본 논문은 수중음향센서의 수온 변화에 따른 음향 수신 특성 변화를 이론적, 실험적 방법으로 확인하였다. 반사판 및 배플 구성에 따라 중 저주파용 및 고주파용의 두 가지 음향센서를 설계하여 $-2^{\circ}C{\sim}35^{\circ}C$의 온도범위에서 온도 변화에 따른 음향 수신 특성을 각각 분석하였다. 음향센서 주요 구성 소재의 온도별 물성치 변화에 대한 영향성을 분석하기 위하여 압전세라믹, 몰딩 및 배플 시편의 온도별 물성치 변화를 측정하였고, 측정된 물성치를 활용하여 온도별 수신감도(Receiving Voltage Sensitivity, RVS) 변화를 유한요소해석 기법을 통하여 해석하였다. 제작된 두 가지 음향센서의 온도별 수신감도 특성을 측정하기 위하여, 내부 수온 및 수압 조정이 가능한 압력 챔버에 음향센서를 설치하고 챔버 내부 수온을 변화시켜가며 수신감도를 측정하였다. 측정 및 분석결과 수중센서의 온도별 수신감도 특성은 몰딩 재료의 음속변화에 주도적으로 영향을 받는 것을 확인하였다.
자세제어계 센서 보정알고리즘을 이용하여 자이로와 별 추적기의 보정 파라미터를 추정하였다. 보정알고리즘은 칼만필터로 구현하였다. 자이로의 파라미터를 추정하기 위해서는 보정기동이 필요하며, 별 추적기의 요구조건 내에서 보정기동을 수행하였다. 보정기동 동안에 별 추적기가 태양, 지구, 달에 대해서 영향을 받는지를 분석을 하였다. 또한 별 추적기를 보정하기 위해서는 카메라 영상 정보를 이용하였다. 이러한 카메라 영상 정보는 지상 제어점과 인공위성의 궤도 정보를 이용하여 모사하였으며, 별 추적기 보정 파라미터 추정의 정밀도는 카메라 영상 정보의 정밀도에 따라 다르다.
전북지역의 130여개 스마트온실 중에서 주요한 10여개의 주요 온실에 대한 온습도, 이산화탄소, 광센서 및 기타 센서의 사용실태에 대한 조사를 수해하였다(2016년 9월~12월). 온실의 선정은 온실의 종류(비닐/유리)와 복합제어기 종류(국산/외산)를 중심으로 조사하였다. 국내외 업체의 장단점, 스마트기기의 활용과 문제점, 클라우드 기반의 3세대 한국형 스마트온실의 적용기반에 대한 조사를 수행하였다. 융복합 제어기와 센서는 자체의 신뢰성 이외에 운용상의 알고리즘 차이에서 오는 문제로 인해 농가에서 측정결과에 대한 신뢰성이 낮고, 측정이 부정확하고 일일측정 데이터에 대한 활용이 어렵고, 설정 값을 사용자가 직접 계산하고 값들을 입력해주어야 한다는 단점에 대한 의견이 대부분이다. 외국 제품은 데이터 측정값의 활용이 용이하고 복합 환경 상황에 알맞게 자동 계산 시스템이 체계적으로 작동하여 제어에 반영되며 국내 업체 설정 값의 범위보다 세밀하게 설정이 가능하다는 장점이 있으나 설치비용이 국내대비 3~4배 높고 고장 시 A/S가 느린 편이며 영어로 구성된 복잡한 시스템이기 때문에 100% 활용하기 어렵다는 단점이 있다. 스마트기기 활용은 복합 환경제어를 하는 농가이면 국내 업체와 외국 업체 모두 활용하고 있으며 주로 스마트 폰으로 사용되고 전용 어플이 아닌 PC원격 제어 소프트웨어인 팀뷰어(Teamviewer)를 이용하여 복합제어기 PC를 직접 조작하여 사용한다. 클라우드 활용으로는 복합환경제어기 회사에서 작물별 제어 방법과 데이터 정보를 제공하지 않는 점에 대한 농가의 불편함이 많은 편으로 작물별 농사방법이 많고 지역별 농사방법이 다르기 때문에 조사한 전북지역의 농가 10곳 모두 클라우드를 사용하지 않는 것으로 조사되었다. 다양한 온실 및 생육환경에 따른 표준화된 운영의 문제점을 개선하여 스마트팜에서 중요한 역할을 수행하는 복합센서의 표준시험방법과 절차를 개발하여 관련산업의 발전에 응용할 필요성이 있으며 단순한 하드웨어의 표준화 또는 개선방향보다는 농가의경험과 누적된 토양,작물 등의 재배 생육정보를 이용한 작물생육모델과 온실모델의 일치를 통해 센서-생육환경예측-검증방법의 포준화가 필요한 것으로 사료된다.
