• 한국건축시공학회지
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• 제21권1호
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• pp.21-29
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• 2021

본 연구는 한중 환경에서 가열 보온양생을 실시한 벽식구조 아파트의 슬래브 상부 및 벽체를 대상으로 2중 버블시트 포설에 따른 온도이력 및 강도발현 특성을 저자 등에 의해 이전 연구에서 개발된 무선센서 네트워크인 Concrete IoT Management System(CIMS)를 이용하여 실시간 모니터링 및 추정하고자 하였다. 분석결과 버블시트의 단열성능에 기인하여 구조체 콘크리트의 온도가 높게 나타났다. 또한, CIMS의 경우는 콘크리트 내부온도를 30 m까지 양호하게 무선센서 네트워크로 스마트폰에 전송되어 적산온도 및 실시간 압축강도 측정으로 효율적인 초기 품질관리가 가능할 수 있음을 알 수 있었다. 초기 품질관리 결과로서 압축강도는 7일 이내에서 약 2 MPa 이내의 오차로 추정될 수 있음에 따라 버블시트의 단열효과까지 포함하여 실무에서는 거푸집 존치기간을 1사이클 당 1일 정도 단축하는 공정관리 측면에서 효과도 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.772-779
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• 2015

Advancing information technology have rapidly changed our service environment of life, culture, and industry. Computer information communication system is applied in medical, health, distribution, and business transaction. Smart is using new information by combining ability of computer and information. Although agriculture is labor intensive industry that requires a lot of hands, agriculture is becoming knowledge-based industry today. In agriculture field, computer communication system is applied on facilities farming and machinery Agricultural. In this paper, we designed and implemented application that provides personalized agriculture related information at the actual farming field. Also, this provides farmer a system that they can directly auction or sell their produced crops. We designed and implemented a system that parsing information of each seasonal, weather condition, market price, region based, crop, and disease and insects through individual setup on ubiquitous environment using location-based sensor network and processing data.

• 한국측량학회지
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• 제28권2호
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• pp.233-237
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• 2010

The recent advance of sensor networks and ubiquitous techniques allow collecting and analyzing of the data which overcome the limitation imposed by time and space in real-time for making decisions. Also, analysis and prediction of collected data can support useful and necessary information to users. The collected data in sensor networks environment is the stream data which has continuous, unlimited and sequential properties. Because of the continuous, unlimited and large volume properties of stream data, managing stream data is difficult. And the stream data needs dynamic processing method because of the memory constraint and access limitation. Accordingly, we analyze correlation stream data using principal component analysis. And using result of analysis, it helps users for making decisions.

• ETRI Journal
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• 제38권3호
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• pp.551-559
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• 2016

In this paper, we propose a hybrid sensor calibration scheme for mobile crowdsensing applications. As the number of newly produced mobile devices containing embedded sensors continues to rise, the potential to use mobile devices as a sensor data source increases. However, because mobile device sensors are generally of a lower performance and cost than dedicated sensors, sensor calibration is crucial. To enable more accurate measurements of natural phenomena through the use of mobile device sensors, we propose a hybrid sensor calibration scheme for such sensors; the scheme makes use of mobile device sensors and existing sensing infrastructure, such as weather stations, to obtain dense data. Simulation results show that the proposed scheme supports low mean square errors. As a practical application of our proposed scheme, we built a temperature map of a city using six mobile phone sensors and six reference sensors. Thanks to the mobility of the sensors and the proposed scheme, our map presents more detailed information than infrastructure-based measurements.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.729-738
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• 2022

기존의 옷장은 단순한 의류를 보관하는 용도로만 사용되어 왔었다. 단순히 옷들을 보관하는 기능만 있기 때문에 습도나 온도 같은 환경을 조절하려면 따로 제습제 등의 물품을 구매해서 비치하는 방법밖에 없어 불편함이 있었다. 본 논문에서는 기존 옷장에서 편의성을 증대시켜 자동으로 온습도 조절 및 여러 편의 기능에 대한 것을 추가하였으며 기능을 효율적으로 동작 시키기 위하여 실험을 통하여 기능을 동작 시키기 위한 센서의 위치를 정하였고 여러 편의 기능과 실험 데이터를 기반으로 센서를 설치한 옷장 개발과 더불어 최근 다년간 성장한 스마트 홈 시장과 스마트 폰 애플리케이션 시장의 흐름에 맞춰 옷장과 스마트폰의 블루투스 페어링을 통한 옷장 내부의 온습도 조절 기능 및 다른 기능을 스마트폰을 사용하여 사용자에 맞춘 의류선택기능과 애플리케이션 내의 날씨 데이터를 통해 옷장 내부의 옷을 날씨에 맞는 코디 추천 기능 등의 편의 기능을 구현하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권3호
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• pp.263-274
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• 2016

