USN이란 필요한 모든것에 통신기능이 있는 센서노드가 사물의 인식정보를 기본으로 주변의 환경정보를 탐지하고 실시간으로 네트워크에 정보를 관리하는 것을 말한다. 국내 농업시스템이 경쟁력을 갖추고 세계화 속에서 살아남기 위해서는 USN 기술과 농업기술의 융합을 통한 연구 개발이 필요하다. 본 논문은 "USN 기술을 활용한 원예작물의 품질 향상 기술 개발" 1차 과제 수행함에 따른 결과에 따른 결과물로 센서네트워크를 이용하여 재배지의 생장환경에 필요한 정보를 수집하고 실시간으로 네트워크 상태를 모니터링 할 수 있는 시스템 설계 및 구현 방법을 제안한다.
감시정찰 센서네트워크의 모든 센서노드 및 싱크노드들은 한정된 자원과 저사양의 하드웨어로 동작하며, 각 침입탐지 센서들이 수집한 상황 데이터를 신뢰성 있게 전송할 수 있어야 한다. 본 초소형 내장소프트웨어는 이러한 감시정찰 센서네트워크의 특성에 맞게 설계되어 센서 및 싱크노드에 탑재될 수 있는 소프트웨어로서, 센서 OS 커널, 센서미들웨어, 보안커널로 구성된다. 센서 OS는 Multithread 기반으로 실시간, 비실시간 태스크를 위한 각기 다른 스케줄링 방식을 제공하며 지연된 인터럽트 처리 기능, 주기적 태스킹 기능과 효율적 에너지 관리 기능을 제공하여 센서 네트워크에 특화된 어플리케이션 개발을 용이하게끔 한다. 또한 센서미들웨어는 OS 커널과 어플리케이션 사이에 존재하여 위치인식, 시간동기, 네트워크 관리, 원격 업데이트 기능 등 어플리케이션에서 공통적으로 요구하는 필수 기능들을 제공한다.
본 논문에서는 편마비 환자는 정상인과 다른 보행 특성을 가지므로 본 논문에서는 이들의 특성을 반영하여 보행자세를 측정하고 실시간 3차원 그래픽으로 보여주는 시스템을 개발하였다. 환자는 허벅지, 종아리 및 발에 각각 센서 모듈을 착용하며, 측정 정밀도를 높이기 위하여 각 모듈에는 3축 가속도 센서와 3축 자이로 센서를 조합하여 적용하였다. 보행자세 디스플레이를 위하여 센서 모듈들로부터 수신한 데이터를 활용하여 허벅지, 종아리 및 발을 3차원 모형으로 모델링하여 실시간으로 화면에 보여주도록 하였으며, 편마비 환자의 특이한 보행 자세를 분석하기에 편리하도록 사용자의 보는 각도를 임의로 변화시킬 수 있도록 하였다. 또한 측정된 자세 정보를 활용하여 RLA(Rancho Los Amigos) 보행 주기의 단계별 진행되는 과정을 실시간으로 판단하여 화면에 표시할 수 있도록 함으로써 진행 단계 및 단계별 소요시간을 통하여 보행의 특성을 평가할 수 있도록 하였다.
