무선 센서 네트워크에는 한정된 배터리 자원과 네트워크의 라이프타임(lifetime)으로 인해 멀티레벨 커버리지 문제가 이슈가 되어 왔다. 하지만, 대부분의 연구에서는 멀티레벨 커버리지 문제를 해결할 때 센싱 범위는 고정적이며 변경할 수 없음을 가정하고 있으며, 이로 인해 센싱 범위와 커버리지 범위와의 관계에 대해서 고려하고 않고 있다. 본 연구에서는 센싱 범위와 커버리지 범위와의 관계를 이용하여 유동 센싱 범위(DSR, Dynamic Sensing Range) 배치에 대하여 연구하였다.
최근 OGC(Open Geospatial Consortium)의 센서 웹에서는 센서 네트워크에서 수집된 센싱 데이터 및 영상 정보를 저장하고 관리하여 인터넷을 통해 사용자들에게 제공하는 연구가 진행되고 있다. 이와 같은 센싱 데이터 및 영상 정보를 실시간적으로 사용자에게 전달하기 위해서는 센싱 데이터를 비롯하여 오디오 및 비디오를 하나로 묶는 데이터 융합에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 센서 네트워크에서 수집된 센싱 데이터와 영상을 인덱스를 이용하여 융합하는 방안을 제시한다. 이 방안에서는 동일한 노드에서 수집된 센싱 데이터와 영상의 식별 정보를 통합 인덱스에 함께 표시하고, 이를 통해 사용자가 질의할 경우 통합 인덱스를 참조하여 센싱 데이터와 영상을 동시에 제공한다. 제안된 방안을 검증하기 위해 센서 네트워크와 영상장치를 이용하여 실시간 멀티미디어 서비스 구조를 설계하고 인덱스 기반의 영상과 센서 데이터를 통합한 유비쿼터스 실시간 멀티미디어 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 통하여 제안된 데이터 융합 방안이 영상 장치와 무선 센서 네트워크로부터 수집되는 영상과 센싱 데이터를 통합 인덱스를 이용하여 응용 서비스의 정보 요청에 따라 실시간 멀티미디어 서비스를 제공하는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 수산 양식에 커다란 영향을 미치는 수질 환경 데이터를 자동으로 센싱 수집하고, 지능적으로 수질 환경 데이터를 분석하기위하여 양식장의 수질환경을 효율적으로 관리하고, 양식장 연료비를 최소화할 수 있는 스마트 아쿠아 양식장 통합관제 모니터링 시스템을 제안한다.
본 논문은 멀티레벨을 갖는 PoRAM 셀의 데이터를 센싱하는 기법에 관하여 제안하였다. PoRAM은 유기물질을 사용한 단위 셀의 상,하단 전극에 전압을 가했을 때 나타나는 저항 상태의 변화로 셀 데이터를 구분하는 메모리 소자이다. 특히 한 셀당 최대 4 레벨의 안정된 저항 값을 가지므로 멀티레벨 셀로 활용이 가능하다. 따라서 멀티레벨의 센싱을 위해 어드레스 디코딩 방법, 센스 앰플리파이어, 이를 위한 제어 신호 등을 새롭게 제안하였다. 센스 앰플리파이어는 셀에 흐르는 전류를 입력 값으로 받아 설정된 기준 전류($I_{REF}$)와 비교하는 전류 비교기를 기본으로 구성되며 전류를 증폭하기 위해 낮은 입력 임피던스를 갖도록 설계되었다. 제안된 기법에 의해 설계된 회로는 $0.13{\mu}m$ CMOS 공정 라이브러리를 사용하여 설계되었고, 이를 사용함으로써 단위 셀에 흐르는 서로 다른 4 가지 전류 값이 각각 데이터 "00", "01", "10", "11"으로 정확히 센싱 되는 것을 검증하였다.
인지무선 에드혹 네트워크 (CRAHN : Cognitive Radio Ad-Hoc Networks)는 무선 서비스의 증가에 따른 주파수 자원부족을 극복할 수 있는 네트워크 기술이다. CRANH에서 주 사용자에 대한 간섭을 회피하기 위해 유휴채널을 확인하는 채널센싱이 필요하며, 주 사용자 출현시 빠른 유휴 채널선택을 통해 핸드오버로 인한 시간지연을 최소화 해야한다. 본 연구에서는 강화학습을 이용하여 CRANH에서 부 사용자의 채널 센싱의 대상을 축소하고 유휴채널의 가능성이 높은 채널을 우선적으로 센싱하도록함으로써 전송효율을 개선하였다. 또한 주기적인 센싱을 수행하지 않고 데이터의 전송시점에 채널을 센싱함으로써 센싱시점과 데이터 전송시점간의 차이로 인한 주 사용자와의 충돌가능성을 최소화할 수 있는 멀티채널 매체접근제어(MAC: Medium Access Control) 프로토콜을 제안하고 시뮬레이션을 통해 그 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 멀티콥터의 효율적 영상 전송을 위해 필요한 압축센싱 기법을 제안한다. 제안된 구조는 압축센싱에 기반한 데이터 용량을 줄이는 것에 중점을 둔다. 우선 Spectrum sensing의 기본원리를 설명하고 AMP(Approximate Message Passing)와 CoSaMP(Compressive Sampling Matched Pursuit)을 수학적 분석과 모의실험 결과를 통해서 비교한다. 또한 두 알고리즘을 계산시간과 복잡도 관점에서 평가하고 멀티콥터 동작에 적합한 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 실험결과는 AMP 알고리즘이 CoSaMP 알고리즘보다 계산시간이 적고 이미지 에러 확률도 낮다는 것을 보여준다.
