유비쿼터스 기술의 발전과 함께 센서 네트워크는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중 특히 의료 분야는 중요한 응용 분야 중의 하나로 바디 센서 네트워크의 표준화 동향과 함께 관심이 집중되고 있다. 의료 센서 네트워크는 기존의 일반적인 환경의 센서 네트워크와는 다른 의료 환경만의 특징들을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 특징들을 반영하여 계층적인 의료 센서 네트워크 구조를 제안하였고, 계층적인 구조를 바탕으로 하여 센싱 데이터 전송 방식을 소개하였다. 즉, 효율적인 센싱 데이터 전송을 위해서는 환자들의 요구 사항과 건강 상태를 고려하여 각 센서 노드들에게 우선 순위(Priority)와 경계값(Threshold Value)을 주었다. 이를 통해 클러스터 헤드에서 응급 데이터를 우선적으로 빠르게 베이스스테이션으로 전송하도록 하였다. 또한 이와 같은 구조와 전송 방식을 바탕으로 센서 네트워크를 위해 Eschenauer와 Gligor가 제안한 키 메커니즘을 기반으로 하여 새로운 키 관리 기법을 제안하였다. 이는 각 클러스터 헤드들이 높은 우선 순위를 갖는 응급 노드들에 대해서 이웃 클러스터로 응급 노드와의 키를 미리 전송해주는 Key Provisioning 방법을 사용하여 응급 노드들에 대해서 키 설립을 준비하도록 하여 키 설립이 보다 빠르게 이루어지도록 하였다. 이를 통해 키 설립 지연으로 인한 데이터 전송의 기다림 없이 바로 응급 노드들의 데이터를 클러스터 헤드로 전송할 수 있도록 한다. 이와 같은 계층적인 구조에서의 데이터 전송 방식과 이를 바탕으로 제안한 키 관리 기법은 수식 및 QualNet 시뮬레이터를 사용한 시뮬레이션을 통하여 네트워크 트래픽 오버헤드와 에너지 소모량을 분석하였으며, TmoteSKY 센서보드를 사용해 구현함으로써 그 효율성을 증명하고 실제 응용환경에서의 실현가능성을 입증하였다.
Lee, Junsoo;Kim, Kang Hyun;Cha, Seung Hyun;Koo, Choongwan
국제학술발표논문집
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The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.485-492
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2020
Information on the energy consumption of buildings that can be obtained through conventional methods is limited. Therefore, this study aims to develop a model that can support decision making about building facility management through digital transformation technologies. Through the IoT sensor, the building's energy data and indoor air quality data are collected, and the monitored data is visualized through the ELK Stack and produced as a dashboard. In addition, the target building is photographed with a 360-degree camera and maps using a tool to create a 360-degree tour. Using such digital transformation technologies, users of buildings can obtain various information in real time without visiting buildings directly. This can lead to changes in actions or actions for building management, supporting facility management decisions, and consequently reducing building energy consumption.
임베디드 분야에 대한 발전으로 임베디드 시스템을 이용한 각종 장비가 개발되고, 실제 생활에 많은 부분에서 활용되고 있다. 또한, 무선센서네트워크를 통해 각종 센서로부터 데이터를 수집할 수 있으며, 호스트를 거치지 않더라도 임베디드 시스템만으로도 수집된 데이터를 실시간으로 보여줄 수 있다. 본 논문에서는 센서 노드로부터 무선으로 전송되는 센싱 데이터 관리를 위해 임베디드 시스템에 임베디드 데이터베이스를 설치하여 게이트웨이 역할만을 하는 임베디드 시스템의 기능을 개선한 방안을 제시한다. 즉, 임베디드 시스템에 임베디드 데이터베이스를 설치한 다음 센싱 데이터를 저장 및 관리함으로써 센싱 데이터가 전송될 때마다 게이트웨이를 통한 호스트와 통신하는 전송횟수를 줄일 수 있으며, 임베디드 시스템에서 필터링 프로그램을 수행하여 보다 정확하고 유효한 데이터만을 호스트에 전송함으로써 수집된 센싱 데이터에 기반한 분석결과의 신뢰성을 높일 수 있다.
본 연구에서는 홈 네트워킹 서비스를 위한 인증 시스템을 설계하고 이것을 실제 센서 노드에 적용하였다. 무선 센서 네트워크의 키 관리 기법인 대칭키 사전 분배방식과 계층적인 키 구조를 적용하여 인증키의 노출을 방지하였다. 또한 SPINS를 기반으로 CBC(cipher block chain) 방식의 RC5 암호화 알고리즘을 적용하여 인증키 및 데이터의 암호화를 수행하였다. 베이스 스테이션(BS)과 센서 노드로 실험 환경을 구축하였고, 각 센서 노드들은 수신된 데이터를 암호화된 인증키와 함께 BS로 전송하게 된다. 실험은 홈 네트워크 서비스에서 발생할 수 있는 보안 위협에 대한 시나리오를 설정하여 진행하였다. 이를 위해 TinyOS의 TOS_Msg 데이터 구조를 약간 변경하여 인증을 위한 8바이트의 인증키를 저장하고 각 센서 노드의 인증 및 데이터의 암호화를 가능하게 하였다. 이를 통해 다른 그룹의 센서노드와 BS 사이의 통신 및 악의적인 목적으로 추가된 센서 노드와의 통선으로 인한 오동작을 막을 수 있었고 생체신호와 같은 중요한 데이터를 전송하는 경우 암호화를 통한 안전한 홈 네트워킹 서비스가 가능함을 확인하였다.
