• 대한공간정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.3-12
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• 2010

최근 항공사진과 고해상도 위성영상의 보급과 수치사진측량 시스템 및 분석 알고리즘의 발전으로 인하여 데이터 추출, 영상이미지프로세싱처리, 정밀 대축척지도제작 등의 연구가 진행되고 있지만 2차원 평면 정보라는 제한적인 요소를 가지고 있다. 이에, 높은 위치정확도와 개체인식을 위한 정확한 공간정보와 3차원 좌표가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 높은 위치정확도가 검증된 LiDAR의 3차원 공간정보를 이용하여 실제 지형을 반영하였고, 센서 최적 위치를 도출하기위해 확률알고리즘을 개발하고 공간분석을 통해 확률 값을 산정하였다. Grid기반인 2차원 3차원 센서위치지점을 생성하고 LiDAR의 3차원정보를 센서감지영역 산정에 적용하였다. 이 데이터를 바탕으로 알고리즘을 구현하여 최적 센서위치지점으로 선정하였다. 또한 최적 센서위치지점 선정 시 고려사항을 3가지 조건으로 나누었다. 첫째조건은 방해물이 없는 2차원인 경우(2-D Non obstacle), 둘째조건은 방해물이 존재하는 2차원인 경우(2-D Obstacle), 셋째는 방해물이 존재하며 3차원인 조건(3-D Obstacle)으로 설정하였다. 이 3가지 조건에 알고리즘을 적용하여 2차원, 3차원적 공간에 대한 최적위치선정 방법을 검토하였다. 결론적으로 본 연구에서는 LiDAR 데이터를 이용하여 정보 수집을 위한 지상 고정센서 위치 선정 방법론을 제시하고자 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.217-217
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• 2023

상수도관망은 사용자에게 고품질의 물을 안정적으로 공급하는 것을 목적으로 하며, 이를 평가하기 위한 지표 중 하나로 압력을 활용한다. 최근 스마트 센서의 설치가 확장됨에 따라 기계학습기법을 이용한 실시간 데이터 기반의 분석이 활발하다. 따라서 어디에서 데이터를 수집하느냐에 대한 센서 위치 결정이 중요하다. 본 연구는 eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) 모델을 활용하여 대규모 상수도관망 내 센서 위치를 최적화하는 방법론을 제안한다. XGBoost 모델은 여러 의사결정 나무(decision tree)를 활용하는 앙상블(ensemble) 모델이며, 오차에 따른 가중치를 부여하여 성능을 향상시키는 부스팅(boosting) 방식을 이용한다. 이는 분산 및 병렬 처리가 가능해 메모리리소스를 최적으로 사용하고, 학습 속도가 빠르며 결측치에 대한 전처리 과정을 모델 내에 포함하고 있다는 장점이 있다. 모델 구현을 위한 독립 변수 결정을 위해 압력 데이터의 변동성 및 평균압력 값을 고려하여 상수도관망을 대표하는 중요 절점(critical node)를 선정한다. 중요 절점의 압력 값을 예측하는 XGBoost 모델을 구축하고 모델의 성능과 요인 중요도(feature importance) 값을 고려하여 센서의 최적 위치를 선정한다. 이러한 방법론을 기반으로 상수도관망의 특성에 따른 경향성을 파악하기 위해 다양한 형태(예를 들어, 망형, 가지형)와 구성 절점의 수를 변화시키며 결과를 분석한다. 본 연구에서 구축한 XGBoost 모델은 추가적인 전처리 과정을 최소화하며 대규모 관망에 간편하게 사용할 수 있어 추후 다양한 입출력 데이터의 조합을 통해 센서 위치 외에도 상수도관망에서의 성능 최적화에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제31권3호
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• pp.31-38
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• 2003

본 연구는 최적설계에 사용되는 역섭동법을 구조물의 손상탐지에 적용하였다. 이 방법은 손상의 위치를 정확하게 탐지하기 위하여 미지수보다 많은 수의 구속조건이 필요하므로, 최적설계와는 달리 비선형 회소자승법을 수치기법에 사용한다. 한편 손상탐지의 경우, 모든 자유도의 응답이 측정가능한 것은 아니며 제한된 수의 센서에서 부분적인 진동모드만 측정할 수 있다. 이처럼 부분적인 정보를 사용하여, 손상진단을 성공적으로 수행하기 위해서는 사용될 센서의 수와 위치를 결정하는 연구가 매우 중요한다. 본 논문에서는 센서의 개수가 결정되었을 때, 손상탐지에 적합한 센서 위치의 선정방법에 관하여 연구하였다. 이러한 연구의 결과로 순차적 소거법이 역섭동법을 이용한 손상탐지에 가장 적합한 센서위치의 선정방법임을 수치 예에서 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.287-291
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• 2007

