무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 제한된 에너지 문제 해결을 위해 많은 연구들이 진행되었다. 근본적인 문제 해결을 위해 최근 에너지 수집형 센서 노드들이 개발되고, 에너지 수집을 고려한 많은 연구들이 진행되고 있다. 하지만 에너지 수집형 무선 센서 네트워크를 위한 시뮬레이터와 관련된 연구는 아직 미비한 수준이다. 본 논문에서는 환경 에너지 중 하나인 태양 에너지와 에너지 저장 장치의 특성을 고려하여 에너지 수집(Harvesting) 모듈(수집, 소비 모델)을 구현하고, 아울러 태양 에너지 기반 WSN(Wireless Sensor Network)을 위한 MAC과 Routing 기법들이 추가된 사용자 친화형 GUI 기반 시뮬레이터를 제안한다.
센서 네트워크 클러스터링 기법은 네트워크의 수명연장에 효율적인 방법이다. 이에 많은 연구에서 효율적인 클러스터링 기법을 제안해 왔으며 지금도 진행 중에 있다. 그러나 기존에 제시된 연구 결과는 센서 노드가 수집하는 데이터가 단일 데이터가 아닌 다중 데이터일 경우, 즉 센서 노드에 여러 개의 센서가 장착되어 있을 경우 데이터 수집 및 전송에 있어 단일 데이터에 비해 비효율적으로 동작 할 수 있다. 이에 본 논문은 다중 센서로부터 수집되는 데이터의 효율적인 전송을 지원하는 클러스터링 기법 개발을 위해 고려해야 할 사항에 대해 연구하였다. 연구 결과, 우리는 센서가 수집하는 데이터의 관심도, 데이터 변화량, 데이터의 내부적인 처리방법, 센서 노드의 배치 밀도 및 데이터 수집 장치의 감지범위가 다중 데이터 센서 네트워크의 클러스터링 기법 설계에 고려되어야 함을 보였다.
화력발전소와 같은 석유화학 설비, 소각 설비 등에서는 재, 먼지 등의 이물질이 발생하며 이물질을 효과적으로 제거하기 위한 방법으로 음향 세척 장치를 이용하는 방식이 있다. 하지만 이 방법의 경우 이물질로 인하여 혼의 입구가 막혀 오작동할 가능성이 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 음향 세척 장치의 정상 작동을 감시하기 위한 음파 검출 무선 센서를 개발하였으며, 센서의 원리를 설명하였다. 이 음파 검출 무선 센서는 실험을 통하여 고온 혹은 저온의 다양한 산업 환경에서 안정적인 동작을 확인하였다. 또한 음파 검출 무선 센서와 424MHz 대역을 이용한 통신을 하여 데이터를 수신하는 무선 데이터 수집 장치를 개발하여 음파 검출 무선 센서의 동작 상태를 외부에서 확인할 수 있도록 하였다.
해양플랜트에 대한 설계 엔지니어링 기술을 확보하는데 있어 신뢰성 있는 평가 수행이 중요한 위치를 차지하고 있다. 국내 해양플랜트 공정설계 및 기본설계기술의 자립화를 위해서는 신뢰성 평가 기반의 설계검증 기술개발이 필요하고, 이를 위해 신뢰성 있는 실증실험 데이터 확보가 중요한 요소이다. 따라서, 신뢰성 있는 데이터를 확보하기 위해서는 해양플랜트 환경모사 실증시험 시스템이 구축되어야 한다. 본 연구에서는 해양플랜트 공정모듈 환경모사 시스템 구성을 위한 환경제어 및 측정변수 분석과 도출된 변수를 기반으로 데이터 수집장치 및 제어시스템의 설계 계획안을 연구한다.
스마트 팩토리의 중요성이 강조됨에 따라, 스마트 팩토리 구축을 위해 산업용 Ethernet 기반 장치의 활용이 증가할 것으로 전망되고 있다. PROFINET은 SIEMENS사에서 개발한 산업용 이더넷 프로토콜이며, 현재 다수의 스마트 팩토리가 PROFINET 기반 제품으로 구축되고 있는 실정이다. 이에 따라 산업용 사물인터넷(Industrial IoT) 기반의 다양한 서비스 개발 및 활용을 위해 PROFINET 기반의 제조 장비에서 각종 센서 데이터 및 정보를 수집하여 엣지 컴퓨터로 데이터를 전송할 수 있는 IIoT 디바이스가 필요하며, IIoT의 주요 메시징 프로토콜인 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)를 활용한 데이터 수집 IIoT 디바이스 개발 방안을 제시하고자 한다.
