In this paper, we describe a sensor module that monitors fire environment by analyzing fire characteristics. We analyzed the smoke characteristics of indoor fire. Six different environments were defined according to the type of smoke and the flame, and the sensors available for each environment were combined. Based on this analysis, the sensors were selected from the perspective of firefighter. The sensor module consists of an RGB camera, an infrared camera and a radar. It is designed with minimum weight to fit on the robot. the enclosure of sensor is designed to protect against the radiant heat of the fire scene. We propose a single camera mode, thermal stereo mode, data fusion mode, and radar mode that can be used depending on the fire scene. Thermal stereo was effectively refined using an image segmentation algorithm, SLIC (Simple Linear Iterative Clustering). In order to reproduce the fire scene, three fire test environments were built and each sensor was verified.
The environment information such as dust, temperature, humidity, illumination and gas are very important in daily life. We implemented multi-sensor system which made for measuring an environment by using Arduino, ZigBee, and Appinventor. We also designed a packet for transmitting environment data. The data are sent to the server via ZigBee and then it communicates to a smart phone via WI-Fi. In this study, we added divers sensors, designed a protocol which made for transfer several kinds of data and improve mobility for real time monitoring by using smart phones. The system was worked well and the data was transmitted correctly to the smart phone.
Due to the expansion of accommodation space caused by increase of population along with lifestyle changes, most of people spend their time indoor except for the travel time. Because of this, environmental change of indoor is very important, and it affects people's health and economy in resources. But, most of people don't acknowledge the importance of indoor environment. Thus, monitoring system for sustaining and managing indoor environment systematically is needed, and big data clusters should be used in order to save and manage numerous sensor data collected from many spaces. In this paper, we design a big data cluster for the indoor environment monitoring in order to store the sensor data and monitor unit of the huge building Implementation design big data cluster-based system for the analysis, and a distributed file system and building a Hadoop, HBase for big data processing. Also, various sensor data is saved for collection, and effective indoor environment management and health enhancement through monitoring is expected.
This paper presents a development of simulation environment for validation of autonomous driving (AD) algorithm based on Robot Operating System (ROS). ROS is one of the commonly-used frameworks utilized to control autonomous vehicles. For the evaluation of AD algorithm, a 3D autonomous driving simulator has been developed based on LGSVL. Two additional sensors are implemented in the simulation vehicle. First, Lidar sensor is mounted on the ego vehicle for real-time driving environment perception. Second, GPS sensor is equipped to estimate ego vehicle's position. With the vehicle sensor configuration in the simulation, the AD algorithm can predict the local environment and determine control commands with motion planning. The simulation environment has been evaluated with lane changing and keeping scenarios. The simulation results show that the proposed 3D simulator can successfully imitate the operation of a real-world vehicle.
실시간 유비쿼터스 환경은 센서로부터 얻어낸 데이터를 기반으로 상황을 인지하고 사용자에게 적절한 반응을 보이기까지 제한된 시간 내에 모든 것을 처리해야 한다. 전체적인 센서 데이터 처리는 센서로부터의 자료 확보, 상황 정보의 획득, 그리고 사용자로의 반응이라고 하는 과정을 거친다. 즉, 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어는 입력된 센서 자료 및 데이터베이스 또는 지식베이스로부터 일련의 자료들을 활용하여 상황을 인식하며, 그 상황에 적합한 반응을 하게 된다. 그런데 실시간 환경의 특징 상 센서데이터가 들어오면 각 가용 자원들을 검색하고 그 곳에 있는 미들웨어가 데이터를 처리 할 경우 어느 정도의 대기 시간이 필요한지를 결정해야 한다. 또한 센서 데이터 처리의 우선순위가 높을 때는 미들웨어가 현재 처리중인 데이터를 언제 처리를 중지하고 얼마나 대기시켜야 하는지도 결정해야 한다. 그러나 이러한 의사결정에 대한 연구는 아직 활발하지 않다. 따라서 본 논문에서는 유비쿼터스 미들웨어가 이미 센서 데이터를 처리하고 있고 동시에 새로운 센서 데이터를 처리해야 할 때 각 작업의 최적 대기시간을 계산하고 스케줄링하는 알고리즘을 제안한다.
