무선 통신 기술이 발달함에 따라 유비쿼터스 환경에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 초기 물류분야에서 활용되었던 RFID기술은 점차적으로 센싱 기능을 추가하면서 발전하고 있고, 추후에는 이 센서들 간의 네트워크가 구축되어 USN (Ubiquitous Sensor Network) 형태로 발전해나갈 것이다. 본 연구에서는 전력설비에 대한 감시 감독을 위해 RFID를 이용하여 전력 설비에 대한 자산 관리나 감시 및 순시에 대한 정보를 기록, 관리하며, 다양한 센서를 이용하여 전력 설비에 대한 실시간 정보를 수집할 수 있도록 USN을 활용하는 전력설비관리 서비스 프레임워크를 구현하였다. 안정적인 전력 공급을 위해서는 전력 선로에 대한 안전성 확보가 중요한 요소이며, 이를 위해 실시간 감시는 매우 중요한 요소 중 하나이다. 현재는 중요 설비에 대하여 광케이블이나 PLC 등과 같은 유선 통신망을 설치하여 감시 정보를 수집하고 있다. 본 연구에서는 고가의 유선망을 설치하지 않고 무선 통신 기반의 저가형 센서를 이용하여 데이터를 수집하고 전송할 수 있도록 무선센서노드를 개발하였다. 또한 각 장비로부터 실시간으로 전송되는 데이터를 안정적으로 수집하고 필터링 및 요약을 통해 응용 프로그램에 정보를 제공할 수 있도록 서비스 프레임워크를 설계하였으며, 이를 바탕으로 전력설비관리 서비스를 개발하였다.
현재 국내에서는 안전 운전 서비스 및 교통정보 수집체계 구축에 USN 기술을 적용하기 위한 다양한 연구와 시범사업이 추진되고 있다. 텔레매틱스 교통안전시스템[1][2]은 교차로 주변의 도로 위에 무선 센서 노드를 부착하여 무선 센서 노드 위를 지나는 차량들의 정보(속도, 위치, ID 등)를 수신하여 무선 센서 네트워크를 이용해 교차로 중앙에 위치한 베이스 스테이션으로 전송하고, 베이스 스테이션은 이렇게 실시간으로 수집한 정보를 분석하여 얻은 차량안전 운전정보를 교차로에 접근하는 차량들에게 브로드캐스팅하여 차량충돌을 회피하도록 하는 시스템이다. 본 논문에서 다루는 텔레매틱스 교통안전시스템은 Telematics Scheduling Protocol(TSP)[1]을 무선 센서 노드간 통신 프로토콜로 사용하는데 무선 센서 네트워크 특성상 온도, 날씨 등의 주변환경에 의해 노드간 통신에 있어서 높은 데이터 전송 에러율을 가지고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 프로토콜로 TSP를 사용하는 교통안전시스템에서 무선 데이터 전송 에러율, 교차로를 지나가는 차량의 숫자 그리고 도로 표면에 부착된 고정노드간 거리변화가 성능에 미치는 영향을 파악하기 위하여 네트워크 시뮬레이터 ns-2[3]를 이용해 시뮬레이션한다.
센서 네트워크 환경에서 실시간 응용이 원활하게 동작하기 위해서는 센싱 노드에서부터 싱크 노드까지의 실시간 전송이 요구된다. 기존의 혼잡 제어 기 법들은 센서 네트워크에서 혼잡 문제를 해결하기 위한 방법들을 제안하였으나 보고주기를 변경하거나 중간노드에서 전송을 억제하는 방식이므로 전송 지연 발생이 가능하여 실시간 센서네트워크 응용에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 실시간 데이터에 대해 전송 지연을 감소시키고 throughput을 증가시킬 수 있는 새로운 메커니즘을 제안하였다. 이 메커니즘에서는 데이터를 실시간성을 기준으로 분류하여 실시간성을 유지하고 있는 데이터를 우선 처리하고 실시간성을 잃은 데이터는 비실시간성 데이터와 함께 처리토록 하였다. 또한 본 논문에서 제안한 전송 지연 개선 기법을 IEEE 802.15.4 MAC 계층에 적용하기 위해 수정된 프레임 포맷도 함께 제안하였다. 또한 본 논문에서 제안한 기법을 적용하는 경우 전송지연 및 throughput 측면에서 어느 정도의 성능개선이 이루어지는지를 확인하기 위해 ns-2를 기반으로 시뮬레이션을 수행하였으며 본 논문에서 제안한 기법이 실시간성이 중요한 응용에 적용될 경우 기존의 기법에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
임베디드 센서는 낮은 전력량과 신호의 세기로 장애물이나 거리와 같은 공간 환경에 많은 영향을 받으며, 이러한 원인들로 인해 임베디드 센서에서는 노이즈 데이터가 빈번히 발생한다. 임베디드 센서에서 획득하는 정보는 시계열 데이터로 존재하기 때문에 지속적으로 발생하는 시계열 정보에 대한 오류 검출을 실시간적으로 수행하기는 어렵다. 본 논문에서는 임베디드 장치의 물리적 특성을 고려하여 실시간적으로 발생하는 임베디드 센서의 오류 신호를 검출하는 시계열 예측 기반 오류 검출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시계열 예측 기반 오류 검출 기법은 안정 구간 함수를이용하여 현재 발생하는 임베디드장치 신호의 오류를 판단한다. 안정 구간 함수는 임베디드장치 신호를 관측하여 오류 검출을 수행할 때 최근의 신호들에 오류 가중화를 적용함으로써 효과적으로 오류 신호를 탐지할 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법을 Intel Lab 신호를 이용하여 실험하였으며, 실험에서 본 논문에서 제안한 기법은 중심이동평균 기법에 비해 26.25%의 정확도 향상을 나타내었다.
