본 논문에서는 농작물의 생육 관리를 위하여 농작물에 설치된 센서 정보를 수집하고 모니터링 할 수 있는 스마트 멀티 센서와 환경 모니터링 시스템 소개하고자 한다. 기존의 농작물 모니터링 시스템에서는 각 센서의 정보를 취득하기 위해 센서를 종류별로 농작물에 설치하였다. 이 과정에서 각 센서들의 설치 비용이 발생하며 센서 설치 위치를 수동으로 설정해야 하는 번거로움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 센서의 설치 비용을 최소화하기 위하여 센서들을 단일화한 스마트 멀티 센서를 설계 및 구현하였고 RFID 통신을 이용하여 설치된 스마트 멀티 센서의 위치 정보 및 센서 정보를 모니터링 할 수 있도록 설계하였다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크을 활용한 모니터링 센서 로봇 제어 시스템 응용에 대해서 기술한다. 저전력, 초경량의 모니터링 센서 로봇을 통해서 주변 환경을 원격 감지하며, 로봇간의 ad-hoc networking을 통하여 모니터링 센서 로봇의 방향 및 속도를 제어하도록 하였다. 이러한 무선 센서 네트워크 기반의 모니터링 센서 로봇 시스템은 인간의 접근이 어려운 유해 환경이나 공장, 발전소 등의 위험지역에서 원격 관찰 및 탐지 등의 목적으로 활용 될 수 있다.
무선 기기의 소형화와 무선 통신 기술의 발달, 그리고 센서의 환경 정보 측정 기술 및 센서 네트워크의 확산으로 홍수, 태풍, 지진, 환경 오염, 등 재난의 피해를 줄이고자 재해 방지 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그리고 이러한 재해는 특정한 시간에 특정 지점에만 발생하는 특징이 있으며, 이 발생 시간을 제외한 나머지 시간대에서는 정상적인 상황을 유지한다. 이와 같은 특성은 센서 네트워크 응용에서 센서의 배터리 전력 유지 및 환경 정보 획득 방법을 설계할 때, 주요한 사안으로 고려되고 있다. 이 논문에서는 센서의 전력소비를 줄이고 대기 오염에 대한 정보를 오염 발생 시간에 따라 적절히 획득하기 위하여, 대기 오염 방지 시스템에서의 센서 샘플링 주기 조정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대기 오염의 현재와 가까운 미래의 상태를 기반으로 센서의 샘플링 주기가 변화하는 규칙과 경계, 가중치를 설정한다. 그리고 매 샘플링 주기마다 센서 데이터 값과 이전에 저장된 오염 레벨을 고려하여 다음 샘플링 주기를 갱신한다. 이렇게 변화하는 샘플링 주기로 인해 대기 오염 감지 시스템은 측정 데이터의 정확도와 센서의 배터리 전력 소비의 균현을 적절히 유지할 수 있다. 제안된 샘플링 주기 기법은 다양한 환경 감시 응용에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 센서 네트워크의 수명을 길게 하기 위해 각 센서 및 클러스터 헤드에서의 데이터 전송량을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 즉, 센서의 에너지 소모를 줄이기 위해 계층적 필터링을 제안한다. 계층적 필터링이란 센서 네트워크를 두 계층으로 나누어 필터링하는 것이다. 1계층 필터링은 클러스터 멤버에서 클러스터 헤드로 데이터를 전송시 필터링을 수행하고, 2계층 필터링은 클러스터 헤드에서 기지국으로 데이터를 전송시 필터링을 수행한다. 이는 일반적으로 필터의 폭을 넓혀 필터링을 많이 하는 것보다 필터링 효율은 증대시키면서 필터링에 따른 데이터 부정확성을 최소한 줄이는 효과를 가진다.
