랜덤 위치에서 데이터를 측정하여 영상을 복원하는 기존의 압축 센싱 방법은 픽셀 값 변화가 심한 영역에서 많은 왜곡을 발생시킨다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 영상에서 변화가 심한 영역을 추정하고 해당 영역에서 더 많은 데이터를 측정하여 복원 영상의 품질을 향상시키는 적응적 압축 센싱 기술을 제안한다. 제안한 기술은 랜덤 위치에서 데이터를 측정하여 영상의 대략적인 특성을 분석하고, 영상 특성에 따라 적응적으로 결정된 데이터 측정 위치에서 데이터를 추가로 측정 한 후 최종 영상을 복원하는 과정으로 구성된다. 동일한 수의 측정 데이터에 대하여 제안한 방법이 기존 방법에 비하여 향상된 품질의 영상을 복원하는 것을 확인하였다.
위성은 임무를 수행함에 있어 수많은 주변장치와 탑재체로부터 데이터를 받는다. 이렇게 획득된 데이터를 활용하여 위성의 자세도 제어하고 전력도 관리하며 탑재체 목적에 따라 기상도 관측하고 해양도 관측하는 임무들을 수행한다. 또한 위성을 개발하면서 수행되는 여러가지 테스트에도 데이터를 활용한다. 이런 일련의 업무를 수행하면서 획득된 데이터는 위성내부의 관련 장치들에 대한 상태 정보를 확인하고 지상국에서 이상유무를 판단할 수 있는 정보도 제공하게 된다. 그러나 원하는 모든 데이터를 지상으로 보내기에는 대역폭이나 저장공간에 제약사항이 있다. 이런 이유로 필요한 데이터를 일정 포맷에 맞도록 정의한 후 데이터를 내려보낸다. 이런 데이터는 지상에서 데이터베이스로 관리된다. 본 논문에서는 국내 최초 정지궤도 위성인 천리안 위성의 데이터베이스를 분석하여 원격측정 데이터의 흐름을 이해하고자 한다.
유량 측정을 위해 도섭법, 횡측선법 등의 인력에 의한 방법이 적용되고 있으나, 이는 야간 및 휴일 측정, 인력 부족 등 여러 제약으로 인해 고수위 홍수를 측정하는 데에 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 시공간적 제약이 없는 도플러 방식 초음파유속계(Acousitc Doppler Velocity Meter, ADVM)와 자동유속관측시스템(Portable Automatic Velocity Observation System; PAVOs)이 제안되었다. 이 방법들은 교량에 설치된 장치를 통해 실시간으로 유속이 계측되어 시공간적 제약이 없으며 홍수 관리에 유용하게 사용될 수 있다. 실시간으로 계측된 유속 데이터는 오·결측 값이 발생하며 ADVM의 경우 수위-유량관계식을 활용하는 등 전처리 방법이 활용되고 있지만 전자파표면유속계를 활용한 PAVOs 데이터의 전처리 방법에 대한 연구는 부족하다. 따라서 본 연구에서는 PAVOs에서 실시간으로 계측된 유속 데이터의 전 처리 과정(Pre-processing)을 개발하였다. PAVOs를 통해 측정된 데이터는 5분 단위로 10개의 유속이 한번에 측정되며 비정상성(Non-stationary)인 특징을 가진다. 이 데이터의 전처리 과정으로 오·결측값에 대한 처리 및 보간법 적용 이후 10개 값 중 실제 유속을 판단하고 잡음제거(Denoising)를 수행하였다. 이를 강원도 홍천강에 위치한 홍천교에서 계측된 유속 데이터에 적용하였다. 그 결과 데이터의 상승부와 하강부에서 일정한 경향성을 파악할 수 있다. 이 데이터를 통해 산정한 유량과 실측 기반의 평균유속과 관계를 통해 계산한 유량을 비교해 보았을 때 낮은 편차율을 가지는 것을 확인하였다. 전 처리 된 실시간 유속 데이터를 활용한다면 최고수위가 발생하였을 경우 홍수량을 산정할 수 있을 것이다. 또한, 강우 또는 하천 공사에 의해 변동하는 수위-유량관계곡선식을 실시간으로 개발할 수 있을 것이며 이는 효과적인 홍수관리에 큰 역할을 할 수 있을 것이다.
