• Title/Summary/Keyword: 멀티센서

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A Study on Sensor Organization and Programming based on Android Platform (안드로이드 기반 센서 구성 및 센서 프로그래밍 기법)

  • Choi, Su-Kyung;Park, Young-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.04a
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    • pp.1382-1384
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    • 2012
  • 스마트폰이 제공하는 다양한 애플리케이션들은 스마트폰이 탑재한 센서들과 밀접한 관계가 있다. 본 논문에서는 최근 진화를 거듭하고 있는 스마트폰 센서의 종류와 이를 구현하기 위해 센서 매니저를 이용하는 법과 센서 값을 해석하는 법에 대해 분석해본다. 또한 이를 바탕으로 기기의 센서 목록을 읽어내는 간단한 프로그래밍 예를 소개하고 이를 설명한다.

Design of Merchandise Recommendation System Using Environmental Information (주변 환경정보를 이용한 상품추천시스템 설계)

  • Kim, Sung-Jin;Lee, Ju-Eun;Kim, Chae-Yeon;Lee, Eun-Sol;Jang, Jae Suk;Lee, Jun-Dong;Choi, Jae-Hong
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2019.01a
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    • pp.129-131
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    • 2019
  • 본 논문에서는 다양한 아두이노 무선센서 모듈과 Raspberry Pi, 웹서버를 이용한 IOT 기반 환경정보 수집 시스템을 구현하고, 상품추천시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 주변 환경의 데이터를 정확하게 확인하고 활용할 수 있도록 한다. 상품추천 시스템에서는 상점 외부에 부착된 다양한 무선센서 모듈들을 이용해 상점 주변의 환경데이터를 수집하고, 무선통신을 통해 Raspberry Pi로 데이터를 전송한다. 전송된 데이터는 Server로 보내져 Server DB에 저장되고 Server에서 센서값들의 평균값을 계산해 Raspberry Pi로 다시 보내주면 Raspberry Pi에 연결된 모니터를 통해 실시간으로 주변의 데이터와 주변 상황에 맞는 경고 메시지를 보여주고, 이후 필요한 물건을 추천해준다.

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Monitoring of the Yellow Sea Coastal Waters Using Ferry Box and Remotely Sensed Data (정기여객선 자동관측 시스템과 원격탐사 자료를 이용한 서해 연안 해수 모니터링)

  • Ryu Joo-Hyung;Moon Jeong-Eon;Min Jee-Eun;Ahn Yu-Hwan
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2006.03a
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    • pp.87-90
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    • 2006
  • 인천-제주 정기여객선에 수온, 클로로필 및 탁도계 등의 센서를 설치하여 해양환경 모니터링 시스템을 구축하였으며, 여객선 항로를 따라 2001년부터 2004년까지 18회에 걸쳐 자동관측과 함께 20-30분 간격으로 30여개의 정점에서 해수를 채수하여 분석하였다. 연구의 목적은 채수된 해수를 직접 분석하여 여객선에 설치된 자동측정 센서가 신뢰성 있는 자료를 생산하는지 비교 분석하는 것과 서해 한반도 연안의 해수특성을 전체적으로 이해함으로서 계절적인 변동을 파악하는 것이다. 2001-2003년 초까지 사용된 YSI 센서는 수온, 염분, 탁도와 클로로필 농도 등을 종합적으로 측정할 수 있는 멀티센서이나, 설치하여 운용해 본 결과 정밀도에서 많은 문제점이 발생하였다. 따라서 2004년 이후 클로로필과 탁도 자동 측정을 위한 단일 센서들로 교체되었으며 이들 센서는 멀티센서 보다 좋은 결과를 보였다. 비록 자동측정 장치에 문제는 있었으나, 18회에 걸친 서해 연안의 실시간 모니터링을 통하여 해수환경의 계절별 특성을 이해할 수 있었다. 부유퇴적물의 경우, 경기만과 목포 주변의 남쪽 해안은 농도가 모든 계절에서 높게 나타났으며 특히 가을 겨울철에 가장 높은 값을 나타냈다. 클로로필의 농도도 경기만 중심지역과 남쪽 해안에서 여름과 가을철에 걸쳐 0.4 - 6.0 $mg/m^3$ 정도의 분포를 보였으나 겨울철에는 2.6 $mg/m^3$ 미만으로 나타났다.

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Development of Gas Type Identification Deep-learning Model through Multimodal Method (멀티모달 방식을 통한 가스 종류 인식 딥러닝 모델 개발)

  • Seo Hee Ahn;Gyeong Yeong Kim;Dong Ju Kim
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.12 no.12
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    • pp.525-534
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    • 2023
  • Gas leak detection system is a key to minimize the loss of life due to the explosiveness and toxicity of gas. Most of the leak detection systems detect by gas sensors or thermal imaging cameras. To improve the performance of gas leak detection system using single-modal methods, the paper propose multimodal approach to gas sensor data and thermal camera data in developing a gas type identification model. MultimodalGasData, a multimodal open-dataset, is used to compare the performance of the four models developed through multimodal approach to gas sensors and thermal cameras with existing models. As a result, 1D CNN and GasNet models show the highest performance of 96.3% and 96.4%. The performance of the combined early fusion model of 1D CNN and GasNet reached 99.3%, 3.3% higher than the existing model. We hoped that further damage caused by gas leaks can be minimized through the gas leak detection system proposed in the study.