Observed from the recent performance evaluation of clustering schemes in wireless sensor networks, we found that most of them did not consider various sensor characteristics and its application environment. Without considering these, the performance evaluation results are difficult to be trusted because these networks are application-specific. In this paper, for the fair evaluation, we measured several clustering scheme's performance variations in accordance with sensor data pattern, number of sensors per node, density of points of interest (data density) and sensor coverage. According to the experiment result, we can conclude that clustering methods are easily influenced by POI variation. Network lifetime and data accuracy are also slightly influenced by sensor coverage and number of sensors. Therefore, in the case of the clustering scheme that did not consider various conditions, fair evaluation cannot be expected.
With advances in sensor technology, current researches on the pertinent techniques are actively directed toward the way which enables the USN computing service. For many applications using sensor networks, the incoming data are by nature characterized as high-speed, continuous, real-time and infinite. Due to such uniqueness of sensor data characteristics, for some instances a finite-sized buffer may not accommodate the entire incoming data, which leads to inevitable loss of data, and requirement for fast processing makes it impossible to conduct a thorough investigation of data. In addition to the potential problem of loss of data, incoming data in its raw form may exhibit high degree of complexity which evades simple query or alerting services for capturing and extracting useful information. Furthermore, as traditional mining techniques are developed to handle fixed, static historical data, they are not useful and directly applicable for analyzing the sensor data. In this paper, (1) describe how three mining techniques (sensor data outlier analysis, sensor pattern analysis, and sensor data prediction analysis) are appropriate for the USN middleware structure, with their application to the stream data in ocean environment. (2) Another proposal is a middleware structure based on USN environment adaptive to above mining techniques. This middleware structure includes sensor nodes, sensor network common interface, sensor data processor, sensor query processor, database, sensor data mining engine, user interface and so on.
무선 센서 네트워크 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 급성장중인 기술이며 다양한 분야에서 응용과 연구가 진행 되고 있다. 무선 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 분산 네트워크 환경에서 배터리를 이용하여 Life cycle을 유지하기 때문에 QoS 요구보다는 에너지 효율이 매우 중요하다. 이러한 사항을 고려하여 IEEE802.15.4의 MAC 프로토콜에서는 트래픽에 적응적인 MAC 프로토콜 연구와 무선 센서 네트워크 환경에 신뢰성과 효율성이 강조된 표준화 작업을 진행중에 있지만, 에너지 효율이 줄어든 만큼 센서 노드의 응답속도가 떨어지는 문제점을 지니고 있다. 이에 본 논문은 동기식 방식과 하이브리드 방식의 MAC 프로토콜을 분석하여 전체네트워크의 에너지 효율이 개선된 MAC 프로토콜을 설계하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있으며, 특히 센서 네트워크 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 핵심 기술이다. 무선 센서 네트워크는 주변의 관심 데이터를 감지하고 수집하기 위해서 물리적 공간에 배치된 센서 노드들로 구성된다. 센서 네트워크를 구성하는 각 센서 노드는 제한된 자원을 아용하여 필요한 서비스를 수행할 수 있어야 한다. 또한 무선 센서 네트워크를 구축함에 있어서 제한된 자원을 이용하는 센서 노드의 에너지 소비를 효율성 있게 사용해야만 전체 네트워크의 수명을 연장할 수 있다. 본 논문에서는 효율적으로 에너지를 사용하여 특정 지역의 환경 데이터를 수집하고 전송하여 원격지에서 컴퓨터를 통해 실시간으로 변화되는 환경 정보를 모니터링할 수 있는 시스템을 구축한다.
무선 센서 네트워크는 사람을 대신해 다양한 환경에서 감시와 정보수집 역할을 수행한다. 센서네트워크는 제한된 하드웨어 자원과 낮은 무선 네트워크 대역폭을 사용한다. 이러한 특성은 통신 중 높은 에러율을 발생시키며 데이터 신뢰도 향상을 위한 오류정정 기법의 필요성이 높다. 센서노드의 환경에 따른 CRC 에러와 패턴에 대한 연구는 오류정정 기법의 적절한 기법 선택을 위한 자료가 된다. 본 논문에서는 실내환경에서 시스템 구성시 데이터 전송률에 영향을 미치는 전송주기와 센서 노드간의 거리, 전송 패킷의 크기, RF의 크기에 대한 실험을 실시한다. 실험한 결과를 바탕으로 시스템 구성에서 고려해야 하는 요소를 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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