u-GIS환경에서 GeoSensor를 기반으로 하는 GeoSensor 환경은 다양한 센서들로부터 수집한 동적인 데이터와 기존 GIS인 정적인 지형지물 정보의 융합을 요구한다. 이 환경의 핵심인 GeoSensor는 넓은 지역에 산발적으로 분포하며, 다양한 크기의 데이터를 끊임없이 수집한다. 따라서 Data Stream Management System(DSMS)은 제한된 메모리로 인하여 저장 공간을 초과하는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 다양한 부하제한 기법들이 활발히 연구되고 있다. 부하제한 기법에는 크게 랜덤부하제한 기법과 의미적부하제한 기법, 샘플링 기법으로 분류된다. 랜덤부하제한 기법은 무작위로 데이터를 선택하여 삭제하고, 의미적부하제한 기법은 데이터의 우선순위를 부여하여 우선순위가 낮은 데이터부터 삭제한다. 샘플링 기법은 통계적인 연산을 이용하여 샘플링 비율을 산정하고 이를 토대로 부하를 제한한다. 그러나 기존 기법들은 공간적 특성을 전혀 고려하지 않기 때문에 공간 질의의 정확도를 감소시키는 문제를 갖는다. 본 논문은 GeoSensor 환경에서 DSMS에 발생하는 과부하 발생을 제한하고 공간 질의의 정확도를 향상시키기 위해 선-필터링을 이용한 후-부하제한 기법을 제안한다. 본 기법은 선-필터링을 통하여 스트림 큐에 불필요하게 가중되는 부하를 1차적으로 제한하며, 과부하 발생 시 공간 질의 결과 정확도를 보장하기 위하여 공간 중요도와 데이터 중요도를 고려하여 후-부하제한을 수행한다. 이 기법을 이용하여 부하제한 수행 횟수를 효과적으로 감소시켰고, 공간 질의의 정확도를 향상시켰다.
센서네트워크는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 센서네트워크 노드들이 모바일 환경으로 진화함에 따라 클러스터를 구축하고 클러스터 헤더를 선정함에 있어 이에 적합한 방법으로 구축해야 한다. 본 논문에서는 동적 스카이라인 질의 속성 중 방향, 앵글, 홉을 메트릭스로 이용한 동적 예측클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 이동 센서노드를 중심으로 클러스터를 형성하고 클러스터 헤더를 선정하는 알고리즘이다. 제안 알고리즘에서는 "Adv"메시지 발생으로 이동 센서노드의 불필요한 에너지 낭비를 줄이고 효율적인 클러스터링을 위한 센서노드의 밀집도에 따라 동적 클러스터를 형성하여 센서노드의 평균 에너지를 2.9배 줄여 네트워크 생명주기를 연장해 준다. 또한 동적 클러스터를 유지함으로 클러스터 내 홉 수를 최적화하여 노드의 평균 에너지 소비율이 14% 감소하였다.
무선통신과 하드웨어 기술의 발전에 의해 센서 네트워크에 사용되는 센서 노드의 성능은 점차 향상되어 가고 있다. 뿐만 아니라 최근에는 CMOS 이미지 센서 기술의 발전에 의해 센서 네트워크에 멀티미디어 데이터를 활용한 멀티미디어센서 네트워크 연구가 활발히 진행되고 있다. CMOS 이미지 센서는 기존의 CCD에 비해 저가격으로 생산이 가능하고 저전력의 특징을 가진다. 이러한 CMOS 이미지 센서를 활용한 멀티미디어 센서 네트워크는 기존의 센서 네트워크를 이용한 화재감시, 방범 시스템 등의 어플리케이션에 영상 데이터를 제공함으로써 보다 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 CMOS 이미지 센서를 이용한 이미지 센서 모듈과 이를 활용한 멀티미디어 센서네트워크를 설계 및 구현한다. 구현된 멀티미디어 센서 네트워크를 통해 이미지 데이터 수집을 테스트하고 그 성능을 분석한다.
