실내 환경에서 사용자의 위치를 측위하는 다양한 기법들이 있다. 그중 와이파이 핑거프린트 기법은 데이터 수집 단계와 측위 단계로 구분된다. 데이터 수집 단계에서는 해당 위치 주변의 모든 와이파이 신호를 수집하여 리스트 형태로 관리한다. 수집된 데이터가 많을수록 실내측위 정확도가 향상된다. 기존 고품질 데이터 수집 및 관리 방법은 많은 시간과 비용이 소모되고, 기계학습에 필요한 데이터를 추출해 생성할 때 많은 연산이 필요하다. 따라서 한정된 자원 안에서 많은 데이터를 수집 및 관리할 수 있는 방법을 연구한다. 본 논문은 효율적인 데이터 수집 기법과 기계학습에 필요한 학습 데이터 관리 및 생성 기법을 제안한다.
센서 네트워크 클러스터링 기법은 네트워크의 수명연장에 효율적인 방법이다. 이에 많은 연구에서 효율적인 클러스터링 기법을 제안해 왔으며 지금도 진행 중에 있다. 그러나 기존에 제시된 연구 결과는 센서 노드가 수집하는 데이터가 단일 데이터가 아닌 다중 데이터일 경우, 즉 센서 노드에 여러 개의 센서가 장착되어 있을 경우 데이터 수집 및 전송에 있어 단일 데이터에 비해 비효율적으로 동작 할 수 있다. 이에 본 논문은 다중 센서로부터 수집되는 데이터의 효율적인 전송을 지원하는 클러스터링 기법 개발을 위해 고려해야 할 사항에 대해 연구하였다. 연구 결과, 우리는 센서가 수집하는 데이터의 관심도, 데이터 변화량, 데이터의 내부적인 처리방법, 센서 노드의 배치 밀도 및 데이터 수집 장치의 감지범위가 다중 데이터 센서 네트워크의 클러스터링 기법 설계에 고려되어야 함을 보였다.
한국통신 연구개발단에서 개발한 국제망관리시스템(INMS)에서 필요로하는 망관리 데이터는 각 국제교환기로부터 발생즉시 온라인으로 수집되어 분석 처리되어야한다. 이들 망관리 데이터는 양이 많을뿐아니라 여러곳에 분산되어져 있는 교환기로부터 실시간으로 신뢰성있는 데이터를 온라인으로 수집하여야한다. 본 논문에서는 INMS의 온라인 수집시스템을 소개하고, 비동기식 데이터 통신에서의 전송에러검출 기법을 적용한 온라인 프로토콜에 의한 온라인 데이타 수집기법을 소개하였다.
여객의 안전운항을 위해, 선내 센서데이터 수집장치를 설치하여 선박의 항해/기관 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 이용하여 긴급상황레벨 결정 및 위기대응 가이던스를 제공한다. 선박에서 수집된 데이터는 S-100 라이브러리를 통해 육상의 Marine Cloud로 전송하고, 육상시스템에서 판별한 위기대응 가이던스도 S-100 라이브러리를 통해 선박으로 전송하는 시스템을 구현하였다.
사물인터넷 환경에서는 기본적으로 사물에서 발생되는 데이터를 수집하기 위하여 네트워크 구성이 필수적이다. 다양한 통신 방식으로 사물의 데이터를 처리하고 있으며, 주로 블루투스, WiFi와 같은 무선 통신 방식을 주로 사용하지만, 데이터 서버에 다양한 센서 데이터를 전달하기 위해 유선/무선 통신을 혼합해서 사용하는 경우도 있다. 사물의 데이터를 수집하려면, 센서나 엣지 장치에서 발생되는 센서 데이터를 실시간으로 수집하기 위해 통신 모듈이 탑재되어야 한다. 그리고 데이터베이스로 데이터를 전달하기 위하여 소프트웨어 아키텍처가 구성되어야 한다. 센서에서 발생된 데이터를 실시간으로 데이터 베이스에 저장하고 관리할 수 있으며, 산업안전에 필요한 데이터를 추출하여 산업안전서비스 응용에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 사물 데이터 수집을 위하여 LoRa 게이트웨이를 활용하여 네트워크 환경을 구성하였으며, LoRa 모듈로부터 전달되는 사물 데이터를 수집하기 위하여 클라이언트/서버 방식의 데이터 수집 모델을 설계하였다. 데이터 수집과 저장 관리에 필요한 자원을 데이터 누수 없이 확보하기 위하여 실시간으로 데이터 수집이 가능해야 하며, 응용서비스로는 산업안전에 필요한 위치데이터 등을 실시간으로 데이터베이스에 저장 관리할 수 있도록 설계하였다.
