센서 네트워크는 센서 노드를 이용하여 주변 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 가공하여 사용자에게 필요한 정보를 제공하기 위한 정보 서비스 인프라이다. 센서 네트워크를 이용하여 정보를 서비스하기 위해서는 먼저 사용자 질의를 처리하고 필요한 데이터를 추출하기 위한 기법이 필요하다. 이 논문에서는 사용자 질의를 처리하는 기법을 분류하기 위한 기준을 제시한다. 그리고 제시한 기준에 따라 기존의 대표적인 연구들을 분류한다.
유비쿼터스 공간 컴퓨팅 환경에서 GeoSensor는 RFID, WSN, Web CAM, Digital Camera, CCTV, 텔레매틱스 단말 등에서 발생되는 다양한 데이터와 함께 직.간접적으로 지리적 정보를 포함하는 데이터 스트림을 발생하는 센서들로, 지리적 정보를 이용한 USN 기술과 공간적 특성에 기반을 둔 서비스의 활성화에 기여하고 있다. 이러한 GeoSensor를 기반으로 하는 다양한 u-GIS 서비스를 제공하기 위해서는 광역의 GeoSensor들로부터 발생하는 센서 데이터 스트림에 대한 효과적인 처리가 필수적이다. 본 연구에서는 위치 및 이동성을 갖는 GeoSensor들로부터 생성되는 실시간 데이터 스트림에 대한 효율적인 수집, 저장, 그리고 연속 질의 처리를 제공하여 사용자의 상황(Context)에 부합하는 다양한 u-GIS 응용 서비스의 효과적인 구축을 지원하는 GeoSensor 데이터 스트림 처리 시스템을 제안한다.
최근에 유비쿼터스나 전자상거래와 같은 환경에서 발생하는 실시간 데이터를 처리해야 하는 요구가 늘어나고 있다. 유비쿼터스 환경에서 사용되는 센서 데이터는 그 크기가 작고 XML 문서로 표현 되어 있으며 대량으로 발생하는 특징이 있다. 이러한 대량의 센서 데이터를 처리하기 위한 효율적인 방법이 요구되고 있다. 센서 데이터에 대한 XML 질의언어(XQuery)는 주로 센서 데이터가 발생한 센서의 식별자나 표현하고자 하는 정보를 얻어오는 것과 사용자의 편의를 위한 결과 재구성으로 분류된다. 기존의 XML 질의언어 엔진들은 센서 데이터를 일괄적으로 처리하기 위한 효율적인 방법을 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 대량의 센서 데이터들을 실시간으로 처리하기 위하여 역 경로 요약을 이용한 가지 질의(Twig Query) 처리 기법을 적용하였다. 또한, 재구성(Restructuring) 일괄 처리 기법을 개발하여 적용하였다. XMark와 RFID EPC 데이터를 이용한 성능 측정을 하고 MonetDB/XQuery와 Oracle Berkeley DB XML과의 비교 분석을 수행하였다.
자율주행 차량이 주목받게 되면서 LiDAR 센서가 대두되었다. LiDAR 센서는 LASER를 이용하여 범위 내에서 특정 지점까지 측정된 거리 값을 3차원 정보로 제공한다. 3차원 거리 값인 만큼 방대한 데이터를 전송하게 되고, 차량의 메인 프로세서 등에서 다른 데이터와 같이 이를 실시간으로 처리하기에는 무리가 있다. 이러한 이슈를 해결하기 위해 통합처리 시스템을 개발하고자 한다. 시스템은 센서로부터 데이터를 받아 처리하는 client와 각 client로부터 데이터를 취합하여 이를 외부로 전송하는 server 프로세스로 구성된다. 각 프로세스의 데이터 수신 및 처리 방법, 프로세스 구동 방법을 변화시켜가며 시스템의 실시간성 확보를 위한 테스트를 진행하였다. 실험 결과, 4대의 LiDAR 센서로 데이터를 수신 받도록 하였으며, background 나 multi-core processing을 적용하여 프로세스를 동작시켰을 때, 각 client는 약 13.2 ms, server는 약 12.6 ms의 응답시간을 확인할 수 있었다.
실시간 유비쿼터스 환경은 센서로부터 얻어낸 데이터를 기반으로 상황을 인지하고 사용자에게 적절한 반응을 보이기까지 제한된 시간 내에 모든 것을 처리해야 한다. 전체적인 센서 데이터 처리는 센서로부터의 자료 확보, 상황 정보의 획득, 그리고 사용자로의 반응이라고 하는 과정을 거친다. 즉, 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어는 입력된 센서 자료 및 데이터베이스 또는 지식베이스로부터 일련의 자료들을 활용하여 상황을 인식하며, 그 상황에 적합한 반응을 하게 된다. 그런데 실시간 환경의 특징 상 센서데이터가 들어오면 각 가용 자원들을 검색하고 그 곳에 있는 미들웨어가 데이터를 처리 할 경우 어느 정도의 대기 시간이 필요한지를 결정해야 한다. 또한 센서 데이터 처리의 우선순위가 높을 때는 미들웨어가 현재 처리중인 데이터를 언제 처리를 중지하고 얼마나 대기시켜야 하는지도 결정해야 한다. 그러나 이러한 의사결정에 대한 연구는 아직 활발하지 않다. 따라서 본 논문에서는 유비쿼터스 미들웨어가 이미 센서 데이터를 처리하고 있고 동시에 새로운 센서 데이터를 처리해야 할 때 각 작업의 최적 대기시간을 계산하고 스케줄링하는 알고리즘을 제안한다.
