• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권1호
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• pp.5-24
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• 2010

Data fusion is an attractive technology because it allows various trade-offs related to performance metrics, e.g., energy, latency, accuracy, fault-tolerance and security in wireless sensor networks (WSNs). Under a complicated environment, each sensor node must be equipped with more than one type of sensor module to monitor multi-targets, so that the complexity for the fusion process is increased due to the existence of various physical attributes. In this paper, we first investigate the process and performance of multi-attribute fusion in data gathering of WSNs, and then propose a self-adaptive threshold method to balance the different change rates of each attributive data. Furthermore, we present a method to measure the energy-conservation efficiency of multi-attribute fusion. Based on our proposed methods, we design a novel energy equilibrium routing method for WSNs, viz., multi-attribute fusion tree (MAFT). Simulation results demonstrate that MAFT achieves very good performance in terms of the network lifetime.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.77-85
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• 2008

The objective of the study is to construct a sensor fusion system for tool-condition monitoring (TCM) that will lead to a more efficient and economical drill usage. Drill-wear monitoring has an important attribute in the automatic machining processes as it can help preventing the damage of tools and workpieces, and optimizing the drill usage. In this study, we present the architectures of a multi-layer feed-forward neural network with Levenberg-Marquardt training algorithm based on sensor fusion for the monitoring of drill-wear condition. The input features to the neural networks were extracted from AE, vibration and current signals using the wavelet packet transform (WPT) analysis. Training and testing were performed at a moderate range of cutting conditions in the dry drilling of steel plates. The results show good performance in drill- wear monitoring by the proposed method of sensor fusion and neural network analysis.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제15권2호
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• pp.289-314
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• 2013

본 연구는 2011년 학업성취도 평가 결과를 Fusion 모형이라는 인지진단모형을 적용하여 수학교과에서 학교급별, 성취수준별, 성별에 따른 인지요소 숙달 양상과 다문화가정의 인지요소 숙달 양상을 분석하였다. 연구결과, 초6은 12개의 인지요소에서 '귀납적으로 추론하기', 중3은 10개의 인지요소에서 '연역적으로 정당화하기', 고2는 10개의 인지요소 중 '사칙계산'이 가장 높은 숙달 비율을 보였다. 성취수준별로 인지요소의 숙달 양상을 분석한 결과, 초 중 고 모두 우수학력 집단은 전체 인지요소에서 94%이상의 숙달률을 보였으나, 기초학력이하 집단 학생들은 거의 모든 인지요소에서 초6과 중3의 경우 미숙달 비율이 70%이상이었고 고2는 99%이상이었다. 또한, 초6, 중3까지는 전반적으로 여학생의 인지요소 숙달 비율이 남학생보다 높으나 고2에서는 대부분의 인지요소에서 남학생이 여학생보다 숙달 비율이 높게 나타났다. 다문화가정 학생 집단과 일반가정 학생 집단 간 인지요소의 숙달 양상은 학교급별로 상이하게 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권9호
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• pp.409-418
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• 2015

IoT 환경에서는 정확한 정보의 전달을 위하여 사용자의 상황에 따라 수집된 정보를 추론하여 새로운 정보, 즉 상황 정보를 생성하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 센싱 되는 민감한 정보를 보호하기 위해 상황인식을 통한 정보의 접근제어 기법을 제안하고자 한다. 이는 사용자의 상황을 고려하여 접근을 허가하는 접근권한 관리에 중점을 두고 있으며 승인되지 않은 사용자가 네트워크에 저장되어있는 데이터에의 접근 제약(접근제어 정책)을 둔다. 이를 위해 기존에 연구된 CP-ABE 기반의 상황 정보 접근제어 기법에 대해 분석한 후, 상황 정보의 범위에 동적인 상황을 포함시켜, 확장된 다차원 상황 속성(Context Attribute)을 반영하는 접근제어 정책을 제안한다. 본 논문에서는 동적인 상황을 고려한 접근제어 정책을 IoT 센서퓨전 환경에 적합하도록 설계하였다. 따라서 기존의 연구와 비교해 데이터의 다양성 확보 및 정확한 정보의 수집이 가능하고, 기존 상황 속성의 확장이 가능하다는 장점을 갖는다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권3호
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• pp.91-101
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• 2010

전세계적으로 지구온난화에 따른 기상이변으로 자연재해의 발생빈도가 증가하고 있는 가운데 최근 한반도에서는 게릴라성 집중호우 및 태풍에 의한 대규모 홍수 및 산사태로 인하여 많은 피해가 발생하였다. 해마다 반복되는 이들 자연재해에 대해 예방 대비 및 대응을 위해서는 기존의 재해정보에 대한 체계적 관리 및 고도화와 함께 재해관리 전반의 개선이 요구되고 있다. 본 연구에서는 자연재해에 대한 지역별 특성을 고려한 재해관리 및 대응기능 강화와 재해 현장에 필요한 정보를 효과적으로 제공하기 위한 방안으로 수치영상 기반의 다목적 재해정보지도를 구축 하였다. 최신의 지형공간정보와 재해속성정보의 융합을 통해 구축된 새로운 개념의 다목적 재해정보지도는 피해현황 및 상황의 가독성을 높여 피난활용 및 신속한 의사결정지원 등에 활용할 수 있어 향후, 재해정보관 리시스템 및 피해조사시스템 개발시 유용한 정보로 사용될 것이다.