본 논문에서는 섬유근접센서를 이용하여 측정한 맥박을 평가하기 위해 Biopac MP150에서 획득한 Electrocardiography(ECG)와의 관계를 보았다. 섬유근접센서는 요골동맥에서의 맥박을 측정하기 위해 $5{\times}5$ 크기로 설계하였고, 전처리 과정과 필터링을 거쳐 획득한 데이터 값은 ECG 데이터와 Peak Point의 개수를 비교하여 올바른 맥박이 측정되었는지를 판단하였다. 그 결과 섬유근접센서와 MP150에서 측정한 두 데이터의 Peak Point가 모두 동일한 결과를 보였다.
사용자가 가능한 센서 가까이에서 이동하는 문제를 최단거리유지문제라 하며, 무선 연결의 안정성을 높이기 위해서 두 개의 센서로부터 가까이에 위치하여 사용자가 움직이는 이동경로를 차선최단거리유지이동경로라고 한다. 이 논문에서는 주어진 센서들의 집합 U와 시작점 s, 끝점 t가 주어질 때, s에서 t까지 이르는 경로로서, 가장 가까운 두 개의 센서까지의 거리가 최소인 차선최단거리유지이동경로를 찾는 $O((c^2n+e)log(c^2n))$-시간 알고리즘을 제시한다. 여기서 c는 집합 U의 하나의 사이트가 갖는 최대 보로노이 선분의 개수이다.
최근 다양한 센서들이 일상생활에 활용되어, 일정한 환경에서 사람의 행동을 분류하고 인식하기 위한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 2개의 진동센서 값과 1개의 적외선 센서 값을 은닉 마코프 모델에 적용하여 침대 위에 있는 사람의 3가지 행동유형-눕기, 뒤척임, 일어나기-을 분류하고자 한다. 3개 센서 값의 특징들을 기초로 은닉 마코프 모델에 학습시키고, 특징집합과 학습 데이터량을 변화시키면서 사람의 행동유형에 대한 인식 실험을 수행하였다. 특징 개수 혼합에 따른 인식률의 차이는 거의 없는 것으로 나타났으나, 학습 데이터량을 증가시켜 가면서 수행한 실험에서는 인식률이 평균 78.127%로 향상되는 성과를 거두었다.
스마트폰은 사용자의 직관적인 조작에 의한 의사전달을 위해 다양한 종류의 인터페이스를 가진다. 모바일 기기의 입력수단으로 가장 널리 사용되는 것은 터치스크린과 버튼 UI이다. 이와 같은 입력수단은 작은 화면 사이즈로 인해 터치 시 화면을 가릴 수 있고 버튼을 추가 할 수 있는 개수가 한정적이기 때문에 또 다른 인터페이스가 요구된다는 단점을 가진다. 반면, 센서 정보를 활용한 인식의 경우 이와 같은 단점을 극복하고 직관적이고 자연스러운 인터페이스를 사용자에게 제공한다. 현재, 여러 가지 센서를 활용한 어플리케이션이 다양하게 구현되고 있으며, 본 논문에서는 스크린 터치 혹은 추가적인 UI를 사용하지 않고 자이로센서를 활용한 통화 시스템을 설계 및 구현하고자 한다.
본 연구에서는 상대적으로 적은 센서 수에 의한 음향측정을 목적으로, 광대역 단일빔 형성을 위한 비선형 배열 알고리듬을 제안하였다. 제안 알고리듬은 공간 샘플링 이론에 따라, 고주파수 대역에서는 등간격으로 센서를 배열하고 고주파수 이하 주파수대역에서는 고주파수 대역 센서 개수를 함수로 인접 센서간 간격을 비선형 배열한다. 시뮬레이션 결과, 제안 비선형 배열은 센서 수 감소에도 불구하고 선형배열과 유사한 지향지수 평균 및 분산을 나타내었다. 또한 -2dB점에서 6.8° 이상의 빔폭을 가지고 지향각에 따른 지향지수 변화가 미소하였다. 따라서 상대적으로 적은 센서 수를 갖도록 본 논문에서 제안한 비선형 배열 알고리듬이 음향측정 목적으로 유용함을 확인하였다.
