• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.400-404
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• 2008

무인항공기를 이용한 실시간 공중 모니터링은 재난 재해, 테러 등의 위기상황을 사전에 대비하고, 사고 발생 시 피해상황을 신속하게 파악할 수 있는 효율적인 관리 시스템이다. 실시간 공중 모니터링을 위해 무인항공부문에서는 고성능의 카메라, 관성항법장치, 레이저 스캐너, GPS 수신기 등의 다중 센서들을 장착하고, 제어하며 각 센서들로부터 입력받은 데이터 처리 및 지상국으로 데이터 전송이 실시간으로 가능해야 한다. 기존 무인 모니터링 시스템들은 카메라와 같이 단일 센서의 운용을 목적으로 설계되었으나, 본 연구에서는 레이져 스캐너, 적외선카메라를 포함하는 다중센서를 위한 컴퓨터를 설계하였다. 최근 다중센서를 장착한 관측시스템에 관한 연구가 미국 및 유럽에서 수행되고 있으나, 아직 개발이 완료되지 않은 상태이다. 본 논문에서는 고성능 다중 센서 데이터 처리를 위해 실시간 소프트웨어, 고속 대용량 데이터처리 기술, 고속 압축 기술, 이기종 다중 센서들 간의 시각 동기화 기능을 제공하는 탑재컴퓨터의 설계결과를 소개하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.8
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• pp.1511-1518
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• 2008

Wireless sensor network is a network that consists of small wireless sensor nodes. Sensor nodes transfer the sensed data about the objects or environment to the sink through wireless channel. The energy dissipation by wireless transmission is the primary factor of energy dissipation in the sensor node. To utilize the limitted resource at the sensor node, it is required to reduce the number of wireless transmission. In the paper, we proposes a new energy efficient method, NRMC, to reduce the energy dissipation by using the compression technique - DPCM, Wavlet, Quantization, RLC. With NTRC, the life time of sensor network could be increased.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.667-670
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• 2008

센서노드는 무선 센서네트워크를 통해서 감지한 정보를 싱크에게 전송한다. 최근 휴대 무선장비의 이용률 증가로 센서네트워크에서 데이터를 수집하는 싱크를 휴대 무선장비로 대체하여 이동성을 보장하는 연구가 활발히 진행된다. 즉, 싱크가 이동성을 가짐으로써 센서노드가 감지한 정보를 전달하는 방법이 중요한 문제로 부각되고 있다. 따라서 모바일 싱크의 위치를 효율적으로 알리고, 다중 소스노드에서 다중 싱크로 정보를 전달하는 것이 필요하다. 특히, 고정된 싱크에서 사용하던 데이터 전송경로는 모바일 싱크 환경에서 더 이상 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 소스노드의 위치정보를 제공하기 위한 서버로서 8방향 앵커시스템(Eight-Direction Anchor system: EDA)을 제안한다. EDA는 센서네트워크의 가장자리에 위치한 센서노드의 편중된 에너지 소모를 막고, 전체 센서노드를 균형적으로 사용함으로써 균등한 에너지 소모를 보장한다. 또한, 모바일 싱크가 소스노드로부터 데이터를 연속적으로 받기위해서 위치기반 최단거리 전송(Location-based Shortest Relay: LSR) 프로토콜을 제안한다. LSR은 소스노드에서 싱크로의 우회하는 경로를 막고, 최소 지연경로를 통하여 연속적인 데이터 전송을 보장한다. 실험결과를 통해서 제안 프로토콜은 효율적인 위치서비스의 제공뿐만 아니라, 다중 소스와 다중 모바일 싱크 환경에서 평균 데이터 전송 비용절감 효과를 얻을 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07b
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• pp.1136-1137
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• 2006

