본 논문에서는 차량에서 측정되는 모든 센서 데이터를 클라우드에 저장하고, 저장된 데이터를 분류 모델을 이용해 분석한 다음, 분석이 완료된 데이터를 실시간으로 운전자의 디스플레이에 제공하는 "클라우드와 데이터 마이닝을 이용한 차량 분석 시스템"을 설계한다. 제안하는 정보 분석을 위한 클라우드 서버는 차량에서 측정하는 센서 데이터를 클라우드 서버의 테이블에 저장하고 전달받은 데이터를 분석 모듈로 전달하는 센서 데이터 통신 모듈과 분류를 위해 전달받은 데이터를 학습 알고리즘을 이용해 분류한 분류 모델을 이용서 목적에 맞게 분석, 분류하고 운전자에게 실시간으로 정보를 제공하는 센서 데이터 분류 모듈로 구성된다. 제안된 정보 분석을 위한 클라우드 서버는 차량에서 수집되는 수많은 센서 데이터를 클라우드 서버에 저장하기 때문에 차량에 데이터가 과부하 되지 않고 데이터 분류를 위한 연산을 차량이 아닌 클라우드 서버에서 진행하기 때문에 데이터를 빠르고 효율적으로 관리할 수 있다. 또한, 운전자가 원하는 정보들을 디스플레이에 시각화하여 사람들의 자율주행차량에 대한 안정성을 증가시킬 수 있다.
무선 통신 기술과 다양한 감지 기술들의 발달로 실세계의 환경을 분석하고 생태계의 변화를 이해하기 위한 환경 모니터링 시스템들이 널리 개발되고 있다. 이러한 시스템들은 센서 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위하여, 원시 센서 데이터를 기반으로 질의를 처리하기 때문에, 환경 모니터링 응용에서 전송되는 넓은 지역의 대용량 센서 데이터를 다루기 위해서는 높은 질의 처리 비용을 요구한다. 또한 현재 및 가까운 미래의 상황 체크를 요청하는 사용자 질의에 답하기 어려운 문제점이 있다. 이 논문에서는 환경 모니터링을 위해 사용자 질의를 효과적으로 처리하기 위한 모니터링 시스템 구조를 제시하고, 설계된 센서 데이터 필터링과 추상화 모델의 활용을 기술한다. 제시된 추상화 기법은 GIS의 경사 그리드를 기반으로 설계되어, 빠른 데이터 접근 및 갱신을 지원한다. 상황 분석을 위해 추상화 모델에서 센서 타입별로 추출된 내용은 질의 처리기에서 결합되어 사용자에게 의미있는 정보를 제공하는데 도움을 준다.
센서 네트워크는 온도, 습도, 무게, 화학물질 밀도 등과 같이 공간적 시간적 상관관계가 있는 데이터를 실시간으로 수집하는 응용에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 1차원과 2차원의 센서 네트워크에서 센서 노드의 작동 확률을 고려한 경우에 데이터 왜곡을 모델링하는 수식을 제시하고 데이터 왜곡을 최소화할 수 있는 최적의 노드 개수에 대한 새로운 계산 결과를 제시한다 계산 결과는 최적의 노드 개수는 패킷의 hop 지연과 관련이 있다는 것을 보여주었다.
건물내의 열을 온도 센서를 통해 모니터링함으로써 발생되는 온도 데이터의 양은 온도 센서의 정밀도가 향상되고 센서의 수가 증가함에 따라 기존의 화재감시시스템이나 공기조화냉동시스템에서 발생하는 것과는 비교할 수 없이 증가하게 된다. 이 과정에서 화재를 감시하기 위하여 유용한 데이터만을 처리해 데이터베이스화하고, 화재 예방에 활용하기 위해 온도 데이터의 효과적인 처리 방법을 연구함으로써 보다 작은 시스템의 구축으로도 안정적인 화재 감시 및 예방이 가능한 방안을 제시한다.
센서 네트워크 시스템의 센서 노드들은 싱크 노드와 무선으로 송수신하며 사람이 일일이 접근하기 힘든 방대한 지역의 센서 데이터를 획득 및 전송한다. 하지만 센서 노드들의 중복 센서 데이터의 비효율적인 반복 전송은 전체 시스템의 수명을 짧게 하고, 이때 발생하는 많은 양의 데이터들은 사용할 때 다시 선별해야 하는 번거로움이 있다. 본 논문에서는 네이밍 에이전트의 네임 스페이스의 메타 테이블로부터 제공되는 이주 대상 노드들을 차례로 방문하여, 사용자 조건에 따라 중복 센서 데이터를 제거하고, 용도 및 필요에 따라 센서 데이터를 수집 및 전송함으로써 센서 데이터의 과잉 송수신을 막고 전체 시스템의 수명을 늘릴 수 있는 이동 에이전트 미들웨어를 설계 및 구현한다. 또한, 실제 환경에서 발생할 수 있는 상황을 고려한 조건 및 제한들을 적용한 이동 에이전트를 이용한 실험을 통하여 중복 센서 데이터의 제거 및 데이터 수집의 효율성을 보이고, 향후 제안된 이동 에이전트 미들웨어에 능동 규칙을 탑재하거나 능동 규칙 시스템과의 연계를 통하여 다양한 능동적 센서 네트워크 응용에의 적용 가능성을 보인다.
