• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.58-61
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• 2010

유비쿼터스 센서 네트워크 환경에서 이기종 센서 간 상호 운용성을 높이기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 또한 스마트 모바일 기기의 보편화로 유비쿼터스 환경에 적합한 서비스들이 늘어나고 있다. 이러한 환경 속에서 스마트 모바일 기기를 사용하여 주변 센서에 접근하고 센서 데이터의 의미를 해석하여 사용자에게 제공한다면 센서의 활용을 극대화시킬 수 있다. 하지만 무선 센서는 센서 식별자와 센서 데이터만을 공급하기 때문에 센서의 종류와 측정 단위, 센서의 타입, 제조회사, 관리기관, 소유기관 등을 알 수 없을 뿐 아니라 어떤 센서로부터 데이터를 제공받고 있는지 인식할 수 없다. 따라서 이 논문에서는 무선 센서로부터 제공되는 센서 데이터를 사용자 및 관리자가 식별하고 이해할 수 있도록 센서 레지스트리를 설계한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.138-142
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• 2006

분산 센서 네트워크에 대한 연구는 정보 융합 방법론상에서 활발히 진행되고 있다. 기존의 센서 네트워크에서 정보의 융합을 위한 데이터의 수집은 센서 노드가 싱크 노드로 수집된 데이터를 전송함으로써 이루어지며 싱크 노드로 수집된 데이터는 어플리케이션에 의해 활용된다. 이때 여러 센서 노드가 어플리케이션에 필요한 데이터를 중복적으로 수집할 경우 중복된 데이터를 싱크노드로 전송하는데 있어 불필요한 에너지를 소모하게 된다. 이는 결국 전체적인 센서 네트워크의 수명을 감소시키는 원인이 된다. 이러한 문제는 어플리케이션에 따라 요구하는 데이터만을 선택적으로 수집함으로써 해결할 수 있다. 이러한 과정을 수행하기 위해 각 센서 노드가 어플리케이션의 요구사항에 맞도록 데이터 중복성에 대한 처리과정을 수반해야한다. 그러나 일반적으로 센서 노드는 자원이 한정이 되어있기 때문에 다양한 어플리케이션의 요구에 따른 중복성 처리 프로세스를 모두 가지고 있을 수는 없다. 따라서 모바일 에이전트를 활용하여 데이터의 중복성 문제를 해결할 수 있다. 또한 센서 네트워크에서 고려되는 에너지 효율, 네트워크 대역폭 문제를 해결할 수 있으며 시스템 확장성이 용이하다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.1
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• pp.54-67
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• 2015

Nowadays, studies on the fusion of Semantic Web technologies are being carried out to promote the interoperability and value of sensor data in an IoT environment. To accomplish this, the semantic translation of sensor data is essential for convergence with service domain knowledge. The existing semantic translation technique, however, involves translating from static metadata into semantic data(RDF), and cannot properly process real-time and large-scale features in an IoT environment. Therefore, in this paper, we propose a technique for translating large-scale streaming sensor data generated in an IoT environment into semantic data, using real-time and parallel processing. In this technique, we define rules for semantic translation and store them in the semantic repository. The sensor data is translated in real-time with parallel processing using these pre-defined rules and an ontology-based semantic model. To improve the performance, we use the Apache Storm, a real-time big data analysis framework for parallel processing. The proposed technique was subjected to performance testing with the AWS observation data of the Meteorological Administration, which are large-scale streaming sensor data for demonstration purposes.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.9
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• pp.425-430
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• 2015

The Sensor Registry System(SRS) provides sensor metadata to a user for instant use and seamless interpretation of sensor data in a heterogeneous sensor network environment. The existing sensor registry system cannot provide sensor metadata in case that the network connection is not available or is unstable. To resolve the problem, this paper proposes an extension of sensor registry system using network coverage information. The extended system sends a set of sensor metadata to the user by using network coverage open data (mobile vendors, signal strength, communication type). The extended SRS proposed in this paper supports a safer sensor metadata provision than the existing SRS, and it thus improves the quality of application services.

• Journal of Platform Technology
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• v.9 no.1
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• pp.32-39
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• 2021

Existing environmental measuring devices mainly focus on electromagnetic wave and eco-friendly product certification and durability test, and sensor reliability verification and verification of measurement data are conducted mainly through sensor performance evaluation through type approval and registration, acceptance test, initial calibration, and periodic test. This platform has established an ICT-based environmental monitoring sensor reliability verification system that supports not only performance evaluation for each target sensor, but also a verification system for sensor data reliability. A sensor board to collect sensor data for environmental information was produced, and a sensor and data reliability evaluation and verification service system was standardized. In addition, to evaluate and verify the reliability of sensor data based on ICT, a sensor data platform monitoring prototype using LoRa communication was produced, and the test was conducted in smart cities. To analyze the data received through the system, an optimization algorithm was developed using machine learning. Through this, a sensor big data analysis system is established for reliability verification, and the foundation for an integrated evaluation and verification system is provide.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.11
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• pp.2480-2487
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• 2011

