매우 작은 크기의 센서들이 산악 등의 험지에 흩뿌려지는 스마트 더스트 환경은 장치들의 컴퓨팅 성능과 리소스가 매우 제한되기 때문에 각 센서들의 위치를 식별하기 매우 힘들다. 또한 초대량의 센서들이 뿌려지는 특성으로 인해 수집, 전송되는 데이터의 크기가 상상하기 힘들 정도로 커질 수 있다. 본 논문에서는 중간 매개 역할을 수행하는 디바이스의 위치와 삼변측량을 이용해 센서들의 위치를 계산하고 계산된 위치를 기반으로 동종의 센서에서 수집된 데이터를 축소, 통합하는 위치 기반 데이터 축소 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 실외 환경에서 GPS 센서 보다 빠른 주기의 위치 추정 기법을 소개한다. 빠른 제어주기가 필요한 멀티콥터 시스템에서 위치 제어에 GPS 센서를 사용하기 위해서는 상대적으로 느린 GPS 데이터의 출력주기를 보완하는 처리가 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 오픈소스 프로젝트를 분석하고 활용하여 가능성을 확인하는 선행 연구를 진행하였다. matlab에서 알고리즘을 검증하고 임베디드 장비에 직접 구동해봄으로써 성능을 확인하였다. 이 알고리즘에서는 멀터콥터의 위치 추정 계산을 위해 AHRS, GPS센서, barometer 센서를 사용한다.
무선 센서 네트워크에서 위치인식 기술은 데이터 수집, 라우팅, 위치기반 서비스와 같은 기술에 필수적인 기술이다. 본 논문에서는 베이즈 이론을 이용한 그리드방식의 분산형 위치 인식기술을 제안한다. 이 기법은 센서 노드들이 받은 신호세기를 바탕으로 하여 그리드를 구성해서 베이즈 이론을 이용하여 가장 큰 확률을 갖는 그리드를 자신의 위치로 인식하는 방식이다. 우리는 시뮬레이션을 통하여 기존의 방식보다 제안된 알고리즘이 정확한 위치를 갖으며, 더욱 효율적인 연산을 수행함을 알 수 있다.
무선 센서 네트워크(WSN)에서 센서 노드의 위치 추정 기술 중 거리 기반의 위치 추정 기술은 거리 측정에 따라 센서 노드의 위치 추정의 정확성이 달라진다. 거리 기반의 위치 추정 기술에서 거리를 측정하는 많은 기술 중에 추가적인 장비 없이 쉽게 구현이 가능한 기술 중 하나는 수신 신호 세기이다. 그러나 수신신호세기 기반의 위치 추정 기법은 몇 가지 문제점을 고려해야 한다. 하나는 수신된 신호는 채널 환경에서 페이딩, 쉐도잉 그리고 장애물 등으로 인해서 거리 추정의 오차가 생긴다. 이로 인해서 센서 노드의 위치 추정의 정확성은 낮게 된다. 또 다른 하나는 거리 기반의 위치 추정 기술은 대부분 센서 노드에 의해서 자신의 위치를 추정한다는 것이다. 하지만 센서 노드의 한정된 배터리 용량 때문에 무선 센서 네트워크의 동작 시간이 감소하게 된다. 반면에 비콘 노드는 센서 노드보다 처리 능력과 배터리 용량이 더 높기 때문에 비콘 노드 기반 위치 추정 기법은 무선 센서 네트워크의 동작 시간을 연장 할 수 있다. 본 논문에서는 비콘 노드에서 수신 신호 세기와 전력손실지수 추정을 활용하여 센서 노드의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안함으로써 위의 문제점을 극복한다. 시뮬레이션을 통해서 제안한 기법을 검증한다.
무선 센서 네트워크에서 이동하는 표적의 위치를 추정하기 위한 연구는 센서 노드의 에너지가 제한 되어 있어 센서 노드 상호간의 협력적인 신호처리 기법이 필수적이다. 기존의 무선 센서 네트워크에서 이동 표적의 위치를 추정하는 방법은 각 센서 노드에서 이동 표적으로부터 수신된 신호를 이용해 수신신호강도, 잡음제거, 압축 등의 신호처리를 수행하고 기지국으로 전송하는 형태이다. 이런 기존의 기법은 애드 호크 방법의 무선 센서 네트워크에는 적용이 어렵고, 각 센서 노드에서 신호처리 및 통신에 의한 에너지 소모가 크기 때문에 무선 센서 네트워크의 생존 시간이 짧아지게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 기반의 무선 센서 네트워크의 협력적 신호 처리 방법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블릿 변환을 이용한 센서노드에서의 에너지 효율적 특징추출을 수행하고 각 센서 노드간의 특징 전송을 통해 표적의 위치를 추정한다.