본 논문은 무선 센서 네트워크 플랫폼을 이용한 어플리케이션 개발 과정에서 비규칙적인 센싱 데이터의 획득 후 빠른 시간 내에 이를 전송하기 위한 효율적인 방법에 대한 고찰에서 시작되었다. 개발과정에서 진동 센서를 채택하여 이원화된 메시지 전송 프로세스를 구현하였다. 즉, 진동센서의 불규칙 센싱 완료 인터럽트 발생에 따른 메시지 전송 프로세스와 타이머에 의한 주기적인 진동 센싱 및 메시지 전송 프로세스로 동작할 수 있는 방법을 구현하였다. 따라서 본 논문에서는 인터럽트 기반의 센싱 데이터 전송방법과 주기적인 센싱 데이터 전송방법에 대한 비교 분석을 통해 반응속도 측면에서 인터럽트 기반의 센싱 데이터 전송 방법이 더욱 효율적인 데이터 전송 프로세스임을 보여주고자 한다.
최근 무선 센서 네트워크는 멀티미디어 센서 노드에서 비디오나 이미지와 같은 멀티미디어 데이터 수집을 바탕으로 고품질의 모니터링을 수행한다. 그러나 멀티미디어 데이터는 크기가 매우 크므로 데이터 전송 과정에서 특정 노드에 과도한 에너지 소모를 야기하여 전체 네트워크 수명이 감소하는 문제점이 있다. 이러한 점을 고려하여, 본 논문에서는 무선 멀티미디어 센서 네트워크에서 고효율 데이터 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 멀티미디어 데이터의 특성을 고려한 낮은 순위 비트 데이터 삭제 기반의 1단계 압축 및 중국인의 나머지 정리 기반의 2단계 압축으로 구성된 다중 압축을 수행함으로써 데이터 크기를 감소시킨다. 성능평가 결과, 기존 압축 기법에 비해 데이터 전송률이 평균 약 56% 감소하였다.
스마트 센서는 센싱 기능 외에 통신, 데이터 처리, 의사결정 기능을 추가로 갖추고, 수집한 데이터를 바탕으로 자체적으로 판단하고 처리하는 기능을 포함된 지능적 센서이다. 실생활에도 밀접한 연관을 가질 수 있고 범위 또한 점차 확대되어가고 있다. 본 논문에서는 센싱 데이터의 IoT 활용과 맞물려 스마트 센싱 데이터의 다양하고 새로운 활동 분야에 대해서 탐색하고자 한다.
데이터의 양은 기술의 발전과 함께 크게 증가하였다. Hadoop은 빅데이터 분야에서 사용되는 대표적인 빅데이터 처리 플랫폼으로 IoT 분야에서도 사용된다. HDFS(Haddop Distributed File System)는 Hadoop의 코어 프로젝트로 블록 기반의 대용량 데이터 저장소다. 기존의 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 환경은 HDFS를 사용한다. 그러나 HDFS의 Small File로 인한 네임노드의 과부하 문제와 한 번 Import된 데이터의 Update와 Delete를 지원하지 않는 Hadoop의 특징으로 인해 성능과 활용이 제한적이다. 본 논문에서는 기존 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 환경의 단점을 극복하기 위해 Lambda 구조를 적용한 IoT 센서 데이터 수집 환경을 설계한다.
대형 조물은 안전관리 시스템의 법제화로 스트레인 게이지, 가속도 센서 등을 이용하여 상시 관리를 의무화 하고 있다. 상시 계측을 위해 유선 센서의 경우 데이터 전송의 신뢰성은 있지만 선로 결선의 문제점 때문에 무선 센서의 적용이 요구된다. 하지만 무선 센서의 경우, 전원공급의 문제를 갖고 있어 장차이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 압전체를 이용하여 무선 센서의 전원 공을 위한 에너지 변환 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 구조물 내부의 진동을 전기 에너지로 변환, Capacitor에 저장 후, 데이터 전송을 위해 일시에 방출하는 구조이다. 20m의 무선 데이터 통신을 위해 2.43mJ(5V*49mA*10ms)의 전력량이 필요한데, 모의 교량 모델에 시스템을 적용한 결과 2분 30초 동안의 진동 에너지가 2.8mJ의 전기 에너지로 저장되었다. 이 실험 결과를 토대로 무선 센서를 이용한 상시 모니터링이 가능함을 예상할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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