통합항해시스템이라 함은 자동화된 선박의 운용에 관한 것으로, 다양한 항해 센서(GPS, Gyro, Speed Log, echo sounder)를 이용하여 선박의 항해에 필요한 각종 정보를 입수하여 최적의 항로를 설정해주고, 운항의 안정성과 효율을 극대화시키는 시스템을 지칭한다. 즉, 선박의 운항에 필요한 다수의 모듈들을 독립적으로 운용하는 것이 아니라 이를 통합된 형태로 운용하여 효율을 극대화시키는 시스템이 통합항해시스템이라 할 수 있다. 통합항해시스템은 다양한 항해 센서들과 항해 시스템으로 구성되며, 다양한 항해 데이터들은 항해 센서로부터 수신하여 처리하는 동작을 수행한다. 즉, 통합항해시스템은 다수의 센서들로부터 수신된 정보를 평가하고 잠재적 위험과 무결성 저하에 대해서는 적절한 경고를 제공하여야한다. 따라서, 항해센서 데이터의 유효성(Validity) 및 모호성(Plausibility) 검사와 무결성 감시(Integrity Monitoring)는 통합항해시스템의 필수적 기능이라 할 수 있다. 본 연구에서는 IEC 61924 규격에 의한 항해센서로부터 수신된 항해데이터가 정확하고 유효함을 가지는 지에 대한 가치평가의 척도와 독립적인 데이터 소스로부터 데이터를 비교하여 검증하는 무결성, 정확도 이내의 정보를 완전하고 명확한 방법으로 사용자에게 제공하는 무결성 감시의 방법을 제시하며, 항해센서들에 의해 취득되는 항해 데이터의 무결성 검사를 통한 유효성, 적용가능성, 무결성의 평가방법을 기술한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.99-102
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• 2012

지표면 온도는 토지피복의 상태, 식생의 분포 상태, 토양수분, 증발산 등의 영향으로 많은 차이를 가지게 되며, 지면-대기의 상호순환의 중요한 인자로써 기후모델 및 농업 등의 기본적인 데이터로 사용되고 있다. 이러한 지표면의 온도를 정확하게 파악하는 것은 수문학적 관점 및 기상적인 관점에서 매우 중요하다. 기존에 LST (Land Surface Temperature, 지표면온도), ET (EvapoTranspiration, 증발산), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, 정규식생지수) 등의 검증이 많이 이루어진 MODIS위성의 Terra/Aqua센서는 한반도를 스캔하고 지나갈 때의 순간적인 데이터를 산출된다. 공간적인 면에서는 많은 이점이 있으나 시간적인 면에서는 시간에 따른 인자들의 변동성을 파악 하는데는 많은 문제가 있다. 그렇기 때문에 시 공간적으로 변화양상을 측정 할 수 있는 정지궤도위성의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 2010년 6월 27일 발사된 정지궤도위성인 천리안의 데이터를 활용하였다. 천리안 위성은 기상 센서와 해양관측 센서 그리고 통신센서를 가진 위성이다. 천리안 위성의 기상 센서는 MTSAT-1 위성과 같은 적외선 센서를 탑재하고 있으며, 평시에는 15분 단위의 데이터를 산출하게 된다. 천리안에서 제공되는 많은 Product(강우강도, 해수면온도, 가강수량, 지구방출복사 등)는 수자원 및 기상에 관련된 데이터가 제공된다. 하지만 아직 검증이 많이 이루어지지 못하였다. 그래서 천리안 위성 데이터인 지표면 온도자료를 이용하여 천리안 위성의 효율성에 대해서 알아보고자 하며, 기존의 검증이 많이 이루어진 MODIS의 데이터와의 상관성을 분석하고 지상과의 관계를 검증 및 비교하여 천리안 위성의 활용성에 대해서 알아보려고 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1235-1238
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• 2015

센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, CRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 일관성 있는 의미 해석을 위하여 센서 메타데이터를 등록하고 관리하는 시스템이다. 최근 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 패러다임이 대두됨에 따라 센서 네트워크의 개념 및 이용 목적 등이 변화되고 있으며, SRS 역시 이를 반영하여 센서와 연관된 데이터 모델의 개선 및 확장이 요구된다. 따라서 이 논문은 IoT 환경에서 기존 SRS를 개선하기 위하여 Semantic Sensor Network Ontology(SSNO) 기반의 SRS 데이터 모델을 제안한다. 이를 위하여 IoT 환경에서 SRS의 목적 및 요구사항을 분석하고 SSNO의 개념들 중 필요 요소와 불필요 요소를 반영하여 제안 모델을 설계한다. 또한 생성된 SRS 데이터 모델을 이용하여 관계형 데이터베이스로 구축하고 SRS를 웹 어플리케이션으로 구현한다. 제안하는 SRS 데이터 모델은 기존 모델들에 비해 SSNO 온톨로지를 가장 적합하게 표현하므로 풍부한 의미 처리가 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.463-465
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• 2021