상수도관망은 사용자에게 고품질의 물을 안정적으로 공급하는 것을 목적으로 하며, 이를 평가하기 위한 지표 중 하나로 압력을 활용한다. 최근 스마트 센서의 설치가 확장됨에 따라 기계학습기법을 이용한 실시간 데이터 기반의 분석이 활발하다. 따라서 어디에서 데이터를 수집하느냐에 대한 센서 위치 결정이 중요하다. 본 연구는 eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) 모델을 활용하여 대규모 상수도관망 내 센서 위치를 최적화하는 방법론을 제안한다. XGBoost 모델은 여러 의사결정 나무(decision tree)를 활용하는 앙상블(ensemble) 모델이며, 오차에 따른 가중치를 부여하여 성능을 향상시키는 부스팅(boosting) 방식을 이용한다. 이는 분산 및 병렬 처리가 가능해 메모리리소스를 최적으로 사용하고, 학습 속도가 빠르며 결측치에 대한 전처리 과정을 모델 내에 포함하고 있다는 장점이 있다. 모델 구현을 위한 독립 변수 결정을 위해 압력 데이터의 변동성 및 평균압력 값을 고려하여 상수도관망을 대표하는 중요 절점(critical node)를 선정한다. 중요 절점의 압력 값을 예측하는 XGBoost 모델을 구축하고 모델의 성능과 요인 중요도(feature importance) 값을 고려하여 센서의 최적 위치를 선정한다. 이러한 방법론을 기반으로 상수도관망의 특성에 따른 경향성을 파악하기 위해 다양한 형태(예를 들어, 망형, 가지형)와 구성 절점의 수를 변화시키며 결과를 분석한다. 본 연구에서 구축한 XGBoost 모델은 추가적인 전처리 과정을 최소화하며 대규모 관망에 간편하게 사용할 수 있어 추후 다양한 입출력 데이터의 조합을 통해 센서 위치 외에도 상수도관망에서의 성능 최적화에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
위치 인지(localization)는 유비쿼터스 응용의 중요 기술로서 사용자 및 센서 노드 주변의 환경 상태와 같은 정보를 지능적으로 판단하는 상황 인지(context awareness)와 더불어 실재 지리적 위치를 인지(location awareness)할 수 있는 지능화된 서비스를 말한다. 기존의 센서 네트워크를 이용한 위치 인지 기술들은 실내(Indoor) 공간에서 미리 설치된 센서 노드블을 기반으로 능동형 혹은 수동형 방식으로 움직이는 노드의 위치를 측정 하는 인프라스트럭척 기반의 기술 이었다. 그러나 이러한 방식은 위치 인지를 위해 미리 특정 노드 들을 설치해야 하는 근본적인 문제점이 있어서, 군사 작전이나 위급 상황과 같은 환경에서도 강건하게(robust) 사용하기 위해서는 새로운 구조가 필요로 하다. 본 논문에서는 인프라스트럭쳐 기반이 없는 환경에서도 센서 네트워크를 이용해서 강건하게 위치 인식을 할 수 있는 하이브리드(hybrid) 알고리즘 및 시스템을 제안하였다.
USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경은 언제, 어디서나 정보를 이용할 수 있게 한다. 이러한 유비쿼터스 환경은 자유로운 커뮤니케이션을 보다 쉽게 제공할 수 있으며, 특히 u-교통 환경을 구축하는데 기본적인 요소기술이 된다. 또한 u-교통 환경을 구축하기 위해서는 차량의 위치를 보다 정확히 인식할 수 있는 기술이 요구된다. 위치측정은 센서노드의 전파를 이용하거나 거리를 측정할 수 있는 센서를 활용하여 목표물의 위치를 계산한다. 본 논문은 센서노드의 RSSI(Received Signal Strength Indication) 신호 값을 분류하고 주변노드의 위치와 통신범위 및 세기정보를 최대한 활용하여 이동차량을 보다 정확하게 추적할 수 있는 위치추적기법을 제시한다. 일부 시뮬레이션 결과, 제안된 기법이 기존 위치추적 알고리즘 보다 u-교통 환경에서 위치추적의 정확도가 우수함을 증명하였다.
무선 센서노드를 활용한 다양한 네트워크 설계 기술은 실생활의 각종 정보 수집에서부터 환경 모니터링까지 폭넓은 활용범위를 바탕으로 저전력 노드 설계 기술, 노드간 라우팅 프로토콜, 초소형 운영체제 및 미들웨어기술 등 관련 연구가 활발히 수행되고 있으며, 실내 센서네트워크에 분포된 노드의 절대위치를 측정하는 위치인식 시스템은 노드의 이동성, 다수성 그리고 환경의 제약성으로 인해 이를 보완할 시스템이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 고정 센서노드의 배치밀도에 따라 위치정보를 선별적으로 처리하는 위치데이터 처리기와 다중 위치데이터의 발생을 원천적으로 차단하는 노드간 라우팅 기법을 통해, 센서노드의 이동성과 다중성을 효과적으로 보완하는 실내 이동객체 위치인식 시스템을 설계하고 서비스 구현을 위한 센서네트워크 플랫폼을 제안한다.
IPMSM은 회전자 위치의 정확한 정보를 알기 위하여 엔코더와 리졸버와 같은 위치센서를 사용한다. 이러한 센서는 무게와 부피가 증가하고 가격이 높으며 온도와 외란 등에 매우 민감하다. 따라서 AC 드라이브의 센서리스 벡터제어에 많은 관심을 가지게 되었다. 센서리스는 수학적 모델, 물리적인 현상 및 제어이론을 이용하는 방법으로 분류되어 연구되고 있다. 수학적인 모델을 이용하는 방법에는 고장자 전압에서 고정자 저항에 의한 전압 강하분을 제거한 항을 적분하여 자속의 위치를 추정한다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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