• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12호
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• pp.21-28
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• 2021

In this paper, a novel data transferring method is introduced that can transmit sensor data without using data bandwidth or an extra-processing cycle in a delay insensitive network. The proposed method uses human devices as Mules, does not disturb the device owner for permission, and saves energy while transferring sensor data to the collection hub in a wireless sensor network. This paper uses IP addressing technique as the data transferring mechanism by embedding the sensor data with the IP address of a Mule. The collection hub uses the ARP sequence method to extract the embedded data from the IP address. The proposed method follows WiFi standard in its every step and ends when data collection is over. Every step of the proposed method is discussed in detail with the help of figures in the paper.

• Spatial Information Research
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• 제20권1호
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• pp.59-69
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• 2012

일반적으로 비공간 센서 데이타뿐만 아니라 공간 센서 데이타를 동시에 사용하는 유비쿼터스 센서 네트워크 (USN) 환경을 위해서는 이러한 센서 데이타를 효율적으로 관리하는 센서 데이타베이스 시스템은 매우 중요하다. 이러한 이유에서 Tiny DB, Cougar 등과 같은 다양한 센서 데이타베이스 시스템들이 연구되고 있다. 그러나, 이들 대부분은 공간 센서 데이타 처리를 위한 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 지원하지 않기 때문에 공간 센서 데이타를 처리하는데 어려움이 존재한다. 그러므로, 본 논문은 USN 환경에서 공간 센서 데이타에 대한 효율적인 관리를 위해 TinyDB를 확장하여 공간 센서 데이타베이스 시스템을 설계 및 구현하였다. 특히 공간 센서 데이타베이스 시스템은 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 지원하고, 공간 데이타 스트림으로 인해 발생하는 시스템 부하를 줄이기 위해서 메모리 관리 기능과 필터링 기능 등을 제공한다. 마지막으로, 수행 시간, 정확도, 메모리 사용량 등 다양한 성능 평가를 통해 공간 센서 데이타베이스 시스템이 기존 TinyDB에 비해 성능이 우수하다는 것을 증명하였다.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제18권1호
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• pp.20-32
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• 2018

Purpose: The purpose of this study is to set up an anomaly detection criteria for sensor data coming from a motorcycle. Methods: Five sensor values for accelerator pedal, engine rpm, transmission rpm, gear and speed are obtained every 0.02 second from a motorcycle. Exploratory data analysis is used to find any pattern in the data. Traditional process control methods such as X control chart and time series models are fitted to find any anomaly behavior in the data. Finally unsupervised learning algorithm such as k-means clustering is used to find any anomaly spot in the sensor data. Results: According to exploratory data analysis, the distribution of accelerator pedal sensor values is very much skewed to the left. The motorcycle seemed to have been driven in a city at speed less than 45 kilometers per hour. Traditional process control charts such as X control chart fail due to severe autocorrelation in each sensor data. However, ARIMA model found three abnormal points where they are beyond 2 sigma limits in the control chart. We applied a copula based Markov chain to perform statistical process control for correlated observations. Copula based Markov model found anomaly behavior in the similar places as ARIMA model. In an unsupervised learning algorithm, large sensor values get subdivided into two, three, and four disjoint regions. So extreme sensor values are the ones that need to be tracked down for any sign of anomaly behavior in the sensor values. Conclusion: Exploratory data analysis is useful to find any pattern in the sensor data. Process control chart using ARIMA and Joe's copula based Markov model also give warnings near similar places in the data. Unsupervised learning algorithm shows us that the extreme sensor values are the ones that need to be tracked down for any sign of anomaly behavior.

• Smart Structures and Systems
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• 제23권3호
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• pp.279-293
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• 2019

To ensure high quality data being used for data mining or feature extraction in the bridge structural health monitoring (SHM) system, a practical sensor fault diagnosis methodology has been developed based on the similarity of symmetric structure responses. First, the similarity of symmetric response is discussed using field monitoring data from different sensor types. All the sensors are initially paired and sensor faults are then detected pair by pair to achieve the multi-fault diagnosis of sensor systems. To resolve the coupling response issue between structural damage and sensor fault, the similarity for the target zone (where the studied sensor pair is located) is assessed to determine whether the localized structural damage or sensor fault results in the dissimilarity of the studied sensor pair. If the suspected sensor pair is detected with at least one sensor being faulty, field test could be implemented to support the regression analysis based on the monitoring and field test data for sensor fault isolation and reconstruction. Finally, a case study is adopted to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology. As a result, Dasarathy's information fusion model is adopted for multi-sensor information fusion. Euclidean distance is selected as the index to assess the similarity. In conclusion, the proposed method is practical for actual engineering which ensures the reliability of further analysis based on monitoring data.