다중센서 시스템에서 센서 바이어스를 제거하는 센서 등록 과정은 각각의 센서가 공통된 좌표를 갖게 하기 위해 반드시 필요하다. 만약 센서 등록 과정을 적절하게 처리하지 않는다면, 거대한 추적 에러 또는 같은 목표물을 향한 다수의 허수 트랙이 발생하게 되어 추적에 실패하게 된다. 특히, 발사체 추적에 있어서 각각의 추적 장비는 반드시 적절한 센서등록 과정을 거쳐야 하며, 이 후 다중센서 융합알고리즘을 활용하면 발사체 추적 성능을 높이고 다중 추적 시스템에 정확한 지향입력으로 활용 가능하게 된다. 본 논문에서는 실시간 바이어스 추정/제거 알고리즘과 비동기 다중 센서 융합 기법을 제안하였다. 제안된 바이어스 추정 알고리즘은 GPS와 다중 레이더 간의 의사 바이어스 측정치를 활용하였고, 비동기 센서 융합알고리즘 적용을 통해 추적 성능을 향상하였다.
본 논문에서는 단일 카메라로부터 주어진 영상을 실시간으로 장애물과 비장애물 영역으로 분류한 후 VFH 를 이용하여 안전한 경로를 선정하는 실시간 주행 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 점유 그리드맵 생성기와 VFH 기반의 선정기로 구성된다. 점유 그리드맵 생성기는 입력된 $320{\times}240$ 영상의 색조와 명도 정보를 이용하여 실시간으로 배경과 장애물 영역을 분류하고, 이를 바탕으로 위험도에 따라 10 개의 그레이 레벨을 가지는 $32{\times}24$ 의 점유 그리드맵을 생성한다. VFH를 이용하여 폴라 히스토그램을 작성한 후 밀도가 낮은 곳으로 주행 경로를 결정 한다. 제안된 기술의 효율성을 증명하기 위하여 다양한 형태의 장애물을 포함하는 실내 및 실외 환경에서 평가하였으며 센서 기반의 그 결과는 기존의 센서기반의 주행시스템과 비교 되었다. 그 결과 제안된 시스템은 88%의 정확도를 보였으며, 기존의 시스템보다 실시간으로 빠르고 안전한 주행을 수행할 수 있음이 증명되었다.
