이 논문에서는 모바일 앱 프로파일 기반의 센서 레지스트리 시스템을 실시간 환경에서 실험하고 평가한다. 이기종 사물인터넷 환경에서 센서 레지스트리 시스템은 모바일 기기에 센서 메타데이터를 제공하여 센서 데이터 처리의 즉시성을 제공한다. 하지만 불필요한 센서 데이터까지 처리하여 성능 측면에서 개선사항이 요구된다. 이를 개선하기 위해 앱 프로파일을 기반으로 한 센서 필터링 기법을 제안한다. 유효한 센서 식별을 위한 센서의 정보를 프로파일 형태로 모바일 기기에 저장 후 사용하여 불필요한 센서 데이터를 필터링함으로써 전체적인 처리 속도가 개선된다. 기존 연구는 시뮬레이션 평가를 통하여 처리 속도의 향상성을 확인한다. 하지만 실시간 환경을 통한 다양한 상황의 실험이 부족하여, 이 논문에서는 기존 센서 레지스트리 시스템과 앱 프로파일 기반의 센서 레지스트리 시스템을 실시간 환경에 맞춰 구축하고 실험 및 평가한다.
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.
무선 센서 네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 생활 환경과 컴퓨터 사이의 중계자 역할을 하는 매우 중요한 연구 분야이다. 매우 제약적인 자원 환경에서 동작하여야 하는 센서 노드의 동작 환경적 특성 때문에 제한된 자원을 효율적으로 관리할 수 있는 센서 노드용 운영체제가 요구된다. 센서 노드는 제약적인 자원을 가지고 있지만 데이터 수집, 데이터 프로세싱, 다른 노드로부터 수신된 데이터의 전달 등 여러 가지 작업들이 동시에 발생된다. 기존의 범용 센서네트워크 운영체제에서는 극도로 제한된 자원을 최대한 효율적으로 사용할 수 있는 방법에 대하여 주로 연구해 왔다. 무선 센서 네트워크의 응용 범위가 점차 넓어지고 있다. 방사능 감지와 같이 실시간성을 요구하는 응용분야들이 생겨나기 시작하면서 센서 네트워크에서도 실시간성의 필요성이 대두되게 되었다. 실시간 센서 네트워크 연구 분야에서 실시간 통신 프로토콜의 연구 결과가 발표되고 있지만, 실시간 운영체제의 지원없이 완전한 실시간성을 보장하기 힘들다. 하지만 센서 노드용 실시간 운영체제에 대한 연구는 아직까지 활발히 진행되지 않고 있다. 본 논문에서는 정시성을 보장하는 분산 객체 모델인 TMO를 센서네트워크의 제한된 자원 환경에 알맞도록 경량화 시킨 $\mu$TMO 모델을 제시하고, 센서 노드용 운영체제에 $\mu$TMO 모델 을 적용하여 실시간성 지원에 따른 오버헤드를 감소시킨 실시간 센서 네트워크 운영체제의 구조를 제안한다.
본 논문에서는 가속도센서와 자이로센서를 통해 측정된 값을 무선 통신을 이용하여 스마트폰으로 전달하여 실시간으로 모션을 분석하는 스마트폰 실시간 모션 분석 알고리즘을 제안한다. 3축 가속도 센서의 실시간 모션 분석과 중력가속도를 사용한 모션 분석의 경우에는 장소나 높이 또는 주변의 자력에 따라 정확한 값을 획득하여 분석하기 어려운 점이 있다. 이에 본 논문에서는 가속도 센서와 자이로 센서를 통하여 보다 정밀한 모션 분석을 하였으며, 이를 이용하여 모션을 실시간으로 분석하여 활용하면 스포츠와 의학 등 다양한 분야에서 활용할 수 있을 것이다.
최근 유비쿼터스 환경에서 센서 네트워크를 이용한 여러 가지 연구가 활발히 진행되고 있다[1][2]. 본 논문에서는 센서 네트워크 기반 하에 동작 센서를 이용하여 값비싼 기자재를 실시간으로 관리하는 기자재 관리 시스템의 설계 및 구현에 대하여 다룬다. 기자재 관리 시스템의 설계 쟁점들은 한정된 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 방법, 기자재의 이동에 관한 상황을 실시간 관리할 수 있도록 하는 방법, 마지막으로 예기치 못한 상황에 대한 실시간 보고 및 조치를 위한 방법이다. 이러한 설계 쟁점들을 고려하여 기자재 관리 시스템을 설계 및 구현한다. 센서 네트워크를 기반으로한 응용시스템은 다양한 AN(Access Network)과의 연동을 통해 센서정보를 언제나 어디서나 모든 종류의 정보통신기기에 제공할 수 있게 되어 수많은 부가서비스 창출이 가능하게 된다.