본 논문는 IoT 센서를 활용한 스마트 옷장을 연구하였다. 스마트 의류 관리 애플리케이션은 사용자가 등록한 옷을 카테고리별로 확인할 수 있으며, 기상청 API를 통한 날씨에 따른 의류 추천, 사용자가 착용한 의류 통계 정보와 의류 세탁 주기 정보를 제공한다. 스마트 옷장은 UV_LED를 활용한 의류 살균, 자동 미세먼지 감지 센서를 이용한 옷장 공기순환장치 기능을 제공한다. 또한 의류의 미세먼지 등을 제거할 수 있는 의류진동 기능을 제공한다. 애플리케이션 기능으로 옷을 등록할 때 옷을 계절별로 등록, 빨래 주기 설정 등 다양한 카테고리를 제공하여 기존 IoT 옷장의 기능을 개선하여 더 편리하게 의류를 관리할 수 있다.
본 논문에서는 무선 센서네트워크상에서 Lightweight Individual Encryption Multicast 방식으로 그룹키의 사용대신에 Forward Error Correction을 이용한 개인별 인크립션을 사용하여 안전한 데이터 전송을 제안한다. 무선 센서네트워크에서 센서노드 프로그램을 위한 업데이트 방법으로 싱크 노드는 데이터를 다수의 센서노드에게 멀티캐스트 방식으로 전송이 가능하며, 그룹키 인크립션 방식이 가장 보편적인 안전한 데이터 전송을 위한 방식이라 할 수 있다. 이러한 그룹키 방식은 더 강력하고 안전한 데이터 전송을 위하여 멤버의 가입 및 탈퇴시 키를 재 생성하는 re-key 방식이 필요하다. 그러나 이러한 그룹키 방식을 센서네트워크에서 구현하기에는 제한된 컴퓨팅 자원, 저장 공간, 통신 등으로 인한 많은 제약이 존재한다. 또한 개인별 인크립션을 사용하면 각 노드에 대한 개별적 컨트롤은 가능하지만, 데이터 전송을 위한 개인별 인크립션 비용이 많이 발생하는 문제점이 있다. 멀티캐스트 전송시 개인별 인크립션 방식이 많이 고려되지 않았지만, 보내고자 하는 전체 데이터의 0.16 %만 개인키를 사용하여 각 노드에게 유니캐스트로 안전하게 전송하고, 나머지 99.84%의 데이터는 멀티캐스트를 이용하여 전송함으로써 무선 센서네트워크 성능을 향상시킨다.
위성영상정보는 센서의 종류, 취득, 분석, 재난과 위성영상 특성 매칭 등의 제약으로 재난 상황에서 제한적으로 사용되었다. 일반적으로 인공위성의 종류는 탑재한 센서의 정보제공 능력 범위에 따라 분류 가능하며 이에 따라 대상 범위가 결정된다. 본 연구에서는 재난의 예측, 탐지, 사후처리를 위한 위성자료의 취득과 활용을 위해 다양한 위성과 탑재된 센서의 궤도, 공간 해상도, 파장대 등의 특성에 대하여 분석하고 재난유형별로 최적 위성영상을 선정하였다. 행정안전부에서는 재난과 재해의 유형을 자연재난(10종)과 사회재난(27종)으로 분류하였다. 위성영상 활용이 가능한 재난 유형은 가시적으로 확인이 가능한 자연재난에 해당하며 그 중 태풍, 홍수, 가뭄, 산불 등 총 4종의 재난유형별로 가용한 최적의 위성영상을 분석하였다. 재난관측에 사용 가능한 대표적인 탑재체의 종류는 극궤도 지구관측 위성에서 광학과 SAR로 구분할 수 있다. 각 기본 특성에 따라 제공되는 정보의 종류가 분류되며 광학 센서는 태양복사 및 지구복사에너지 파장 영역 중 가시광선-근적외선-단파적외선-열적외선 파장대 영역의 분광 정보를 제공할 수 있는 다중 밴드들로 구성된다. 지표의 특정 대상이나 물질을 탐지하고 변화를 감지·분석하는데 유용하여 홍수, 태풍, 지진 등 자연 및 사회 재난·재해 관측에 유용하게 이용된다. SAR 센서는 장파장의 전자기파를 방출한 후 돌아오는 신호를 활용하여 대상에 대한 정보를 획득한다. 대기의 효과 및 요소를 투과하는 주파수 대역별 장파장 밴드 정보를 활용하여 고해상도의 대상 표면, 위치, 형태 등의 정보를 측량 및 관측하므로 중·광역 지역에 제약 없이 영상정보를 획득할 수 있어 산사태, 홍수, 지진, 등의 재난 모니터링에 유용하다. 이러한 다종 위성별 센서들의 특징(공간 해상도, 파장대별 밴드 특성, 관측폭, 재방문 주기 등)들을 분석하여 재난유형별로 가용한 무료/상용 지구관측위성을 분류한 결과 태풍에는 광역관측, 정지궤도 위성, 홍수에는 광학 및 SAR 고해상도 위성, 가뭄은 광역관측, 다분광 광학 위성 그리고 산불에는 정지궤도, 광학, SAR 위성이 적합함을 알 수 있다.