Genetic Algorithm Calibration Method and PnP Platform for Multimodal Sensor Systems (멀티모달 센서 시스템용 유전자 알고리즘 보정기 및 PnP 플랫폼)

  • Lee, Jea Hack;Kim, Byung-Soo;Park, Hyun-Moon;Kim, Dong-Sun;Kwon, Jin-San
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.14 no.1
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    • pp.69-80
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    • 2019
  • This paper proposes a multimodal sensor platform which supports plug and play (PnP) technology. PnP technology automatically recognizes a connected sensor module and an application program easily controls a sensor. To verify a multimodal platform for PnP technology, we build up a firmware and have the experiment on a sensor system. When a sensor module is connected to the platform, a firmware recognizes the sensor module and reads sensor data. As a result, it provides PnP technology to simply plug sensors without any software configuration. Measured sensor raw data suffer from various distortions such as gain, offset, and non-linearity errors. Therefore, we introduce a polynomial calculation to compensate for sensor distortions. To find the optimal coefficients for sensor calibration, we apply a genetic algorithm which reduces the calibration time. It achieves reasonable performance using only a few data points with reducing 97% error in the worst case. The platform supports various protocols for multimodal sensors, i.e., UART, I2C, I2S, SPI, and GPIO.

Human Activity Recognition using an Image Sensor and a 3-axis Accelerometer Sensor (이미지 센서와 3축 가속도 센서를 이용한 인간 행동 인식)

  • Nam, Yun-Young;Choi, Yoo-Joo;Cho, We-Duke
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.11 no.1
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    • pp.129-141
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    • 2010
  • In this paper, we present a wearable intelligent device based on multi-sensor for monitoring human activity. In order to recognize multiple activities, we developed activity recognition algorithms utilizing an image sensor and a 3-axis accelerometer sensor. We proposed a grid?based optical flow method and used a SVM classifier to analyze data acquired from multi-sensor. We used the direction and the magnitude of motion vectors extracted from the image sensor. We computed the correlation between axes and the magnitude of the FFT with data extracted from the 3-axis accelerometer sensor. In the experimental results, we showed that the accuracy of activity recognition based on the only image sensor, the only 3-axis accelerometer sensor, and the proposed multi-sensor method was 55.57%, 89.97%, and 89.97% respectively.

Multi-Label Activity Recognition based on Inertial Sensors (관성 센서에 기반한 멀티 레이블 행위 인지)

  • Hur, Taeho;Kim, Seong-Ae;Lee, Sungyoung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2017.04a
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    • pp.181-182
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    • 2017
  • 관성 센서 기반 행위인지는 스마트폰과 웨어러블 밴드 등의 출현으로 보다 간편한 방법으로 행위인지가 가능해졌다. 현재 대부분의 행위인지 서비스나 연구들은 단일 행위의 결론만을 도출하고 있으나, 이러한 방식은 한 행위에서 한 가지 동작밖에 취할 수 없는 경우에는 문제가 없지만 두 가지 이상의 동작이 합쳐진 경우에 어떤 행위를 최종 결론으로 도출해야 하는지에 대한 문제점을 내포한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 세 개의 센서 기기 (스마트폰, 스마트워치, 웨어러블 센서)를 이용한 멀티 레이블 행위인지를 제안한다. 스마트폰은 신체 전반적인 움직임 탐지를 위하여 소지위치가 정해지지 않은 비고정식 센서의 보조적인 역할을 수행한다. 스마트워치는 사용자가 주로 사용하는 손의 손목, 그리고 웨어러블 센서는 사용자의 허벅지에 부착되어 각각 상하체의 움직임을 파악한다. 이후 각 기기에서 도출된 결론에 Majority Weighted Voting 기법을 적용하여 단일 혹은 멀티 레이블의 최종 행위를 도출한다.

Local Update-based Multicasting Scheme for Mobile Sinks in Wireless Sensor Networks (무선 센서 망에서 이동싱크 지원을 위한 지역 수정 기반 멀티캐스팅 기법)

  • Lee, Jeong-Cheol;Park, Ho-Sung;Oh, Seung-Min;Jung, Ju-Hyun;Park, Soo-Chang;Lee, Eui-Sin;Kim, Sang-Ha
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.16 no.1
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    • pp.80-84
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    • 2010
  • Data multicasting from a source to multiple sinks in wireless sensor networks is used to achieve both reducing communication costs and energy efficiency. Almost all existing schemes for the multicasting might be effectively performed by optimal construction of a multicasting tree between a source and multiple stationary sinks. However, in practical sensor applications, sinks could move around on the wireless sensor networks for own missions, such as scouting of soldiers and saving lives of victims by firefighters. Unfortunately, the sink mobility causes frequent entire reconstruction of the multicasting tree and thus it leads to exhaustion of battery power of sensors. Hence, we propose an energy-efficient multicast protocol to support multiple mobile sinks by the local multicast tree reconstruction, called Local Update-based geographic Multicasting for Mobile sinks (LUMM) for wireless sensor networks. Our simulation results show that our scheme for mobile sinks is more efficient in terms of energy resource management than other exist works.

Hybrid open networking stack for low-power multi-hop network protocol (개방형 혼합 네트워크를 이용한 저전력 멀티-홉 네트워크 프로토콜)

  • Kang, Jeong-Hoon;Yoo, June-Jae;Lim, Ho-Jung;Park, Yong-Kook;Lee, Min-Goo;Ko, Won-Sik;Kim, Dong-Ik
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2010.06d
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    • pp.384-387
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    • 2010
  • HONS(Hybrid Open Networking Stack) 는 다양한 무선 센서들을 하나의 네트워크로 서비스할 수 있는 시스템이다. IEEE 802.15.4 표준의 Open 패킷 구조를 정의하여, 다양한 센서를 저전력 멀티-홉 네트워크로 구성할 수 있다. HONS 네트워크는 라우터와 무선 센서로 구성된다. 라우터는 전원을 사용하여 멀티-홉 네트워크의 기본 백본을 형성하며, 무선 센서는 배터리로 저전력 동작을 하여, 라우터가 구성하는 멀티-홉 네트워크에 참여한다.

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