본 논문에서는 차량에서 측정되는 모든 센서 데이터를 클라우드에 저장하고, 저장된 데이터를 분류 모델을 이용해 분석한 다음, 분석이 완료된 데이터를 실시간으로 운전자의 디스플레이에 제공하는 "클라우드와 데이터 마이닝을 이용한 차량 분석 시스템"을 설계한다. 제안하는 정보 분석을 위한 클라우드 서버는 차량에서 측정하는 센서 데이터를 클라우드 서버의 테이블에 저장하고 전달받은 데이터를 분석 모듈로 전달하는 센서 데이터 통신 모듈과 분류를 위해 전달받은 데이터를 학습 알고리즘을 이용해 분류한 분류 모델을 이용서 목적에 맞게 분석, 분류하고 운전자에게 실시간으로 정보를 제공하는 센서 데이터 분류 모듈로 구성된다. 제안된 정보 분석을 위한 클라우드 서버는 차량에서 수집되는 수많은 센서 데이터를 클라우드 서버에 저장하기 때문에 차량에 데이터가 과부하 되지 않고 데이터 분류를 위한 연산을 차량이 아닌 클라우드 서버에서 진행하기 때문에 데이터를 빠르고 효율적으로 관리할 수 있다. 또한, 운전자가 원하는 정보들을 디스플레이에 시각화하여 사람들의 자율주행차량에 대한 안정성을 증가시킬 수 있다.
최근 감정인식 기술은 다양한 IoT 센서 디바이스의 등장으로 단일 소스기반의 감정인식 기술 연구에서 멀티모달 센서기반 감정인식 연구로 변화하고 있으며, 특히 오디오와 영상을 이용한 감정인식 기술의 연구가 활발하게 진행되는 있다. 기존의 오디오 및 영상기반 감정신 연구는 두 개의 센서 테이터를 동시에 입력 저장한 오픈 데이터베이스를 활용하여 다른 이벤트 처리 없이 각각의 데이터에서 특징을 추출하고 하나의 분류기를 통해 감정을 인식한다. 이러한 기법은 사람이 말하지 않는 구간, 얼굴이 보이지 않는 구간의 이벤트 정보처리에 대한 대처가 떨어지고 두 개의 정보를 종합하여 하나의 감정도 도출하는 디시전 레벨의 퓨저닝 연구가 부족하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 오디오 및 영상에 내포되어 있는 이벤트 정보를 추출하고 오디오 및 영상 기반의 분리된 인지모듈을 통해 감정들을 인식하며, 도출된 감정들을 시간단위로 통합하여 디시전 퓨전하는 실시간 오디오 및 영상기반의 감정인식 프레임워크를 제안한다.
자율주행 시스템이 발전됨에 따라 더욱 효율적이고 안전성이 있는 실시간 제어와 알고리즘이 요구된다. 이러한 맥락에서, 본 논문은 유아용 전동차를 이용하여 다양한 상황 속 자율적이고 정교한 제어를 제시한다. 여러 센서에서 받아오는 정보를 가공하여 다음 행동에 대한 신호를 실시간으로 생성하여 안전하고 부드러운 자율주행 시스템 방법을 탐구한다.
무선 센서 망에서 실시간 전송 연구들은 실시간 요구사항을 만족시키기 위해 소스 노드부터 싱크 노드까지 응용에서 요구되는 전달 속도보다 높은 전달 속도를 갖는 노드를 이용하는 방안을 제안한다. 이 요구 전달 속도는 패킷이 싱크에 도달하기까지 고정되기 때문에, 전송 범위 내 실시간 요구사항을 만족하는 노드가 없는 혼잡 지역에서 실시간 전송을 보장하기 어렵다. 이 방식은 싱크 노드에 가까워질수록 패킷의 실제 전달 속도는 높아지는 특성을 갖는다. 즉, 패킷은 실시간 전송을 만족하는 시간보다 이른 시간에 싱크 노드에 전달될 수 있다. 본 논문은 패킷 전달 과정에서 발생하는 시간적 이득을 이용하여 패킷의 전달 속도를 조절함으로써 향상된 실시간 전송 방안을 제안한다. 송신 노드는 수신된 패킷 정보를 이용하여 다음 전달 노드를 선택하기 위한 요구 전달 속도를 재계산한다. 시뮬레이션 결과는 실시간 전송관점에서 제안 방안이 기존 방안들보다 실시간 전송 성공률이 향상됨을 보인다.
현재 건설되고 있는 댐이나 농업용 저수지와 같은 하천 시설의 준설은 안정적인 저수량을 확보하기 위해 이루어져야 한다. 그러나, 저수지나 댐의 정확한 담수량을 실시간으로 알려 주는 시스템을 찾기는 어렵다. 이러한 측정을 위해서는 매우 정확한 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하기 위한 자동화된 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 드론을 이용한 다중분할체적 계산을 통해 저수지의 담수량을 실시간으로 측정하는 방법을 제안하고 있으며, 이 방법을 이용하면 침전물 상태를 실시간으로 감지하고 정확한 준설 시기와 규모를 파악할 수 있다.