수차발전기 유지관리상 중요한 자료인 소음 진동을 주기적으로 측정하고 있는데 측정자의 전문성, 측정장비, 데이터 취득분석 등에 있어 일관성이 결여되어 과거 데이터를 현재 취득 값과 비교분석 할 수 없게 되었다. 그래서 수차발전기의 진동원인, 측정상의 주의점, 진동의 판정법, 수차발전기 이론진동수 조사, FFT Analyzer를 이용한 데이터분석의 실례를 보임으로서 보다 과학적인 설비관리의 기법을 보였다.
저궤도 위성은 지상과 교신할 수 있는 시간이 매우 제한되어 있으므로 위성에서 생성되는 모든 원격측정 데이터는 대용량 메모리에 저장되었다가 지상교신 시 실시간 데이터와 함께 지상으로 전송된다. 대용량 메모리는 최초 시스템 초기화 과정에서 초기화가 시작되어 각 블록의 상태정보가 생성되고 원격측정데이터를 저장할 수 있는 준비를 한다. 운영 중에 계속적으로 대용량 메모리에 원격측정데이터를 저장하고, 저장된 데이터를 지상으로 전송한다. 그리고 우주환경에서 발생할 수 있는 메모리 오류를 제거하기 위하여 주기적으로 메모리 스크러빙을 수행한다. 본 논문은 저궤도위성 원격측정 데이터 처리를 위한 대용량 메모리 운용방식에 대한 것으로 대용량 메모리 구조, 메모리 초기화 및 메모리 스크러빙 방식, 대용량 메모리를 통한 원격측정데이터 저장 및 전송 방식, 주/부 대용량 메모리 운용 방식에 대해서 기술한다.
본 연구는 키넥트를 통해 사람의 걸음걸이를 측정하고 의사결정트리(Decision Tree)를 통해 분석함으로써 현재의 걸음걸이를 통해 측정자의 허리 또는 무릎에서 발생할 가능성이 높은 문제 또는 질병들을 예측하고 해당결과를 측정자에게 알린다. 본 연구를 진행하며 첫 번째 단계에서는 관련 논문이나 병원 자료 결과들을 통해 판별할 속성들을 정하였다. 두 번째 단계에서는 키넥트를 통해 측정한 실제 데이터를 적용하기에 앞서 첫 번째 단계에서 정한 속성들이 측정자의 문제 또는 질병들을 판단해내는 연관 정도가 높은지 테스트 데이터를 이용하였고 의사결정나무를 통해 분석하였다. 그 결과 7개의 속성 중 6개로 약 85.7%정도의 연관이 있었다. 마지막 세 번째 단계에서는 판별식을 세우고 실제 데이터들을 쌓아나가며 69명의 측정한 데이터를 분석한 결과 6개의 속성 중 5개의 속성이 허리와 연관정도가 높았고 이는 두 번째 단계에서 나왔던 결과인 약85.7%에 가까운 약83%의 결과가 도출되었다. 이를 기반으로 시스템을 개발해 나가며 판별 정확도를 향상시키기 위해 계속 측정해 데이터를 쌓아가고 관련된 식들의 문제점을 보완하며 또한 어떤 환경에서 키넥트의 측정값의 정확도가 올라가는지 연구할 예정이다.