무인항공기를 이용한 실시간 공중 모니터링은 재난 재해, 테러 등의 위기상황을 사전에 대비하고, 사고 발생 시 피해상황을 신속하게 파악할 수 있는 효율적인 관리 시스템이다. 실시간 공중 모니터링을 위해 무인항공부문에서는 고성능의 카메라, 관성항법장치, 레이저 스캐너, GPS 수신기 등의 다중 센서들을 장착하고, 제어하며 각 센서들로부터 입력받은 데이터 처리 및 지상국으로 데이터 전송이 실시간으로 가능해야 한다. 기존 무인 모니터링 시스템들은 카메라와 같이 단일 센서의 운용을 목적으로 설계되었으나, 본 연구에서는 레이져 스캐너, 적외선카메라를 포함하는 다중센서를 위한 컴퓨터를 설계하였다. 최근 다중센서를 장착한 관측시스템에 관한 연구가 미국 및 유럽에서 수행되고 있으나, 아직 개발이 완료되지 않은 상태이다. 본 논문에서는 고성능 다중 센서 데이터 처리를 위해 실시간 소프트웨어, 고속 대용량 데이터처리 기술, 고속 압축 기술, 이기종 다중 센서들 간의 시각 동기화 기능을 제공하는 탑재컴퓨터의 설계결과를 소개하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심인 센서 네트워크에 많은 관심이 집중되고 있다 센서 네트워크를 구성하는 요소 중 센서노드에 탑재되는 운영체제의 경우, 제한된 컴퓨팅 자원을 가지는 센서 네트워크의 특성상 효율성, 초경량성, 실시간성, 병렬성, 이벤트 기반, 저전력, 재사용성, 프로그래밍 용이성, 그리고 이식성과 같은 요구사항들을 가진다. 본 논문에서는 이러한 요구사항들을 기반으로 (1) 유한상태기계(finite state machine)에 기반 한 컴포넌트 소프트웨어 모델을 정의하고, (2) 이러한 컴포넌트를 효과적으로 수행시킬 수 있는 실시간 운영체제를 제안한다.
최근 들어 이상기후 등 다양한 환경적 요인으로 인해 국지적이고 집중적인 호우가 빈발하고 있으며 도로상의 교통체증과 도로재해가 사회적으로 큰 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 실시간, 단기간 이동성 강우정보 기술과 도로 기상정보를 활용할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 차량의 AW(AutoWiping) 기능을 위해 장착된 강우센서를 이용하여 강우정보를 생산하는 기술을 개발하고자 하였다. 강우센서는 총 4개의 채널로 이루어져있고, 초당 250개의 광신호 데이터를 수집하며, 1시간이면 약 360만 개의 데이터가 생산되게 된다. 5단계의 인공강우를 재현하여 실내 인공강우실험을 실시하고 이를 통해 강우센서 데이터와 강우량과의 상관성을 W-S-R관계식으로 정의하였다. 실내실험데이터와 비교하여 외부환경 및 데이터 생성조건이 다른 실외 데이터의 누적값을 계산하기 위해 Threshold Map 방식을 개발하였다. 강우센서에서 생산되는 대량의 데이터를 이용하여 실시간으로 정확한 강우정보를 생산하기 위해 빅 데이터 처리기법을 사용하여 계산된 실내 데이터의 Threshold를 강우강도 및 채널에 따라 평균값을 계산하고 $4{\times}5$ Threshold Map(4 = 채널, 5 = 강우정보 사상)을 생성하였고 강우센서 기반의 강우정보 생산에 적합한 빅데이터 처리기법을 선정하기 위하여 빅데이터 처리기법 중 Gradient Descent와 Optima Rainfall Intensity을 적용하여 분석하고 결과를 지상 관측강우와 비교검증을 하였다. 이 결과 Optima Rainfall Intensity의 적합도를 검증하였고 실시간으로 관측한 8개 강우사상을 대상으로 강우센서 강우를 생산하였다.