기동물체 추적을 위해서 GPS, INS, 레이더 및 광학장비 등의 다양한 위치추적 센서가 이용되고 있으며, 기동물체의 강인한 추적성능을 유지하기 위해 이기종 센서의 효과적인 융합방법이 필요하다. 이기종 다중센서를 이용한 추적성능 향상을 위해 센서의 서로 다른 오차특성을 고려하여 각 센서의 측정치를 상이한 모델로 간주하여 융합하는 연구가 수행되었지만, 한 센서의 오차가 급격히 증가하는 구간에서 다른 센서의 추정치에 대한 오차가 증가하고 각 센서의 측정값이 참 값일 확률인 Sensor Probability 값에 대해 센서 측정치 변화를 실시간으로 반영하지 못하였다. 본 논문에서는 각 센서 칼만필터의 갱신추정치와 측정치 간의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)를 비교하여 Sensor Probability를 구하고, 결합추정치를 다시 각 센서 칼만필터 입력값으로 대입하는 과정을 제외하여 센서 측정치에 대한 실시간적인 반영과 센서 성능이 급격히 저하되는 구간에서의 추적성능을 개선한다. 제안하는 알고리즘은 각 센서의 오차특성을 조건부 확률값으로 추가하여 각 센서의 Sensor Probability에 따라 가장 양호한 성능을 보이는 센서 위주로 트랙융합을 함으로써 강인성을 보장 한다. 실험을 통해 UAV의 기동 경로를 생성하고 제안 알고리즘을 적용하여 다른 융합 알고리즘과 성능분석을 실시한다.
기존의 수도설비의 밸브실과 유량계의 관리는 기계적이고 숙련자의 경험적인 방식으로 이루어져 왔다. 그러나 USN 기반의 실시간 수도설비 모니터링 시스템을 활용한 시설물 관리는 안전성과 정확성을 제공함으로서 양질의 수자원을 관리하는데 기술적인 발전을 가져올 수 있다. 따라서 본 연구는 USN(Ubiquitous Sensor Network)과 CDMA(Code Division Multiple Access) 망을 이용한 수도 시설물의 안전 관리 시스템에 관하여 연구하였다. 수도 설비 중에서 밸브실과 유량계실을 대상으로 유량계, 압력센서, 진동센서, Co센서, 온 습도센서들의 RFID(Radio-frequency identification) 센서로 구성된 USN을 구성하고, USN으로부터 실시간으로 수도 시설물 정보 및 수(水)처리 측정 정보를 수집하여, CDMA망을 통해 원거리 관제 시스템에 전송한다. USN 기술을 이용하여 수도설비를 관리함으로서 현장에서의 편리성, 안전성, 정확성을 높여 더욱 효율적이고 안정적으로 깨끗한 수돗물을 공급하는데 기여할 수 있다.
최근 사물인터넷 환경에서는 발생하는 센서데이터의 가치와 데이터의 상호운용성을 증진시키기 위해 시맨틱웹 기술과의 접목에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 센서데이터와 서비스 도메인 지식의 융합을 위한 센서데이터의 시맨틱화는 필수적이다. 하지만 기존의 시맨틱 변환기술은 정적인 메타데이터를 시맨틱 데이터(RDF)로 변환하는 기술이며, 이는 사물인터넷 환경의 실시간성, 대용량성의 특징을 제대로 처리할 수 없는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센서데이터의 실시간 병렬처리를 통해 시맨틱 데이터로 변환하는 기법을 제시한다. 본 기법에서는 시맨틱 변환을 위한 변환규칙을 정의하고, 정의된 변환규칙과 온톨로지 기반 센서 모델을 통해 실시간 병렬로 센서데이터를 시맨틱 변환하여 시맨틱 레파지토리에 저장한다. 성능향상을 위해 빅데이터 실시간 분석 프레임워크인 아파치 스톰을 이용하여, 각 변환작업을 병렬로 처리한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센서데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하여, 본 논문에서 제시된 기법을 입증한다.
최근 들어, Time-of-Flight (TOF) 방식의 깊이 센서가 컴퓨터 비전이나 영상처리분야 등의 연구에서 다양하게 활용되고 있다. TOF 방식의 깊이 센서는 실시간으로 정확한 깊이 정보를 획득할 수 있는 장점이 있는 반면, 해상도가 낮고 센서의 광학적 특성으로 인해 노이즈가 발생한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 깊이 센서의 단점을 극복하고 고품질의 다시점 영상 합성을 위해 기존 깊이 센서에 여러 대의 Charge-coupled Device (CCD) 카메라를 결합하여 시점 간 일관성 있는 고해상도의 깊이 영상을 획득하는 기술을 제안한다. 한정되어 있는 시점의 영상을 이용하여 다시점 영상을 합성할 때, 각 시점에 해당하는 깊이 영상의 정확도에 따라 합성되는 영상의 품질이 결정된다. 따라서 보유 시점에 해당하는 깊이 영상 간의 일관성이 유지되고 객체의 경계가 정확히 보존되어야만 생성되는 임의 시점 영상의 품질이 보장될 수 있다. 이에, 본 논문에서는 Joint Bilateral Upsampling (JBU)을 기반으로 시점 간 일관성을 고려한 깊이 영상의 해상도 개선 기술을 제안하고 이를 통해 다시점 영상 합성 결과의 품질을 향상시킨다.