본 논문에서는 자율협력주행을 위한 인프라로써 제작된 5가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 자율주행차량에 장착된 영상 취득 센서의 경우에는 기후 환경 및 카메라의 특성 등으로 인해 취득 데이터의 일관성이 낮기 때문에 이를 보완하기 위해서 라이다 센서를 적용했다. 또한, 라이다로 기존의 다른 시설물들과의 구별을 용이하게 하기 위해서 고휘도 반사지를 시설물의 용도별로 디자인하여 부착했다. 이렇게 개발된 5가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템으로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 측정 거리별 시설물의 특징을 추출하는 방법으로 해당 시설물에 부착된 고휘도 반사지의 평균 반사강도을 기준으로 특징 포인트들을 추출하여 DBSCAN 방법으로 군집화한 후 해당 포인트들을 투영법으로 2차원 좌표로 변경했다. 거리별 해당 시설물의 특징은 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도로 구성되며, 추후 개발될 시설물 인식을 위한 모형의 학습데이터로 활용될 예정이다.
토양수분은 생태수문학에서 식생과의 상호작용의 중요한 인자이자, 대기와의 상호작용으로 인한 총체적인 물 순환에 밀접한 관련이 있다. 수문학적으로는 증발, 침투, 지하수 함량, 토양 침식, 식생 분포 등을 지배하는 중요한 요소이고, 특히 시 공간적 분포특성은 강수 사상 후 토양으로의 침투 및 토양수분의 재분포, 증발산과 불포화대에서의 오염물의 이송을 예측하는데 매우 중요하다. 또한, '07년 하천법 개정으로 증발산량 및 토양수분량이 신규 수문조사 항목으로 추가되어, 토양수분 측정에 대한 필요성이 높아졌다. 따라서, 2008년 5월, K-water연구원에서는 현재 시험유역으로 운영하고 있는 용담시험유역에 토양수분관측망(6개 관측소)을 구축하였다. 토양수분계는 토양수분을 결정하는 가장 중요한 인자인 강우자료의 획득이 이루어지는 지점에 설치하여 정확도와 신뢰도를 높일 수 있도록 용담시험 유역 내 6개 우량관측소에 설치하였다. 하지만 장비의 노후화에 따른 자료 취득의 어려움으로 인하여 2013년 4월, 토양수분계를 전면 교체하였다. 토양수분계는 기존의 FDR 방식에서 EC 농도에 대한 영향이 가장 적고, 플럭스 타워에 위치한 토양수분계 센서와 동일한 TDR 방식의 센서로 장비를 전면 교체하였다. 센서 설치 장소 변경에 따른 TDR 센서의 검증과 그리고 흙의 종류, 입도, 다짐도, 온도 등에 의한 오차가 발생 여부를 판단하기 위하여 이에 대한 보정을 실시하였다. 원지반 시료채취를 통하여 토양수분량을 측정하였고, TDR 센서에 의해 측정된 토양수분량과 채취된 시료에서 측정된 토양수분량의 결과를 비교하였고, 각 지점별 토양구성비와 전기전도도 조건을 고려하여 각 토층별 계수적용을 달리하여 센서 보정을 실시하였다. 그 결과 기존 센서 제조사에서 제안한 방정식을 그대로 사용하는 것 보다는 센서 검증을 통하여 얻은 계수보정에 의한 토양수분 변환식을 사용하는 것이 정확한 현장 자료를 확보할 수 있고, 신뢰도 높은 자료를 얻을 수 있다고 판단된다.
센서 네트워크들은 지역적 혹은 종류별로 다양한 센서를 사용하여 네트워크를 형성한다. 기존의 센서 네트워크의 개발은 센싱 데이터에 대한 단일화된 형식으로 표현하지 않기 때문에 그 단위나 표현 방식에 따라서 응용 프로그램이 처리하는데 어려움이 있다. 또한, 다른 센서 네트워크와 데이터 공유도 용이하지 못하다. 이에 센서 노드로부터 수집된 다양한 원 데이터를 원활하게 데이터 교환을 할 수 있는 미들웨어 개발이 필요하다. 이에 우리는 센서 노드로부터 측정한 데이터 및 모든 처리를 기술할 수 있는 표현을 XML로 작성하고, 웹을 통해 센서 데이터를 활용할 수 있는 센서 네트워크 미들웨어를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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