최근 들어, 2차원/3차원의 랩 또는 항공/위성 영상의 공간정보를 웹 상에서 서비스 하고 이러한 공간정보에 다양한 정보들을 융 복합하여 사용자들에게 보다 높은 수준의 정보를 제공하기 위한 기술개발에 대한 관심이 급증하고 있다. 예를들어, Microsoft사의 경우는 사용자 참여형(Participatory) 센서 웹 환경을 구축하기 위하여 SenseWeb 관련 기술 개발 및 시범 프로젝트를 수행하고 있는데, SenseWeb 시스템에서는 전 세계에 존재하는 모든 센서들을 연계하여 웹 상에서 사용자들에게 제공할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있다. 최근에는, 이러한 SenseWeb 시스템을 이용하여 센싱정보와 Bing Map의 공간정보를 융합하여 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는 SensorMap 시스템이 개발되었는데, 이러한 SensorWeb/SensorMap 시스템을 기반으로 다양한 시범 프로젝트들이 진행되어 오고 있다. Google사의 경우는 기존에 서비스 되고 Google Eearth/Map을 기반으로 실시간 센싱정보를 연계하여 제공하는 서비스와 다양한 사용자들의 정보들을 테이블 형태로 연계 및 융합하여 제공하기 위한 Google Fusion Tables 서비스를 제공하고 있다. Oracle사의 경우는 센싱정보를 포함하여 실시간으로 끊임없이 변화하는 정보들에 대하여 이벤트 처리, 패턴 분석, 그리고 상황인식 등의 서비스를 제공할 수 있는 CEP(Complex Event Processing) 제품을 선보이고 있다. Nokia사의 경우는 기존의 고정 센서노드들 이외에 모든 모바일 폰을 이동이 가능한 센서노드로 가정하고 이러한 모바일 센서노드들로부터 교통정보를 포함하는 다양한 센싱정보를 수집하고 분석하여 공간정보 기반으로 서비스하기 위한 기술 개발을 꾸준히 추진해 오고 있다. 본 발표에서는 이러한 공간정보와 센싱정보 또는 기타 사용자 정보와의 융 복합서비스를 가능하게 하는 핵심기술들에 대하여 소개하고자 한다. 첫째로 다양한 공간정보와 센싱정보의 융 복합 및 분석 서비스를 제공할 수 있는 u-GIS 융합 엔진에 대하여 설명하고자 한다. u-GIS 융합 엔진에서는 구체적으로 최근 이슈가 되고 있는 다양한 센싱정보의 효율적 수집, 분석, 관리를 위한 GeoSensor 데이터 저장/관리 기술과 센싱정보-공간정보의 실시간 융합 분석 기술에 대해서 소개를 하고자 한다. 둘째로, 이러한 공간정보, 센싱정보 그리고 기타 사용자 정보들을 웹 상에서 효율적으로 매쉬업하여 2차원 및 3차원으로 사용자에게 제공하기 위한 맞춤형 국토정보 제공 기술에 대하여 설명하고자 한다. 여기서는 공간정보 센싱정보 그리고 기타 사용자 정보와의 연계를 위한 매쉬업 엔진 기술 그리고 실시간 3차원 공간정보 제공 기술 등에 대하여 소개를 하고자 한다. 끝으로, 영상 기반의 효율적인 공간정보 구축을 위한 멀티센서 데이터 처리 기술에 대하여 간략히 소개를 하고, 앞에서 설명된 핵심기술들 이외에도 향후 추가로 요구되는 기술개발 내용에 대하여 간략히 설명을 하고자 한다.
유비쿼터스 센서 네트워크의 성능을 판단하는 중요한 지표로 감지된 정보를 실시간으로 전송하는 능력과 네트워크의 최대 생존시간을 들 수 있다. 하지만 대부분의 무선센서 에너지원은 배터리로 구성되어 있음으로 인해 실시간 정보전송을 위해 통신모듈의 전원을 자주 사용하게 되면 조기에 네트워크의 생존력을 잃게 되는 문제가 발생할 수 있으며 그와 반대로 에너지소모를 낮추기 위해 전송 주기를 길게 하면 전송지연이 발생되어 위급한 상황에서 시스템이 즉시 대응하지 못하는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 통신모듈을 DUAL BAND로 이중화하고 송수신모드를 세분화하여 각 모듈에 공급되는 에너지를 상황에 맞게 제어하는 방법을 제안하며 제안한 방법을 적용하여 에너지 소모량과 전송지연시간을 계산한 결과, 중요한 군사적 목적이나 위험방지를 위한 실시간 감시 목적으로 사용할 경우 실시간전송과 효율적 에너지사용을 동시에 만족시킴을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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