무선 센서 네트워크에서의 통신은 여러 계층으로 나뉘어 각 계층별 역할을 수행하므로 무선통신이 가능할 수 있다. 센서 네트워크에서의 통신계층 중 하나인 MAC(Medium Access Control)계층은 데이터의 에러, 흐름을 제어하고 자원을 관리하기 위해서 사용되며 MAC Protocol을 사용하여 센서 노드간의 통신을 보장한다. 전통적인 MAC Protocol은 패킷 처리율의 최대화, 지연의 최소화 및 공평성 제공이 주된 목적으로 설계된 된다. 무선 센서 네트워크에서 MAC 프로토콜은 응용에 따라 차이는 있으나 대부분 많은 센서 노드들로 구성된다. 또한 멀티 홉 통신을 하기 때문에 센서 장치의 제한된 배터리 수명으로 인해 소모되는 에너지를 최소화 하여 네트워크 에너지의 효율성을 높이는 것이 가장 큰 목적이다. 본 논문에서는 에너지 효율성 측면을 강조하기 위해서 MAC프로토콜의 문제점을 알아보고 그 중에서 최우선적으로 요구되는 에너지 효율성에 대해서 S-MAC, T-MAC의 비교와 T-MAC의 확률값을 변경에 따른 어느 경우가 가장 효율적인지 active time을 통하여 알아보았다.
본 논문에서는 우선 센서네트워크를 기반으로 실시간 다중소스 센서데이터 관리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안된 관리시스템은 대상시스템의 상태를 효율적으로 감시하고 제어하기 위해서 다수의 센서들로부터 수집된 실시간 데이터를 무선으로 서버로 전송하며, 이를 분석하여 동작하도록 설계되었다. 제안된 시스템은 원격지에서 세포배양장치와 같은 다중 소스 센서들을 클러스터 형태로 구성하고, 이들로부터 발생하는 센서데이터를 제어, 전송하며, 각 소스로부터 수신된 데이터를 소스별로 구분하여 관리가 가능하도록 구현하였다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해서 전송거리에 따른 전송 지연시간과 다중소스로부터 발생된 데이터 손실률을 측정하여 분석하였으며, 그 결과 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
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.
이동 싱크를 이용한 데이터 수집에서 센서 노드들이 이동 싱크의 통신반경에 포함되는 시간은 불균등하다. 불균등한 시간내에 효율적인 데이터 수집을 위해서는 이동 싱크와 센서 노드간 데이터 수집 스케줄링이 필요하다. 기존 이동 싱크에 이용된 스케줄링 기법들은 데이터 수집을 위해 이동 싱크의 통신범위에 머무는 시간과 이동 싱크로 수집된 데이터양 등을 고려하였다. 하지만 기존 연구들은 센서 네트워크에서 수집되는 데이터의 특성을 고려하지 않았다. 본 논문에서는 센서 노드별 데이터 수집 주기와 이동 싱크와 센서 노드사이의 데이터 수집 주기로 구성된 TDMA 스케줄링 기법을 제안하였다. 또한 온도, 습도 등과 같이 일정하게 증가 혹은 감소하는 센서 데이터의 특성을 고려한 TDMA 스케줄링 기반의 데이터 수집기법을 제안하였다. 제안한 데이터 수집 기법은 센서 노드별 전체 데이터의 수집이 아닌 사용자가 설정한 임계 값보다 크게 변한 데이터를 수집한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 스케줄링 기법 중 데이터 균등 수집을 목표로 하는 DWEDF 기법과 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과 제안하는 기법이 기존 DWEDF 기법에 비해 데이터 수집에 소모되는 에너지가 약23% 줄었고, 센서 노드의 데이터 수집실패가 감소하였다.
낮은 밀도의 강우관측망과 레이더 강우의 편향적인 추정은 좁은 지역에서 발생하는 돌발홍수에 대한 적용에는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해서는 더 많은 강우정보의 생산이 필요하다. 본 연구에서는 최근에 개발되어 활용되고 있는 차량용 강우센서를 이용하여 적용성을 분석하였다. 개발된 강우센서를 차량에 부착하여 차량의 이동에 따른 강우 관측을 수행하였다. 분석 방법은 강우센서와 인근 강우관측소의 관측값에 대하여 시계열 및 평균 강수량을 이용하였다. 차량별로 부착된 센서(1~10번)의 관측 강우를 분석한 결과 전체적으로 센서별로 상대적으로 차이가 발생하고 있으나 강우 사상에 따른 관측값의 경향은 일정한 패턴을 나타내고 있는 것을 알 수 있었다. 이는 강우센서의 관측위치와 인근 강우관측소와의 거리 차이, 차량의 이동 속도, 강우관측 방법 등 다양한 원인에 의해 발생하는 것으로 분석되었다. 이 결과는 차량용 강우센서를 이용한 강우관측의 가능성을 보여주었으며 향후 다양한 조건에서의 실험 및 강우센서 개선을 통하여 보다 정밀한 강우관측이 가능할 것으로 검토되었다.