An improved principal component analysis (PCA) method is applied for sensor fault detection and isolation (FDI) in a nuclear power plant (NPP) in this paper. Data pre-processing and false alarm reducing methods are combined with general PCA method to improve the model performance in practice. In data pre-processing, singular points and random fluctuations in the original data are eliminated with various techniques respectively. In fault detecting, a statistics-based method is proposed to reduce the false alarms of $T^2$ and Q statistics. Finally, the effects of the proposed data pre-processing and false alarm reducing techniques are evaluated with sensor measurements from a real NPP. They are proved to be greatly beneficial to the improvement on the reliability and stability of PCA model. Meanwhile various sensor faults are imposed to normal measurements to test the FDI ability of the PCA model. Simulation results show that the proposed PCA model presents favorable performance on the FDI of sensors no matter with major or small failures.
Recently, the role of Ubiquitous Sensor Network(USN) has been considered to be essential for supporting the near future Network Centric Warfare(NCW) and Tactical Information Communication Network(TICN). In this paper, we explore a set of data storage methods(external storage, local storage and data storage) and query processing methods in WSN. In particular, we focus on analyzing a novel data structure for supporting the local storage method, named the partial ordered tree(POT). The main idea behind POT is that sensor readings are usually correlated with the physical spatial domain. With the help of POT, only a small portion of sensor nodes participate in query processing tasks, and thus network lifetime is greatly increased. Through a series of simulation experiments, we demonstrate that the POT based local storage method clearly outperforms the existing data storage methods in terms of the energy-efficiency, which directly affects the network lifetime, for processing exact match queries, range queries and top-k queries.
최근 무선 센서 네트워크에서 센서로부터 원하는 데이타를 가져오는 네트워크 내 집계 질의처리 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 대표적인 네트워크 내 집계 질의 처리 기법들은 집계 질의 처리를 위해 라우팅 알고리즘과 데이타 구조를 제안하고 있다. 그러나 이러한 기법들은 센서 노드들의 에너지 소모가 크고, 질의 처리 결과 정확도가 떨어지고, 또한 질의 처리 시간이 오래 걸리는 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 집계 질의 처리 기법들의 문제점을 해결하고 무선 센서 네트워크에서 보다 효율적인 집계 질의 처리를 위해 BPA(Bucket-based Parallel Aggregation)를 제시하였다. BPA는 질의 영역을 센서 노드 분포에 따라 쿼드 트리로 구성하여 집계 질의를 병렬로 처리하고, 각 센서 노드로 하여금 데이타를 이중 전송하게 함으로써 전송 오류로 인한 데이타 손실을 줄인다. 또한, BPA는 집계 질의 처리시 버켓 기반의 데이타 구조를 이용하고 이러한 버켓 데이타 구조를 버켓내 데이타 개수에 따라 적응적으로 분할 및 합병한다. 특히 버켓내 데이타 크기를 줄이기 위해 데이타를 압축하고 데이타 전송 횟수를 줄이기 위해 필터링을 수행한다. 마지막으로 센서 데이타를 이용한 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 BPA의 우수성을 입증하였다.
Kang Seonggoo;Yang Seunghoon;Lee Sukho;Park Sanghyun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.276-279
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2005
As the Ubiquitous generation approaches, the importance of the sensor data processing is growing. The data approximation scheme, one of the data processing methods, can be the key of sensor data processing, for it is related not only to the lifetime of sensors but also to the size of the storage. In this paper, we propose the Harmonic Wavelet transform which can minimize the relative error for given sensor data. Harmonic Wavelets use the harmonic mean as a representative which is the minimum point of the maximum relative error between two data values. In addition, Harmonic Wavelets retain the relative errors as wavelet coefficients so we can select proper wavelet coefficients that reduce the relative error more easily. We also adapt the greedy algorithm for local optimization to reduce the time complexity. Experimental results show the performance and the scalability of Harmonic Wavelets for sensor data.
센서 네트워크는 센싱(sensing), 연산(computation), 통신(communication) 능력을 갖춘 센서 노드들의 무선 네트워크라고 할 수 있다. 각각의 센서 노드들은 노드에 있는 하나 이상의 센서들에 의해 얻어지는 데이터아이템들을 생성한다. 이러한 특징은 센서 네트워크가 분산 데이터베이스 시스템과도 유사한 특징을 가지고 있음을 알 수 있다. 그러나 센서 네트워크에서 센서 노드의 제한된 전력(power)과 메모리 자원은 가장 큰 단점이며 주요 연구 대상이 되고 있다. 본 연구에서는 이러한 센서 네트워크 환경에서 발생되는 데이터 즉, 센서 데이터 스트림을 제한된 자원을 효율적으로 활용하면서 질의에 대해 효율적으로 응답하는 방안을 여러 가지 측면에서 모색해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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