일반적으로 재해 방제용 시스템은 측정 데이터를 현장에 설치된 데이터 로거에 저장하고 일정시간 후 체계적인 분석을 위해 데이터 로거에 저장된 데이터를 원격의 서버로 전송하는 구조로 되어있다. 신뢰도가 높은 재해 방제용 시스템의 구현을 위해서는 계측 현장에 되도록이면 많은 센서들이 설치되어야 함과 동시에 짧은 시간 간격으로 원격의 서버에 데이터를 전송하는 것이 바람직하다. 이들 전송 데이터의 양은 관측구간이 넓어짐에 따라 늘어나게 되며 따라서 전송 효율을 극대화를 위해서는 측정 데이터를 압축하여 전송하는 것이 바람직하게 된다. 본 연구에서는 측정 데이터의 전송 효율을 향상시키기 위해 데이터 압축 성능이 우수한 것으로 알려진 wavelet 이론을 웹-모니터링 시스템에 적용하여 봄으로써 이의 유용성을 확인하고자 한다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network) 환경에서의 작고 상이한 많은 센서들은 물리적 공간에서 서로 통신하며 끊임없이 데이터 스트림을 생성한다. 이런 센서는 측정 데이터와 센서를 표현하는 메타데이터로 구성되어 있다. 메타데이터는 센서의 측정 간격, 위치, 타입, 측정 단위 등의 중요한 정보를 내포하고 있다. 무선 센서는 메타데이터를 관리하기 위한 명확한 표준안의 제시 없이 독자적인 기준을 적용함으로써, 상이한 센서 간에 데이터 수집 및 통합에 어려움이 뒤따른다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 상이한 센서 간 메타데이터를 효율적으로 통합, 관리하기 위해 OGC(Open Geospatial Consortium)에서 제시한 SensorML(Sensor Model Language)을 기반으로 상이한 메타데이터를 표준화된 형식으로 표현하고, 이를 토대로 메타데이터 관리 시스템을 설계한다.
현대화된 재배법은 작물의 생육을 위해 시설내부의 환경을 제어하고 실시간 센싱 정보를 저장하는 시스템을 구축하고 이를 활용하고 있으나, 작물의 생육·생장에 미치는 직접적인 영향에 대한 생육데이터 취득은 아직까지도 전문 재배사·농민이 수작업을 통해 조사되고 있다. 본 연구는 작물의 생육데이터 자동 취득을 위한 장치를 개발하고 이를 실용화하기 위한 정확도 측정 시험을 진행하였다. 실험을 위한 장치구성은 3D Depth 카메라(Intel D415)와 운용 PC이며 딥러닝 모델을 이용하여 작물의 세부기관을 자동으로 인식하는 모델을 포함한다. 장치는 다양한 재배환경의 작물 생육데이터 취득을 위하여 휴대용, 고정형, 로봇형 3가지 유형으로 개발하였고 측정 정확도 검증은 휴대용 생육측정장치를 활용하여 조사하였다. 이러한 연구를 통해 수작업이 아닌 영상에 의한 생육 데이터수집으로 작물의 생육정보(측정값+이미지)를 확보함으로써 환경데이터와 함께 객관적인 정보에 의한 작물의 생산량, 수확시기 등을 예측하는데 활용될 수 있을것으로 예상된다.
가스 배관 진단 시스템은 배관 내부에 삽입되어 배관 내에 주입된 가스에 의해 추진되는 시스템으로 배관의 건설, 유지, 보수, 해체 등의 작업을 위한 여러 정보를 수집한다. 배관 진단을 위한 대표적인 센서로는 배관 내부의 찌그러짐(dent)과 주름(wrinkle)의 형태 및 크기를 측정하는 캘리퍼(caliper) 센서와 배관 외부의 파손을 측정하는 MFL(Magnetic Flus Leakage) 센서 그리고 배관 내의 환경 정보를 측정하기 위한 온도 센서와 압력 센서가 있다. 이러한 센서들로 수집된 정보를 활용하기 위해서는 정확한 위치 정보가 필요하므로 IMU(Inertial Measurement Unit)와 주행 거리계를 사용하는 결합 항법 시스템도 필요하다. 본 논문에서는 가스 배관 진단 시스템을 위한 항법 데이터 저장 시스템을 개발한다. 배관 진단 시스템의 특성상 일반적인 측정 센서는 700Hz 이상의 주기로 측정되고 항법 정보는 100Hz 주기 이상으로 측정되며 배관 내 이동 시간은 2시간에서 24시간 이상으로 다양하므로 많은 데이터를 효율적으로 저장할 수 있어야 한다. 따라서 데이터 저장 장치로는 DAT를 사용하게 되며 많은 센서 데이터를 실시간으로 저장하기 위해서 마스터-슬레이브 구조를 갖는 멀티 프로세서 구성을 이용한 항법 데이터 저장 시스템을 설계 제작하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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