• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.395-398
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• 2006

최근 Robomote, Robotic Sensor Agents(RSA)와 같은 이동 센서의 등장으로 인해 이동 센서네트워크(MSN: Mobile Sensor Network)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 이동 센서네트워크에 대한 연구는 주로 기존의 고정 센서네트워크(SSN: Stationary Sensor Network)에서 발생하는 문제점인 coverage hole을 해결하는데 초점을 맞추고 있다. 이러한 연구들에서는 이동 센서들에게 부여된 이동 능력을 최대한 활용하지 못하는 단점을 안고 있다. 이를 해결하기 위해 이동 센서에게 지속적인 이동성을 부여함으로써 고정 센서네트워크에 비해 더 넓은 영역을 센싱하도록 제안한 연구가 있으나, 그 연구가 아직 초기 단계로써 이동 센서의 지속적인 이동으로 인한 싱크 노드로의 통신 경로 설정 및 데이터 전송 문제에 대해서는 논하고 있지 않다. 이에 본 논문에서는 지속적인 이동성을 갖는 이동 센서로 구성된 이동 센서네트워크 환경에서 효율적으로 경로 설정 및 데이터 전송을 가능하게 하는 통신 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜에서는 이동 센서와 함께 고정 센서를 배치함으로써 고정 센서가 이동 센서를 대신하여 싱크 노드로 센싱 데이터를 전송하도록 한다. 시뮬레이션을 이용한 성능 평가를 통해 제안한 통신 프로토콜이 기존의 고정 센서네트워크에 비해 센싱 영역 성능에서 우수함을 보여준다.

• Review of KIISC
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• v.31 no.1
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• pp.15-23
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• 2021

자율주행 시스템이 탑재되어 있는 무인이동체는 운용환경에 따라 공중, 해상, 육상 무인이동체로 분류할 수 있고 모든 분야에서 관련 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 무인이동체는 자율주행 시스템이 탑재되어 외부 환경을 스스로 인식해 상황을 판단하는 특징을 갖고 있다. 따라서, 무인이동체는 센서로부터 수집되는 데이터를 이용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 이러한 이유로 보안 (Security) 분야에서는 무인이동체에 탑재되는 센서를 대상으로 신호 오류주입을 수행하여 해당 무인이동체의 오동작을 유발하는 연구결과들이 최근 발표되고 있다. 신호 오류주입공격은 물리레벨 (PHY-level) 에서 수행되기 때문에, 공격 수행 여부를 소프트웨어 레벨에서 탐지하는 것은 매우 어렵다는 특징을 갖고 있다. 현재까지 신호 오류주입 공격을 탐지할 수 있는 방법은 다수의 센서를 이용하는 센서퓨전 (Sensor Fusion)을 기반으로 하는 방법이 있다. 하지만, 현실적으로 하나의 무인이동체에 동일한 기능을 하는 센서 여러 개를 중복해서 탑재하는 것은 어려움이 있다. 그리고 단일 센서만을 이용하여 신호 오류주입 공격을 탐지하는 방법에 대해서는 아직까지 연구가 진행되고 있지 않다. 본 논문에서는 무인이동체 환경에서 가장 널리 사용되고 있는 MEMS 센서를 대상으로 신호 오류주입 공격을 재연하고, 단일 센서 환경에서 해당 공격을 탐지할 수 있는 방법에 대하여 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.14C no.2
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• pp.139-146
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• 2007

Mobile Sensor Network(MSN) is actively studied due to the advent of mobile sensors such as Robomote and Robotic Sensor Agents(RSAs), However, existing studies on MSN have mainly focused on coverage hole problem which occurs in Stationary Sensor Network(SSN). To address coverage hole problem, these studies make mobile sensors move temporarily so that they do not make the best use of the mobility of mobile sensors, Thus, a mechanism utilizing the continuous movement of mobile sensors is proposed to improve the network coverage performance. However, this mechanism is presently immature and does not explain how to make routing path and send data from mobile sensors to a sink node, Therefore, to efficiently make routing path and send data from mobile sensors to a sink node, we propose a communication protocol for mobile sensor network where mobile sensors continuously move. The proposed protocol deploys not only mobile sensors but also stationary sensors which send sensing data to a sink node instead of mobile sensors. Simulation results show that the proposed protocol improves the performance in terms of network coverage and traffic overhead, compared to conventional SSN protocols.

• 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 Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.237-240
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• 2010

본 논문에서는 스마트폰 기반의 사용자 이동 형태 판별 알고리즘에 대해 제안한다. 이 알고리즘은 스마트폰의 자체 내장된 3 축 가속도 센서와 GPS센서의 데이터 정보를 기반으로 하여 현재 사용자의 이동 수단 및 위치를 판단하게 된다. 이때 GPS 센서을 이용해 사용자의 위치와 이동속도를 계산하여 사용자의 이동수단을 판별하는데 이용하게 되고 가속도 센서의 데이터를 분석하여 사용자의 세부적인 이동형태(걷기, 뛰기)를 판별하는데 이용된다. 본 논문에서는 스마트폰의 두 가지 응용 센서(GPS, 가속도계)를 이용하여 사용자 이동상태 판별 알고리즘을 구현하고 테스트를 수행하였다. 실험 내용은 GPS를 통해 받은 데이터를 이용하여 이동속도를 계산하고 가속도 센서의 변화 폭을 측정 이동형태를 판별할 수 있는 속도와 가속도 센서의 기준 값을 실험 데이터를 바탕으로 정의하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 사용자 이동형태 판별 알고리즘를 이용하여 사용자의 이동형태를 판별 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.229-232
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• 2017