• ETRI Journal
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• 제42권1호
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• pp.36-45
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• 2020

A priority-based data communication approach, developed by employing cognitive radio capacity for sensor nodes in a wireless terrestrial sensor network (TSN), has been proposed. Data sensed by a sensor node-an unlicensed user-were prioritized, taking sensed data importance into account. For data of equal priority, a first come first serve algorithm was used. Non-preemptive priority scheduling was adopted, in order not to interrupt any ongoing transmissions. Licensed users used a nonpersistent, slotted, carrier sense multiple access (CSMA) technique, while unlicensed sensor nodes used a nonpersistent CSMA technique for lossless data transmission, in an energy-restricted, TSN environment. Depending on the analytical model, the proposed wireless TSN environment was simulated using Riverbed software, and to analyze sensor network performance, delay, energy, and throughput parameters were examined. Evaluating the proposed approach showed that the average delay for sensed, high priority data was significantly reduced, indicating that maximum throughput had been achieved using wireless sensor nodes with cognitive radio capacity.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.464-467
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• 2007

All image data acquisition systems for example the digital camera and digital camcorder, use the image sensor to convert the image data (light) into electronic data. These image sensors are used in satellite camera for high quality and resolution image data. There are two kinds of image sensors, the one is the CCD (charge coupled device) detector sensor and the other is the CMOS (complementary metal-oxide semiconductor) image sensor. The CCD sensor control system has more complex than the CMOS sensor control system. For the high quality image data on CCD sensor, the precise timing control signal and the several voltage sources are needed in the control system. In this paper, the comparison of the CCD with CMOS sensor, the CCD sensor characteristic, and the control system will be described.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권2호
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• pp.126-131
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• 2008

Wireless Sensor Network(WSNs) consists of small sensor nodes with sensing, computation, and wireless communication capabilities. It has new information collection scheme and monitoring solution for a variety of applications. Faults occurring to sensor nodes are common due to the limited resources and the harsh environment where the sensor nodes are deployed. In order to ensure the network quality of service it is necessary for the WSN to be able to detect the faulty sensors and take necessary actions for the reconstruction of the lost sensor data caused by fault as earlier as possible. In this paper, we propose an recursive PCA-based fault detection and lost data reconstruction algorithm for sensor networks. Also, the performance of proposed scheme was verified with simulation studies.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권1호
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• pp.32-39
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• 2021

기존 환경측정기기는 전자파 및 친환경 제품 인증, 내구성 시험 위주이며, 센서 신뢰성 검증 및 측정 데이터에 대한 검증은 형식 승인 및 등록, 인수시험, 초기교정, 주기시험 등을 통해 센서 성능평가 위주로 수행된다. 본 플랫폼은 각 타겟 센서별 성능평가 뿐만 아니라 센서의 데이터 신뢰성에 대한 검증체계 지원 ICT 기반 환경 모니터링 센서 신뢰성 검증 체계를 구축하였다. 환경 정보에 대한 센서 데이터를 수집할 센서보드를 제작하였고 센서 및 데이터 신뢰성 평가 및 검증 서비스 체계를 규격화 하였다. 또한, ICT 기반 센서 데이터 신뢰성 평가 및 검증을 위해 LoRa 통신을 이용한 센서 데이터 플랫폼 모니터링 프로토타입을 제작하였고 이를 스마트 시티 등에 실증 테스트하였다. 해당 시스템을 통해 받은 데이터 분석을 위해 머신러닝을 이용하여 최적화 알고리즘 개발하였다. 이를 통해 신뢰성 검증을 위한 센서 빅데이터 분석시스템을 구축하였고 통합 평가 및 검증 시스템의 기반을 마련하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.2480-2487
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• 2011

최근 환경 감시용 센서장치, 유비쿼터스 센서 네트워크, 지능형 로봇의 센서와 같이 다양한 분야에서 센서를 이용한 감지, 검출 시스템이 날로 증가하고 있다. 센서 데이터는 센서의 물리적 상태 변화나 화학적 반응을 통하여 측정하게 된다. 하지만 센서의 노후화나 다양한 측정 환경으로 인하여 데이터 오류가 발생할 문제점이 있다. 따라서 센서 데이터의 신뢰성 확보가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 센서에 적용 가능한 신뢰성 있는 센서 신호 처리 플랫폼을 제안하고자 한다. 신뢰성 확보를 위하여 다수의 동일 센서를 복수의 어레이 구조로 배치하고 사용하였다. 여러 센서의 측정된 데이터의 시간적 상관관계와 공간적 상관관계를 이용하는 신호처리 알고리즘을 이용하여 센서 데이터를 보정함으로써 센서 데이터의 신뢰성을 향상 시켰다. 또한 다양한 환경에서 센서의 이상 유무 확인 및 데이터를 확인하기 위하여 플랫폼 구성요소 간 통신을 위한 전용 프로토콜을 개발하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.9-16
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• 2009

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.