As sensor technology grows up in fields such as environmental hazards detecting system, ubiquitous sensor network, intelligent robot, the sensing and detecting system for sensor is increasing. The sensor data is measured by change of chemical and physical status. Because of decrepit sensor or various sensing environment, it is problem that sensor data is inaccurate result. So the reliability of sensor data is essential. In this paper, we proposes a reliable sensor signal processing platform for various sensor. To improve reliability, we use same sensors in multiple array structure. As sensor data is corrected by spatial and temporal relation signal processing algorithm for measured sensor data, reliability of sensor data can be improved. The exclusive protocol between platform components is designed in order to verify sensor data and sensor state in various environment.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.25-26
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• 2022

플라즈마 공정장비 지능화를 이루기 위해서는 플라즈마 공정장비에서 플라즈마를 생성하는 다양한 조건 값에 따라 변화되는 플라즈마의 상태 값이 필요하며 이러한 데이터를 수집하기 위해 여러 종류의 측정 센서를 사용한다. 측정 센서에서 생산된 데이터를 이용하여 다양한 분석 기법을 사용하여 플라즈마 생성 조건 및 센서 데이터의 주요한 특징점 간의 관계성을 파악함으로써 플라즈마 공정장비의 상태를 진단할 수 있다. 이를 위해 플라즈마 공정장비에서 생산된 데이터를 기반으로 다양한 데이터 분석 연구를 통한 데이터간의 연관성을 보여주도록 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.6
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• pp.1182-1189
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• 2007

As ubiquitous environment rapidly emerges due to the development of network and information communication technology, ubiquitous computing is being noticed as a technology that will take the lead in information technology industry of the future. To the end, the data recognized from each sensors, collected and processed need be transferred to applied service so that they may be used as data for providing sum to users. However, in reality as the definitions of metadata and platform for each sensor are not clear, approach from applied service for data use is difficult and there are limitations in transferring sensor measurement data of the applied service because of the difference of platform and protocol. In this paper, we designed sensor service technology language that expresses sensor and measurement data and describes the service though sensor data service. Also the researcher implemented a sensor data processing system that transfers sensor data to the applied service by using web service. The thesis will apply a reference model for standardization to guarantee mutual compatibility in exchanging sensor data through the system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.267-272
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• 2007

센서 네트워크는 일반적으로 지정된 지역 내에서 흩어져 있는 센서 노드들에 의해 주변 현상을 감지하여 싱크 노드로 전송한다. 각 센서 노드들은 요청된 질의나 사전에 지정된 질의의 결과를 주기적으로 싱크 노드로 전송한다. 하지만, 센서 노드들은 제한된 배터리 용량을 가지기 때문에 영구적인 수명을 보장할 수 없다. 따라서 중복된 데이터는 한번만 전송하거나, 대표 센서 노드가 값을 모아서 전송함으로서 네트워크 수명을 최대로 보장하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 동적으로 데이터 전송 노드를 선정하는 라우팅 트리인 동적 트리기반의 에너지 효율적인 라우팅 알고리즘(EDRT)을 제안한다. 기존에 제안된 질의 기반 라우팅 트리(QSRT)는 질의의 결과들이 싱크 노드로 전송할 때, 데이터를 부분 집계 및 패킷 합병을 유도하여 데이터 전송 횟수를 줄였다. 본 논문에서는 각 센서 노드가 부모 노드뿐만 아니라 형제 노드 간에도 데이터를 부분 집계 및 패킷 합병을 할 수 있도록 하여 데이터 전송 횟수를 줄이고, 센서 노드의 에너지 소모량도 감소시킨다. 수행된 실험의 결과는 제안된 EDRT가 QSRT보다 향상된 성능을 보여 준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.429-432
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• 2006

기존의 u-HealthCare 서비스는 환자에 대해서 일정한 공간에서의 센서의 on/off 타입에 대한 모니터링/환자관리의 서비스를 제공하였다. 이러한 환경하에서의 주된 서비스는 현재 환자의 상태에 대한 수동적인 형태이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 센서 데이터에 대한 연속센서 데이터마이닝 기법을 이용한다. USN의 응용서비스인 u-HealthCare 서비스는 센서데이터로부터 생체정보 및 위치정보를 이용하여 환자/보호자/관련 의료진에게 필요한 정보를 제공한다. 이것은 환자에 대한 관리/모니터링뿐만 아니라 환자의 상태에 따른 센싱(sensing)된 데이터를 이용한 패턴(pattern), 예측-(prediction), 이상치(outlier)를 분석함으로써 보다 나은 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 센서 데이터에 대해 새로운 연속 센서데이터 마이닝 기법을 적용하여 질의를 통해 지식을 추출하고 보다 지능화된 서비스를 제공할 수 있는 응용서비스 기법을 제안한다.