는 꽤 높은 정확도를 보이나, 높이 개념이 추가된 실제 환경에서는 많은 오류를 발생시킬 수 있다. 또한 기존의 3D 위치추적 기법들은 많은 참조노드를 요구하거나, 복잡한 수식 계산을 요구하는 문제점을 가지고 있다. 그러나 본 논문에서 고려하는 실내 보안 감시 시스템에서는 감지된 대상체가 침입자인지 여부를 판단하기 위한 대상체의 높이 예측만을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 수식 계산이나 많은 참조노드들을 요구하지 않는 대상체 높이예측 기법을 제안한다. 또한 제안 기법의 성능분석을 위하여 여러 가지 시나리오에서 예측 정확도를 측정하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권5호
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• pp.435-446
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• 2014

비디오 센서 망을 이용한 무인 감시 체계에서는 고용량의 영상 정보를 왜곡 없이 전송하는 것이 중요하다. 하지만, 무선 채널의 특성상 왜곡 발생이 최소화 되도록 처리할 경우, 불필요한 전송 신호의 추가 또는 정보의 재전송 등으로 인해, 전송 자체의 지연을 초래하는 효과로 연결된다. 따라서 비디오 센서 망 기반의 감시 체계는 무인 체계와 운용자 사이 또는 무인체계들 사이에 고용량의 영상 정보를 압축하면서, 실시간 정보의 특성에 알맞도록 지연시간을 줄이고 시시각각 변화하는 감시 체계에 적합하게 전송할 수 있는 저지연/적응형 영상 전송 기술을 설계하는 것이 중요하다. 본 고에서는, 무인체계의 전체 시스템 프로토콜을 상기의 목표에 맞게 설계하고, 다양한 무선 환경에서 실현할 수 있는 영상전송 기술을 소개 한다. 원활한 무인체계 통신단말 운용을 위해 대용량의 다채널 영상 정보를 효율적이면서 지연이 적게 압축하고, 통신 상태 변화에 따라 유연하게 크로스 레이어 관점에서 영상의 정보를 계층적 부호화 (Layered Coding)를 기반으로 우선 순위에 기반하여 저지연 및 적응적으로 전송하는 기술을 소개한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권11호
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• pp.1104-1113
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• 2014

미래전은 Sensor-to-Shooter 개념에 기반한 네트워크 중심전(NCW : Network Centric Warfare) 양상을 지닌다. 이러한 NCW의 핵심적인 요소들 중 하나로 무선 비디오 센서 네트워킹 기술이 군 감시정찰용으로 활발히 적용되고 있다. 감시정찰 센서 네트워크에서는 침입탐지 및 추적정보의 신뢰성 향상을 위하여 이미지 센서가 결합된 복합 센서가 사용되고 있으나 대용량의 네트워크 자원 및 에너지 소비를 요구하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 자원 예약을 통한 이미지 데이터 전송 기법을 제안한다. 제안 기법은 네트워크 자원가용성을 고려하여 이미지 데이터 해상도 및 압축률 조정을 시도하는 동시에 다중 인터페이스의 적절한 선택을 통하여 안정적인 이미지 데이터 전송을 가능토록 한다. NS-3 시뮬레이션 기반의 성능분석을 통해서 제안기법의 전송 안정성 및 에너지 효율성의 증가를 확인하였다.