무선 센서 네트워크 응용에서도 다른 유선 네트워크나 애드혹 네트워크의 응용과 마찬가지로 시간 관계를 유지하는 것이 중요하기 때문에 무선 센서네트워크의 특성을 고려한 다양한 시각 동기화 프로토콜이 개발되어 왔다. 특히, 무선센서네트워크 환경에서는 동기화 정확도뿐 아니라 전력 소모도 함께 고려되어야 한다. 본 논문에서는 지금까지 개발된 무선센서네트워크용 시각 동기화 프로토콜들을 새로운 기준(즉, 전력 소모)으로 분류하고 분석하였다. 따라서 이 방법은 무선센서네트워크용 시각 동기화 프로토콜들을 전력 소모 관점에서 평가하거나 비교할 때 유용할 것이다.
최근 모든 산업에 있어서 자동화에 대한 요구가 높아지고 있다. 모든 자동화는 힘들고 어려운 작업을 기계가 인간을 대신하여 수행하며 품질 및 생산성을 향상시킨다는 관점에서 끊임없이 추구되고 있다. 용접 자동화도 그 예외는 아니어서 용접 구조물 제작의 경우, 임의의 용접 경로를 추적하는 방법과 공정 변수의 제어법 등이 현재 연구되고 있다. 특히 용접 공정중 용접선 경로 변화를 측정할 수 있는 센서가 용접 공정의 자동화에 필수적이다. 이러한 센서중에는 아크센서, 시각센서, 초음파센서, 레이저센서가 있으며, 이중 널리 이용되고 있는 것은 팁-모재간의 거리변화에 따른 전류 또는 전압 변화를 모델링하여 위치 정보로 이용하는 아크센서와, 카메라를 이용한 영상 정보를 처리함으로써 토치가 이동해야 항 위치를 찾는 시각센서가 있다.
무선 센서네트워크에서의 시각동기는 Wireless USB, WBAN 등의 MAC 계층에서부터 응용 계층에 이르기까지 거의 모든 계층에서 다양한 목적을 위해 매우 중요한 기술이다. 본 논문에서는 무선 센서네트워크에서의 시각동기를 위한 실시간 클럭 스큐 추정 방법을 제시한다. 재귀적 최소제곱법을 통해 오프셋 보정 정보들을 얻을 때마다 클럭 스큐가 실시간적으로 추정 및 갱신되며, 아울러 스큐 추정을 위해 각 센서노드에 저장해야할 정보를 최소화한다. 제안한 클럭 스큐 추정 방법은 기존의 클럭 오프셋 보정 방법과 쉽게 통합될 수 있으며, 이 경우 보다 정확하고 효율적인 시각동기화가 가능해진다. 시뮬레이션 및 실험 결과를 통해 제안한 클럭 스큐 추정 방법을 통한 시각동기 정확도의 향상을 보인다.
무선 센서네트워크에서의 시각동기는 MAC 계층에서부터 APP 계층에 이르기까지 거의 모든 계층에서 다양한 목적을 위해 매우 중요한 기술이다. 본 논문에서는 무선 센서네트워크에서의 에너지 효율적인 시각동기를 위한 실시간 클럭 스큐 추정 방법을 제시한다. 재귀적 최소제곱법을 통해 오프셋 보정 정보들을 얻을 때마다 클럭 스큐가 실시간적으로 추정 및 갱신되며, 아울러 스큐 추정을 위해 각 센서노드에 저장해야할 정보를 최소화한다. 제안한 클럭 스큐 추정 방법은 기존의 클럭 오프셋 보정 방법과 쉽게 통합될 수 있으며, 이 경우 보다 정확하고 효율적인 시각동기화가 가능해진다. 시뮬레이션 및 실험 결과를 통해 제안한 클럭 스큐 추정 방법을 통한 시각동기 정확도의 향상을 보인다.