현재 지능형 자동차와 관련된 연구들은 끊임없이 발전되고 지속되고 있다. 차량에는 다양한 통신모듈이 장착되어 내/외부로 통신이 가능하며, 송수신된 데이터를 처리하기 위한 모듈은 모든 데이터에 대한 병목현상이 발생하지 않도록 정보를 제공하는 연구도 활발하게 진행되고 있다. 하지만 이러한 스케줄링 된 센서 정보는 내부에서만 사용이 가능하며, 외부로 센서 정보를 제공하기 위한 인터페이스 모듈에 대한 연구는 현재 진행되고 있지 않다. 본 연구에서는 차량에 부착된 다중 센서의 데이터를 외부와 연결하여 데이터를 송수신할 수 있는 인터페이스 모듈을 설계하는 것에 목적을 둔다.
유비쿼터스 사회 실현의 핵심 기술인 RFID/USN 기술은 우리 정부의 USN구축 기본계획과u-IT839기술개발 정책에 따라 국산화, 기술 고도화 및 핵심 원천기술 개발을 전략적으로 추진하여 그 성과가 나타나고 있다. RFID/USN 기술은 가장 기본적인 사물의 식별 단계로부터, 이력 추적, 상태정보의 모니터링, 실시간 감시 및 제어, 자율형 서비스로 진화함에 따라 전통적인 RFID 및 무선센서네트워크에서 출발하여 궁극적으로 다양한 응용서비스를 지원하는 USN기술로 발전될 것이다. 향후 RFID 기술 분야는 상태정보처리 및 위치 추적 등 복합 기능과 성능 고도화로 발전되고 Item단위까지 적용하기 위한 새로운 리더, 초저가의 Printed 태그 및 불법 복제 방지 등의 새로운 기술이 개발될 전망이다. 센서네트워크 분야에서는 기존의 IEEE802.15.4와 ZigBee를 뛰어넘어 저전력, 고신뢰성, 확장성, 이동성 등을 지원하기 위해 효율적인 무선전송, 초경량의 노드, 네트워킹, Cross-layer최적화, 데이터 융합 등의 핵심기술 이 요구되고 USN 미들웨어 기술은 다양한 USN응용 서비스를 위해 공통 S/W 플랫폼을 제공하고 다양한 센서네트워크로부터 수집한 정보를 가공하여 서비스간 연계 통합하는 플랫폼으로 발전될 전망이다.
유비쿼터스 환경에서는 사람이 개입하지 않은 상태에서 주위의 데이터를 센싱하고 전송해주는 센서 네트워크 시스템의 중요성이 날로 커지게 될 것이다. 유비쿼터스 환경에서 도로에 센서를 설치하고, 이를 통해 사전 차량 감지 및 속도를 측정하여 실시간 주행 상황 정보를 제공하면 도로에서의 안전성 개선과 교차로에서의 효율적인 트래픽 제어 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 USN 기반의 실시간 주행 상황 정보 제공을 위해 센서 노드와 AP간의 신뢰성 있고 실 시간성을 보장하는 MAC을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 MAC은 IEEE 802.15.4를 기반으로 한 채널 구조에 TDMA 슬롯을 각 센서 별로 할당하고, AP와 센서의 거리가 먼 경우를 위해 Relay를 통한 통신 방법을 도입하였으며, 무선 채널 오류 발생 시 이를 재전송 할 수 있는 프레임 구조를 제안하였다. 또한, Beacon을 이용하여 AP와의 동기화를 수행하는데 있어서, 다양한 교통 트래픽에 따라 가장 효율적으로 전력을 소모할 수 있도록 센서의 Sleep mode를 제어하는 hybrid tracking mode를 제안하였다. 제안된 MAC 프로토콜을 sim++를 이용하여 시뮬레이터를 구현하였으며, 다양한 시스템 파라미터 하에서 성능 분석을 수행하였다. 이를 통해 제안된 방안이 전력소모를 줄이며, 신뢰성을 요구하는 실시간 응용 시스템에서 우수한 성능을 나타냄을 보였다.
최근에 유비쿼터스나 전자상거래와 같은 환경에서 발생하는 실시간 데이터를 처리해야 하는 요구가 늘어나고 있다. 유비쿼터스 환경에서 사용되는 센서 데이터는 그 크기가 작고 XML 문서로 표현 되어 있으며 대량으로 발생하는 특징이 있다. 이러한 대량의 센서 데이터를 처리하기 위한 효율적인 방법이 요구되고 있다. 센서 데이터에 대한 XML 질의언어(XQuery)는 주로 센서 데이터가 발생한 센서의 식별자나 표현하고자 하는 정보를 얻어오는 것과 사용자의 편의를 위한 결과 재구성으로 분류된다. 기존의 XML 질의언어 엔진들은 센서 데이터를 일괄적으로 처리하기 위한 효율적인 방법을 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 대량의 센서 데이터들을 실시간으로 처리하기 위하여 역 경로 요약을 이용한 가지 질의(Twig Query) 처리 기법을 적용하였다. 또한, 재구성(Restructuring) 일괄 처리 기법을 개발하여 적용하였다. XMark와 RFID EPC 데이터를 이용한 성능 측정을 하고 MonetDB/XQuery와 Oracle Berkeley DB XML과의 비교 분석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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