기존의 선박 USN 관련 시스템은 선박 USN에서 획득한 데이터를 단순히 모니터링 하는 데 그치고 있으므로 해양의 특성을 고려한 지능적인 의사 결정 알고리즘을 갖는 시스템 구현이 필요하다. 본 논문에서는 사례 기반 추론 기법을 이용하여 디지털 선박의 화재, 파손에 관한 사례를 지식 베이스로 구축하고 추론하는 시스템을 설계하였다. 가장 유사한 사례 추천을 위해 KNN 알고리즘을 이용하였고 화재 상황과 파손 상황 사례 베이스를 구축하기 위하여 각 상황별로 3,000 건의 데이터를 입력받아 실험하였다. 실험 결과 화재 사례와 파손 사례에 대한 평균 정확도는 약 82.5%, 80.1%를 나타냈고 유사도 분류 k 개수가 7인 경우에 최적의 수행 결과를 나타냈다. 또한, 추론된 결과를 이용하여 선박 모니터링 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 먼저 선박환경에서 USN 구축을 위한 하드웨어와 소프트웨어 플랫폼을 분석하였다. 하드웨어 플랫폼에서는 기존의 CC2420기반의 mote 기술을 분석하였고 소프트웨어 플랫폼에서는 TinyOS 플랫폼을 분석하였다. 다음으로 USN 통신방식의 표준인 IEEE 802.15.4의 물리계층을 분석하고 선박USN 성능분석을 위해 Matlab을 사용하여 ZigBee/IEEE 802.15.4 물리계층에 대해 성능평가를 수행하였다. 결과적으로 이동하는 선박환경에서의 선박USN 구축에 관한 타당성을 성능평가를 통해 검증하였다.
본 논문에서는 해양 환경의 특성을 고려하여 선박 환경에 적합한 방식으로 Server-side 방식에 따른 선박 USN 미들웨어를 구현하였다. 다중 질의 처리 모듈에서는 선박USN에 구성된 다차원 센서 스트림 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서 최적화된 질의 계획으로 Mjoin 질의와 해쉬 테이블을 이용한 최적화 방법을 제시하고 모듈을 구성하였다. 상황 인식 관리 모듈에서는 해양의 특성을 고려하여 선박의 상황을 인식하고 관리하는 방법을 제시하였고 SVM 알고리즘을 이용하여 위험 상황을 판단하였다. 제안한 SVM 알고리즘을 이용하여 각 상황별로 5,000 건의 데이터를 입력 받아 실험한 결과 화재 상황과 선체 위험 상황에 대한 평균 정확도는 87.5%, 85.1%를 보였고, 측정 결과를 전송하여 선박 USN 모니터링 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 여객용 선박에서 사람의 출입을 편리하게 관리할 수 있는 손등 정맥 패턴을 이용한 생체인식시스템에 관한 연구를 하였다. 선박USN 환경에 적용 가능한 방법으로 손등 정맥패턴을 이용한 생체인식 방법을 선택하였고 2차원 Gabor 필터를 사용하여 전처리과정의 성능을 크게 향상시켰다. 패턴 정합을 이용하여 측정한 FAR(False Acceptance Rate)과 FRR(False Rejection Rate)로 성능을 비교한 결과 기존의 고역통과 방법에 비해 오류 발생 확률을 크게 낮추었다. 그로 인하여 정맥 인식을 사용하는데 있어서 보다 높은 보안과, 오류로 인한 사용상의 불편함을 줄일 수 있었기 때문에 선박USN 환경에서 사람의 출입을 관리하는데 적용 타당성을 검증하였다.
디지털 선박 건조에 관심이 높아짐에 따라 선박 내에 USN(Ubiquitous Senser Network)의 구축이 요구되며, 센서 노드와 서버의 응용 프로그램 사이에서 중간 역할을 담당하는 선박USN 미들웨어가 필요하다. 일반 USN 미들웨어와는 달리 선박USN 미들웨어는 선박이라는 특수환경을 고려하여 설계되어야 한다. 선박은 해상운송수단이므로, 보다 높은 안전성의 확보가 필요하고 제한된 자원의 공급으로 인해 효율적인 자원 관리가 필요하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 요소들을 고려한 선박USN 미들웨어를 설계한다. 설계한 USN 미들웨어는 상황인식을 통해 데이터의 거짓 유무를 판별하여 불필요한 데이터 전송을 차단하여 에너지 효율적인 특성을 갖는다.
