유비쿼터스 센서 네트워크는 홈 네트워크, 텔레매틱스 등의 IT 산업분야를 비롯하여 물류, 유통, 환경, 교통 등 산업 전반에 다양하게 응용되고 있으며 이들 기술이 공통적으로 요구하는 기술 요소 중의 하나는 센서노드의 위치에 관한 정보를 추적하고 관리하는 것이다. 본고에서는 무선 센서 네트워크의 응용분야로서 무선센서노드의 전파수신강도(RSS)에 기반한 위치측정 기법을 캠퍼스 내 차량 위치 측정에 활용하는 것을 제안하고 그 구현방안에 대하여 기술하였다. 이를 위하여 무선센서노드의 최적의 경로 탐색 및 멀티홉 설정 방안을 고찰하였으며 실제 적용 시스템의 구성 및 동작 절차를 제안하였다. 실외환경에서의 실험 결과 제안된 방식은 캠퍼스환경에서 차량의 주차위치를 관리하기에 충분한 위치 정확도를 제공하는 것으로 판명되었다.
언제 어디서든 인간의 편의를 도모하고자 하는 유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 시대에 발맞춰 많은 연구들이 이루어지고 있다. 이러한 연구들 중 차량에 설치된 단말기를 통해 길안내 서비스, 교통정보 서비스 등 다양한 정보를 제공하는 텔레매틱스 서비스가 활발하게 연구되고 있다. 텔레매틱스 서비스의 일환으로 교차로에서 발생할 수 있는 사고를 미연에 방지하기 위하여 교차로로 접근하는 차량의 위치 및 속도 등의 차량정보를 교차로 중앙에 위치한 베이스 스테이션으로 전송하기 위해 IEEE 802.11 프로토콜[1]을 사용하였을 때, 도심 지역에 위치한 교차로의 경우 신속하고 정확하게 전송되어야 하는 차량 정보들이 교차로 주변의 빌딩숲에 가려진 두개 이상의 노드가 거의 동시에 송신을 하는 경우 충돌로 인하여 베이스 스테이션에서 수신 에러가 발생하게 된다. 본 논문에서는 IEEE 802.11 프로토콜을 통해 차량 정보를 베이스 스테이션으로 전송할 때 교차로 주변 빌딩이 성능에 미치는 영향을 파악하기 위하여 NS2[2] 시뮬레이션 도구를 사용하여 성능을 평가하고자 한다.
최근 차량에 설치된 단말기를 통해 길안내 서비스, 교통정보 서비스 등 다양한 정보를 제공하는 텔레매틱스 서비스가 활발하게 연구되고 있다. 하지만 현재 대다수의 텔레매틱스 서비스는 최대 15m의 공간 오차를 가진 GPS 기술을 이용하기 때문에 차량의 정확한 위치정보를 파악하기는 힘들다. 따라서 본 연구에서는 무선 센서 노드를 이용해 GPS보다 정확한 차량의 위치정보와 속도를 감지해 교차로에서 발생할 수 있는 차량 충돌을 예측하고 충돌 위험 정보를 교차로에 근접한 자동차에게 알려주는 텔레매틱스 교통안전시스템을 구성하고 노드 간 통신 프로토콜로서 IEEE 802.15.4[1]를 채택한 후 고정 라우팅 방식으로 차량정보를 베이스 스테이션까지 보내어 교차로 주변차량 전체에 브로드캐스트하는 방식을 취하도록 한다. 빠르게 이동하는 차량의 특성상 교차로 차량 충돌 방지 서비스 구현에 있어서 높은 실시간성과 신뢰성을 갖춘 프로토콜이 요구된다. 따라서 본 차량 충돌 예측을 위한 교통안전시스템의 신뢰성과 실시간성을 평가하기 위하여 Network Simulator 2 (NS/2)[2]를 이용하여 시뮬레이션 한다.