본 연구에서는 무선센서노드을 이용하여 강판형 철도교량의 전형적인 손상유형인 거더부의 휨강성 저하와 지점부의 볼트풀림을 효과적으로 모니터링할 수 있는 하이브리드 모니터링 기법을 제안하였다. 이를 위해 다음과 같은 연구가 수행되었다. 첫째, 본 연구진에 의해 개발된 가속도 및 임피던스기반 무선센서노드를 간략하게 소개하였다. 둘째, 가속도 및 임피던스 신호를 이용하여 효과적인 손상모니터링이 가능한 기법들을 선정하였다. 마지막으로, 개발된 가속도 및 임피던스기반 무선센서노드를 모형 강판형 철도교에 설치하고, 일련의 손상 시나리오에 따른 하이브리드 모니터링을 수행하여 무선센서노드 및 모니터링 기법의 성능을 평가하였다.
본 논문은 지하철 역사의 쾌적한 환경 유지를 위한 USN 기반의 환경 모니터링 시스템에 관한 내용을 수록하고 있다. 개발된 시스템은 통합 센서 장비 기반의 센서 필드, 측정된 센서 장비의 데이터를 수집, 분석, 저장하는 미들웨어, 수집된 데이터를 사용자에게 서비스하는 로컬 및 웹 기반 모니터링 시스템으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 환경 측정을 위해 온/습도, 미세먼지 센서와 선로의 청결 유지 관리를 위한 물탱크의 수위 레벨 센서를 기본적인 실험환경으로 구성하였고, 기존 설치된 센서와의 연동을 위한 4~20mA의 아날로그 센서와 지그비(Zigbee) 기반 센서 네트워크 장비인 Telos-b를 연동한 장치로 구성하여 현장에 기 구축된 센서의 재사용이 가능하도록 하였다. 미들웨어는 멀티 홉 센서 네트워크를 통한 데이터 수집과, 수집된 데이터를 분석, 저장하는 기능을 내장하였고, 모니터링 시스템은 상황실을 위한 로컬 모니터링과 원격지에서의 웹 기반 모니터링을 지원한다. 본 논문에서 제안하는 미들웨어와 모니터링 시스템은 컴포넌트 형태로 구성되어 개발된 센서의 종류가 변경되거나 응용 프로그램의 목적이 변경되어도 재사용할 수 있는 장점을 가진다. 개발된 시스템은 기존의 PLC 기반의 시스템과 비교하였을 때, 센서 장치의 이동성과 시스템의 분산 환경을 지원하고 미들웨어에서 지원하는 데이터 수집 및 관리 기능은 각종 통계자료로 활용이 가능하다.
홍수기 효과적인 하천관리를 위해서는 광역 모니터링을 위한 기술 확보가 매우 중요하며, 최근 드론을 활용한 하천 모니터링에 관한 관심이 점차 증가되고 있다. 하천관리에 필요한 드론 탑재용 센서는 기본적으로 RGB 광학센서를 비롯하여 근적외선(Nir) 및 열적외선 센서가 함께 운용되는 것이 효과적이다. 그러나 현재 판매되는 드론 카메라를 살펴보면 근적외선과 열적외선 센서가 별도로 분리되어 있고 광학센서에 비해 상대적으로 매우 고가로 판매되고 있는 실정이다. 따라서 하천 모니터링을 위해서는 광학(RGB), 근적외선 그리고 열적외선 센서가 통합된 저가의 탑재체 개발이 시급하고 이를 활용한 하천 모니터링 프로세스를 정립할 필요가 있다. 본 연구에서는 일반 드론에 쉽게 탑재 가능한 하천 모니터링용 탑재체를 개발하였으며, 이를 기반으로 하천 홍수 및 부유사 모니터링에 활용하였다. 광학센서는 하천의 주요 형상을 확인하는데 이용하였으며, 근적외선 센서는 홍수 및 부유사 탐지에 활용하였다. 특히 본 연구에서는 비교적 넓은 하천 구역에 대한 공간정보를 구축하기 위해 75% 이상의 중복도를 가지고 촬영하도록 세팅하였으며 영상접합 SW를 활용하여 정사영상을 생성하였다. 구축한 근적외선 정사영상으로부터 영상분석 프로그램을 활용하여 홍수 및 부유사 영역을 추출하였으며 이를 통해 홍수기 하천 모니터링 및 치수 업무 의사결정을 위한 정보를 제공할 수 있었다. 저가용 드론 센서는 상용 SW와의 연계가 어렵기 때문에 자동비행 프로그램처럼 해당 위치별 영상 촬영이 어려운 한계가 있었으며, 본 연구에서는 센서의 제원특성을 활용하여 자동비행 SW에서도 일정 이상의 중복도를 확보할 수 있는 비행고도별 촬영시간 등을 종합적으로 설계하였다. 이를 통해 해당 지역에 대한 하천 모니터링용 정사영상을 구축할 수 있었으며 기존의 고가용 드론 센서와 유사한 효과를 가져올 수 있었다.