센서 데이터는 대용량이며 지속적으로 발생하는 특징이 있다. 따라서 대용량의 센서 데이터로부터 특정 데이터를 효과적으로 검색하기 위해서는 색인의 개발이 요구된다. 센서 데이터 색인은 데이터 아카이빙을 지원하기 위해서 일정한 시간이 지난 과거의 데이터를 효과적으로 삭제할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 대용량 센서 데이터 아카이빙을 지원하기 위해 색인 분할 기법을 제안하고 구현하였다. 분할된 각각의 색인들은 가상색인으로 구성되어, 외부에서는 하나의 색인으로 보인다. 실험 결과 색인의 생성비용은 총 100,000번의 삽입 연산에 대해서 최대 8%의 성능 향상을 보였으며, 삽입되는 데이터의 개수가 많아질수록 성능이 더 향상됨을 보였다. 영역질의의 경우 각 질의영역이 적을수록, 시간도메인의 크기가 커질수록 큰 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 에너지 수집(energy harvesting) 기능이 있는 무선 센서 노드(sensor node)들이 인지 무선 시스템의 스펙트럼 센싱 신뢰성 및 정확도를 높이기 위하여 협력 스펙트럼 센싱을 수행하는 무선 센서 네트워크를 제안한다. 각 센서 노드들이 태양광, 풍력 등으로부터 에너지를 자체적으로 수집하여 전원으로 이용할 때, 수집되는 에너지의 양에 따라 적응적으로 스펙트럼 센싱을 수행하고, 그 결과를 융합 센터(fusion center)로 전송하는 적응적 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 무선 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드의 수와 수집되는 에너지의 통계적인 특성에 따라 스펙트럼 센싱의 성능이 어떻게 달라지는지 보이고, 센서 노드의 에너지 검출기에 사용되는 표본의 개수를 조절함으로써 융합 센터에서 오검출 확률을 최소화할 수 있음을 보여준다.
연구에서는 SPOT-3 인공위성 영상으로부터 얻어진 영상 스테레오 스트립과 GCP(Ground Control Point)자료를 이용하여 다양한 GCP배치에 따른 궤도기반 센서모델의 정확성에 대해 분석하였다. 실험에 사용된 기준점자료는 춘천지역에서부터 나주지역에 이르기 까지 약 420km 길이의 지역에 대해 GPS측량을 통해 획득하였다. 궤도기반 센서모델에 적용된 미지수는 위성의 위치와 속도, 자세를 표현하는 방정식의 계수를 미지수로 선택하여 일곱 가지 방식으로 조합하였다. 실험은 우선 모델점의 위치를 일곱 가지 경우로 결정하고 각 경우에 대해 일정한 개수의 모델점을 선택하였다. 그리고 각 경우의 모델점의 위치에 대해 궤도기반 센서모델의 미지수 조합 모델을 각 각 다르게 적용해 본 후 그 결과를 시각적, 수치적으로 분석해 보았다. 실험 결과 모델점의 위치에 관계 없이 궤도기반 모델에 적용할 수 있는 높은 정확도를 나타내는 미지수 조합모델을 찾아낼 수가 있었고, 여러 가지 모델점의 위치를 궤도기반 센서모델에 적용해 본 결과 지리적, 시간적, 경제적 효율성을 갖는 최적의 미지수 조합을 찾을 수가 있었다.
센서노드와 관제시스템으로 구성된 환경정보모니터링시스템은 센서노드에서 실시간 정보를 수집하고 원격지의 관제시스템으로 수집된 데이터를 실시간 전송한다. 센서 노드에 설치되는 센서의 종류, 센서의 개수, 센서노드와 관제시스템 사이의 통신환경, 관제시스템 데이터 운영 환경에 따라 관제시스템의 운용성이 크게 저하될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 운영 효율성을 증대하기 위하여 운용환경에 따라 적절한 컴포넌트를 이용하는 컴포넌트 기반 환경정보모니터링시스템을 제안하고 구현하였다.
본 논문에서는 구조물의 손상탐지를 위한 두께 방향 모드 압전 오실레이터의 가능성을 연구하였다. 두께 방향 모드 오실레이터 센서는 구조물의 주요부에 부착된 두께 방향 모드 압전소자와 피드백 오실레이터 회로로 구성되어있다. 구조물의 손상은 구조물의 임피던스를 변화를 야기시키며, 그 결과로 구조물의 공진 주파수가 변하게 된다. 오실레이터 센서는 간단한 방법으로 이 공진 주파수 변화를 연속적으로 관측할 수 있다. 본 연구에서는 알루미늄 시편에 크랙의 크기와 개수를 인위적으로 변화시키면서, FEM해석과 실험을 통해 두께 방향 모드 압전 오실레이터 센서의 적용 가능성을 증명 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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