방재통신시스템은 방재행정무선시스템을 주체로 정비되고 최근에는 위성통신을 확대하고, 유선통신과의 상호보완 멀티미디어화 등을 들 수 있다. 유비쿼터스 센서 네트워크를 기반으로 방재정보통신 분야로는 풍수해, 시설안전, 교통안전, 산업안전, 에너지안전, 소방안전, 정보통신 안전, 특수안전 분야에는 방사능 누출사고, 환경오염, 해양오염, 산림재해 등이 있다. 본 논문에서는 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기술을 이용한 방재정보통신시스템을 통신 기반시설로서 방재와 관련한 정보를 일원적으로 관리 운용하는 시스템 및 용용에 대하여 연구한다.
최근 도시철도 기반에서의 기존 감시시스템의 많은 문제점이 도출되고 있다. 이러한 문제점에 대해서 많은 과제와 연구가 활발히 진행 중이다. 뿐만 아니라, 도시철도 서비스 구간 내의 각종 사고 예방 및 안전 운행에 도움을 주고, 위험 사항을 외부로 연계하거나 운영자 등에게 알리는 서비스 등을 수행하는 지능형 영상 감시 시스템이 개발중이다. 본 논문에서는, 기존 연구의 문제점을 알아보고 RFID TAG 기법을 이용해서 이러한 문제점을 해결하고자한다. 뿐만 아니라, 무선 센서 네트워크 기반의 위험 상황 자동 통보 시스템을 모의 실험하였다.
USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경은 언제, 어디서나 정보를 이용할 수 있게 한다. 이러한 환경의 기반이 되는 기술은 타겟의 정확한 위치설정을 전제로 한다. 특히 ITS(Intelligent Transportation Systems)는 USN 기술을 적용함으로써 쉽게 구축 될 수 있다. 위치측정은 Range-based 방식과 Range-free 방식으로 나눌 수 있다. Range-based 방식은 전파의 불규칙하고 추가 장비가 필요로 센서네트워크기반 위치측정에 적합하지 않은 것으로 알려져 있다. 반면에 Range-free 방식은 능동적인 통신을 수단으로 위치를 측정하므로 자원제약적인 센서네트워크에서는 적합한 것으로 알려져 있다. 그러나 Range-free 방식은 일반적으로 정확성이 부족하며, 특히 밀집도가 낮은 환경에서는 정확성이 매우 낮다. 따라서 이 두 기법은 장단점을 가지고 있다. 그러므로 두 기법을 혼합하여 위치추적의 정확성을 개선할 수 있는 새로운 기법이 요구된다. 본 논문은 Range-free 방식을 개선할 수 있도록 추가 장비가 요구되지 않은 RSSI(Received Signal Strength Indication) 신호 값을 분류하고 주변노드의 위치와 통신범위 및 세기정보를 최대한 활용하여 이동차량을 보다 정확하게 추적할 수 있는 Range-hybrid 기반의 위치추적기법을 제시한다. 추가적으로 예측기법을 활용하여 위치추적의 정확성을 획기적으로 개선할 수 있는 방안을 제시한다. 그리고 시뮬레이션 결과, 제안된 기법이 기존 위치추적 알고리즘 보다 교통 환경에서 위치추적의 정확도가 우수함을 증명하였다.
본 논문에서는 고정밀 차량위치 추적 기반의 교통신호등 제어를 위한 저전송율 초광대역 무선통신 시스템에서의 Ultra Fast Acquisition 알고리즘을 연구하였다. 현재 CDMA에서 사용되는 acquisition방식으로는 저전송율 UWB시스템에서 회로가 복잡해지고 빠른 acquisition을 기대할 수 없기 때문에 새로운 Ultra Fast Acquisition방식이 필요하다. 기본적으로 Sequential Estimation방식을 사용하며 trinomial m-시퀀스를 사용하여 유비쿼터스 센서 네트워크용 U시스템에서 long PN code를 사용하는 경우에도 회로의 복잡도를 줄이고 FCC Emission limit을 만족시키면서, $1\~3{\mu}sec$이내의 acquisition을 가능하도록 설계하였다.
