센서네트워크에서 신호처리를 수행하는 경우 노이즈 감쇄문제는 우선적으로 해결되어야 할 과제이다. 센서노드가 수집한 데이터에 포함된 노이즈가 센서네트워크의 신호처리 결과에 악영향을 미치는 것은 자명하다. 본 논문에서는 무선센서네트워크에서 사용할 수 있는 노이즈 감쇄 필터를 제안한다. 제안된 필터는 센서노드간의 상대적인 거리정보만을 사용하여 동작하며 구성이 단순하며 구현도 쉽다. 또한 센서노드의 통신반경을 적절한 범위에서 조정하여 전력소모를 줄이고 전체 네트워크의 수명을 연장할 수 있다. 다양한 조건에 대하여 성능평가를 수행하여 제안된 필터가 수집된 데이터에 대한 노이즈 영향을 감소시키는 것을 확인 하였다.
가까운 미래에는 빅데이터의 많은 부분을 IoT 데이터가 차지할 것이라는 전망이 나오고 있다. 그에 따라, IoT 데이터의 많은 부분을 차치하는 센서 데이터에 관한 관심과 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 여러 분야에서 활용되고 있는 센서 데이터는 분석할 때 실제와는 다른 값인 이상치를 포함하게 되면 정확한 분석이 어려우며, 왜곡된 결과가 도출되어 활용할 수 없는 경우가 생긴다. 따라서 본 논문에서는 정확한 결과를 도출하기 위해 수집된 원자료를 분석하기 전에 이상치 탐지 및 제거를 하였다. 또한, 점점 늘어나고 있는 대용량의 데이터를 빠르게 처리하기 위해 메모리 접근방식인 스파크를 사용한 분산처리환경에서 처리하였다. 맵리듀스 기반의 이상치 탐지 및 제거는 총 4단계로 나누어 구현하였으며, 각 단계를 매퍼와 리듀스로 구현하였다. 제안한 기법의 평가를 위해서 3가지 환경에서 비교하였으며, 그 결과 이상치 탐지 및 제거를 하고자 하는 데이터의 용량이 커질수록 스파크를 이용한 분산처리환경에서의 처리가 가장 빠르다는 결과를 얻었다.
유비쿼터스 시대에는 우리 주변에 산재하는 수많은 스마트 객체들이 끊임없이 방대한 양의 센서 데이터를 생성해 낸다. 인터넷이 널리 보급됨에 따라 인터넷으로 연결된 정보의 바다로부터 유용한 정보를 찾는데 도움을 주는 인터넷 정보 검색 엔진이 등장한 것처럼, 스마트 객체가 생성한 센서 데이터로부터 우리 삶을 윤택하게 하는데 활용될 정보를 추출하여 응용 서비스에 전달하는 일을 함으로써 유비쿼터스 서비스를 개발하는데 도움을 주는 센서 데이터 스트림 처리 미들웨어들이 등장하고 있다. 이러한 센서 데이터 스트림 처리 미들웨어를 이용하여 유비쿼터스 서비스를 사람들에게 제공하기 위해서는 제공될 서비스와 관련된 정보를 미들웨어에게 알려 주어야 한다. 이에 본 논문에서는 센서 데이터를 이용하는 유비쿼터스 서비스를 나타내는데 필요한 정보를 구분하고, 이를 효과적으로 표현하는 컨텍스트 드리븐 서비스 마크업 언어를 제안한다. 제안하는 컨텍스트 드리븐 서비스 마크업 언어를 이용하면 다양한 상황에서 제공되어야 하는 다양한 유비쿼터스 서비스를 쉽게 표현할 수 있다.
주변 환경으로부터 직접 데이터를 수집하는 센서 노드는 많은 제약 조건을 가지기 때문에 자원의 효율적인 사용이 필요하다. 본 논문에서는 도로를 주행 중인 차량의 위치 데이터를 수신하는 센서 노드에서, 칼만 필터로 추정한 대상의 속도와 이동 거리 가중치로 데이터 수신 주기를 변경한다. 차량의 속도가 느릴수록 센서 노드의 데이터 수신 주기를 길게 함으로써 전체 네트워크에서 이루어지는 연산 시간을 줄일 수 있다. 제안하는 기법은 MATLAB으로 구현된 교통 시뮬레이터를 통하여 검증하였으며, 기존 방법에 비해 제안하는 기법을 사용하는 센서 네트워크에서 연산에 소요되는 시간이 감소하는 것을 확인하였다.
A fine hot-wire is used both as a heating element and a temperature sensor in transient hot-wire method. The traditional sensor system is unnecessarily big so that it takes large fluid volume to measure the thermal conductivity. To dramatically reduce this fluid volume, a new sensor fabrication and a data processing method are proposed in this article. Contrast to the conventional and most popular two wire sensor, the new sensor system is made up of divided multiple long and short wires. Through validation experiments, it is found that the measured thermal conductivities of the glycerin are exactly same each other between the conventional and proposed new method. Also some technical considerations in arranging the multiple wires are briefly discussed.