수용가에서 사용되는 수돗물의 패턴과 양을 정확하게 예측하여 필요한 만큼의 수돗물을 펌프를 이용하여 배수지로 전달하여 저장하고, 필요한 유량이 최소의 전기에너지를 이용하여 적기에 공급되어야 정수장의 최적화 운영을 할 수 있다. 본 논문에서는 수돗물 생산·공급의 안정성을 확보하기 위하여 AI 기반 복합센서를 실증지인 정수장에 적용하기 전에 사전검증할 수 있는 시스템을 구축하여 복합센서별 사전검증 모델을 통해 보완 사항을 도출하고, 제작 과정에 피드백하여 복합 센서 데이터의 품질 및 동작 안정성을 향상시키고자 하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 정치, 경제, 사회, 문화, 교육 등 대부분의 분야에 많은 영향을 주고 있다. 인터넷에 비해 훨씬 거대한 유비쿼터스 네트워크 환경이 효과적으로 운영되기 위해서는 네트워크에 접속한 다양한 컴퓨터들이 스스로 지능을 가지고 주어진 상황에서 최적의 의사결정을 할 수 있어야 한다. 현재 많은 분야에서 데이터 마이닝은 지능형 시스템 구축을 위한 효과적인 분석도구로 사용되고 있다. 지능화된 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 구현을 위한 유비쿼터스 데이터 마이닝을 위하여 본 논문에서는 변형된 Support Vector Machine 기법을 제안하였다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상당 부분의 데이터가 센서를 통하여 수집된다. 센서 네트워크를 통하여 수집된 데이터는 상당부분 잡음을 포함한 데이터이다. 제안 기법은 특히 센서 네트워크를 통한 스트림 데이터의 잡음을 제거하는 데 목적을 두고 있다. 본 논문의 실험에서는 유비쿼터스 센서 네트워크를 나타내는 다양한 분포로부터 시뮬레이션 데이터를 생성하여 제안 방법의 성능 평가를 수행하였다.
u-Health 시스템의 센서들로부터 측정된 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 센서네트워크에서 대용량의 입력 스트림 데이터 전체를 데이터베이스에 모두 저장하여 한꺼번에 처리하는 것은 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 u-Health 시스템 내 센서 네트워크의 에너지 효율성과 정확성을 고려하여 여러 센서에서 지속적으로 들어오는 다차원 스트림 데이터의 처리 성능을 높이고자 한다. 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 질의를 처리하고 Mjoin 방법으로 다중 질의 계획을 수립한 후 역전파 알고리즘을 통해 저장 데이터를 축소하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 14,324개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 실제 입력되는 데이터보다 저장 공간의 18.3%를 축소함으로써 효과적임을 보였다.
In this paper, the Embedded MEMS system to the power apparatus used Edge Impulse machine learning tools and therefore an improved predictive system design is implemented. The proposed MEMS embedded system is developed based on nRF52840 system and the sensor with 3-Axis Digital Magnetometer, I2C interface and magnetic measurable range ±120 uT, BM1422AGMV which incorporates magneto impedance elements to detect magnetic field and the ARM M4 32-bit processor controller circuit in a small package. The MEMS embedded platform is consisted with Edge Impulse Machine Learning and system driver implementation between hardware and software drivers using SensorQ which is special queue including user application temporary sensor data. In this paper by experimenting, TensorFlow machine learning training output is applied to the power apparatus for analyzing the status such as "Normal, Warning, Hazard" and predicting the performance at level of 99.6% accuracy and 0.01 loss.
HCCL 이란 Heterogeneous Container Class Library의 약자로써, 이종의 데이터 유형을 하나의 레코드로 저장이 가능하도록 하고, 이의 리스트를 만들어 정보의 저장이 가능하도록 하는 라이브러리이다. HCCL을 사용할 경우, 데이터 유형이 다르더라도 암/복호화를 문자열을 기반으로 용이하게 할 수 있다. 최근 스마트폰에 내재되어 있는 다양한 센서들을 활용하여 사용자에게 편리한 서비스를 제공해 주고 있다. 하지만, 센서 정보를 API에 전달해 주는 과정에서 개인 정보의 침해가 발생할 수 있으며, 이에 대해 사용자들의 대비가 필요한 것도 사실이다. 본 연구에서는 센서의 정보를 HCCL을 기반으로 관리하면서 SEED 암호 알고리즘을 활용한 기존의 보안성을 강화하는 데이터 모델을 개발하였다. 안드로이드 환경이 센서에 대한 권한 관리 기능을 제공하지 않는 문제가 있음으로, 본 연구에서는 사용자의 판단을 기반으로 한 선택을 통해 센서 정보의 암호화 여부가 결정되도록 하여 안전한 데이터의 생성 및 저장을 사용자가 판단하도록 하였다. 또한, 개발된 라이브러리의 성능을 평가하여 본 연구의 효과성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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