Light detection and ranging (LiDAR) sensors detect the distance of the surrounding environment and objects. Conventional LiDAR sensors require a certain amount of a power because they detect objects by transmitting lasers at a regular interval depending on a constant resolution. The constant power consumption from operating multiple LiDAR sensors is detrimental to autonomous and electric vehicles using battery power. In this paper, we propose two algorithms that improve the inefficient power consumption during the constant operation of LiDAR sensors. LiDAR sensors with algorithms efficiently reduce the power consumption in two ways: (a) controlling the resolution to vary the laser transmission period (TP) of a laser diode (LD) depending on the vehicle's speed and (b) reducing the static power consumption using a sleep mode depending on the surrounding environment. A proposed LiDAR sensor with a resolution control algorithm reduces the power consumption of the LD by 6.92% to 32.43% depending on the vehicle's speed, compared to the maximum number of laser transmissions (Nx·max). The sleep mode with a surrounding environment-sensing algorithm reduces the power consumption by 61.09%. The proposed LiDAR sensor has a risk factor for 4-cycles that does not detect objects in the sleep mode, but we consider it to be negligible because it immediately switches to an active mode when a change in surrounding conditions occurs. The proposed LiDAR sensor was tested on a commercial processor chip with the algorithm controlling the resolution according to the vehicle's speed and the surrounding environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권3호
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pp.990-1013
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2015
Deploying sensors into a target region is a key issue to be solved in building a wireless sensor network. Various deployment algorithms have been proposed by the researchers, and most of them are evaluated under the ideal conditions. Therefore, they cannot reflect the real environment encountered during the deployment. Moreover, it is almost impossible to evaluate an algorithm through practical deployment. Because the deployment of sensor networks require a lot of nodes, and some deployment areas are dangerous for human. This paper proposes a deployment approach to solve the problems mentioned above. Our approach relies on the satellite images and the Virtual Force Algorithm (VFA). It first extracts the topography and elevation information of the deployment area from the high resolution satellite images, and then deploys nodes on them with an improved VFA. The simulation results show that the coverage rate of our method is approximately 15% higher than that of the classical VFA in complex environment.
An autonomous vehicle requires a technology of generating maps by recognizing surrounding environment. The recognition of the vehicle's environment can be achieved by using distance information from a 2D laser scanner and color information from a camera. Such sensor information is used to generate 2D or 3D maps. A 2D map is used mostly for generating routs, because it contains information only about a section. In contrast, a 3D map involves height values also, and therefore can be used not only for generating routs but also for finding out vehicle accessible space. Nevertheless, an autonomous vehicle using 3D maps has difficulty in recognizing environment in real time. Accordingly, this paper proposes the technology for generating 2D maps that guarantee real-time recognition. The proposed technology uses only the color information obtained by removing height values from 3D maps generated based on the fusion of 2D laser scanner and camera data.
This paper presents obstacle avoidance method for scout robot or industrial robot in unknown environment by using IR sensor and vision system. In the proposed method, robots share the information where the obstacles are located in real-time, thus the robots can choose the best path for obstacle avoidance. Using IR sensor and vision system, multiple robots efficiently evade the obstacles by the proposed cooperation method. No landmark is used at wall or floor in experiment environment. The obstacles don't have specific color or shape. To get the information of the obstacle, vision system extracts the obstacle coordinate by using an image labeling method. The information obtained by IR sensor is about the obstacle range and the locomotion direction to decide the optimal path for avoiding obstacle. The experiment was conducted in $7m{\times}7m$ indoor environment with two-wheeled mobile robots. It is shown that multiple robots efficiently move along the optimal path in cooperation with each other in the space where obstacles are located.
The robots that will be needed in the near future are human-friendly robots that are able to coexist with humans and support humans effectively. To realize this, robot need to recognize his position and direction for intelligent performance in an unknown environment. And the mobile robots may navigate by means of a number of monitoring systems such as the sonar-sensing system or the visual-sensing system. Notice that in the conventional fusion schemes, the measurement is dependent on the current data sets only. Therefore, more of sensors are required to measure a certain physical parameter or to improve the accuracy of the measurement. However, in this research, instead of adding more sensors to the system, the temporal sequence of the data sets are stored and utilized for the accurate measurement. As a general approach of sensor fusion, a UT -Based Sensor Fusion(UTSF) scheme using Unscented Transformation(UT) is proposed for either joint or disjoint data structure and applied to the landmark identification for mobile robot navigation. Theoretical basis is illustrated by examples and the effectiveness is proved through the simulations and experiments. The newly proposed, UT-Based UTSF scheme is applied to the navigation of a mobile robot in an unstructured environment as well as structured environment, and its performance is verified by the computer simulation and the experiment.
Smart agriculture requires sensing systems which are fundamental for precision agriculture. Adequate and appropriate water and nutrient supply not only improves crop productivity but also benefit to environment. However, there is no available soil sensor to continuously monitor nutrient status in soil. Electrical conductivity (EC) of soil is affected by ion contents in soil and can be used to evaluate nutrient contents in soil. Comparison of various commercial EC sensors showed similar water content and EC values at water content less than 20%. Soil EC values measured by sensors decreased with decreasing soil water content and linearly correlated with soil water content. EC values measured by soil sensor were highly correlated with water soluble nutrient contents such as Ca, K, Mg and N in soil indicating that the soil EC sensor can be used for monitoring changes in plant available nutrients in soil.
이 논문은 농업 비즈니스에서 농산물 생장/유통 환경에서의 센서 정보를 GS1 표준을 통해 운용하는 방법을 다룬다. 농산물 생장/유통 환경 모니터링을 위해 사용되는 센서들의 종류와, 이러한 센서 정보를 운용하기 위한 GS1 표준 식별자, 표준 이벤트의 구조, 생장/유통 환경정보를 저장/공유하는 스키마의 구조를 정의하며, 표준 인터페이스로 정보를 저장,공유 하는 방법을 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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