무선 센서 네트워크는 분산처리 환경을 제공해준다. 센서 노드들은 계산 능력, 네트워크 대역폭, 전력 등이 제한된 환경에서 배치되고 스스로 네트워크를 구성하여 수집된 데이터들을 싱크노드로 전송한다. 이런 전형적인 무선 센서 네트워크에서는 네트워크 패킷들 간의 충돌이 발생하며 이로 인해 네트워크 수명이 단축된다. 클러스터링과 네트워크 내부처리는 네트워크 내부의 패킷을 줄여 문제점을 해결한다. 제한된 에너지를 가진 센서 노드가 가능한 오랫동안 동작하게 하는 것이 큰 이슈이기 때문에 많은 연구들이 에너지 절약에 중점을 두고 진행되고 있다. 하지만 본 논문에서는 프로세싱 타임라인에 기반을 둔 협력 처리 모델을 제안한다. 이 모델은 처리의 검증, 총 실행시간의 예측, 무선 센서 네트워크에서 분산 처리에 필요한 최적의 노드 개수의 결정 등을 포함한다. 제안된 모델의 정확성을 실험을 통해 나타내고, 사례 연구로 이 모델이 분산처리 어플리케이션에 사용가능함을 보인다.
This paper describes the implementation of a high speed image processing board. This image processing board is consist of a image acquisition part and a image processing part. The image acquistion part is digitizing the image input data from CIS and save it to the dual port RAM. By putting on the dual port memory between two parts, during acquistion of image, the image processing part can be effectively processing of large-volume image data. Most of all image preprocessing part are integrated in a large-scaled FPGA. We arwe using ADSP-2181 of the Analog Device Inc., LTD. for a image processing part, and using the available all memory of DSP for the large-volume image data. Especially, using of IDMA exchanges the data with the external microprocessor or the external PC, and can watch the result of image processing and acquired image. Finally, we show that an implemented image processing board used for the simulation of image retreval by the one of the typical application.
무선 통신 기술과 다양한 감지 기술들의 발달로 실세계의 환경을 분석하고 생태계의 변화를 이해하기 위한 환경 모니터링 시스템들이 널리 개발되고 있다. 이러한 시스템들은 센서 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위하여, 원시 센서 데이터를 기반으로 질의를 처리하기 때문에, 환경 모니터링 응용에서 전송되는 넓은 지역의 대용량 센서 데이터를 다루기 위해서는 높은 질의 처리 비용을 요구한다. 또한 현재 및 가까운 미래의 상황 체크를 요청하는 사용자 질의에 답하기 어려운 문제점이 있다. 이 논문에서는 환경 모니터링을 위해 사용자 질의를 효과적으로 처리하기 위한 모니터링 시스템 구조를 제시하고, 설계된 센서 데이터 필터링과 추상화 모델의 활용을 기술한다. 제시된 추상화 기법은 GIS의 경사 그리드를 기반으로 설계되어, 빠른 데이터 접근 및 갱신을 지원한다. 상황 분석을 위해 추상화 모델에서 센서 타입별로 추출된 내용은 질의 처리기에서 결합되어 사용자에게 의미있는 정보를 제공하는데 도움을 준다.
모바일 기상 정보 서비스에서 동네 수준 이상의 정밀한 정보를 제공하기 위해서는 기존의 센서를 확장하여야 한다. 기존 센서를 추가 설치하는 것은 큰 비용문제 때문에 받아들일 수 없기 때문이다. 이 논문은 모바일 기상 정보 서비스 환경을 구축할 수 있는 시스템 구조를 제시하고 확장 가능한 센서로서 휴대폰, 센서 네트워크, 그리고 대중 교통차량을 제안한다. 제안한 확장 센서들을 비교 분석하여 각각의 장단점을 평가해 보인다. 그리고 이 시스템에서 서버에 수집되는 센싱 데이터의 특성을 고려하여 효율적인 질의 지원을 위한 데이터 처리 기법을 소개한다. 제안하는 데이터 처리 기법은 수많은 센서들로부터 수집된 정보들을 논리적 단위로 압축하여 데이터 용량을 줄이면서도 서비스 품질을 유지할 수 있는 장점을 지닌다.
The existence of abnormal breakpoint data leads to poor channel balance in wireless sensor networks (WSN). To enhance the communication quality of WSNs, a method for positioning abnormal breakpoint data in WSNs on the basis of signal reconstruction is studied. The WSN signal is collected using compressed sensing theory; the common part of the associated data set is mined by exchanging common information among the cluster head nodes, and the independent parts are updated within each cluster head node. To solve the non-convergence problem in the distributed computing, the approximate term is introduced into the optimization objective function to make the sub-optimization problem strictly convex. And the decompressed sensing signal reconstruction problem is addressed by the alternating direction multiplier method to realize the distributed signal reconstruction of WSNs. Based on the reconstructed WSN signal, the abnormal breakpoint data is located according to the characteristic information of the cross-power spectrum. The proposed method can accurately acquire and reconstruct the signal, reduce the bit error rate during signal transmission, and enhance the communication quality of the experimental object.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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