센서네트워크에서 이동물체의 경로 추적과 같이 실시간으로 패킷이 목적노드에 도착하여야 데이터가 유효한 응용의 경우에는 패킷 전송의 실시간을 보장할 수 있는 전송경로설정이 필요하다. 본 논문에서는 패킷을 전송하는데 있어서 지연시간을 증가시키는 요소인 혼잡상황과 낮은 링크 퀄리티를 가지는 경로를 회피함으로 전송지연시간을 최소로 줄이는 전송경로 설정 기법을 제안한다 네트워크의 위상에 따라 노드마다 다른 양상을 보이는 채널 부하도를 효과적으로 측정하고 네트워크의 혼잡상황을 판단하는 기준으로 삼는다. 이와 함께 링크의 전송 성공률을 이용하여 이웃 노드들의 전송경로 선택의 적합도를 계산하고 확률적으로 경로를 선택한다.
현재 대규모 실내공간이 증가하고 있고, 이에 따른 화재 등의 사고가 발생함에 따라 화재대피시스템과 같은 실시간 실내 응용에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 학문적 연구 또는 상업용 시스템에서 사용되는 화재모델이내 보행자 모델은 대부분 2D 기반의 CAD와 같은 파일구조를 기반으로 하고 있으며 가상데이터를 이용한 시뮬레이션에 초점을 두고 있다. 따라서 이들을 실내 센서 등을 이용한 실시간 시스템으로 구축하기 위해서는 몇 가지 문제점들이 해결되어야 한다. 우선, 실내공간의 의미 있는 관계정보를 포함하는 위상적인 3D 모델이 필요하다. 또한, 실내 센서들에 의해 감지된 보행자의 이동을 저장하고, 저장된 데이터를 이용하여 실시간 안내를 위해서는 실내데이터 구축에 공간 DBMS를 이용해야 한다. 본 연구에서는 실내보행자 모델에서 두 가지 개선점을 제시하고자 한다. 첫째는, 간단한 3D 실내 모델구축과 공간 DBMS와 연계된 보행자 시뮬레이터를 구현하는 과정을 제시한다. 둘째는, 보행자의 가시성(visibility)에 대한 영향이 반영된, 개선된 floor field 모델을 제안한다. 이와 같은 과정을 캠퍼스 건물에 적용하고 시뮬레이션을 수행하는 과정을 예시하였다.
스마트 그리드는 에너지 이용 효율 최적화를 위한 개선방안으로 전기에너지를 발생하는 발전원별 분석하며, 전력 사용 측면에서 전력망을 통해 공급된 전력의 소비패턴으로 분석을 통해 에너지 이용 효율을 최적화할 수 있다. 본 논문에서는 아파치 Storm을 활용하여 실시간 데이터 수집 및 처리 시스템을 설계한다. 설계된 시스템은 에너지 효율성을 위해 이종의 실시간 대용량 스트리밍 센서 데이터를 수집하여 분석을 수행하도록 데이터 필터링과 변환 기법을 제시한다. 이를 위해 실시간 대용량 처리를 위해 필터링 및 변환을 병렬 처리하도록 한다. 필터링과 변환 처리는 독립적인 타스크로 구성하도록 하며, 전체 프로세스는 정의된 파이프-필터 토폴로지를 구성하여 처리한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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