Robots which detect human and recognize action are important factors for human interaction, and many researches have been conducted. Recently, deep learning technology has developed and learning based robot's technology is a major research area. These studies require a database to learn and evaluate for intelligent human perception. In this paper, we propose a multi-modal sensor-based image database condition considering the security task by analyzing the image database to detect the person in the outdoor environment and to recognize the behavior during the running of the robot.
센서노드(sensor node)에서의 데이터 기록을 위해 NAND 플래시 메모리 기반의 임베디드 데이터베이스 시스템이 널리 사용되고 이다. 플래시 메모리의 쓰기 및 삭제연산은 읽기 연산에 비해 시간이 많이 소모되고 기억 소자를 마모시킨다. 따라서 이러한 연산들을 줄이는 것은 데이터베이스 시스템의 성능 향상과 메모리의 수명 증대 측면에서 중요하다. 본 논문에서는 이를 위해 지연쓰기 기법을 제안한다. 이 기법은 데이터페이스 페이지의 갱신 영역을 별도의 지연쓰기 레코드로 저장하여 데이터베이스 페이지 쓰기를 줄임으로써 플래시 메모리에 대한 쓰기연산과 삭제 연산을 감소시킨다. 따라서 제안하는 기법은 데이터 기록의 비중이 높은 센서노드 데이터베이스 시스템의 성능을 높이고 플래시 메모리의 수명을 늘리게 된다.
Musa, Ibrahim Musa Ishag;Lee, Dong-Gyu;Ryu, Keun-Ho
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.406-409
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2008
Clustering data streams has an importance over many applications like sensor networks. Existing hierarchical methods follow a semi fuzzy clustering that yields duplicate clusters. In order to solve the problems, we propose an extended online divisive agglomerative clustering on data streams. It builds a tree-like top-down hierarchy of clusters that evolves with data streams using geometric time frame for snapshots. It is an enhancement of the Online Divisive Agglomerative Clustering (ODAC) with a pruning strategy to avoid duplicate clusters. Our main features are providing update time and memory space which is independent of the number of examples on data streams. It can be utilized for clustering sensor data and network monitoring as well as web click streams.
As a part of the era of human centric applications people started to care about their well being utilizing any possible mean. This paper proposes a framework for real time on-body sensor health-care system, addresses the current issues in such systems, and utilizes an enhanced online divisive agglomerative clustering algorithm (EODAC); an algorithm that builds a top-down tree-like structure of clusters that evolves with streaming data to rationally cluster on-body sensor data and give accurate diagnoses remotely, guaranteeing high performance, and scalability. Furthermore it does not depend on the number of data points.
Irrigation facilities are spread over demand area in a low density and exposed in the field requiring efficient operation and maintenance. Thus, it could be more efficient to manage an irrigation system when it is with wireless sensor network (WSN) using RFID (Radio Frequency Identification) application. A WSN, a kind of ubiquitous sensor network composed of wireless network, RFID and database management system was developed for agricultural water management in terms of operational status and maintenance requirements. Identification code for RFID tag was designed and an application for RFID reader was developed for field data collection, and a database management system was constructed for managing irrigation facility attributes. The system was installed in I-dong irrigation districts in Gyounggi-province, Korea and the operated results showed the applicability of the WSN for agricultural water management.
본 논문은 흠 네트워크 환경에서 무선 센서 네트워크를 이용하여 홈 네트워크 서비스를 제공하는 서비스 모델을 제안한다. 제안된 서비스 모델은 댁내에 홈 서버와 고정 센서노드들을 배치하고 사용자에게 부착 가능한 사용자 식별노드로 무선 센서 네트워크를 구성한다. 홈 서버에는 등록된 사용자 선호도 프로파일과 센서 노드들로부터 수집된 데이터를 데이터베이스로 구축하고, 상황정보로 등록 분석하여 사용자 개개인의 선호도에 따라 댁내 가전기기들을 자동 설정하고 자동 제어하는 서비스를 제공한다. 제안된 방식은 리눅스 환경에서 MySQL 데이터베이스가 내장된 홈 서버와 TinyOS가 탑재된 센서 노드들을 사용하여 구현하고 서비스를 테스트한다.
Jeong, Seongwoon;Zhang, Yilan;O'Connor, Sean;Lynch, Jerome P.;Sohn, Hoon;Law, Kincho H.
Smart Structures and Systems
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제17권4호
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pp.669-690
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2016
Advances in sensor technologies have led to the instrumentation of sensor networks for bridge monitoring and management. For a dense sensor network, enormous amount of sensor data are collected. The data need to be managed, processed, and interpreted. Data management issues are of prime importance for a bridge management system. This paper describes a data management infrastructure for bridge monitoring applications. Specifically, NoSQL database systems such as MongoDB and Apache Cassandra are employed to handle time-series data as well the unstructured bridge information model data. Standard XML-based modeling languages such as OpenBrIM and SensorML are adopted to manage semantically meaningful data and to support interoperability. Data interoperability and integration among different components of a bridge monitoring system that includes on-site computers, a central server, local computing platforms, and mobile devices are illustrated. The data management framework is demonstrated using the data collected from the wireless sensor network installed on the Telegraph Road Bridge, Monroe, MI.
정보 콘텐츠 기술의 발달로 인하여 모든 정보들이 데이터베이스화 되어가고 있다. 하지만 아직 가축의 생체정보의 데이터베이스 구축은 생체정보의 수집단계의 어려움으로 그 발전이 미약하다. 본 논문은 젖소의 생체정보를 수집 관리하기 위하여 지그비 RF(Radio frequency)통신을 이용한 가축의 생체정보의 수집을 통해 젖소들의 생체상태를 센싱 할 수 있는 시스템을 개발하였고 이를 데이터베이스 구축에 활용하기 위한 논문이다. 센싱 시스템은 8Bit 마이크로 컨트롤러와 기울기센서, 온도센서, RF 모듈로 구성되었다.
센서정보 관리를 위해서는 다양하고 수많은 센서의 정보를 신속하게 저장, 수정, 삭제 할 수 있는 기능을 제공해야 한다. 본 연구에서는 Celery 와 MongoDB 를 활용하여 위의 조건에 부합한 센서정보 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. Celery 는 파이썬으로 개발된 비동기 통신을 기반으로 하는 큐구조를 제공하고 있다. 그리고 이것은 분산된 작업 큐 구조이고 단순하지만 많은 양의 메시지를 처리하기에 적합한 신뢰성 있는 분산 시스템이다. MongoDB 는 NoSQL 데이터베이스로써 다양한 정보 표현을 저장할 수 있고 검색할 수 있다. 본 연구에서는 개발한 시스템을 활용한 실험을 통해 IoT 환경에서 제공되는 다양한 센서를 관리할 수 있음을 확인할 수 있었다. 센서데이터를 갖는 메시지를 처리하기 위한 성능을 개선하기 위해 본 시스템은 클라우드 하부구조의 에지단에 배치되어 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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