이 논문에서는 군집선박 사이에서 얻어낸 센서 정보를 통합 관리하고 모니터링을 하는 군집선박을 위한 선박 USN(Ubiquitous Sensor Network)이용한 상황인식 모니터링시스템을 구현하였다. 이 시스템은 임의의 선박에서 센서의 오동작 발생할 경우 중앙 관리 선박에서 타 선박으로 센서의 동작 제어권을 넘겨 지속적으로 데이터를 수집하여 적절한 상황인식을 유도할 수 있다. 또한 각 선박에 따라 특정한 데이터만 수집해서 상황인식을 한 정보를 서버로 보냄으로서 센서 노드의 통신으로 인한 부하를 줄일 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서 고려하는 선박USN 환경에서는 선박의 특수성으로 인해 멀티홉으로 구성되며 선박의 안전운항과 관련된 센서 노드들은 센싱될 위치에 배치가 완료되면 이동할 필요 없어지게 되므로 고정이 되며, 센서노드 모두 FFD(Full Function Device)로 구성 된다고 가정하였다. 무선 센서 네트워크는 고정된 인프라의 도움이 없이 이동 노드만으로 구성된다. 이는 네트워크의 융통성을 높일 수 있지만 센서 노드의 멤버로서의 자유로운 참여와 이탈 또는 전력소모로 인하여 네트워크의 라우팅에 어려움이 발생하게 된다. 본 논문에서는 선박USN 환경의 고정된 센서 네트워크에서 비트맵과 클러스터 방식의 라우팅을 혼합한 알고리즘을 제안하고 모의실험을 통해 제안한 알고리즘의 타당성을 보였다.
디지털 선박에서는 선박 내의 각종 센서로부터 측정된 디지털 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 그러나, 센서 네트워크에서 대용량 스트림 데이터를 제한된 네트워크, 전력, 프로세서를 이용하여 모든 센서 데이터를 전송하고 분석하는 것은 어렵고 효율적이지 못하다. 그러므로, 연속적으로 입력되는 데이터를 사전에 분류하여 특성에 따라 선택적으로 데이터를 처리하는 데이터 분류 기법이 요구된다. 본 논문에서는 디지털 선박 내에 다수 개의 센서(온도, 습도, 조도, 음성 센서)를 배치하고 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 다중 Support Vector Machine(SVM) 알고리즘을 이용하여 사전 분류(pre-clustering)한 후 요약된 정보를 해쉬 테이블로 관리하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 해쉬테이블을 이용하여 다차원 스트림 데이터의 저장될 레코드 순서를 빠르게 찾아 저장 및 검색함으로서 처리 속도가 향상되고 메모리에 해쉬 테이블 만을 유지하면 되므로 메모리 사용량이 감소한다. 35,912개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 제안 기법의 정확도와 처리 성능이 향상되었다.
예기치 못한 상황에 의한 선박 내 화재나 선체 파손 등 긴급 상황 발생 시에 대형의 해난 사고가 발생할 수 있다. 특히, 해수와 직접적으로 접촉하는 선체는 파도와 조류 등에 의해 다양한 저항과 흔들림 운동의 영향을 받게 되는 데 이를 고려한 선박 USN 미들웨어와 선박 내 상황 인식을 기반으로 한 시스템이 필요할 것이다. 이에 본 논문에서는 해양 디지털 선박의 무선 센서를 이용하여 수집된 위험 상황 정보를 분석하는 시스템을 제안하였으며, 센싱된 데이터를 분석하기 위하여 역전파 신경망을 설계하였다. 위험 상황별로 각 300개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 실험한 결과 화재 위험 상황에 대해서는 96%의 정확도를 가졌고 선체 위험 상황에 대해서는 약 88.7%의 정확도를 나타냈다. 제안된 시스템은 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템(LDPC)을 구현하였고 진단된 결과는 CDMA 방식으로 전송하여 해양 디지털선박 상황 모니터링 시스템을 구현했다.
본 논문은 선박USN 정보 제공을 위한 응용서비스를 제안한다. 제안하는 응용서비스는 실시간모니터링서비스, 기본정보서비스, 해양네비게이션서비스, 환경설정서비스, 부가서비스로 구성된다. 실시간모니터링서비스는 선박의 주요기관과 장치로부터 수집된 선박 내부의 온도, 습도, 조도, 소리, 뒤틀림, 기울임 등의 상태정보를 사용자에게 수치와 그래프로 볼 수 있도록 하고, 또한 이상발생시 알림서비스를 제공한다. 기본정보서비스는 선박명, 선급, 승선인원 등 선박에 대한 기초적인 정보를 제공한다. 해양네비게이션서비스는 GPS를 사용하여 수집된 선박의 위치 정보 제공과 운항의 편리성을 위한 운항도우미서비스를 제공한다. 환경설정서비스는 모니터링 주기와 센싱 타이밍을 조절하기 위한 설정 기능을 제공한다. 부가서비스는 시스템에 사용자 편리성을 제고하기 위한 서비스이며, 날씨정보, 정비이력, 운항일지 등으로 구성된다. 이러한 응용서비스는 선박USN 모니터링시스템에 적용되어 선박 운항의 지식과 경험이 부족한 초보 운항자들이 편리하고 안전한 운항을 하도록 돕는 역할을 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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