최근에 국내외적으로 위치기반 서비스에 이용되는 GPS(Global Positioning System), 식별을 통한 유통 물류 서비스를 제공하는 RFID(Radio Frequency IDentification), 온도, 습도, 기압 등의 상황 정보 수집하는 센서 네트워크를 위한 미들웨어 및 인터페이스에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 RFID, GPS와 센서 네트워크에서 수집된 상황 데이터를 효과적으로 통합 처리하는 서비스 미들웨어를 구현하고 동작을 검증한다. 제시한 서비스 미들웨어는 임시저장, 중복 데이터 제거, 인증, 분류 및 데이터베이스 저장 등의 기능을 제공하며, RFID, GPS와 센서 네트워크의 인터페이스로부터 소켓 인터페이스를 이용하여 연결되고, 다양한 유비쿼터스 응용 서비스를 위해 데이터베이스를 이용하여 연동한다. 제안한 통합 서비스 미들웨어를 통해 기존의 RFID, GPS, 센서 네트워크 시스템에 따라 개발된 개별 미들웨어의 한계를 극복하고 복합적인 유비쿼터스 응용 시스템을 개발할 것으로 기대한다.
본 논문은 독거노인을 위한 보조 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 착용형 RFID 시스템과 게이트웨이 시스템, 서버 시스템으로 구성된다. 착용형 RFID 시스템은 장갑형태로 구성되며, 싱크노드와 RFID 리더기를 갖는 센서노드로 구성된다. 센서노드는 가구나 약병, 설탕, 소금 등의 다양한 일상생활 물체에 부착된 RFID 태그를 읽는다. 센서 노드는 무선 패킷을 싱크노드로 전송한다. 싱크노드는 수신된 패킷을 게이트웨이로 보내고, 게이트웨이는 수신된 패킷을 서버로 전달한다. 서버 시스템은 데이터베이스 서버와 웹 서버로 구성된다. 착용형 RFID 시스템에서 전달된 데이터는 데이터베이스에 저장되고, 사용자의 일상 생활 활동정보를 표시한다. 처리된 데이터는 가족이나 수발제공자, 병원관계자 등 사용자의 일상생활 패턴을 원하는 사용자에게 제공될 수 있다.
Farooq, Muhammad Omer;St-Hilaire, Marc;Kunz, Thomas
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권1호
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pp.178-202
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2012
In this paper, we first survey cross-layer architectures for Wireless Sensor Networks (WSNs) and Wireless Multimedia Sensor Networks (WMSNs). Afterwards, we propose a novel cross-layer architecture for QoS provisioning in clustered and multi-hop based WMSNs. The proposed architecture provides support for multiple network-based applications on a single sensor node. For supporting multiple applications on a single node, an area in memory is reserved where each application can store its network protocols settings. Furthermore, the proposed cross-layer architecture supports heterogeneous flows by classifying WMSN traffic into six traffic classes. The architecture incorporates a service differentiation module for QoS provisioning in WMSNs. The service differentiation module defines the forwarding behavior corresponding to each traffic class. The forwarding behavior is primarily determined by the priority of the traffic class, moreover the service differentiation module allocates bandwidth to each traffic class with goals to maximize network utilization and avoid starvation of low priority flows. The proposal incorporates the congestion detection and control algorithm. Upon detection of congestion, the congested node makes an estimate of the data rate that should be used by the node itself and its one-hop away upstream nodes. While estimating the data rate, the congested node considers the characteristics of different traffic classes along with their total bandwidth usage. The architecture uses a shared database to enable cross-layer interactions. Application's network protocol settings and the interaction with the shared database is done through a cross-layer optimization middleware.
디지털 선박에서는 선박 내의 각종 센서로부터 측정된 디지털 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 센서 네트워크에서 대용량의 입력 스트림 데이터 전체를 데이터베이스에 모두 저장하여 한꺼번에 처리하는 것은 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 디지털 선박 내 센서 네트워크의 에너지 효율성과 정확성을 고려하여 여러 센서에서 지속적으로 들어오는 다차원 스트림 데이터의 처리 성능을 높이고자 한다. 디지털 선박 내에 다수 개의 센서(온도, 습도, 조도, 음성 센서)를 배치하고 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 질의를 처리하고 Mjoin 방법으로 다중 질의 계획을 수립한 후 SVM 알고리즘을 통해 저장 데이터를 축소하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 분류된 데이터들 중 필요하지 않는 데이터는 자동으로 데이터베이스에서 삭제되고 유효한 데이터는 디지털 선박 모니터링 시스템에 이용하였다. 35,912개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 실제 입력되는 데이터보다 저장 공간의 18.3%를 축소함으로써 효과적임을 보였다.
최근 대규모 센서 네트워크의 구축이 증가하면서 대규모의 센서 데이터를 효율적으로 관리하는 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 저비용, 높은 확장성 그리고 고 효율성을 지닌 클라우드 기반의 센서 데이터 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 센서 데이터는 클라우드 게이트웨이를 통해 클라우드로 전송되며 이때 이상상황 검출과 이벤트 처리가 수행된다. 클라우드로 전송된 센서 데이터는 분산 컬럼 지향 데이터 베이스인 하둡 HBase에 저장되며 맵리듀스 모델 기반의 질의처리 모듈을 통해 병렬 처리된다. 처리된 결과는 REST 기반의 웹서비스를 통해 제공되므로 다양한 플랫폼의 응용프로그램과 연동이 가능하다.
