• 제목/요약/키워드: 센서 망

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u-City 서비스를 위한 하이브리드 센서망 분석 (Case Study on the Hybrid Sensor Network for the u-City Service)

  • 박병태;최연석;임석진
    • 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한안전경영과학회 2010년도 춘계학술대회
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    • pp.393-400
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    • 2010
  • 현재까지 USN(Ubiquitous Sensor Network)이라 통칭되어지는 센서망은 불특정 공간에 배포된 무선방식의 센서노드를 통해 유선방식의 센서 인프라를 대체하려는 기술 지향적 및 공급자중심의 구성을 가지고 있다. 본 논문은 기존의 공급자 위주의 기술지향적인 제한적 구성에서 벗어나, u-City에서 제공하고자 하는 서비스들의 목적과 서비스 대상의 요구사항분석을 기반으로 성능, 품질, 비용 등을 고려하도록 다양한 기술들을 융 복합하여 서비스를 제공하는 하이브리드 센서망의 제안을 위한 선행 연구 결과이다. 우선, 센서망과 u-City 서비스와의 관계에 대해 서술한 후, 기존 센서망에 대한 조사, 분석 결과 및 문제점, 그리고 선진국에서의 하이브리드 센서망 적용 사례와 시사점에 대해 논의하도록 한다.

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무선 센서망의 수명 연장을 위한 센서 재배치 (Mobile Sensor Relocation to Prolong the Lifetime of Wireless Sensor Networks)

  • 유영환
    • 한국통신학회논문지
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    • 제34권4B호
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    • pp.338-348
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    • 2009
  • 최근 들어 무선 센서망은 저렴한 가격과 망 구성의 용이함 덕분에 많은 관심을 끌고 있다. 특히, 사람들이 직접 센서를 설치할 수 없는 재난 지역이나 위험 지역에 공중에서 센서를 뿌리는 것만으로도 망을 구성할 수 있다는 것은 상당히 중요한 장점이다. 하지만, 공중에서 센서를 흩뿌려 망을 설치하는 경우 센서들이 최적의 장소에 설치될 수가 없는데, 이는 최적의 위치에 설치된 센서망에 비해 더 많은 에너지의 사용, 그에 따른 수명의 단축 등 상당한 성능 저하를 감수해야 한다. 게다가 센서들이 계획적으로 설치된 망과는 달리 임의로 설치된 경우에는 센서들의 감지 영역에 포함되지 못하는 부분들이 생길 수 있다. 이 논문에서는 감지 영역을 벗어난 지역으로 이동 가능한 센서들을 움직여 전체 망의 감지 능력을 향상시키는 센서 재배치 방법을 제안한다. 실험 결과, 이 논문의 제안 방법이 기존 방법들에 비해 넓은 감지 능력과 센서망의 수명 향상을 가져오는 것으로 확인되었다.

무선 센서 망에서 에너지 효율적 라우팅 프로토콜 (Energy Efficient Routing Protocol in Wireless Sensor Network)

  • 김중규;손병락
    • 한국산업정보학회:학술대회논문집
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    • 한국산업정보학회 2004년도 춘계학술대회 21세기 IT산업의 발전 전망
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    • pp.8-13
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    • 2004
  • 무선 센서 망을 구성하는 각 노드는 크기가 작고 가진 에너지 또한 매우 적기 때문에 오랜 시간 동안 노드가 활동하기 위해서는 에너지 소모를 최소로 하는 것이 관건이다. 무선 센서 망은 애드 혹 망과 매우 유사하지만, 통신, 전력소모 그리고 계산능력 측면에서 제약을 받는다. 각 노드들은 응용계층에서는 적은 양의 데이터를 생성하고, 느린 속도로 전송되는 특징을 가진다. 각각의 노드들은 소스(source)와 싱크(sink)가 될 수 있는 일반적인 애드 혹 환경과는 달리 하나의 기지국(base station)이 싱크의 역할을 하고 싱크를 제외한 노드들은 소스의 역할을 하게 된다. 또한 무선 센서 망은 설치된 후 지속적으로 주변을 관찰하고 고정된 상태로 있는 것이 대부분이다. 기존 애드 혹 망에서 라우팅 프로토콜은 이러한 무선 센서 망의 특징을 만족할 수 없다. 본 논문에서는 무선 센서 망의 통신 형태의 특징을 고려하여 트리 기반 라우팅 프로토콜을 확장한 에너지 측면에서 효율적인 라우팅 프로토콜을 제안한다.