센서 데이터는 여러가지 원인으로 인해 데이터 결측치가 발생할 수 있으며, 결측치로 인한 데이터의 처리 방식에 따라 데이터 분석 결과가 다르게 해석될 수 있다. 이는 펫 헬스 케어 서비스에서 치명적인 문제로 연결될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 펫 웨어러블 디바이스로부터 수집되는 다양한 센서 데이터의 결측치를 처리하기 위해 GATs(Graph Attention neTworks)와 LSTM(Long Short Term Memory)을 결합하여 활용한 데이터 결측치 처리 기법을 제안한다. 펫 웨어러블 디바이스의 센서 데이터가 서로 연관성을 가지고 있다는 점을 바탕으로 인접 노드의 Attention 수치와 Feature map을 도출한다. 이후 Prediction Layer 를 통해 결측치의 Feature 를 예측한다. 예측된 Feature 를 기반으로 Decoding 과정과 함께 결측치 보간이 이루어진다. 제안된 기법은 모델의 변형을 통해 이상치 탐지에도 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Spatial Information Research
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• v.22 no.5
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• pp.9-18
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• 2014

According to the recent development of the ubiquitous computing environment, the use of spatio-temporal data from sensors with GPS is increasing, and studies on the Semantic Sensor Web using spatio-temporal data for providing different kinds of services are being actively conducted. Especially, the W3C developed the SSNO(Semantic Sensor Network Ontology) which uses sensor-related standards such as the SWE(Sensor Web Enablement) of OGC and defines classes and properties for expressing sensor data. Since these studies are available for the query processing about non-spatio-temporal sensor data, it is hard to apply them to spatio-temporal sensor data processing which uses spatio-temporal data types and operators. Therefore, in this paper, we developed the SWE based on SSNO which supports the spatio-temporal sensor data types and operators expanding spatial data types and operators in "OpenGIS Simple Feature Specification for SQL" by OGC. The system receives SensorML(Sensor Model Language) and O&M (Observations and Measurements) Schema and converts the data into SSNO. It also performs the efficient query processing which supports spatio-temporal operators and reasoning rules. In addition, we have proved that this system can be utilized for the web service by applying it to a virtual scenario.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.12
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• pp.9-18
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• 2013

In recent years, the demands of multimedia data in wireless sensor networks have been significantly increased for the high-quality environment monitoring applications that utilize sensor nodes to collect multimedia data. However, since the amount of multimedia data is very large, the network lifetime and network performance are significantly reduced due to excessive energy consumption on particular nodes. In this paper, we propose an energy-efficient dynamic area compression scheme in wireless multimedia sensor networks. The proposed scheme minimizes the energy consumption in the huge multimedia data transmission process by compression using the Chinese Remainder Theorem(CRT) and dynamic area detection and division algorithm. Our experimental results show that our proposed scheme improves the data compression ratio by about 37% and reduces the amount of transmitted data by about 56% over the existing scheme on average. In addition, the proposed scheme increases network lifetime by about 14% over the existing scheme on average.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.5B
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• pp.794-800
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• 2010

It is necessary to accurate and efficient management for measured digital data from various sensors in digital marine vessel. It is not efficient that sensor network process input stream data of mass storage stored in database the same time. In this paper, We propose to improve the processing performance of multidimensional stream data continuous incoming from multiple sensor. We propose that we arrange some sensors (temperature, humidity, lighting, voice) and process query based on sliding window for efficient input stream and found multiple query plan to Mjoin method and we reduce stored data using SVM algorithm. We automatically delete that it isn't necessary to the data from the database and we used to ship diagnosis system for available data. As a result, we obtained to efficient result about 18.3% reduction rate of database using 35,912 data sets.