• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.911-913
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• 2013

사용자의 행동 추론에서는 수신된 센서 데이터의 신뢰성이 중요하다. 하지만 외 내부 환경, 온도, 진동 등에 따라 센서의 측정값이 달라진다. 이러한 잡음 환경은 센서로부터 수집되는 정보의 신뢰성에 영향을 준다. 때문에 잡음을 감소시키고 사용자의 행동을 추론하는 디지털 필터와 추론 알고리즘이 요구된다. 본 연구는 사용자 행동의 잡음 제거, 왜곡 방지로 칼만 필터와 지수 가중이동 평균 필터의 비교실험을 하였다. 또한 본 제안된 확장가중 이중필터 법과 비교하였다. 결과적으로 제안된 필터가 다른 필터에 비해 잡음 환경에 견고하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권7호
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• pp.1377-1386
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• 2017

본 논문에서는 개발 분야가 취약한 해양관련 기상기후와 파고를 실시간으로 측정할 수 있는 스마트 해양기상관측 파고 시스템을 제안하고자 한다. 현재 국내에서는 해양파고 측정 장치가 없으며 대부분 수입하여 사용하고 있다. 대부분 수입 제품은 긴 시간 동안 측정이 불가능 하고 실시간으로 데이터를 전송하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문의 스마트 해양기상관측 파고 시스템은 데이터로거 방식으로 실시간 해양기상을 관측하고 기존의 데이터로거가 가지고 있는 기능과 해양에서 사용할 수 있는 다양한 센서들을 동시에 적용하여 사용할 수 있다. 해양파고 측정은 칼만 필터 알고리즘을 적용하였고 실시간 파고를 측정할 때 발생되는 노이즈와 정확도를 높였다. 본 논문에서는 검교정 장치와 실제 해양 테스트를 통하여 알고리즘을 적용하였을 때와 적용하지 않았을 때를 실험하였고 실험을 통하여 결과를 도출하였다. 개발된 시스템은 해양에서 사용되는 시스템으로 충전이 가능한 리튬 인산철 배터리를 개발하였고 최적의 사용을 위하여 RTC 기반의 타이머를 이용하여 소비 전력을 최소화 하였다. 본 논문에서는 측정 주기에 따른 실험을 통하여 최적의 배터리 사용과 측정값을 도출하였다.