본 논문에서는 시각장애인들이 보행 시 장애물이나 위험요소로부터 보다 안전하게 보행 할 수 있도록 보조장치를 구현하였다. 초음파 센서를 통해 전방에 있는 장애물을 감지하여 거리별, 각도별로 부저의 소리의 간격과 진동의 세기를 다르게 울리도록 했으며 그에 따라 보행자가 상황을 인지할 수 있게 설계하였다. 조도 센서의 CdS 저항값을 이용해 설정해놓은 빛의 밝기보다 주변이 어두워 졌을 시 LED가 자동 점등 되어 주변 보행자들이 시각장애인을 쉽게 인식할 수 있게 하였으며, 또한 자이로 센서의 기울기를 이용해 보행자가 보조 장치를 놓쳤을 시 부저를 통하여 보조 장치의 위치를 인식할 수 있게 하였다. 그리고 GPS와 블루투스를 이용하여 시각장애인의 위치 및 상황을 보호자에게 전송하여 안전보행을 확인할 수 있게 구현하였다.
본 논문은 스마트 팩토리(Smart Factory) 디지털 트윈(Digital Twin) 구축을 위해서 다양한 산업용 센서(IoT/비 IoT)로부터 센서데이터를 획득하기 위한 표준 노드(Node)를 생성하고 그룹별/공정별 존(Zone)을 연동하여 상호호환적인 데이터의 교환 기능을 제공함으로써 데이터의 안정성을 확보하고 스마트 팩토리의 디지털 트윈(Digital Twin)을 위한 효과적인 존 마스터(Zone Master) 플랫폼 구축 방안을 제시하였다. 존 마스터(Zone Master) 플랫폼의 Process는 독립된 시스템 간의 센서 객체 및 센서 상호작용이 어떻게 수행하는지를 정의해 주기 위한 인터페이스 명세를 포함하고 있으며 고유의 데이터 교환 규칙에 대한 개별 정책들을 수행하고 있다. 존 마스터 플랫폼 프로세서의 실행 통제를 위한 인터페이스는 시스템관리, 자료교환의 협상(publish-subscribe)을 위한 선언 관리, 센서 객체의 등록 및 상태 정보를 통신하기 위한 객체 관리, 속성 소유권 공유를 위한 소유권 관리, 데이터 동기화를 위한 시간 관리, 데이터 교환에 대한 Route 정보를 위한 자료 분배 관리를 제공한다.
본 논문에서는 Personal Mobility에 사용되는 스마트헬멧의 안전성 보강을 제안한다. 주요 내용은 헬멧이 안전 신호를 보낼 수 있도록 아두이노를 베이스로 사용하여 초음파 센서를 활용한 거리별, 각도별 변화에 따라 센서의 값을 설정하여 오차를 최소화하여 원활한 인식이 되도록 하였다. 또한, 자이로센서를 활용하여 각 기울기에 따른 방향지시등이 점등되도록 하였다. CDS 센서를 이용하여 야간에 150 lux 이하로 내려갈 시 LED가 점등되도록 설계하였다. 최종적으로 5cm 이내에서 헬멧 착용 여부를 확인할 수 있으며, 평균속도 주행 시 10도에서 방향지시등이 점등되며, 150lux 이하에서 LED가 점등됨을 확인하였다.
지능형 센서 기반의 구조 건전성 감시를 통해 안전성을 확보하기 위한 연구는 우주항공을 비롯하여 기계/토목 구조물, 수송 기계 분야로 확대되었다. 특히, 실시간으로 운용되는 구조물은 사고로 인한 재산 및 인명 피해를 예방하기 위해 여러 스마트 센서 기반의 구조 건전성 감시 기술이 요구되는 결과로 이어졌다. 한편, 상용화되어 있는 대부분의 센서는 전자기 기반의 센서로써 전자기 간섭 및 부식과 같은 적용성의 제한과 환경적 요인에 취약할 수 있다. 따라서, 전자기 기반 센서의 단점을 보완하기 위한 신개념 센서로 광섬유 센서가 최근 각광을 받고 있다. 하지만, 광섬유 센서를 이용한 실제 구조물의 감시를 위해서는 고가 장비와 시스템이 요구되어 어려움이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 한 가닥의 광섬유를 이용하여 여러 지점에서 발생할 수 있는 충격을 검출하는 센서 시스템을 제안하였다. 이를 위해, 광섬유 굽힘 손실 현상을 이용하여 같은 충격에 대해 위치별 광 강도의 변화량 차이가 존재하도록 센서부의 모듈을 제작하였다. 그리고, 광 강도 변화에 영향을 미치는 변수들을 이용하여 실험 설계를 하였으며, 충격 위치 검출이 가능함을 실험적으로 검증하였다.
기존 환경측정기기는 전자파 및 친환경 제품 인증, 내구성 시험 위주이며, 센서 신뢰성 검증 및 측정 데이터에 대한 검증은 형식 승인 및 등록, 인수시험, 초기교정, 주기시험 등을 통해 센서 성능평가 위주로 수행된다. 본 플랫폼은 각 타겟 센서별 성능평가 뿐만 아니라 센서의 데이터 신뢰성에 대한 검증체계 지원 ICT 기반 환경 모니터링 센서 신뢰성 검증 체계를 구축하였다. 환경 정보에 대한 센서 데이터를 수집할 센서보드를 제작하였고 센서 및 데이터 신뢰성 평가 및 검증 서비스 체계를 규격화 하였다. 또한, ICT 기반 센서 데이터 신뢰성 평가 및 검증을 위해 LoRa 통신을 이용한 센서 데이터 플랫폼 모니터링 프로토타입을 제작하였고 이를 스마트 시티 등에 실증 테스트하였다. 해당 시스템을 통해 받은 데이터 분석을 위해 머신러닝을 이용하여 최적화 알고리즘 개발하였다. 이를 통해 신뢰성 검증을 위한 센서 빅데이터 분석시스템을 구축하였고 통합 평가 및 검증 시스템의 기반을 마련하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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