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센서 네트워크와 인터넷간의 게이트웨이를 위한 맵핑 알고리즘 (Mapping Algorithm for Gateway between Sensor Network and Internet)

  • 김미정;공인엽;이정태
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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    • pp.271-273
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    • 2004
  • 소형, 저가, 저전력의 센서노드와 무선 네트워크가 접목된 센서 네트워크 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존의 센서 네트워크는 인터넷에 접속되지 않으므로 센서 네트워크의 서비스를 원격으로 이용할 수 없다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 센서 네트워크와 인터넷 망을 연동하여 센서 네트워크 서비스를 제공하는 센서 네트워크 게이트웨이를 설계하고 구현하였다. 센서 네트워크 게이트웨이는 인터넷 망의 IT 주소 및 소켓 정보를 센서 노드들의 주소와 맵핑함으로써 외부의 인터넷 망에서도 센서 네트워크에 접근할 수 있게 한다.

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향상된 모니터링을 위한 센서 망 라이프타임 연장기법 (A method of long lived sensor network for improved monitoring)

  • 이동훈;박수창;김상하
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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    • pp.229-231
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    • 2005
  • 수 많은 노드들이 협력적인 작업을 통하여 이루어지는 무선 센서 망에서는 노드 하나 하나의 제한된 에너지를 효율적으로 사용하고 보다 오랜 시간 동안 망을 유지하는 것이 큰 이슈이다. 하지만 센서 망 안에 위치한 노드 하나 하나를 고려할 때 망이 유지되고 있다고 하더라도 그 노드가 목적된 지역을 모니터링 하지 못한다면 그 지역에서는 망이 유지되는 것이 의미가 없다. 따라서 본 논문에서는 센서 망의 라이프 타임 연장을 목적된 지역을 계속해서 모니터링 할 수 있을 때 망의 유지 시간 연장 이라는 관점에서 해석할 것이다. 이러한 관점에서 기존의 센서 앙 유지 프로토콜에서 망이 유지되는 한 모니터링 또한 계속해서 할 수 있는 방법을 제안한다.

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무선 수동형 센서 망을 위한 경합형 MAC 방식의 최적 설계 (Optimal Design of Contending-type MAC Scheme for Wireless Passive Sensor Networks)

  • 최천원;서희원
    • 전자공학회논문지
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    • 제53권6호
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    • pp.29-36
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    • 2016
  • 별도의 RF 소스가 센서 노드에게 에너지를 공급하는 무선 수동형 센서 망은 배터리 없이 영원히 동작할 수 있는 망이다. 그러나 영원한 수명에 대한 기대와 달리 무선 수동형 센서 망은 아직 에너지의 희소성, 에너지 수신과 데이타 전송의 동시불가성, 자원 활용의 비효율성 등 많은 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 패킷 상실에는 관대하지만 패킷의 적시 전달을 요구하는 서비스를 제공하는 무선 수동형 센서 망을 다룬다. 이러한 망에서 여러 센서 노드들이 하나의 싱크 노드에게 패킷들을 전달하도록 현실적 제약을 인식하여 framed and slotted ALOHA에 기초한 경합형 MAC 방식을 고려한다. 이어서 지리적으로 흩어져있는 센서 노드들이 전송한 패킷들이 경로 손실을 겪어 결국 capture 현상이 빚어질 때 MAC 방식이 얻을 수 있는 망전체 throughput을 조사한다. 특히 두 센서 노드만이 망에 있을 때 망 전체 throughput의 정확한 공식을 closed form으로 도출한다. 마지막으로 설계 parameter들을 조절하여 최대의 망 전체 throughput을 취하도록 경합형 MAC 방식을 최적화한다.

신경망을 이용한 센서 융합 (Sensor Fusion Using Neural Network)

  • 백상훈;오세영
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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    • pp.297-300
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    • 2004
  • 기존에 성격이 다른 두 가지 이상의 센서를 이용하기 위해서는 각각의 센서의 입력 데이터를 처리하는 알고리즘이 필요하게 되고, 적용한 알고리즘에 의해 출력된 최종 값 중에서 그 상황에 알맞은 값을 선택하여 사용하는 계층적 구조를 사용하게 된다. 계층적 구조가 아니더라도 비슷한 형태의 데이터를 얻어 이를 가지고 최종 로봇을 제어하기 위한 출력을 만들게 된다 본 논문에서는 비전 센서와 초음파 센서에서 입력되는 성격이 다른 데이터를 가지고, 신경망을 이용하여 최종 출력을 얻어냄으로써 2가지 센서의 입력 데이터를 처리하기 위한 과정을 간단히 하고 두 가지 센서가 서로를 보완 할 수 있도록 하는 방법을 제시한다.