이 연구에서는 2007년에서 2014년까지의 여름철에 대해 속초기상대 라디오존데 관측을 통해 산출된 가강수량과 속초 GNSS 관측소의 가강수량을 비교하였다. 라디오존데 센서 유형별 수증기량 관측 자료가 주야간 및 강수 발생 유무에 따라 어떠한 특성을 가지는지 분석하였다. 두 관측기기의 주간, 야간별 관측 시점에 따른 가강수량 산포도에서는 선행 연구에서 알려진 바와 같이 주간의 라디오존데 관측에서는 건조 편향이 발견되었다. 특히 RSG-20A 센서는 주간, 야간에서 다른 센서에 비해 건조 편향이 크게 나타났다. 또한 전반적으로 GNSS 가강수량이 증가함에 따라 라디오존데 가강수량이 GNSS 가강수량에 대해 과대 추정에서 과소 추정으로 변화하는 경향이 발견되었다. 라디오존데 가강수량의 편향 및 오차에 대한 정량적 분석에서는 2007, 2008년을 제외하고는 센서 종류에 상관없이 여름의 주간에 비해 야간에서 더 작은 평균 편향을 가짐을 확인할 수 있다. 여름철 강수의 유무에 따른 비교에서는 RS92-SGP 센서가 가장 뛰어난 품질의 결과를 보였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.1-9
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• 2011

In this paper, Wireless sensor network technology applied to various greenhouse agro-industry items such as horticulture and local specialty etc., we was constructed automatic control system for optimum growth environment by measuring growth status and environmental change. existing monitoring systems of greenhouse gather information about growth environment depends on the temperature. but in this system, Can be efficient collection and control of information to construct wireless sensor network by growth measurement sensor and environment monitoring sensor inside of the greenhouse. The system is consists of sensor manager for information processing, an environment database that stores information collected from sensors, the GUI of show the greenhouse status, it gather soil and environment information to soil and environment(including weather) sensors, growth measurement sensor. In addition to support that soil information service shows the temperature, moisture, EC, ph of soil to user through the interaction of obtained data and Complex Growth Environment information service for quality and productivity can prevention and response by growth disease or disaster of greenhouse agro-industry items how temperature, humidity, illumination acquiring informationin greenhouse(strawberry, ginseng). To verify the executability of the system, constructing the complex growth environment measurement system using wireless sensor network in greenhouse and we confirmed that it is can provide our optimized growth environment information.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.1006-1018
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• 2020

Dataset is getting more import to develop a learning based algorithm. Quality of the algorithm definitely depends on dataset. So we introduce new dataset over 200 thousands images which are fully labeled multi modal sensor data. Proposed dataset was designed and constructed for researchers who want to develop detection, tracking, and action classification in outdoor environment for surveillance scenarios. The dataset includes various images and multi modal sensor data under different weather and lighting condition. Therefor, we hope it will be very helpful to develop more robust algorithm for systems equipped with difference kinds of sensors in outdoor application. Case studies with the proposed dataset are also discussed in this paper.

• 한국환경과학회지
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• 제27권11호
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• pp.1155-1167
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• 2018

We developed a small sensor observation system (SSOS) at a relatively low cost to observe the atmospheric boundary layer. The accuracy of the SSOS sensor was compared with that of the automatic weather system (AWS) and meteorological tower at the Korea Meteorological Administration (KMA). Comparisons between SSOS sensors and KMA sensors were carried out by dividing into ground and lower atmosphere. As a result of comparing the raw data of the SSOS sensor with the raw data of AWS and the observation tower by applying the root-mean-square-error to the error, the corresponding values were within the error tolerance range (KMA meteorological reference point: humidity ${\pm}5%$, atmospheric pressure ${\pm}0.5hPa$, temperature ${\pm}0.5^{\circ}C$. In the case of humidity, even if the altitude changed, it tends to be underestimated. In the case of temperature, when the altitude rose to 40 m above the ground, the value changed from underestimation to overestimation. However, it can be confirmed that the errors are within the KMA's permissible range after correction.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.686-698
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• 2014

최근 스마트폰의 폭발적인 보급, IoT와 클라우드 컴퓨팅 기술의 고도화, 그리고 IoT 디바이스의 보편화로 대용량 스트리밍 센싱데이터가 출현하였다. 또한 이를 기반으로 데이터의 공유와 매쉬업 통해 새로운 데이터의 가치를 창출하기 위한 요구사항의 증대로 대용량 스트리밍 센싱데이터 환경에서 시맨틱웹 기술과의 접목에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 데이터의 대용량성 스트리밍성으로 인해 새로운 지식을 도출하기 위한 지식 추론분야에서 많은 이슈들에 직면하고 있다. 이러한 배경하에, 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센싱데이터를 시맨틱웹 기술로 처리하여 서비스하기 위해 RDFS 규칙기반 병렬추론 기법을 제시한다. 제안된 기법에서는 기존의 규칙추론 알고리즘인 Rete 알고리즘을 하둡프레임워크 맵리듀스를 통해 병렬로 수행하고, 공용 스토리지로서 하둡 데이터베이스인 HBase를 사용하여 데이터를 공유한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센싱데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하고, 이를 입증한다.