International journal of advanced smart convergence
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제6권3호
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pp.29-37
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2017
The current behavior recognition system don't match data formats between sensor data measured by user's sensor module or device. Therefore, it is necessary to support data processing, sharing and collaboration services between users and behavior recognition system in order to process sensor data of a large capacity, which is another formats. It is also necessary for real time interaction with users and behavior recognition system. To solve this problem, we propose fog cloud based behavior recognition system for human body sensor data processing. Fog cloud based behavior recognition system solve data standard formats in DbaaS (Database as a System) cloud by servicing fog cloud to solve heterogeneity of sensor data measured in user's sensor module or device. In addition, by placing fog cloud between users and cloud, proximity between users and servers is increased, allowing for real time interaction. Based on this, we propose behavior recognition system for user's behavior recognition and service to observers in collaborative environment. Based on the proposed system, it solves the problem of servers overload due to large sensor data and the inability of real time interaction due to non-proximity between users and servers. This shows the process of delivering behavior recognition services that are consistent and capable of real time interaction.
최근 환경 문제와 고유가 시대에 따른 문제가 전세계적인 이슈로 떠오르면서, 신재생에너지 자원의 개발에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이와 함께 신재생에너지 자원에 대한 국내외 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 IT 기술이 발달함에 따라 센서와 같은 최신기술을 신재생에너지 자원관리를 위한 모니터링에 적용하고 있다. 이러한 환경에서 실시간적이고 무제한적인 신재생에너지 자원 정보를 표현하기 위한 기술과 센서의 특성에 맞는 시스템 구조가 필요하다. 이 논문에서는 효율적인 신재생에너지 자원 관리를 위한 센서 네트워크 기반 모니터링 시스템 구조를 설계한다.
사물인터넷(Internet of Things, IoT) 패러다임이 대두되며 센서의 개체수가 폭발적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라 센서 네트워크 및 센서 플랫폼 기술들이 변화되고 있다. 센서 플랫폼 중 하나인 센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 일관성 있는 의미 해석을 위하여 센서 메타데이터를 등록하고 관리하는 시스템이다. 하지만 기존의 SRS는 IoT 환경에 적합한 데이터 구조를 지니고 있지 않다. 따라서 이 논문은 IoT 환경에서 센서 정보들을 관리하고 등록하기 위하여 센서 레지스트리 데이터 모델을 제안한다. 기존의 SRS를 개선하기 위하여 시맨틱 센서 네트워크 온톨로지(Semantic Sensor Network Ontology, SSNO)을 분석하고, 이에 기반한 메타모델을 설계한다. 또한 설계한 메타모델을 이용하여 관계형 데이터베이스의 테이블로 구축하고 SRS를 웹 애플리케이션으로 구현한다. 이 논문은 제안하는 센서 레지스트리 데이터 모델의 적합성을 검증하기 위하여 SSNO 및 센서 온톨로지 예제들을 변환하여 제안 모델에 적용한다. 평가 결과 제안 모델이 기존 연구들보다 더 풍부한 의미 표현이 가능함을 보인다.
본 논문은 센서 데이터를 수집하고 효과적으로 처리하는 IoT 서비스를 위한 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개한다. IoT 분야의 발전으로 센서 데이터를 수집하고 이를 네트워크로 송·수신하는 기술을 바탕으로 하는 스마트 홈, 자율주행 자동차 등의 다양한 프로젝트가 진행됨에 따라 센서 데이터를 처리하고 효과적으로 활용하기 위한 자율제어 시스템이 이슈가 되고 있다. 그러나 자율제어 시스템의 모니터링을 위한 센서 데이터 형식은 도메인에 따라 다르기 때문에 각기 다른 다양한 도메인에 자율제어 시스템을 적용하는 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개하고, 이를 적용시켜 창문을 기준으로 내부와 외부의 센서 데이터를 처리하기 위해 1) receiveData, 2) parseData, 3) addToDatabase의 3단계 프로세스를 가지고, 자율제어 시스템에 의하여 쾌적한 실내 환경을 조성하기 위해 환기를 하는 자동 창문 개폐 시스템 'Smart Window'를 제안하고 구현한다. 이를 통해 대기 정보를 수집해 모니터링하며, 저장된 데이터를 토대로 통계 분석 및 더 나은 자율제어 수행을 위한 기계학습을 가능하게 한다.
본 논문에서는 다양한 센서 네트워크 응용을 위한 능동적 에이전트 미들웨어를 제안한다. 이를 위하여, 이동 에이전트가 네이밍 에이전트의 네임 스페이스의 메타 테이블로부터 제공되는 이주 대상 센서 노드들을 차례로 방문하여, 사용자 조건, 용도 및 필요에 따른 다양한 능동규칙을 통하여 센서 데이터를 수집 및 전송하며, 임의의 발생 사건들(센서 데이터 값 및 시간 등의 변화)에 상응하는 조치들을 직접 실행할 수 있는 능동규칙 탑재 이동 에이전트를 설계 구현한다. 또한, 기존의 센서 데이터 관련 규칙 및 상황 데이터베이스 시스템과의 연동을 통하여 다양한 능동적 센서 네트워크 응용에의 적용 가능성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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