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무선 센서 망에서의 이동성 환경 연구 및 새로운 정보 요구자 이동성 모델 제안 (Analysis of Mobility Models and Novel Inquirer Mobility in Wireless Sensor Networks)

  • 최영환;박수창;이의신;우부재;김상하
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (D)
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    • pp.166-170
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    • 2007
  • 전형적인 무선 센서망은 센서들과 싱크로 구성된다. 그리고 사용자는 싱크로부터 원하는 정보를 요구 혹은 획득한다. 그 개체들은 무선 센서 망에서 이동성 환경을 각각 독립적으로 제공할 수 있다. 그에 비해, 기존 연구들은 센서 노드, 싱크, 그리고 이벤트 이동성만을 고려한다. 그러나, 또 하나의 이동성을 제공하는 가능한 개체로서 정보 요구자(사용자)가 있다. 정보 요구자 노드는 센서 망 내부에서 이동하면서 싱크에게 원하는 정보를 요구할 수 있다. 본 논문은 기존에 제안된 이동성 모델들을 분석하고, 새로운 이동성 모델인 정보 요구자 이동성 모델을 제안한다.

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무선 센서망에서 에너지 효율적인 클러스터 재구성을 위한 동적 헤드 선출 방법 (Dynamic Head Election Method For Energy-Efficient Cluster Reconfiguration In Wireless Sensor Networks)

  • 조용현;이향택;노병희;유승화
    • 한국통신학회논문지
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    • 제30권11A호
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    • pp.1064-1072
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    • 2005
  • 센서망의 효율적인 운영을 위하여, 센서들이 에너지를 효율적으로 사용하도록 설계하는 것이 매우 중요하다. LEACH와 같은 클러스터 기반의 라우팅 방법들은 클러스터 헤드들과 센서 노드들 간의 데이터 전달을 통하여 에너지의 효율성을 얻는다. 이러한 클러스터 기반의 방식들에서, 클러스터 재구성 알고리즘은 센서망의 오랜 생존시간을 이루기 위한 가장 중요한 문제 중의 하나이다. 본 논문에서는, 새로운 에너지 효율적인 클러스터 재구성 방법을 제안한다. 제안 방법은 센서노드들의 위치나 에너지에 대한 정보를 요구하지 않고, 센서망 내의 모든 노드들이 에너지를 균등하게 사용할 수 있도록 클러스터를 재구성하여 준다. 제안방법의 성능을 LEACH와 LEACH-C등과 비교하였다.

신경망을 이용한 반복운동 검출 (Detection of Repetition Motion Using Neural network)

  • 유병현;허경용
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제21권9호
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    • pp.1725-1730
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    • 2017
  • 가속도 센서와 자이로스코프 센서는 반복운동 검출을 위해 사용하는 대표적인 센서로써 다양한 운동 성분을 분석하는데 활용되어 왔다. 하지만 이 두 센서는 잡음 민감성과 오차가 누적되는 문제점을 가지고 있다. 이와 같은 하드웨어적인 문제점을 극복하기 위해, 두 센서를 함께 사용하려는 시도가 있어왔고, 상보필터는 가속도 센서와 자이로스코프 센서의 단점은 최소화하고 장점을 극대화함으로써 두 센서가 가지는 문제점을 완화시키는 성공적인 결과를 보여주었다. 이 논문에서는 상보필터에 신경망을 도입함으로써 상보필터로 처리할 수 없는 여러 변수를 사전에 학습을 통하여 생성한 망을 이용해서 처리하는 개선된 방법을 소개한다. 신경망은 다양한 경우의 수를 미리 학습하여 예측하지 못한 환경 혹은 상황에도 정확한 측정이 가능한 알고리듬이다. 제안한 방법은 반복운동을 처음, 중간, 끝 세 개의 영역으로 분류하여 신경망을 적용한다. 그 결과 영역별 인식률은 96.35%, 98.77%, 96.92%이고 이를 바탕으로 측정한 정확도는 97.18%임을 실험을 통해 확인할 수 있다.