• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.345-348
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• 2009

본 연구에서는 실내에서의 위치추적을 위해 가속도 센서와 각속도 센서를 이용한 위치추적기법을 제안하였다. 기존의 실내 위치추적기법은 전파의 세기를 이용하여 위치추적을 수행하는 RSSI기법과 초음파를 이용한 방법이 제시되었다. 하지만 기존 실내위치추적 기법에서는 좌표 값을 알고 있는 고정된 노드를 필수적으로 사용해야하는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기위하여 착용형 노드에 가속도센서와 각속도 센서를 부착하고 이동속도와 방향을 계측하여 실내에서의 위치추적을 수행하고자 하였다. 이를 위해 3축 가속도 센서와 2축의 각속도 센서를 사용하였으며, 센서로부터 출력되는 아날로그신호를 계측 및 무선전송하기 위하여 Zigbee기반의 무선 센서노드를 사용하였다. 무선센서노드로부터 측정된 가속도신호와 각속도 신호의 분석을 통해 실내위치추적 가능성을 평가하였으며, 평가 결과 가속도센서와 각속도 센서를 이용한 실내위치추적의 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.11a
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• pp.188-190
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• 2008

본 논문에서는 초음파 센서를 이용하여 이동하는 표적의 위치를 실시간으로 추적하는 위치추적 시스템을 개발하였다. 위치 추적 시스템은 4 개의 초음파 센서를 이용해서 각 센서에서 탐지되는 표적까지의 거리 정보를 이용하여 이동하는 표적의 위치좌표(x,y)를 구하였다. 특히 초음파 센서가 가지고 있는 빔폭 특성을 고려하여 4 개 센서 중 2개 센서에만 표적이 탐지될 경우 표적의 위치를 최적화하는 방안을 제시하였으며 개발된 알고리즘을 하드웨어에 장착하어 감시시스템이 실시간 양호하게 구동하는것을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.533-534
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• 2009

무선센서네트워크에서 많은 응용 프로그램들이 센서노드들의 위치 정보를 기반하기 때문에 센서노드에 대한 위치 측정은 매우 중요하다. 본 논문은 위치 정보를 알고 있는 소수의 앵커노드들을 사용하여 위치 측정 정확도를 높이고 주어진 위치 정보 메시지의 교환 비용을 줄이는 분산 위치 측정 기법인 Low-cost Localization using 2-hop Distance Anchors (LLTA)를 제안한다. LLTA는 높은 위치 측정 정확도를 위해 각각의 센서노드로부터 2 홉 거리 이내의 센서노드들의 위치 정보를 모으는 2-홉플러딩을 사용한다. 또한 2-홉 플러딩을 통해 얻은 위치 정보를 이용하여 센서노드가 위치할 수 있는 지역을 계산한 후 그리드 스캔 알고리즘을 사용하여 센서노드의 더 정확한 위치를 계산한다. 시뮬레이션 결과를 통해 LLTA가 기존의 위치 측정 기법들보다 위치 측정 정확도가 더 높고, 위치 정보 전달 비용이 더 낮음을 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.379-385
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• 2007

관성 센서는 외부 장치의 도움 없이 3차원 공간상에서 움직임 측정이 가능하다. 최근 MEMS 기술의 발달로 소형 저가 관성 센서(가속도 센서 혹은 각속도 센서) 제작이 가능해져 관성 센서를 소형 휴대 기기에 내장하여 사용자의 움직임을 감지하거나 의도 파악하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 관성 센서가 내장된 휴대 기기를 이용하여 3차원 공간상에서 6가지 위치에 따라서 각기 다른 6가지 소리를 발생하는 가상의 멀티 타악기 시스템을 제안한다. 즉, 휴대 기기를 상/하로 흔들면 가상 타악기의 타점 위치에 왔을 때 비트 음을 발생하고, 6개의 다른 위치를 구분하여 다른 타점의 위치에서 휴대 기기를 흔들면 각각 그 위치와 미리 지정된 소리가 발생하도록 하였다. 이러한 가상의 멀티 타악기 시스템을 위해서 3차원 공간상에서 실시간으로 사용자의 움직임을 감지하고 휴대 기기의 위치를 파악하는 것이 필요하다. 저가의 관성 센서를 이용하여 사용자가 휴대 기기를 움직이는 동작이 있는 상황에서 실시간으로 휴대 기기의 위치를 추정하는 것은 쉽지 않지만 본 연구에서는 다양한 사용자의 움직임 동작 분석을 통하여 사용자가 가상의 멀티 타악기를 상/하로 흔드는 동작을 감지하고 다른 위치로 이동하는 동작을 구분하였다. 개발된 동작 감지 알고리즘과 위치 구분 알고리즘을 휴대 기기에 적용되어 실제로 가상의 타악기 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11c
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• pp.683-686
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• 1999

이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.296-300
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• 2007

유비쿼터스 환경의 센서 노드들은 데이터 전달을 위해 무선 통신을 수행한다. 또한 노드들의 위치정보를 활용하면 통신 경로선택에 큰 이점을 가지게 된다. 그래서 이동성을 갖춘 센서 노드 위치를 정확히 측정하기 위해 별도의 GPS, 초음파 센서 등을 부착한다. 그러나 센서 네트워크는 제한된 전력 사용과 낮은 비용 유지가 요구된다. 또한 기존의 애드혹 기반의 위치측정과 전체 망의 생존성을 고려해야 하는 센서 네트워크간의 상황이 적용 모델의 변수로서 작용한다. 본 논문에서는 컴퓨팅 자원이 부족한 센서 네트워크에서 다음의 조건을 만족하는 위치측정 방법을 제안한다. 첫째 빈번하게 이동하는 센서 노드의 이동성을 고려한다. 둘째 위치측정을 위한 별도의 장비를 추가하지 않는다. 셋째 노드의 송신출력 분석에 기반하여 상대적인 위치를 검출한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.1098-1101
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• 2009

