이 논문에서는 센서 레지스트리 시스템을 위한 다양한 아키텍처에 대해 기술한다. 센서 레지스트리 시스템은 이기종 센서 네트워크 환경에서, 다양한 센서에서 수신한 센서 정보를 모바일 기기에서 직접 해석하여 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 기존 연구에서 제안한 아키텍처는 모바일 기기가 센서 데이터 및 센서와 관련된 다양한 정보를 서버에 반복적으로 요청하여 처리한다. 이러한 아키텍처는 성능 저하를 초래할 수 있으며, 또한 센서 웹 정보를 활용을 고려하지 않은 아키텍처이다. 따라서 이 논문에서는 성능과 센서 웹 정보 활용이 가능한 다양한 센서 레지스트리 시스템 아키텍처를 제안하고, 각각의 특징에 대하여 서술한다. 이 연구의 결과는 상황에 따라 적합한 시스템 아키텍처 설계 및 구현을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.
스마트팩토리 테스트베드 구축을 위해서는 생산 공정 및 제품 테스팅을 포함한 지속적 자료 수집 환경이 요구된다. 이 논문에서는 테스팅 환경의 장치 및 센서를 정의하기 위한 CDM(Common Device Model)을 기반으로 작성된 마크업언어인 SML(Sensor Markup Language)을 기술하고 이를 기반으로 구성된 소프트웨어 센서의 활용을 기술한다. 통지 모델을 기반으로 센서로부터 수집된 센싱자료와 상태 정보를 수집하기 위한 소프트웨어 아키텍처을 설계하였으며, 이는 테스트베드 시스템 개발의 참조모델로서 사용한다.
센서 노드의 주 기능은 각종 센서를 탑재하여 구동시키고 측정 결과 값을 게이트웨이로 전송하는 일인데, 이를 위한 소프트웨어는 임베디드 운영체제를 활용하거나 일반적인 펌웨어 형태로 개발할 수 있다. 이 논문에서는 센서 노드에 운영체제를 도입하지 않고 간단한 펌웨어 형태로 센서를 구동시키기 위한 일정한 형태를 갖춘 구동기 틀을 구현하고 실험한다. 제안된 구동기 틀의 목적은 형태의 통일성에 의한 센서 구동기 작성의 편리성 제공에 있다. 온도 센서인 TC1047AVNB의 구동기를 Atmega2560 노드에서 구현하고 실험한 결과 올바른 동작을 확인할 수 있었다.
센서 네트워크를 이용하여 교량을 실시간으로 관리하기 위하여 미들웨어를 사용한다. 그러나 현재 미들웨어는 단순히 센서 네트워크에서 수집한 자료를 처리하는 단순한 수준에 불과하다. 본 논문에서 실시간으로 센서로부터의 정보를 수집/가공하고 센서 노드들과 전용 애플리케이션 및 웹 브라우저 간의 중재 역할을 하는 미들웨어를 제안한다. 또 데이터베이스 고장이 발생하였을 경우 파일로 수집정보를 저장 하며 데이터베이스가 복구되었을 때 데이터베이스 부하를 줄이기 위하여 데이터베이스의 사용률이 적을 때 파일로 수집된 정보를 데이터베이스에 저장하는 기능을 제안한다. 그리고 실시간으로 교량정보등을 감시하여 이상이 발생하였을 때 경고 메시지를 발생시켜 관리자가 교량의 비정상적인 상태에 대하여 빠르고 쉽게 인지할 수 있는 메커니즘을 제안한다.
IoT 환경에서 상황인지 기반 헬스케어 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 건강정보와 주변 환경정보가 필요하다. 환경정보를 구성하기 위해서는 센서데이터를 수집해야 하며, 효과적으로 센서데이터를 수집하기 위해서는 이기종 센서기기의 접근 및 다양한 센서데이터 타입을 일관적으로 처리하기 위한 모델이 필요하다. 센서데이터 수집은 환경정보를 구성하기 위해 선행되어야 하는 과정이며, 이를 통합 처리하기 위한 수집 모델은 아직까지 제안되지 않고 있다. 본 논문에서는 센서데이터의 일관된 수집 및 처리를 위한 이기종 센서데이터 수집 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 센서기기 수준에 접근하기 위한 접근정보가 담긴 수집 스키마를 가지며, 제안하는 모델을 통해 이기종 기기의 센서데이터를 일관되게 수집하여 환경정보를 제공할 수 있다. 실험에서는 이기종 센서기기에 접근하기 위한 접근정보와 수집데이터를 명시한 입력 자료를 바탕으로 센서기기에 접근하여 데이터를 수집하는 과정을 보인다.
