The NDVI (Normalized difference vegetation index) is used as indicators of crop growth situation in remote sensing. To measure or validate the NDVI, reliable NDVI sensors have been needed. We tested new fixed-field NDVI sensor, "SRS (Spectral Reflectance Sensor)" developed by Decagon Devices, during Kimchi cabbage growing season at the cultivation area located in Gochang, Gangneung and Taebaek in Korea from 2014 to 2015. The diurnal variation of NDVI measured by SRS (SRS NDVI) showed a slight ${\cap}$-profile shape and was affected by water on the sensor surface. This means that SRS NDVI around noontime is resonable, except rainy day. Comparisons were made between the SRS NDVI and NDVI of used widely mobile sensor (Cropcircle NDVI). The comparisons indicate that SRS NDVI are close to Cropcircle NDVI (R=0.99). SRS NDVI time series displayed change of the plant height and leaf width of Kimchi cabbage. An obvious exponential relationship is found between SRS NDVI and the plant height ($R^2{\geq}0.92$) and leaf width ($R^2{\geq}0.92$) of Kimchi cabbage. Thus, SRS NDVI will be used as indicator of crop growth situation and a very powerful tool for evaluation of remote sensing NDVI estimates and associated corrections.
센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크에서 의미적 상호운용성 유지를 위해 개발되었다. SRS는 위치 정보를 기반으로 주변 센서와 모바일 기기와의 연결 여부를 확인하며, 연결이 되었을 때 센서의 메타데이터를 제공한다. 성공적으로 연결되는 주위의 센서를 식별하는 과정을 센서 필터링이라고 정의한다. 이러한 센서 필터링의 성능 개선이 SRS 연구의 핵심 주제 중 하나이다. 실제 상황에서, GPS에서 제공된 잘못된 위치 정보로 인해 센서 필터링이 실패하는 경우가 발생한다. 따라서 이 논문에서는 지리적 임베딩과 뉴럴 네트워크 기반 경로 예측을 이용한 새로운 센서 필터링 방법을 제안하고 몬테카를로 접근방법을 통해 서비스 제공률을 평가한다. 실증 연구에서, 제안 방법이 위치 정보 이상 문제를 개선하고 SRS 센서 필터링에 효과적인 모델임을 보였다.
SRS는 특정 센서 네트워크 및 센서 유형에 독립적으로 센서 데이터의 의미를 모바일 기기에 즉시적으로 처리하기 위해 제안되었다. 하지만 새로운 센서 데이터를 수신할 때 마다 센서 데이터 검사 연산을 반복적으로 수행하게 되어 성능 저하를 야기한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 앱 프로파일 기반 SRS가 제안되었다. 앱 프로파일 기반 SRS는 프로파일을 통해 SRS 문제점을 개선하였으나 가상 시뮬레이션 환경에서 실험이 이루어졌으며 이 후 실시간 환경에서 실험을 하였으나 동적인 다양한 요소들을 고려하여 실험하지 못했다. 따라서 이 논문은 사용자의 이동성, 센서 밀집도 등의 인자를 고려하여 실험 평가를 실제 환경에서 수행하고 실험 결과의 분석을 통해 앱 프로파일 기반 SRS의 성능을 평가한다. 그 결과 앱 프로파일 기반 SRS는 밀집도와 센서의 종류에 큰 영향을 받으며, 센서 노드 수는 영향을 받지 않는 것을 알 수 있다.
센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 즉각적 활용 및 끊김 없는 해석을 위해 사용자에게 센서 메타데이터를 제공한다. 하지만 기존 SRS는 네트워크 연결이 지원되지 않거나 신호가 불안정한 경우에 센서 메타데이터를 안정적으로 제공할 수 없다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 네트워크 커버리지 정보를 이용한 센서 레지스트리 시스템 확장 방법을 제안한다. 제안 방법은 예측한 경로와 네트워크 커버리지에 대한 오픈 데이터(통신사, 신호 강도, 통신 타입)를 이용하여 사용자가 불안정한 네트워크 지역에 도착하기 전에 해당 지역의 센서 메타데이터를 추가로 송신한다. 이 논문에서 제안한 확장된 SRS는 사용자에게 보다 안정적으로 센서 메타데이터를 제공함으로써 응용서비스의 품질을 향상시킨다.