후각 정보의 실감성을 높일 수 있는 멀티미디어 통신 시스템에서 후각정보 전달을 위한 오더(odor) 센싱 시스템 및 관련 신호 처리 기술 개발은 차세대 멀티미디어 산업을 위한 핵심 과제로 떠오르고 있다. 오더 센싱 시스템의 성능 측정에 전통적으로 많이 사용된 방법은 주성분분석(PCA)이다. PCA는 분산에 기반한 도구로서 많은 경우 잘 동작한다. 그러나 오더 센싱 측정 데이터에 대해서는 의미 있는 값을 표시하는 것에 한계가 있다. 이 논문은 독립성분분석(ICA)을 사용하여 오더 센싱 데이터를 분석하는 방법을 설명한다. PCA와 ICA의 차이를 실질적인 측정데이터를 사용하여 비교하도록 한다. 실험을 통해 ICA가 개선된 변별력으로 센서의 경향 분석, 차원축소, 보다 적합한 데이터 표현 등에 있어 PCA보다 나은 결과를 도출함을 보인다.
최근 들어, 2차원/3차원의 랩 또는 항공/위성 영상의 공간정보를 웹 상에서 서비스 하고 이러한 공간정보에 다양한 정보들을 융 복합하여 사용자들에게 보다 높은 수준의 정보를 제공하기 위한 기술개발에 대한 관심이 급증하고 있다. 예를들어, Microsoft사의 경우는 사용자 참여형(Participatory) 센서 웹 환경을 구축하기 위하여 SenseWeb 관련 기술 개발 및 시범 프로젝트를 수행하고 있는데, SenseWeb 시스템에서는 전 세계에 존재하는 모든 센서들을 연계하여 웹 상에서 사용자들에게 제공할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있다. 최근에는, 이러한 SenseWeb 시스템을 이용하여 센싱정보와 Bing Map의 공간정보를 융합하여 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는 SensorMap 시스템이 개발되었는데, 이러한 SensorWeb/SensorMap 시스템을 기반으로 다양한 시범 프로젝트들이 진행되어 오고 있다. Google사의 경우는 기존에 서비스 되고 Google Eearth/Map을 기반으로 실시간 센싱정보를 연계하여 제공하는 서비스와 다양한 사용자들의 정보들을 테이블 형태로 연계 및 융합하여 제공하기 위한 Google Fusion Tables 서비스를 제공하고 있다. Oracle사의 경우는 센싱정보를 포함하여 실시간으로 끊임없이 변화하는 정보들에 대하여 이벤트 처리, 패턴 분석, 그리고 상황인식 등의 서비스를 제공할 수 있는 CEP(Complex Event Processing) 제품을 선보이고 있다. Nokia사의 경우는 기존의 고정 센서노드들 이외에 모든 모바일 폰을 이동이 가능한 센서노드로 가정하고 이러한 모바일 센서노드들로부터 교통정보를 포함하는 다양한 센싱정보를 수집하고 분석하여 공간정보 기반으로 서비스하기 위한 기술 개발을 꾸준히 추진해 오고 있다. 본 발표에서는 이러한 공간정보와 센싱정보 또는 기타 사용자 정보와의 융 복합서비스를 가능하게 하는 핵심기술들에 대하여 소개하고자 한다. 첫째로 다양한 공간정보와 센싱정보의 융 복합 및 분석 서비스를 제공할 수 있는 u-GIS 융합 엔진에 대하여 설명하고자 한다. u-GIS 융합 엔진에서는 구체적으로 최근 이슈가 되고 있는 다양한 센싱정보의 효율적 수집, 분석, 관리를 위한 GeoSensor 데이터 저장/관리 기술과 센싱정보-공간정보의 실시간 융합 분석 기술에 대해서 소개를 하고자 한다. 둘째로, 이러한 공간정보, 센싱정보 그리고 기타 사용자 정보들을 웹 상에서 효율적으로 매쉬업하여 2차원 및 3차원으로 사용자에게 제공하기 위한 맞춤형 국토정보 제공 기술에 대하여 설명하고자 한다. 여기서는 공간정보 센싱정보 그리고 기타 사용자 정보와의 연계를 위한 매쉬업 엔진 기술 그리고 실시간 3차원 공간정보 제공 기술 등에 대하여 소개를 하고자 한다. 끝으로, 영상 기반의 효율적인 공간정보 구축을 위한 멀티센서 데이터 처리 기술에 대하여 간략히 소개를 하고, 앞에서 설명된 핵심기술들 이외에도 향후 추가로 요구되는 기술개발 내용에 대하여 간략히 설명을 하고자 한다.
본 논문에서는, 압축센싱 기법을 이용하여, 방송 네트워크 시스템의 멀티미디어 신호 전송 대역폭 효율성을 극대화할 수 있는 기법을 제안하였다. 멀티미디어 이미지의 sparisity를 높이기 위해서 2차원 이산 웨이블렛 변환 기법을 적용하는 샘플링 기법과, orthogonal matching pursuit기반 L1 최소화기법을 이용하여 복원하는 기법을 본 논문에서 제안하였다. 다양한 멀티미디어 신호가 압축센싱 기술에 의해 압축되어지기 때문에, 다양한 멀티미디어 데이터가 전송 시 점유하는 대역폭을 감소시킬 수 있다. 10Gs/s로 샘플링 되어진, 20% 압축률을 갖는 $256{\times}256$ 흑백스케일 이미지가 20km 광전송되어진 후에, Sparse한 방송신호를 복원하는, L1 최소화 기법을 이용하여 복원되었다(비트 에러오류율: $10^{-12}$).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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