센서 네트워크 구조에서는 많은 수의 센서 노드들이 지속적으로 센서 데이터를 베이스 스테이션(Base Station)으로 전송한다. 각 노드의 샘플링 주기는 베이스 스테이션으로 전송되는 길목의 네트워크 자원인 대역폭, 계산 비용 등에 지대한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 샘플링 대상의 스트림 데이터 특성에 따른 각 노드의 샘플링 주기에 관련된 새로운 적응적 샘플링 기법을 제안한다. 본 논문에서는 KF(Kalman-Filter) 에 기반을 둔 예측 기법을 사용하였다. 이는 각 노드는 KF의 예측값과 실측값의 차를 사용하여 허용된 범위 안에서 자동적으로 샘플링 주기를 조정하는 방식이다. 따라서, 우리는 샘플링 대상의 데이터 특성에 따른 우선순위에 기반 네트워크 자원을 효과적으로 사용하고 Dual Kalman Filter(DKF) 기법과 결합하여 센서 네트워크에서의 가장 큰 문제 중 하나인 에너지 소비의 최소화하면서 효과적으로 근사 데이터 전송하도록 하여 에너지 소비량을 줄였다.
센서 네트워크 환경에서는 각 센서는 정의된 샘플링 주기에 따라서 외부 환경을 측정하고 측정된 값을 기지국으로 전송한다. 따라서, 샘플링 주기는 대역폭, 전력량 등 센서들의 중요 자원의 소비에 지대한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 측정값 특성에 따라서 센서의 샘플링 주기를 조절하는 새로운 적응적 샘플링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 KF (Kalman-Filter)에 기반하여 미래의 측정값을 예측한다. 그리고, 실측값과 예측값의 차이에 따라서 센서 측정값들의 중요도를 파악하고 이에 따라서 샘플링 주기를 변화시킨다. 실험에서 제안하는 기법의 효과성을 보였다.
센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크에서 의미적 상호운용성 유지를 위해 개발되었다. SRS는 위치 정보를 기반으로 주변 센서와 모바일 기기와의 연결 여부를 확인하며, 연결이 되었을 때 센서의 메타데이터를 제공한다. 성공적으로 연결되는 주위의 센서를 식별하는 과정을 센서 필터링이라고 정의한다. 이러한 센서 필터링의 성능 개선이 SRS 연구의 핵심 주제 중 하나이다. 실제 상황에서, GPS에서 제공된 잘못된 위치 정보로 인해 센서 필터링이 실패하는 경우가 발생한다. 따라서 이 논문에서는 지리적 임베딩과 뉴럴 네트워크 기반 경로 예측을 이용한 새로운 센서 필터링 방법을 제안하고 몬테카를로 접근방법을 통해 서비스 제공률을 평가한다. 실증 연구에서, 제안 방법이 위치 정보 이상 문제를 개선하고 SRS 센서 필터링에 효과적인 모델임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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