RFID 태그 인식 정보와 센서 데이터는 지속적으로 변화하고, 위치에 따라 구분되며, 시간에 따라 변화하는 대량의 정보라는 면에서 유사한 자료라고 할 수 있으며, 두 자료가 함께 관리된다면 환경 변화에 따른 객체 인식 등의 융합 처리가 가능하다. RFID 미들웨어와 EPCIS 저장소가 통합된 시스템을 구현한다면 미들웨어의 기능과 저장소의 기능을 동시에 사용할 수 있으며, 미들웨어로부터 정보를 받아 가공 처리할 필요 없이 실시간 인식 정보 검색이 가능해진다. 본 논문에서는 일반적인 객체 인식과 환경 정보 변화에 의존하는 객체 검색을 실시간으로 가능하게 하기 위해, 장치로부터 정보를 지속적으로 읽어 데이터베이스에 저장하고, 수집된 자료를 기반으로 EPCglobal에서 표준으로 제안하는 ALE 기반 미들웨어와 EPCIS 저장소를 RFID와 센서 데이터를 함께 처리할 수 있도록 설계하고 구현한다.
초 미세 분광 분해능 센서, 고 공간 분해능 센서로 대표되는 최근의 위성 센서의 실용화 로, 향후 획득되는 위성 영상은 최소 수백 MB/scene 정도의 막대한 양이 될 것으로 예상된다. 또 한, 인터넷 및 초고속 정보망을 이용한 각종 정보의 활발한 교환은 보다 능동적인 형태의 위성영 상의 가공, 분석, 부가가치 정보 생산이 가능한 서비스 시스템의 개발을 요구한다. 본 연구에서는 향후 예상되는 위성 센서의 개발 방향과 이를 처리하기 위하여 고려되어야 할 미래지향적인 개념 인, 객체 파이프를 통한 자료의 입출력, 다중 쓰레드를 활용한 자료 처리 구조에 대하여 분석하 고, 인터넷 언어인 자바를 이용하여 개발 중에 있는, 위성 영상 처리 및 분석 시스템(GeoPixel 1.0)에 대하여 설명한다. 이 시스템은 인터넷 상에서 사용이 가능하며, 사용자 플랫폼에 독립적으 로, 상당 부분이 위성자료 분석 모듈들이 구현되어 있다. 대용량 위성 영상 처리를 위하여 본 연 구에서 개발된 다중쓰레딩, 객체 파이프와 같은 새로운 자료 처리 개념을 이용한 시스템의 개발 로 보다 효율적인 컴퓨터 자원(CPU 시간과 메모리)의 활용과 처리 속도면에서의 향상이 기대된 다.
위성의 자세를 결정하기 위해서는 위성체에 탑재된 각종 센서들을 사용된다. 이러한 센서 중에서 고정밀도의 자세결정을 위해서는 별추적기를 사용한다. 별 추적기를 통한 위성체의 자세결정은 CCD 이미지로부터 여러 가지 별패턴인식(star pattern recognition) 방법을 통하여 CCD의 FOV(Field of View)내의 별들을 인식, 자세정보를 추출하여 이루어진다. 이러한 과정은 운용중인 위성체내에서 실시간으로 처리되어야 하므로 빠른 처리속도, 높은 신뢰도, 그리고 위성체내에 저장되어지는 자료의 양도 가능한 적어야 한다는 제한 요소들이 있다. 이러한 별추적기의 별패턴인식 방법으로는 CCD의 FOV내에 존재하는 각 쌍의 별들의 각거리를 이용하는데, 위성체의 이전자세정보의 필요 여부, searching phase 등에 따라서 나누어진다. 본 연구에서는 선행자료를 필요로 하지 않는 k-vector SPIT(Star-Pair Identification Technique)를 사용하여 CCD이미지와 위성체에 저장된 별 카탈로그(star catalog)와 비교한 후, 각각의 별들을 인식(identification)할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 또한 선행자세자료를 필요로 하는 패턴인식방법을 구현하여 이들을 비교하였다.
데이터 무결성을 보장하는 블록체인은 IoT 환경과 같은 비금융 분야에서 활용이 증가되고 있으며 IoT 환경의 수집된 자료를 저장할 수 있는 단순한 인프라로 활용되고 있다. 이 논문에서는 산업사고 발생시 주요 원인에 대한 추적검증을 위해 산업현장에서의 환경정보를 블록체인에 저장하기 위한 센서자료 수집시스템을 기술한다. 본 개발 시스템은 허가형 블록체인 플랫폼인 HyperLedger Fabric을 사용하여 온도, 충격 및 영상데이터의 주요 특징을 요약하여 블록체인에 저장할 수 있도록 한다.
항공관제시스템을 구성하는 하부 시스템중 하나인 감시자료처리시스템(SDP, Surveillance Data Processor)은 항공 감시 레이더 등 다양한 감시 센서로부터 감시자료를 전달 받아 항공기의 항적을 추적하는 시스템으로서, SDP의 항적 추적 성능은 항공기의 안전 운항에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 개발과정에서 SDP의 요구 성능에 대한 검증은 필수적이며, 특히 대표적인 다중 센서 다중 타겟 추적(Multi-Sensor Multi-Target Tracking)시스템으로서 다양한 타겟 추적 방법이 존재함에 따라 정량적인 추적 정확도 성능 평가가 중요하게 여겨지고 있다. 본 연구에서는 현재 한국항공우주연구원에서 개발 중인 SDP의 항적 추적 성능 검증을 위한 요구 성능 정의, 테스트 환경 구축, 테스트 결과에 대해 정리하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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