기존의 이동방향 인식 시스템은 개인의 스마트폰 내부에 있는 센서 중 자이로/가속도 센서를 이용하여 측정하였다. 자이로/가속도 센서는 외부의 영향을 거의 받지 않아 정확도가 높다고 볼 수 있지만, 스마트폰의 위치에 따라 정확도가 변한다. 따라서, 기존의 이동방향 인식 시스템은 개인의 이동방향을 감지하기에는 적합하나 다수의 보행자에 대한 이동방향을 시스템에서 인식하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 다수의 보행자에 대한 이동방향을 인식하기 위해 압전센서 어레이를 이용하여 특정 구역의 바닥에 설치하고 보행자와 압전센서 사이의 접촉형태와 개수를 파악하고, 시간을 측정하여 보행자의 이동방향을 계산한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.249-250
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• 2020

본 논문에서는 무선 이동 환경에서 군집형 센서 시스템의 영역 지정 방식에 대해 고려한다. 이동 기능을 보유한 다수의 군집형 센서 시스템들이 임무를 수행할 경우 이동 경로 상에서 센서 시스템들의 이동 영역을 설정한다. 이동 영역의 설정을 위해 센서 세스템들의 영역 지정을 위한 네트워크를 형성한다. 형성된 네트워크 안에서 센서 시스템들은 이동 지점을 통해 경로를 따라 이동을 수행한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.175-177
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• 2005

무선 센서 네트워크에서는 배터리에 의존하는 수많은 센서 노드들로 구성이 된다. 이때, 물체들을 감지하기 위해서는 센서들은 켜져 있어야 하고, 수집한 데이터는 클러스터 헤드(Cluster Head)나 싱크(sink) 로 보내주어야 한다. 일련의 동작을 위해서 센서들은 않은 에너지를 소모하게 된다 이를 보완하기 위해서 LEACH 라는 방법을 이용하여, 클러스터 헤드 만이 싱크로 데이터를 전송하고, 에너지를 균일하게 소모하기 위한 기법을 사용한다. 본 논문에서는 기본적으로 LEACH 방법을 이용하면서, 이동체의 이동을 감지함에 있어서, 이동체의 예상 이동영역을 예측하여, 예상 이동영역내에 존재하지 않는 센서 노드들은 다음 라운드가 시작할 때까지 Sleep 하도록 하고. 예상 이동영역내에 있는 센서 노드들만 감지하도록 하여, 에너지의 소모를 줄였다. 이때 예상 이동영역은 싱크가 이전에 수집한 데이터로 계산하여, 이동체들의 정보를 모든 노드들에게 브로드 캐스트(Broadcast)하고, 매 라운드마다 클러스터 헤드선택까지는 LEACH 와 마찬가지로 모든 센서 노드들이 참여하지만, 이후 클러스터의 구성원이 되기 위해서는 예상 이동영역내에 존재해야 한다. 만약 해당 라운드에서클러스터 헤드가 되어도, 구성원이 존재하지 않는 다면 다시 Sleep 하도록 하여, 에너지 소모를 줄였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.166-170
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• 2007

전형적인 무선 센서망은 센서들과 싱크로 구성된다. 그리고 사용자는 싱크로부터 원하는 정보를 요구 혹은 획득한다. 그 개체들은 무선 센서 망에서 이동성 환경을 각각 독립적으로 제공할 수 있다. 그에 비해, 기존 연구들은 센서 노드, 싱크, 그리고 이벤트 이동성만을 고려한다. 그러나, 또 하나의 이동성을 제공하는 가능한 개체로서 정보 요구자(사용자)가 있다. 정보 요구자 노드는 센서 망 내부에서 이동하면서 싱크에게 원하는 정보를 요구할 수 있다. 본 논문은 기존에 제안된 이동성 모델들을 분석하고, 새로운 이동성 모델인 정보 요구자 이동성 모델을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1418-1419
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• 2008

본 논문에서는 그리드 센서 네트워크를 이용한 공항 내 이동체 위치 인식 방법을 제안한다. 그리드 센서 네트워크는 공항에 격자형으로 다수의 센서를 설치하여 이동체의 위치를 인식하는 방법이다. 격자 형태로 설치된 센서들은 이동체에 부착된 센서로부터 이동체 식별정보 및 위치 측정에 필요한 정보를 수신하고 중앙 서버로 전송한다. 중앙 서버에서는 수집된 정보들을 이용하여 이동체들의 위치를 계산하고 추적하게 된다. 본 논문에서는 현재 공항 내 이동체 위치 인식과 관련된 몇 가지 기술들에 대하여 살펴보고, 제안하고자 하는 그리드 센서 네트워크를 이용한 위치 인식 방법에 대하여 살펴본다.