• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.40-42
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• 2004

유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아짐에 따라 센서 네트워크에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 기존의 센서 네트워크에서는 센서들이 하나의 데이터 처리 서버 (DPS : Data Processing Server) 에 종속되어 있어 수많은 센서들에 의해 수집된 정보를 다양한 데이터 처리 서버에서 이용하지 못하는 문제점이 있다. 이는 각 센서들에 의해 수집된 데이터간의 의미 이질성 때문이다. 이 논문에서는 특정 데이터 처리 서버에 종속적으로 센서들이 이용되는 한계를 극복할 수 있는 의미 일관성 유지를 위한 아키텍처에 중점을 둔다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.4B
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• pp.338-348
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• 2009

The Wireless Sensor Network (WSN) has recently attracted considerable attention due to the low price and ease to deploy it. In particular, in a hostile or harsh regions where sensors cannot be deployed manually, WSNs can be established just by dropping sensors from the air. In this case, however, most likely sensors are not placed at optimal positions, although the location of sensors does have a drastic impact on the WSN performance. Moreover, randomized deployment algorithm can leave holes in terms of coverage in the sensing area. This paper proposes a sensor relocation scheme where mobile sensors move to patch up the holes by appropriate coverage. Simulation results show that the proposed algorithm outperforms prior existing schemes in terms of coverage and lifespan of WSNs.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.433-436
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• 2006

유비쿼터스는 간단히 말해서 많은 센서 들로 이루어진 무선 센서 네트워크이며 해양 환경 감시 서비스는 해양에 센서들을 설치함으로써 유비쿼터스 환경을 구축하고 해양 환경 변화를 감시한다. 센서 노드들로부터 수온, 기온, 염도 등을 센서 데이터들이 측정이 되며 이러한 데이터를 기반으로 유용한 지식을 탐사해낸다. 그러나 기존의 데이터 마이닝 기법은 이력 데이터에 대해서 마이닝 기법을 적용하지만 센서 데이터들은 아주 빠른 속도로 대량으로 유입이 되기 때문에 기존의 데이터 마이닝 기법은 적용이 불가능하게 된다. 그러므로 센서 데이터에 맞는 새로운 센서 데이터 마이닝 기법이 필요하다. 본 논문에서는 센싱된 센서 데이터들을 기반으로 해양 환경 감시 서비스에 제공할 수 있는 센서 마이닝 기법들을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.399-402
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• 2017

We consider an sensor partitioning problem for energy-efficient measurement scheduling in a spatially correlated sensor field where sensors are located randomly. We divide the whole sensors into subsets of k sensors in the way of letting each subset give similar amount of mutual information. Then it allows more prolonged life time of the sensor field than measuring the sensors that gives most information only. To this end, we compute the Shapley value of each sensor and compose the subsets so that each subset can have total Shapley value similar with the other subsets.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1223-1226
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 인프라는 센서, 미들웨어, 그리고 응용 프로그램으로 구성된다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 실현되기 위해서는 이 세 요소들이 상호 유기적으로 메시지를 전달해야 하며, 구성 요소를 구성하는 개체들에 대해서 존재 유무를 파악할 수 있어야 한다. 우리는 센서와 미들웨어간의 통신을 위한 컴포넌트를 쉽게 만들기 위하여 망 관리에서 사용되었던 SNMP 를 이용하였다. 하지만 SNMP 를 적용한 구조에서는 동적으로 변화는 센서에서 무방비한 입장이었다. 다시 말해서 동적으로 변하는 센서나 혹은 그 속성값들이 변할 때, 그 시스템의 전문가가 직접 통신 컴포넌트를 수정해야 했다. 또한 센서들이 접하게 될 플랫폼들이 여러 종류가 있기 때문에 센서를 만드는 벤더들 또한 여러 버전의 API 를 제공해야 한다. 따라서 본 아키텍처는 센서나 그 속성값들이 변할 때 사람에 의해서 조작하지 않고 시스템 스스로 설정하며 그 센서들을 사용할 수 있도록 하고, 벤더들의 수고를 덜어 줄 수 있는 아키텍처를 제안한다. 이러한 메커니즘은 기존 망 관리에서 사용했던 AgentX 에서 착안하였다. AgentX 프로토콜의 메커니즘을 이용함으로써 사용자의 입장에서 센서에 대한 Transparency 를 보장 받을 수 있으며, 부수적으로 센서를 만드는 벤더들은 여러 버전의 API를 만들어야 할 수고를 덜게 되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06a
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• pp.31-35
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• 2010

USN 환경은 다양한 센서들을 이용하여 사용자에게 보다 다양한 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. 이러한 USN 환경에 존재하는 센서들은 이종이며 무수한 응용들과 요구사항을 충족하기 위한 다양한 센서 네트워크들과 응용들 사이에서 동작하는 미들웨어가 반드시 필요하다. 기존의 미들웨어에서는 이기종 센서들 간의 통합에 중점을 두고, 센서데이터를 통한 정보 획득 부분은 미흡한 상태이다. 본 연구에서는 이러한 미흡한 부분인 정보 획득 부분을 센서 데이터 패턴분석을 이용한 이상치 탐색을 통하여 중요한 여러 응용에서 유용하게 제공됨을 예를 통하여 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.866-869
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• 2007

