IEEE 802.22 WRAN의 사용을 위해서는 TV 대역의 스펙트럼 센싱이 필수적이다. 그러나 WRAN의 센싱 요구조건을 만족하기 위해서는 긴 휴지 시간이 필요하고 쉐도윙 등의 환경적인 요인에 의해 기면허 사용자를 검출하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 협력 센싱을 통해 각 CPE의 센싱 요구 조건을 완화시키거나 스펙트럼 센싱의 신뢰성을 높인다. 일반적으로 협력 센싱은 k-out-of-N 규칙이 단순한 계산으로 인해 많이 사용된다. 그러나 이 방식의 경우 각 CPE의 SNR의 차이가 많은 경우 협력 센싱을 통해 얻은 센싱 성능이 가장 좋은 SNR을 가지는 CPE의 검출 성능보다 나쁘게 나타난다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 각 노드의 SNR올 반영하여 데이터 퓨전을 수행하는 방법들이 제안되는데 본 논문에서는 새로운 확신 벡터를 이용한 데이터 퓨젼 방식을 제안하였으며 전산 모의 실험 결과 제안된 방식이 기존 방식보다 검출 성능이 개선된 것으로 나타났다.
유비쿼터스 센서 네트워크 관련 기술이 급속히 발전하고 센서가 여러 분야에서 활용됨에 따라 센싱되는 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 유비쿼터스 센서 네트워크에서 센싱되는 데이타는 계통적 오차와 측정 방법의 부적합 등으로 인한 불확실성을 가지며, 또한 센싱하는 환경 및 제약으로 인해 데이터가 유사하거나 반복되는 제한성을 가진다. 그러나 기존의 연구들은 센싱되는 데이타의 이러한 특성을 고려하지 못함으로 인해 검색이 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 불확실한 데이타를 고려한 기존의 인덱스를 확장하여 유비쿼터스 센서 네트워크에서 센싱되는 데이타 중 제한성을 가지는 데이타를 그룹화함으로써 효율적인 검색을 지원하는 그룹화 기법을 제시한다. 본 논문은 센싱된 데이타를 그룹화하는 기법으로써 처음에 그룹으로 설정된 영역을 이용해 그룹화하는 최초 그룹화 기법, 한 그룹 내에 최대한 많은 데이타를 그룹화하는 최적 그룹화 기법, 센싱된 데이타를 최대한 근접하게 그룹화하는 최근접 그룹화 기법을 제시한다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 본 논문에서 제시한 그룹화 기법을 이용한 인덱스에 대한 검색 성능의 우수성을 입증한다.
본 논문에서는 수동 적외선 (PIR: passive infrared) 센서를 탑재한 센싱 시스템과 딥러닝 알고리즘을 활용하여 실내 환경에서 사용자의 이동 방향을 인식하기 위한 방법을 제안한다. PIR 센싱 소자는 사람의 이동 방향에 따라 구별이 가능한 신호를 발생시키는데, 4개의 PIR 센서를 $45^{\circ}$씩 증가하도록 배치한 센싱 시스템을 개발하여 실내 천장에 설치한 뒤 6명의 사용자로부터 인식 범위 내에서 움직이는 동안 PIR 센서 신호를 수집하였다. 수집한 원시 데이터와 특징 데이터를 추출하여 딥러닝 알고리즘을 적용한 인식률을 실험하였으며, 제안한 센싱 시스템과 딥러닝 알고리즘이 사용자의 움직임을 99.2%%로 인식할 수 있음을 보였다. 또한 한 개의 센서만을 이용하였을때에도 98.4%의 정확도로 사용자의 움직임 방향을 탐지하였다.
랜덤 위치에서 데이터를 측정하여 영상을 복원하는 기존의 압축 센싱 방법은 픽셀 값 변화가 심한 영역에서 많은 왜곡을 발생시킨다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 영상에서 변화가 심한 영역을 추정하고 해당 영역에서 더 많은 데이터를 측정하여 복원 영상의 품질을 향상시키는 적응적 압축 센싱 기술을 제안한다. 제안한 기술은 랜덤 위치에서 데이터를 측정하여 영상의 대략적인 특성을 분석하고, 영상 특성에 따라 적응적으로 결정된 데이터 측정 위치에서 데이터를 추가로 측정 한 후 최종 영상을 복원하는 과정으로 구성된다. 동일한 수의 측정 데이터에 대하여 제안한 방법이 기존 방법에 비하여 향상된 품질의 영상을 복원하는 것을 확인하였다.