최근 국지적인 집중 호우에 따른 홍수 피해와 도로에 홍수가 발생하고 있다. 또한, 기존의 도로위 강우관측 방식은 인근 강우관측소에서 관측된 강우량을 활용하며 지상 관측소 또는 AWS기상관측소의 관측 네트워크와 근접한 거리에서 강우량 편차가 크고 원하는 위치에서의 강우량과 다르며 인근관측소와의 거리가 멀어질수록 강우량의 정확도는 감소하게 된다. 국지적인 집중호우로 인한 도로위의 홍수에 따른 피해를 줄이기 위해서는 현재 운영 중인 관측망 외에 보다 상세화된 위치에서 강우량을 관측하고 이에 따라 실시간으로 강우정보를 수집하는 것이 필요하다. 따라서, 원하는 위치에서의 보다 정확한 강우량 값을 관측하기 위해서는 고해상도의 강우 관측망을 형성할 필요가 있다. 차량용 강우센서는 관측시 차량을 사용하기 때문에 고밀도 강우 관측 망을 형성하기 용이하다. 하지만 기존 강우량계와 달리 차량용 강우센서는 빛의 양을 이용하여 강우량을 변환시켜 측정되기 때문에 정확한 강우보정기술의 개발하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 차량용 강우센서를 활용하여 정확도 높은 강우량 관측을 위한 관계식을 개발했습니다. 관계식은 실내실제 관측되는 차량용 강우센서 정보 값에 적용하여 강우량을 생산하고 실제 강우관측 값과 비교 검실험을 통해 도출한 후 강우 관측장비 인근에서 실제 주행실험을 통해 강우관측소에서 관측된 강우량 값과 비교 및 검증을 수행하였습니다. 차량용 강우센서 정보 수집을 위해 데이터 스키마를 표준화하여 실시간으로 수집체계를 구축하였고 이는 보다 여러 위치에 있는 많은 차량에서 재해 관리를 위해 도로기상정보를 수집하고 활용할 수 있을 것입니다.
무선 센서 네트워크의 실시간 응용은 데이터 전송의 적시성이 보장되어야 한다. 제한적 멀티-홉 정보 기반의 라우팅 기법은 제한된 범위 내에서 멀티-홉 실시간 정보를 수집하고 데이터 전송 경로를 구성함으로써 실시간 데이터 전송 성공률을 높인다. 하지만 멀티-홉 정보가 점진적으로 수집되기 때문에 멀티-홉의 실시간 정보를 기반으로 한 데이터 전송 경로를 구성하기 위해서는 일정 수준의 초기화 시간이 필요하다. 따라서 발생 위치가 고정된 이벤트에서는 효과적이지만 이벤트가 연속적으로 이동한다면 단일 홉의 실시간 정보만 반영된 경로가 구성될 수 있기 때문에 이벤트 이동성을 효과적으로 지원할 수 없다. 본 논문에서는 리다이렉팅 기법을 활용한 라우팅 기법을 제안한다. 제안 기법은 이동한 이벤트를 감지한 새로운 노드에서 멀티-홉의 실시간 정보 수집이 완료된 지역의 노드로 데이터를 리다이렉팅함으로써 이벤트 이동성을 효과적으로 지원한다. 시뮬레이션 결과 제안된 방안이 기존 연구들과 비교하여 에너지 효율성 및 시간 내 전송 성공률 등이 우수함을 보인다.
실시간으로 화재 발생을 감지하고 관리자와 사용자에게 알리기 위해 본 연구에서는 센서와 드론을 활용한 스마트 빌딩 화재 알림 시스템을 제안한다. 시스템은 스마트센서, 드론, 컨트롤서버, 관리자앱으로 구성되어 있다. 온도감지 센서를 통해 빌딩 내부의 온도를 실시간으로 전송하고 온도가 일정 범위를 벗어난 경우 관리자에 알림 메시지를 보내고 드론에게 정찰 명령을 보낸다. 관리자는 전송된 온도와 드론이 정찰한 사진을 확인하여 화재를 파악하고 화재발생의 경우 빌딩 내부의 모든 사용자에게 알림 메시지를 전송한다. 이를 통해 기존의 CCTV 보다 화재 상황에 대해 좀 더 능동적이면서 빠르고 정확하게 대응할 수 있으며 나아가 화재 신고 및 원인 규명에도 도움이 될 것이다.
본 논문에서는 온도 센서로부터 얻어지는 데이터를 전송하고 실시간으로 처리하기 위하여 RF방식을 이용한 단 방향 데이터 전송 시스템을 설계하고 그 특성을 측정하였다. 설계된 무선 전송기능의 온도 측정 시스템은 온도센서 및 제어부, 데이터 전송용 RF module로 구성되었다. 온도 측정을 위한 센서는 AD590 전류 구동 형 전압출력 센서이며 제어부는 PIC one-chip microprocessor를 사용하였다. 또한 데이터의 무선 전송을 위해 433MHz 주파수 대역의 반 이중 RF Module을 사용하여 system을 구현하였다. 실험은 10M 이내의 실내 공간 내에서 수행되었고, 임의의 온도측정 구간에 따른 온도 변화 환경에서 3가지 경우의 (3M,5M,10M) 거리 변화를 두고 데이터를 측정 및 비교 분석하였다. 실험결과 10M 이내의 거리에서는 온도센서로부터 얻어진 데이터를 실시간으로 송수신하여 결과를 처리할 수 있었으며 이를 이용한 다중 Sensor 시스템 구현이 가능한 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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