제2만덕터널은 부산시민의 생활에 반드시 필수적인 장소로 하루 10만대의 차량이 이용하는 곳이지만 터널의 노후화와 안전시설의 미비로 사고발생시 인명피해는 물론 경제적 손실 발생 가능성이 큰 터널 시설물이다. 제2만덕터널은 2005년 7윌부터 2006년 9월까지 교통사고 56건, 고장사고 44건, 화재 2건, 기타 11건의 사고가 발생한 곳으로 관리사무소 전담요원 7명이 3교대로 근무하고 있으며 CCTV 15대만으로 사고를 대비하고 있다. 터널의 중요성을 고려할 때 노후화된 터널이지만 유비쿼터스 기술 및 구조물 계측기술을 적용한 안전관리 시스템이 필요하다. 제2만덕터널은 1985년에 준공되어 현재와 같은 보다 체계적인 터널 안전 관리 기술이 적용되리 많은 터널로 USN기반 구조물, 노면, 화재, 공기, 조명센서를 이용한 실시간 모니터링과 돌발적인 교통사고 발생 시에 신속한 복구 처리를 위하여 유관기관과 연계된 긴급 지원 시스템의 구축의 좋은 모델이 될 것이다. 부산광역시에는 총 17개 터널이 있으며 그 중 11곳이 90년 이전에 구축된 것으로 본사업으로 노후화 터널의 유비쿼터스 기반의 안전관리 시스템이 개발된다면 부산을 중심으로 전국에 산재한 노후화 터널의 안전 관리 개선에 미치는 파급효과가 클 것이며 유비쿼터스 기술의 대표적 적용 사례가 될 것이다.
선박은 위급상황에 노출될 경우 육상의 교통수단에 비해 해양 환경이라는 제약성 때문에 그 위험성이 더 크다. 따라서 위험 요소를 사전에 발견하고 먼저 조치를 취하는 것이 매우 중요하다. 이 논문에서는 선박에 가해지는 위험 요소를 지속적으로 감시하고 상태를 파악할 수 있는 상태감시시스템을 제안하였으며 이를 위해 선박 내에 화재 센서 모듈, 기울기 센서와 비틀림 센서를 설치하여 선박의 안전 상황을 판가름하는 기초가 되는 센서 데이터를 수집하였다. 획득한 센서 데이터는 역전파 신경망을 설계하여 분석하였으며 분석된 데이터를 토대로 판단한 선박 상태 정보는 승무원의 개인 단말기로 송신되어 이동 상황에서도 선박의 상태를 실시간으로 점검할 수 있다. 상황인식 실험 결과 연출된 화재 상황에서 약 95%의 정확도를 보였고 선체의 충격 위험 요소에 대해서 약 89%의 정확도를 보였다.
현대를 살아가는 현대인들이 경험하는 만성통증 및 디스크는 성인의 80% 이상이 경험하는 흔한 질병이다. 이러한 질환들 중 교통사고, 추락 등 물리적인 충격에 의한 발생율은 10%정도이며 대부분이 습관적으로 부적합한 자세를 취하게 되어 특정 부위에 지속적인 스트레스가 쌓여 발생하게 된다. 이처럼 부적합한 자세가 오랫동안 이어져 질환의 원인이 되는 것을 알면서도 고쳐지지 않는 이유는 지속적인 반복을 통한 습관화로 인하여 부적합한 자세를 바로 인지하지 못함으로써 바르게 교정하지 못하고 지속되어지기 때문이다. 따라서 본 시스템은 자세를 측정할 수 있는 센서들을 사용자에게 부착 후 사용자의 자세에 따른 데이터를 수집하여 정확한 자세를 측정하고 자세추정알고리즘을 이용하여 해당 자세의 적합여부를 추정한다. 사용자가 부적합한 자세를 지속적으로 취할 경우 이를 인지할 수 있도록 한다. 그리고 적합한 자세로 변경하도록 유도하여 부적합한 자세의 습관화를 방지하는데 목적을 두고 있다. 또한 부적합한 자세의 원인을 분석 후 제거하여 적합한 자세를 취하는데 보조자의 기능을 수행 한다. 정확한 측정을 통한 반복적인 인지 학습을 통해 올바른 자세를 습관화 한다면 성장기 어린이와 만성 질환자에게 많은 도움을 줄 것으로 생각 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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