빅데이터 시대의 도래로 다양한 데이터들이 발생되고 있다. 많은 산업 부분에서는 이러한 데이터들을 수집하여 분석하고자 한다. 하지만 사용자 정보 수집은 직접적인 개인정보 유출을 초래할 수 있다. 구글(Google) 사에서 제안한 지역 차분 프라이버시 기법은 데이터 변조를 통해 사용자 정보 수집에 있어 발생할 수 있는 개인정보 유출을 방지한다. 이러한 데이터 변조를 통한 개인정보 유출 방지는 그 변조되는 정도가 높을수록 개인정보를 강력히 보장하지만 이와 반대로 데이터의 활용도는 현저히 떨어진다. 그래서 데이터 변조의 정도를 데이터 수집목적에 적합하게 설정해야한다. 본 논문에서 제시하는 시뮬레이션 도구는 지역 차분 프라이버시를 만족하는 사용자 정보 수집에 있어 설정해야하는 다양한 변수값을 데이터 수집환경에 맞게 적용함으로써 데이터 수집가가 자신의 환경에 맞는 데이터 수집을 할 수 있도록 지원한다.
본 논문에서는 지역 차분 프라이버시(Local Differential Privacy, LDP) 기법을 이용하여 프라이버시를 보호하면서 수집한 차량 위치 데이터와 딥러닝 기법을 이용하여 교통량을 예측하기 위한 기법을 제시한다. 제시한 기법은 데이터를 수집하는 과정과 수집한 데이터를 이용하여 교통량을 예측하는 과정으로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 수집 과정 중에 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제를 해결하기 위해 LDP 기법을 적용하여 차량의 위치 데이터를 수집한다. LDP 기법은 데이터 수집 시 원본 데이터에 노이즈를 추가해 사용자의 민감한 데이터가 외부에 노출되는 것을 방지한다. 이를 통해 운전자의 프라이버시를 보존하면서 차량의 위치 데이터를 수집할 수 있다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 수집한 데이터에 딥러닝 기법을 적용하여, 교통량을 예측한다. 또한, 본 논문에서 제안한 기법의 우수성을 입증하기 위해, 실데이터를 이용한 성능 평가를 진행한다. 성능 평가 결과는 본 논문에서 제안한 기법이 사용자의 프라이버시를 보호하면서 수집된 데이터를 이용하여 효과적으로 교통량을 예측할 수 있음을 입증한다.
무선 센서 네트워크에서 이동하는 싱크를 활용하여 데이터를 수집하는 방법을 통해 데이터 수집의 효율성과 네트워크의 수명을 향상시키는 연구들이 진행되었다. 드론을 모바일 싱크로 활용할 경우 장애물이나 지형 등의 영향을 최소화 할 수 있기 때문에 기존의 지상에서 운용되는 모바일 싱크들에 비해 효과적인 데이터 수집이 가능하다. 본 논문에서는 드론과 지상 센서 네트워크의 연동 시 드론의 이동 경로가 정해지지 않은 상황에서 안정적인 데이터 수집을 위해 드론의 비행경로를 예측하고 센서 네트워크의 데이터 수집 지연 시간을 반영하여 최적의 랑데부 노드를 선정하는 방법을 제안한다. 선정된 지상 랑데부 노드는 네트워크 내의 모든 데이터를 수집하고 드론과 직접 통신을 통해 데이터를 전송한다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안기법이 드론의 비행경로와 데이터 수집의 지연시간을 반영하지 않는 기법들에 비해 안정적인 데이터 수집이 가능하다는 것을 검증하였다.
현재 환경, 교통, 기상 등에서 광범위하게 사용되고 있는 데이터 수집 시스템에서는 임베디드 장비와 통신모듈은 분리되어 사용 되고 있다. 특히 통신 상황이 좋지 않은 원격지에서 수집된 데이터들을 전송하기 위한 데이터 수집 시스템은 구조가 복잡해지고 통신요금도 비싸다. 본 논문에서는 통신상황이 좋지 않은 원격지에서 수집된 데이터를 저렴한 위성 통신을 이용하여 오류 없이 전송할 수 있는 안정화된 시스템을 제안하고자 한다. 그리고 임베디드 보드를 포함하는 위성통신 단말기의 Third-party 프로그래밍을 통해 원격지 데이터 수집 시스템을 간단하게 구성하였다. 마지막으로 수집된 데이터를 웹 에이전트를 통하여 멀티 사용자에게 제공하는 방법도 제안하고자 한다.
본 논문에서는 사람의 내면상태 인식을 위한 상호작용 체계 구축을 위하여 사람의 감정 데이터를 효과적으로 수집하기 위한 프로토콜을 제안하고, 프로토콜에 따라 수집된 데이터에 대한 분석 및 결과를 제시한다. 감정 데이터 수집 프로토콜의 개발은 기존 문헌과 시스템 리뷰를 통한 감정분류체계 수립, 분류체계에 따른 감정 유발 영상 수집 및 신뢰도 확보, 감정 데이터 수집을 위한 인간 대상 실험 절차 구축 및 타당도 확보의 단계로 이루어졌다. 수집된 사람의 실시간 감정 데이터는 기계학습을 통한 감정 분류 연구의 기준으로 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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