기존 센서네트워크 환경의 노드들이 모바일 환경으로 바뀌면서 클러스터를 구축하고 클러스터 헤더를 선정함에 있어 기존 방법은 정적 노드를 대상으로 구축되어 있기 때문에 이를 동적 노드에 적합한 방법으로 구축하기 위해 기존 연속적인 스카이라인 질의방법을 이용하여 클러스터를 구축하고 클러스터헤더를 선정함으로 센서네트워크의 효율적인 환경을 구축하고자 한다. 기존은 클러스터 헤드 선정을 클러스터를 구축하고 구축된 클러스터 내에서 에너지 잔여량을 비교 하여 가장 에너지가 많은 노드를 헤드로 선정하여 라우팅을 고려하는 기법을 사용하였다. 그러나 센서 노드가 모바일 노드일 경우 위치도 함께 고려되어야 할 속성 중 하나일 것이다. 따라서 이 논문에서는 클러스터 헤더 선정기법에서 기존 방식과 달리 클러스터 헤더를 선정하고 클러스터 헤더를 선정하고 클러스터 헤더를 기준으로 R hop 까지를 하나의 클러스터로 설정하는 효율적인 영역 결정 기법을 제안하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제33권5호
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• pp.303-310
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• 2020

본 연구에서는 인공신경망을 이용해 건물 구조물의 가속도계 설치 위치 및 개수를 선정하는 방법을 제안한다. 인공신경망의 입력층에는 층에 설치되는 가속도계로부터 얻는 가속도이력데이터가 입력되며, 출력층에는 구조물을 정의하는 각 층의 질량과 강성 값을 출력하도록 신경망을 구성한다. 가속도계의 설치 위치 및 개수를 선정하기 위해 여러 설치 시나리오를 가정하고 훈련을 통해 인공신경망을 구한다. 훈련에 사용되지 않은 예제를 이용해 예측 성능을 비교하였다. 센서 개수 및 위치에 따른 예측 성능을 비교하여 설치위치 및 개수를 선정한다. 6층과 10층 예제 적용을 통해 제안하는 방법을 검증하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.244-245
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• 2009

일반적으로 LiDAR(Light Detection And Ranging)의 자료로부터 3차원 위치정보와 속성 정보를 취득하여 활용 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 Grid($100m{\times}100m$) 기반인 2차원적 Grid Point를 통해 Sensor Field를 정하고 LiDAR의 3차원적 좌표정보를 이용하여 최적 센서 위치를 선정하고 중간에 장애물(Obstacle)이 존재하는 경우 또한 알고리즘을 통해 최적위치인 Grid point를 선정하였다. 알고리즘은 3가지 측면을 고려하여 분류하였다. 첫째 장애물이 없는(Non Obstacle) 2차원적인 경우, 둘째 장애물이 존재(Obstacle)하는 2차원적인 경우, 셋째 장애물이 존재(Obstacle)하며 3차원적인 알고리즘을 고려하였다. 향후 연구에서는 LiDAR를 직접 적용하여 최적 선정 지역을 도출하여 알고리즘을 적용할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.1559-1566
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• 2012

본 논문에서는 실거주 환경과 같이 구축된 테스트베드에 온도 센서를 설치하여 최적의 온도 측정 위치를 설정하는 방법을 제안한다. 테스트베드를 CFD(Computational Fluid Dynamics) 방법으로 온도 변화를 시뮬레이션하고, 온도 변화와 기류 변화를 확인하여 최적 온도 측정 위치를 선정한다. 디자인빌더 소프트웨어를 이용하여 테스트베드를 3차원 모델링을 하고 CFD를 실행하였다. 최적위치는 바닥에서 높이 1.5m이고, 온도 변화가 적은 곳을 선택하였다. 실제 공간에 30개의 온습도센서를 설치하여 실험을 진행하였고 온도변화 결과를 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.505-506
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• 2007

일반적으로 저가 장비를 이용한 수신 신호 강도(RSSI)의 측정은 전파의 특성상 다소 부정확한 정보를 제공하고, 이는 최소평균제곱오차(MMSE)를 이용한 위치 추정 방법에 있어 큰 오차 요인으로 작용한다. 따라서 이 논문에서는 수신 신호 강도를 이용한 기존의 위치 추정 방법을 개선하기 위해 센서 네트워크상의 유효 노드선정 알고리즘을 제시한다. 그리고 개선된 방법을 이용하여 센서 네트워크 기반의 실내 위치 추정 시스템을 구현 한다. 끝으로, 개선된 방법의 성능 검증을 위한 실험 결과를 제시 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.103-108
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• 2015

무선 센서 네트워크에서는 효율적으로 에너지를 사용해서 전체 네트워크의 수명을 연장하는 것이 중요한 이슈이다. 기존의 라우팅 프로토콜에서는 클러스터 헤드를 단순히 센서노드들과 가까운 노드로 선택했기 때문에, 경우에 따라서는 클러스터 헤드와 Base Station(BS) 위치가 센서노드와 BS사이의 위치보다 멀어서 거리에 따른 불필요한 에너지 소모가 생긴다. 따라서 본 논문에서는 클러스터의 구성과 클러스터 헤드를 노드들의 위치 정보에 따라서 선정하는 위치기반 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과 기존의 알고리즘보다 네트워크 시간이 연장되어 에너지를 효율적으로 사용함을 알 수 있다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.324-332
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• 2007

Sensor placement method for damage identification has been developed for model updating using Taguchi method. In order to select the optimal sensor location, the analysis of variance of objective function using orthogonal array was carried out. Then, modal data at the selected locations were used for damage identification using model updating. The numerical model of a cantilever beam was used in order to compare the damage identification results with conventional sensor location method.