사물인터넷(Internet of Things, IoT) 패러다임이 대두되며 센서의 개체수가 폭발적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라 센서 네트워크 및 센서 플랫폼 기술들이 변화되고 있다. 센서 플랫폼 중 하나인 센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 일관성 있는 의미 해석을 위하여 센서 메타데이터를 등록하고 관리하는 시스템이다. 하지만 기존의 SRS는 IoT 환경에 적합한 데이터 구조를 지니고 있지 않다. 따라서 이 논문은 IoT 환경에서 센서 정보들을 관리하고 등록하기 위하여 센서 레지스트리 데이터 모델을 제안한다. 기존의 SRS를 개선하기 위하여 시맨틱 센서 네트워크 온톨로지(Semantic Sensor Network Ontology, SSNO)을 분석하고, 이에 기반한 메타모델을 설계한다. 또한 설계한 메타모델을 이용하여 관계형 데이터베이스의 테이블로 구축하고 SRS를 웹 애플리케이션으로 구현한다. 이 논문은 제안하는 센서 레지스트리 데이터 모델의 적합성을 검증하기 위하여 SSNO 및 센서 온톨로지 예제들을 변환하여 제안 모델에 적용한다. 평가 결과 제안 모델이 기존 연구들보다 더 풍부한 의미 표현이 가능함을 보인다.
센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, CRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 일관성 있는 의미 해석을 위하여 센서 메타데이터를 등록하고 관리하는 시스템이다. 최근 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 패러다임이 대두됨에 따라 센서 네트워크의 개념 및 이용 목적 등이 변화되고 있으며, SRS 역시 이를 반영하여 센서와 연관된 데이터 모델의 개선 및 확장이 요구된다. 따라서 이 논문은 IoT 환경에서 기존 SRS를 개선하기 위하여 Semantic Sensor Network Ontology(SSNO) 기반의 SRS 데이터 모델을 제안한다. 이를 위하여 IoT 환경에서 SRS의 목적 및 요구사항을 분석하고 SSNO의 개념들 중 필요 요소와 불필요 요소를 반영하여 제안 모델을 설계한다. 또한 생성된 SRS 데이터 모델을 이용하여 관계형 데이터베이스로 구축하고 SRS를 웹 어플리케이션으로 구현한다. 제안하는 SRS 데이터 모델은 기존 모델들에 비해 SSNO 온톨로지를 가장 적합하게 표현하므로 풍부한 의미 처리가 가능하다.
이 논문에서는 센서 레지스트리 시스템의 성능 개선을 위한 실험 평가를 기술한다. 센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 다양한 유형의 센서 정보(Sensor Information)를 의미 처리하기 위해 제안되었다. 기존 연구에서는 반복적인 SRS와 모바일 기기 간 통신이 전체적인 성능을 저하시키는 문제점을 지닌다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 데이터 범위 및 센서 메타데이터의 재사용을 고려한 모델(IM-1, IM-2, IM-3)을 제안한다. 기존 모델과 달리 메타데이터의 재사용을 한 결과가 더 좋은 성능을 보인다. 이 연구의 결과는 SRS를 이용하는 사용자에게 좀 더 빠른 서비스를 제공할 수 있는 장점을 지닌다.
센서 레지스트리 시스템은 센서와 디바이스 간 상호운용성 문제를 해결하기 위하여 모바일 디바이스의 위치 정보에 기반하여 센서에 대한 의미적 메타데이터를 제공한다. 하지만 모바일 디바이스의 GPS가 잘못 수신되면 센서 레지스트리 시스템은 잘못된 센서 정보를 받게 되며 센서와 연결할 수 없다는 문제를 지닌다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 모바일 장치와 센서 간의 성공적인 요청확률을 향상시키기 위해 지리적 임베딩 및 LSTM 기반 경로 예측을 기반으로 한 이중 협업 전략을 제안하고 몬테카를로 방법을 이용하여 평가한다. 실험을 통하여, 제안한 방법이 위치 이상 문제를 개선하고 효과적인 멀티캐스팅 메카니즘임을 보였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권1호
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pp.10-15
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2009
With the development of techniques, robots are getting smaller, and the number of robots needed for application is greater and greater. How to coordinate large number of autonomous robots through local interactions has becoming an important research issue in robot community. Swarm Robot Systems (SRS) is a system that independent autonomous robots in the restricted environments infer their status from pre-assigned conditions and operate their jobs through the cooperation with each other. In the SRS, a robot contains sensor part to percept the situation around them, communication part to exchange information, and actuator part to do a work. Especially, in order to cooperate with other robots, communicating with other robots is one of the essential elements. Because Bluetooth has many advantages such as low power consumption, small size module package, and various standard protocols, it is rated as one of the efficient communicating technologies which can apply to small-sized robot system. In this paper, we will develop Bluetooth communicating system for autonomous robots. And we will discuss how to construct and what kind of procedure to develop the communicating system for group behavior of the SRS under intelligent space.
In this paper, we analyze the characteristics for the driving shock resistance of the military vehicle through the bump test. Prior to the experiment, theoretical analysis was performed by using the SRS(shock response spectrum) and VRS(vibration response spectrum) analysis method. And we estimated the characteristics for the driving shock resistance of the military vehicle. Bump test was performed using the acceleration sensor and the driving test at a different speed. We evaluated the characteristics for the driving shock resistance of the military vehicle based on the result. And predicted values were compared with the theoretical analysis. In addition, we evaluated the results of the theoretical prediction of the SRS and the VRS analysis. And we evaluate the suitability of the prediction method at military vehicle shock analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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