시각장애인이 길거리에 나설 때 주변에 보행 안전을 위한 시설이 많이 부족하다. 본 연구에서는 시각장애인에게 전방의 장애물을 알려주어 안전한 보행을 위한 스마트 지팡이를 제안한다. 초음파센서를 통하여 사물을 감지하여 진동으로 보행자의 진로 방향을 안내하며 조도 센서를 통하여 다른 사람들이 원거리에서 인식 할 수 있게 발광 기능을 포함한다. 또한, 긴급버튼을 통하여 비상시 보호자에게 알릴 수 있는 통보기능도 내장하고 있다. 향후 소형화와 지능화를 통하여 사회적 약자인 시각장애인의 안전한 보행권을 확보할 수 있는 기술로 발전시키고자 한다.
본 논문은 센서 네트워크에서의 CoAP(Constrained-Application Protocol)을 이용한 시각 동기화 기법에 관한 것으로 별도의 시각 장치를 내장하지 않은 센서 노드와 인터넷을 통해 시각 서버에 연결된 센서 노드 중계기 간 시각을 동기화하는 기술에 관한 것이다. CoAP은 전송 지연 및 패킷 손실 등 제한된 네트워크 환경에서 저수준의 성능을 갖는 센서노드를 통해 센서 데이터를 전송할 수 있도록 지원하는 프로토콜이다. 본 논문에서는 CoAP의 옵션 확장을 통해 저가의 IP기반 소형 센서 노드나 따로 IP에 연결되지 않은 센서 노드로부터 센서 노드 중계기 간의 센서 데이터 수신 시각을 정확히 동기화 설정 할 수 있도록 한다. 기존에 사용 중인 범용 프로토콜 대신, 센서 네트워크에서의 전용 프로토콜인 CoAP을 사용함으로써, 부가적인 센서 노드나 중계기에서의 서비스 부담 없이 이용 가능 하다. CoAP을 이용한 시각 동기화 기법은 NTP(Network Time Protocol) 대비 평균 2ms 내의 오차를 가지며, 저비용으로 강건한 시각 동기화 기법을 제공한다.
비 구조적인 주면 환경에서 평면 팔레트(planar pallet)를 포크리프트(forklift)로 적재하거나 하역하기 위한 물류용 재료운송 로보트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 음향(acoustic)센서와 시각(visual) 센싱데이타를 사용하여 팔레트에 지정된 2개의 스롯(slot)의 위치를 결정하고 포크리프트를 팔레트의 스롯에 인게즈(engage) 한다. 본 연구에서는 재료운송 시스템의 복잡성을 줄이기 위해서 폴라로이드(Poraloid) 음향센서의 3차원 거리 데이터와 CCD 카메라에서 얻은 2차원 시각 네이타를 통합하는 방법을 개발한다. 2개의 다른 소스로부터 얻은 데이타는 서로의 미비점을 보안하며 재료운송 로보트 시스템을제어하기 위한 효율적인 알고리즘을 제공한다. 카메라는 far-away vision 개념에 의한 음향센서의 선형 스캔닝(scanning) 대역을 우선 결정한다. 선형 스캔닝에 의하여 얻어지는 거리 데이타(range Map)는 least mean square방법을 사용하여 팔레트의 위치와 자세(position and orientation)를 결정한다(near vision). 팔레트에 대한 위치와 자세가 결정되면 다시 시각센서를 이용하여(close vision) 에지(edge)탐지와 Hough transfrom 기술을 적용하여 팔레트에 대한 포크리프트의 인게이지먼트 위치를 구한다. 개발된 시스템은 하드웨어와 소프트웨어로 구현하고 평가하며 실험적인 결과도 제시한다.
넓은 공간에 대한 물리량 감시응용에서는 다수의 IoT센서가 분산될 수 있으며, 개별 센서의 데이터를 식별하는 것 못지않게 총량의 통계적 변화를 직관성 있게 판단할 수 있도록 돕는 데이터 시각화 도구가 필요하다. 본 연구에서는 라즈베리파이를 IoT센서로 보고, 분산된 복수의 IoT센서들로부터 현장의 물리량 측정값을 모아, 사용자가 단말을 통해 현장의 물리량 변화 상황을 직관성 있게 판단할 수 있도록 돕는 시각화 컴포넌트를 개발하였다. 본 논문에서는 이러한 목적의 시각화 컴포넌트를 브라우저에 독립적인 구현을 지원하도록 HTML5 기반 웹 컴포넌트를 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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