최근 센서 기술이 발전함에 따라 센서들의 유비쿼터스 환경에서의 활용방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 현재 존재하는 센서들 중 Zigbee 센서는 저전력, 초소형 등의 특징을 가지고 센서들이 통신을 하는 센서로써 유지비용과 이동성에 있어서 다른 센서들보다 성능이 우위에 있다. Zigbee 센서는 신호를 Broadcasting하여 다른 Zigbee 센서와 통신을 하게 된다. 이때 이 신호의 세기를 나타내는 RSS와 Triangulation을 통하여 위치를 파악할 수 있다. 그리고 이 결과를 Particle Filter 알고리즘을 통하여 위치추정의 정확도를 높일 수 있다. 또한 유비쿼터스 환경에서의 활용 가능성 파악을 위하여 실제 집 환경의 Testbed를 구축하여 시뮬레이션을 진행하였다. 멀티 타겟의 위치 추정을 위하여 Zigbee 센서의 Time Cycle 조정을 통하여 Particle Filter 알고리즘을 사용하여 위치 추정 오차를 시뮬레이션으로 성능평가를 하였고 결과를 통하여 멀티 타겟의 경로를 분석하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.4
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• pp.269-277
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• 2007

Wireless sensor network system is expected to get high attention in research for now and future owing to the advanced hardware development technology and its various applicabilities. Among variety of sensor network systems, the seashore and marine sensor network, which are extended to get sampling of marine resources, environmental monitoring to prevent disaster and to be applied to the area of sea route guidance. For these marine applications to be available, however, the provision of precise location information of every sensor nodes is essential. In this paper, the sequential localization algorithm for obtaining the location information of marine sensor nodes. The sequential localization is done with the utilization of a small number of beacon nodes along the seashore and gets the location of nodes by controling the sequences of localization and also minimizes the error accumulation. The key idea of this algorithm for localization is that the localization priority of each sensor nodes is determined by the number of reference nodes' information. This sequential algorithm shows the improved error performance and also provide the increased coverage of marine sensor network by enabling the maximum localization of sensor nodes as possible.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.311-313
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• 2015

무선 센서 네트워크 맞는 에너지 효율적인 라우팅을 위해 많은 방법들이 제안 되고 있으며, 크게 계층구조 방식 알고리즘과 평면구조 방식 알고리즘으로 나뉘고 있다. 각 알고리즘들은 저마다 장단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 기존의 계층적 구조 알고리즘과 평면적 구조 알고리즘의 장점을 살린 혼합 방식 알고리즘을 구상하고 있으며, 해양 측정 센서의 위치를 GPS를 활용한 위치 파악을 안테나의 위치와 전파의 세기로 측정한 후 센서의 위치를 파악한다. 이 후, 파악된 위치를 고려한 혼합 방식 알고리즘을 사용하여 효율적인 네트워크 라우팅을 고려할 것이다. 이 때, 주변 환경으로 인한 센서의 위치 이동 또한 가속도 센서를 이용하여 끊임없이 파악을 하여 전파의 세기를 이용한 센서의 망구성에서 벗어나게 되면 센서의 폐기를 지시하여 새로운 망 구성을 하여 새로운 라우팅을 고려하게 된다. 이러한 라우팅 기법은 계층구조 클러스터처럼 여러 노드를 묶고 하나의 노드로 동작하게 한 후에 평면구조 방식 프로토콜을 적용하여 통신한다. 무선 센서 네트워크에서 중요시 하는 에너지 효율을 좋게 할 뿐만 아니라 효율적인 에너지 관리를 할 수 있다. 또한 이에 따르는 다양한 어플리케이션도 구현 할 수 있다. 더욱이, 기존의 센서 네트워크 라우팅 프로토콜의 특성인 data aggregation과 in-network 프로세싱도 수행 할 수 있고, 각 노드의 에너지를 고르게 사용 가능하게 함으로써 기존 계층 구조 라우팅 프로토콜의 단점도 보완할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.11a
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• pp.866-869
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• 2007

센서 네트워크(Sensor network)는 주변 데이터를 수집하기 위해 널리 퍼뜨려진 작고, 값싼 센서들이 밀집된 무선 네트워크이다. 또한 센서 네트워크는 특수한 활동을 수행하기 위하여 상호 협동하는 센서 노드들의 모임으로 나타낼 수 있으며, 무선 센서 네트워크는 멀리 떨어진 위치에서 물리적인 환경의 감시와 제어를 용이하게 한다. 그러므로, 센서 네트워크는 기후가 혹독한 위치에서 감지한 정보를 모으거나 군사 목적, 주변 환경 감시와 같은 다양한 분야에서 응용되고 있다. 그러나, 일반적으로 저전력 센서들을 이용하는 센서 네트워크는 에너지 효율성을 고려하여 전체 네트워크 성능을 저하시키지 않고 데이터를 수집하는 것이 가장 큰 목적이다. 따라서, 본 논문에서는 위치 측정으로 인한 상대적인 위치 정보에 기반한 클러스터링 기법인 홉 트리(Hop-tree)를 제안한다. 제안된 클러스터링 기법은 위치 측정으로 인해 각 센서 노드들의 상대적인 위치를 알 수 있다는 것과 각 센서 노드들의 에너지를 효율적으로 이용할 수 있다는 장점을 가진다.