수중 음파 센서 네트워크를 이용하여 수중 환경의 자료를 수집하고 이를 이용하여 오염도를 측정하거나 자연재해를 예방하는 등의 연구가 진행되고 있다. 수중에서 수집된 자료는 음파 통신으로 지상의 통신 개체로 전달된다. 수중 환경은 지상 환경에 비해 전송 속도가 낮고, 전송 지연이 빈번히 일어나는 등 통신 성능이 좋지 않기 때문에 지상의 무선 통신에서 사용되는 보안 기술을 그대로 적용시키는 것이 어렵다. 이로 인해 보안 기술을 배제한 체 통신 기술만 사용할 경우 전송되는 자료가 공격자에 의해 탈취되거나 위 변조 되는 등의 보안 위협에 노출될 수 있다. 그렇기 때문에 개체 간의 신뢰성을 입증해 주고, 암호화 통신을 위한 비밀키를 공유하는 인증 및 키 발급 프로토콜 등과 같은 보안 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 수중 환경을 위해 경량화한 인증 및 키 발급 프로토콜인 UW-AKE을 제안한다.
최근 현대사회는 고도의 발전과 더불어 화석연료 사용으로 인한 환경문제가 대두되고 있다. 그래서 저공해 에너지 및 기술개발 등 지속적인 노력을 기울이고 있지만 기존의 화석연료와 자동차를 대체 할 수 있을 만한 수준의 성과를 거두지는 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 21세기 전기 오토모바일 분야에서 세그웨이(Segway) 기술을 토대로 단점을 보안하고 새로운 인터페이스의 방향을 제시하는데 그 목적을 두고 있다. 세그웨이는 자체의 기울어짐을 이용해서 제어를 하기 때문에 어느정도 경사가 있는 곳에서 기울기를 잘못 조절하면 그대로 넘어지는 문제가 있다. 본 연구는 이러한 단점을 해결해 보고자 2개의 압력센서(Load cell)를 사용하여 체중비율에 따른 제어방법을 도입해 보았다. 또, 경사로에서의 수월한 운행을 위해서 자이로센서와 가속도 센서를 사용해서 값을 보정해 경사에서도 자유로운 제어방법을 연구해 보았다. 탑승자의 체중과 경사각에 따른 압력센서의 압력 감지값을 실험으로 측정하여 산출해 본 결과 경사각에 비해서 체중에 대한 제어변수 변화량이 크다는 점을 알 수 있다. 결과적으로 압력센서를 사용해서 만든 세그웨이또한 제어가 간편하며 경사로 등에서의 안정성도 높은 것을 알 수 있다.
임베디드 센서는 낮은 전력량과 신호의 세기로 장애물이나 거리와 같은 공간 환경에 많은 영향을 받으며, 이러한 원인들로 인해 임베디드 센서에서는 노이즈 데이터가 빈번히 발생한다. 임베디드 센서에서 획득하는 정보는 시계열 데이터로 존재하기 때문에 지속적으로 발생하는 시계열 정보에 대한 오류 검출을 실시간적으로 수행하기는 어렵다. 본 논문에서는 임베디드 장치의 물리적 특성을 고려하여 실시간적으로 발생하는 임베디드 센서의 오류 신호를 검출하는 시계열 예측 기반 오류 검출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시계열 예측 기반 오류 검출 기법은 안정 구간 함수를이용하여 현재 발생하는 임베디드장치 신호의 오류를 판단한다. 안정 구간 함수는 임베디드장치 신호를 관측하여 오류 검출을 수행할 때 최근의 신호들에 오류 가중화를 적용함으로써 효과적으로 오류 신호를 탐지할 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법을 Intel Lab 신호를 이용하여 실험하였으며, 실험에서 본 논문에서 제안한 기법은 중심이동평균 기법에 비해 26.25%의 정확도 향상을 나타내었다.
본 논문은 생체 센서 시스템(bio-physical sensor system)을 이용하여 홈 네트워크 시스템을 구성하고, 생체 신호가 전달되도록 생체 신호 원격용 네트워크를 구현하였다. 측정 시스템의 구성조건은 시각(Vision), 체성감각(Somatosensory), 전정기관(Vestibular), 중추신경계통(CNS)의 변위점에서 평가하고, 맥박(Heart Rate), 체온(Temperature), 체중(Weight)을 기본 측정항목에 사용하였다. 주파수 변동에 따른 0.01 단위로 측정하여 평균값을 가지고 기준치에 비교하여 설정환경을 구성하고 측정값을 결정하였다. 생체 신호는 신체의 균형조절기능인 신경생리학적 감각처리 및 운동 출력기전으로 시각, 체성감각, 전정기관, 중추신경계통, 체질량지수(BMI)의 신체적 감각 기관의 수용체들 간의 운동에 대한 균형과 자세를 통한 기준으로 정상적인 균형 조절 상태와 균형의 크기 형태로 구분하고, 건강의 상태를 확인하도록 의미를 부여하였다. 본 연구의 결과로 제안한 홈 네트워크를 통해 헬스 센터 및 건강관리 중앙 시스템에 단말기를 통하여 전송됨으로 전문가을 통한 건강 관리시스템이 진행되는 결과를 얻을 수 있고, 다양한 신체적 파라메타를 통한 원격네트워크 모니터링 기능의 관리시스템이 형성 될 것으로 추론 할 수 있다.