임베디드 분야에 대한 발전으로 임베디드 시스템을 이용한 각종 장비가 개발되고, 실제 생활에 많은 부분에서 활용되고 있다. 또한, 무선센서네트워크를 통해 각종 센서로부터 데이터를 수집할 수 있으며, 호스트를 거치지 않더라도 임베디드 시스템만으로도 수집된 데이터를 실시간으로 보여줄 수 있다. 본 논문에서는 센서 노드로부터 무선으로 전송되는 센싱 데이터 관리를 위해 임베디드 시스템에 임베디드 데이터베이스를 설치하여 게이트웨이 역할만을 하는 임베디드 시스템의 기능을 개선한 방안을 제시한다. 즉, 임베디드 시스템에 임베디드 데이터베이스를 설치한 다음 센싱 데이터를 저장 및 관리함으로써 센싱 데이터가 전송될 때마다 게이트웨이를 통한 호스트와 통신하는 전송횟수를 줄일 수 있으며, 임베디드 시스템에서 필터링 프로그램을 수행하여 보다 정확하고 유효한 데이터만을 호스트에 전송함으로써 수집된 센싱 데이터에 기반한 분석결과의 신뢰성을 높일 수 있다.
본 논문에서는 무선인지시스템에서 스펙트럼 센싱을 효율적으로 수행하기 위한 선택적 협력 스펙트럼 검출 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 각 무선인지 사용자가 자신의 유도비(likelihood ratio)를 기반으로 자신의 센싱 신뢰도를 평가하고, 센싱 신뢰도에 따른 타이머를 활용하는 경쟁기반의 센싱 결과 보고 메커니즘을 활용한다. 이를 통해, 제안된 선택적 협력 스펙트럼 기법에서는 가장 높은 센싱 신뢰도를 갖는 무선인지 사용자만이 국부 스펙트럼 센싱값을 융합센터로 전송함으로써, 스펙트럼 센싱의 성능을 일정한 레벨로 유지하고, 협력 스펙트럼 센싱의 단점인 제어 트래픽 및 협력 센싱 시간을 줄이는 이점을 갖는다.
UFSN 지하시설물관리시스템에서 유량, 유속, 압력, 진동 등의 센서 정보를 실시간으로 모니터링 하기 위해서는 미들웨어의 기능과 설계가 중요하다. 본 논문에서는 UFSN 지하시설물관리시스템 미들웨어의 센싱 데이터의 오류 데이터를 분류하기위한 방안에 대한 연구를 수행하였다. 센싱 데이터 인터페이스를 정의하였고, 테스트를 위한 게이트웨이와 UFSN 지하시설물관리시스템을 개발하여 미들웨어 테스트를 수행하였다.
본 연구에서는 수산 양식에 커다란 영향을 미치는 수질 환경 데이터를 자동으로 센싱 수집하고, 지능적으로 수질 환경 데이터를 분석하기위하여 양식장의 수질환경을 효율적으로 관리하고, 양식장 연료비를 최소화할 수 있는 스마트 아쿠아 양식장 통합관제 모니터링 시스템을 제안한다.
스마트폰에 탑재된 다양한 종류의 센서들을 활용하여 사용자의 상태나 사회활동 및 주변 환경을 모니터링하는 스마트폰 센싱 시스템에서 특정 지역의 데이터가 손실되는 문제는 피할 수 없다. 다수의 사용자를 대상으로 사전에 정의해 놓은 조건이 만족할 때 센서로부터 측정된 값을 서버로 전송하는 기회기반 센싱 기법에서는 이러한 데이터 손실 문제가 더 심화된다. 본 논문에서는 수집된 데이터의 품질 저하 문제를 해결하기 위해 스마트폰 센싱의 특성을 고려한 손실 데이터 추정 모델을 제안한다. 제안된 추정 모델에서는 데이터의 시공간적 상관관계를 고려할 뿐만 아니라 신뢰도가 높은 데이터를 제공하는 참여자의 우선순위를 높임으로써 향상된 추정 값을 도출하도록 설계하였다. 또한 실험결과를 통해 본 논문에서 제안한 기법이 기존의 기법들에 비해 높은 신뢰도를 보이는 것을 알 수 있었다.
최근 무선 모니터링과 하이브리드 모바일 웹 분야가 성장하는 연구 분야가 되고 있다. 본 논문에서는 센싱 데이터의 모니터링을 위한 모바일 웹 시스템의 설계와 개발에 대한 내용을 다룬다. 센싱 데이터의 전송을 위한 모바일 웹 모니터링 시스템은 8-bit AVR 마이크로컨트롤러와 블루투스 통신모듈을 사용하여 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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