위치기반서비스(LBS)에서는 사람, 차량과 같은 이동체의 위치 정보를 획득하며, 이동객체 DBMS의 개발로 이동체가 움직인 궤적 정보를 효율적으로 저장 관리할 수 있다. 이동객체 DBMS에 저장된 이동체가 실제 움직인 과거 궤적정보는 다양한 형태로 가공되어 활용이 가능하다. 본 논문에서는 이동체의 과거 궤적정보를 이용하여 경로 안내를 위한 경로 산출 방법에 대하여 제안한다. 기존의 경로 안내는 교통정보 수집 장치를 통해 획득한 교통 정보를 이용하여 경로를 산출하는 방식이 많이 사용되고 있어, 교통 정보가 없는 곳에서는 단순 초행길 안내 수준이다. 그러나, 본 논문에서 제안하는 방법은 고비용이 소요되는 교통정보수집장치가 없는 곳에 대해서도 과거 차량의 움직인 궤적정보를 이용하여 보다 효율적인 경로 안내를 할 수 있는 장점이 있다.
최근 비약적으로 향상되고 있는 개인용 컴퓨터의 성능과 새로운 사용자 경험을 원하는 요구와 맞물려 실시간 영상처리분야의 활발한 연구와 발전이 거듭되고 있다. 본 논문은 개인용 컴퓨터의 주변기기로 시중에 널리 보급되어있는 PC 카메라를 이용해 실시간으로 화면 속에서 얼굴을 인지하고 그 이동을 추적함으로써 키보드와 마우스와 같은 보편적인 입력장치 사용하는 경우와 다른 새로운 사용자 경험을 구현할 수 있는 응용 프로그램의 설계 및 구현방법을 제시한다. 본 논문에서는 Java 개발 환경에서 JMF를 이용해 영상장치로 부터 정보를 수집하고 수집한 정보를 기본적인 영상처리 기법과 Integral Image, SSR 필터를 이용한 패턴 분류, 기계 학습 모델인 SVM을 이용해 안면을 인식한다. 이러한 방법들을 통해 인식한 정보를 추적하고 결과를 바탕으로 게임과 같은 다른 응용프로그램으로 키 이벤트를 전달하여 구현하였다.
This paper is concerned with the development of the piezoelectric energy harvesting(PEH) device using Wind. In this study, the piezoelectric energy harvesting system consisting of a cantilever with a pinwheel and piezoelectric wafer was investigated in detail both theoretically and experimentally. The power output characteristics of the PEH was then calculated and discussed. Theoretical and experimental results showed that the PEH was able to charge a battery with ambient vibrations but still needed an effective mechanism which can convert mechanical energy to electrical energy and an optimal electric circuit which dissipates small energy.
HANbit ACE ATM 교환기에서 장애 상태의 경보 소스를 취합하기 위하여 소프트웨어에 의한 방법과 하드웨어에 의한 방법 두 가지를 병행하여 사용한다. 각 제어 장치가 가능한 자신의 제어 아래에 있는 자원에 대하여 소프트웨어에 의한 방법으로 경보 소스를 취합하고, 소프트웨어에 의한 방법으로 취합 불가능한 일부 하드웨어 장애 경보는 각각의 제어 장치가 직접 처리하며 하드웨어 경보 수집은 가능한 최소화 하였다. 본 고에서는 소프트웨어와 하드웨어에 의한 방법으로 수집된 장애 경보의 장애소스를 주기적으로 감시하여 장애가 발생한 경우 감지된 장애에 대한 장애 발생 위치 및 장애 내용을 출력, 장애 메시지로 운용자에게 알려주며, 아울러 그래픽 표현 기능을 이용한 가시장애, 멀티미디어를 사용한 가청장애로 장애표시를 하여 시스템 유지보수를 용이하게 하는 구조를 가지는 ATM 교환기의 소프트웨어 및 하드웨어에 의한 경보 처리 시스템에 대하여 논하였다.
다양한 기능과 센서를 탑재한 최신 모바일 디바이스는 사용자의 위치, 전화기록, SMS, 사진, 동영상 등 사용자에 관한 다양한 정보를 지속적으로 수집할 수 있기 때문에 개인의 생활을 이해하고 다양한 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 가지고 있다. 하지만, 모바일 장치의 성능 제약 및 환경 불확실성으로 인해 아직까지 많은 연구 과제들이 남아 있다. 본 논문에서는 이러한 모바일 환경의 문제를 극복하기 위해 베이지안 네트워크를 이용한 라이프 로그 분석 모델 및 자동 학습 방법을 제안한다. 제안하는 베이지안 네트워크 모델은 모듈화 되어서 계산량은 감소되었으며, 자동 학습 방법을 통해 지속적인 업데이트가 가능하다. 이는 제안하는 방법이 복잡한 확률 모델을 자동으로 분할하는 방법과 분할된 상태에서의 유기적인 추론 방법을 포함하고 있기에 가능하다. 실험에서는 실제 모바일 장치에서 수집된 로그 데이터를 이용하여 제안하는 방법에 의한 실험 결과를 분석하고 분할을 통한 효율성 향상을 논의 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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