To maintain safety and reliability of reactors, redundant sensors are usually used to measure critical variables and estimate their averaged time-dependency. Nonhealthy sensors can badly influence the estimation result of the process variable. Since online condition monitoring was introduced, the online cross-calibration method has been widely used to detect any anomaly of sensor readings among the redundant group. The cross-calibration method has four main averaging techniques: simple averaging, band averaging, weighted averaging, and parity space averaging (PSA). PSA is used to weigh redundant signals based on their error bounds and their band consistency. Using the consistency weighting factor (C), PSA assigns more weight to consistent signals that have shared bands, based on how many bands they share, and gives inconsistent signals of very low weight. In this article, three approaches are introduced for improving the PSA technique: the first is to add another consistency factor, so called trend consistency (TC), to include a consideration of the preserving of any characteristic edge that reflects the behavior of equipment/component measured by the process parameter; the second approach proposes replacing the error bound/accuracy based weighting factor ($W^a$) with a weighting factor based on the Euclidean distance ($W^d$), and the third approach proposes applying $W^d$, TC, and C, all together. Cold neutron source data sets of four redundant hydrogen pressure transmitters from a research reactor were used to perform the validation and verification. Results showed that the second and third modified approaches lead to reasonable improvement of the PSA technique. All approaches implemented in this study were similar in that they have the capability to (1) identify and isolate a drifted sensor that should undergo calibration, (2) identify a faulty sensor/s due to long and continuous missing data range, and (3) identify a healthy sensor.
본 논문에서는 이동 금속 물체 탐지 목적의 무선 센서네트워크 응용 시스템에 이용 가능한 저연산, 저전력 소모를 목적으로 하는 간결한 신호처리 알고리즘을 제안한다. 일반적 센서노드에 주로 사용되는 자기센서의 물리적 특성을 분석하고 Exponential Average method(EA)를 사용하여 시간 영역에서 실시간으로 센서 신호를 처리한다. EA를 사용하여 잡음, 시간, 온도에 따른 자기장 변화, 외부 간섭에 강인하면서 임베디드 프로세서에 적합한 적은 메모리소모와 연산량을 가진다. 또한 통계적 분석을 통해 제안하는 알고리즘의 최적화된 파라미터 값을 도출하고 적용하였다. 보편적으로 사용되는 자기 센서 모델의 시뮬레이션 결과 5%의 오경보 확률에서 90%이상의 이동 물체를 탐지할 수 있었다. 그리고 직접 제작한 센서 노드의 모델링 및 이를 이용한 시뮬레이션과 외부 실험의 결과 60~70% 이상의 탐지 확률을 확인하였다.
본 연구에서는 열분해 연료유를 이용하여 석유계 피치 기반 활성탄을 제조하였고, 이를 활용하여 일산화질소 가스 검출 센서를 개발하였다. 피치의 분자량 증가를 위해 피치 합성 시 중합 반응을 촉진시키는 폴리에틸렌 테레프탈레이트를 첨가하였다. 피치의 분자량 증가는 피치 기반 활성탄의 비표면적 및 미세기공 부피 증가에 기여하였고, 이는 활성탄 기반 센서의 일산화질소 가스 검출 특성 향상시켰다. 또한 테레프탈레이트 첨가 피치를 사용할 때 활성탄의 표면 산소 관능기 및 전도성 변화를 확인하고 테레프탈레이트 첨가가 활성탄의 물성 및 일산화질소 가스 검출 특성에 미치는 영향을 분석하였다.
In this study, The mean weld current is used to correct depth direction, and weight-value, specially devised to check right-left deviation by placing more weight on the left- and right-most part of weld current during weaving, to correct weaving direction. The methodology of “design of experiments” was introduced to find out dorminant weld parameters affecting these for values.
Passive Stabilization method and active stabilization method are mainly used to comprise a control system of platform stabilizer. Passive Stabilization method has demerits because of size and weight except that control structure is simple while active stabilization method using sensors can reduce size and weight, it requires high sensor technique and control algorithm. In this paper, a stabilizing controller using adaptive fuzzy control technique and floating-point processor(DSP) is suggested.
주변 환경을 감시하도록 구축된 센서 네트워크는 다양한 감지 작업을 수행하는 센서들로 구성되어 있으며 다양한 분야에서 적용되고 있다. 센서 네트워크는 가정 자동화, 화재감지 및 보안 분야 등기 다양한 응용분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 적절한 기능을 가지는 센서의 개발과 적합한 응용을 위한 네트워크 구축이 활발하게 추진되고 있다. 본 논문에서는 작업자의 안전을 위협하는 요소가 많은 작업현장에 센서 네트워크를 구축하여 각종 설비 현황을 모니터링 하도록 시스템을 설계하고 구현한다. 작업환경을 모니터링 하는 센서는 온도, 습도 데이터를 수집하여 싱크 노드에게 전송하고, 싱크노드와 연결된 서버는 데이터를 수집하여 사용자 인터페이스를 통해 작업자에게 제공한다. 또한, 작업현장에서 발생하는 디지털 데이터는 작업의 효율성을 높일 수 있도록 센서네트워크를 경유하여 전달된다. 제안하는 센서 네트워크는 음식물 폐기업체에 적용되어 음식 폐기물의 온도와 습도를 모니터링하고 업체에 출입하는 트럭의 중량 정보를 전송하여 작업의 편의성을 증대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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