센서 네트워크(Sensor network)는 주변 데이터를 수집하기 위해 널리 퍼뜨려진 작고, 값싼 센서들이 밀집된 무선 네트워크이다. 또한 센서 네트워크는 특수한 활동을 수행하기 위하여 상호 협동하는 센서 노드들의 모임으로 나타낼 수 있으며, 무선 센서 네트워크는 멀리 떨어진 위치에서 물리적인 환경의 감시와 제어를 용이하게 한다. 그러므로, 센서 네트워크는 기후가 혹독한 위치에서 감지한 정보를 모으거나 군사 목적, 주변 환경 감시와 같은 다양한 분야에서 응용되고 있다. 그러나, 일반적으로 저전력 센서들을 이용하는 센서 네트워크는 에너지 효율성을 고려하여 전체 네트워크 성능을 저하시키지 않고 데이터를 수집하는 것이 가장 큰 목적이다. 따라서, 본 논문에서는 위치 측정으로 인한 상대적인 위치 정보에 기반한 클러스터링 기법인 홉 트리(Hop-tree)를 제안한다. 제안된 클러스터링 기법은 위치 측정으로 인해 각 센서 노드들의 상대적인 위치를 알 수 있다는 것과 각 센서 노드들의 에너지를 효율적으로 이용할 수 있다는 장점을 가진다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.231-236
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• 2009

본 연구에서는 집이나 사무실과 같은 일상 공간에서 발생할 수 있는 연간의 일상생활행위 (ADL: Activities of Daily Living) 들을 인지하는 분산 모델을 제시한다. 사용자의 환경 정보, 위치 정보 및 행위 정보를 간단한 센서들이 부착된 가정용 기기들과 가구, 식기들을 통해 무선 센서 네트워크를 통해 수집하며 분석한다. 하지만 이와 같은 다양한 기기의 활용과 충분히 분석되어지지 않은 데이터들은 본 논문에서 제시하는 일상 환경에서 고차원의 ADL 모델을 구축하기 어렵게 한다. 그러나 ADL들이 생성하는 센서 데이터들과 센서 데이터들의 순서들은 어떤 행위가, 이루어지고 있는지 인지할 수 있도록 도와준다. 따라서 이 센서 데이터들의 순서를 특정 행위 패턴을 분석하는 데 활용하고, 이를 통해 분산 선형 시간 추론 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 센서 네트워크와 같은 소규모 시스템에서 행위를 인지하는 데 적절하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.61-65
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• 2007

편재형 컴퓨팅(pervasive computing)에서 컨텍스트에 대한 중요성은 점점 강조되고 있다. 편재형 컴퓨팅(pervasive computing) 환경에서 다양한 디바이스들은 사용자의 상황에 가장 적절한 서비스를 제공하기 위해 통신할 필요가 있는데, 특히 센서는 컨텍스트 데이터를 얻는데 효과적이다. 컨텍스트 정보를 얻기 위해 사용되는 센서들은 물리적인 센서들로부터 가상 센서까지 여러 가지가 있는데, 이러한 다양한 센서들을 관리하기 위해 센서 프레임워크가 필요하다. 본 논문에서는 모바일에서의 센서 어플리케이션 표준인 JSR256을 기반으로 한 센서 프레임워크를 어플리케이션 개발자의 시각이 아닌 센서 개발자의 시각에서 분석하였다. 그리고 관련 문제점을 발견하여 다양한 센서들을 효율적으로 관리하고 새로운 센서 모듈을 용이하게 개발할 수 있는 센서 프레임워크를 제안하고 제시된 센서 프레임워크를 통한 재사용성을 검증해 보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.349-351
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• 2003

무선 센서 네트웍은 동작 환경과 구조가 매우 특이하du 개발자들은 센서 네트웍의 노드를 디자인할 때 많은 제약 조건들과 요구 조건들을 고려해야 한다. 먼저 우선 센서 네트웍 상의 각 센서 노드에는 극도로 제한된 하드웨어 자원 조건 하에서도 무선 통신 기능뿐만 아니라 동시에 여러 이벤트를 재빠르게 처리할 수 있는 기능이 포함되어야 한다. 또한 환경과 응용 프로그램의 변화에 잘 대처하기 위해 런타임(run-time)에 각 센서 노드들을 동적으로 재구성할 수 있는 기능이 제공되어야 한다. 이러한 디자인 요구 조건들과 제약 조건들은 얼핏 서로 상반된 것처럼 보이는데, 무선 센서 노드들을 위한 실행 환경을 디자인할 때는 이러한 조건들을 모두 만족시킬 수 있는 운영 체제가 반드시 필요하다. 본 논문에서 우리는 무선 센서 노드들을 위한 매우 효율적이고 효과적인 유한 상태 머신(finite state machine) 기반의 운영체제, SenOS를 제안한다. 또한 새로운 운영 체제인 SenOS가 극도의 제한적인 자원에서도 동시성과 반응성, 재구성성의 요구 조건을 모두 만족시키면서 동작할 수 있다는 것을 보일 것이다.