• 한국통신학회논문지
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• 제36권8A호
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• pp.683-690
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• 2011

센서 태그의 데이터는 태그 정보와 센싱 정보를 동시에 가지며 미들웨어 또는 상위 레벨에서의 필터링 및 가공이 필요하다는 특정을 가지고 있다. 기존의 필터링 알고리즘에서는 태그데이터와 센서 데이터를 각각 필터링하는 알고리즘이 주로 제안되었다. 그러나 센서 태그의 사용 요구는 점차 증가하고 있으며, 사용요구에 적합한 필터링을 위해서는 센싱 데이터와 RFID 데이터를 통합 처리할 수 있는 새로운 필터링 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 필터링 알고리즘에서는 각 태그의 시간 축에 대한 필터링만을 고려하는 것이 아니라 공간적으로 근접한 태그의 데이터도 함께 고려하여 필터링하여 오류 및 이벤트 검출의 정확성을 향상시키고 데이터의 대표값 저장으로 데이터 저장에 필요한 비용을 감소시킬 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권5호
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• pp.395-402
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• 2007

무선센서네트워크는 센서필드안에서 어떤 이벤트를 센싱하는 수많은 센서노드들로 구성된다. 무선센서네트워크에서 이벤트를 인식한 소스노드와 이 값을 처리하는 싱크노드간에 데이터가 전송되며 싱크노드의 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 기법이 필요하다. 본 연구 에서는 데이터패스 템플릿을 이용하여 미리 정해진 방향으로 소스노드로부터의 데이터공고, 싱크노드로부터의 데이터요구 메시지를 전송한다. 다음 단계로 센싱한 데이터를 단거리계산법을 사용하여 싱크노드에게 전송한다. 그리드 개념과 이동성 싱크가 존재하는 센서네트워크에 대한 기존의 TTDD 라우팅 프로토콜과 CBPER 프로토콜을 본 연구에서 제안한 SPDR 프로토콜과 시뮬레이션을 통하여 비교한 결과, 제안된 프로토콜이 기존의 TTDD나 CBPER보다 향상된 에너지 효율성을 가졌음을 보여준다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권7호
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• pp.2229-2236
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• 2021

In nuclear-related facilities, such as nuclear power plants, research reactors, accelerators, and nuclear waste storage sites, radiation detection, and mapping are required to prevent radiation overexposure. Sensor network systems consisting of radiation sensor interfaces and wxireless communication units have become promising tools that can be used for data collection of radiation detection that can in turn be used to draw a radiation map. During data collection, malfunctions in some of the sensors can occasionally occur due to radiation effects, physical damage, network defects, sensor loss, or other reasons. This paper proposes a reproduction strategy for radiation maps using a U-net model to compensate for the loss of radiation detection data. To perform machine learning and verification, 1,561 simulations and 417 measured data of a sensor network were performed. The reproduction results show an accuracy of over 90%. The proposed strategy can offer an effective method that can be used to resolve the data loss problem for conventional sensor network systems and will specifically contribute to making initial responses with preserved data and without the high cost of radiation leak accidents at nuclear facilities.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.169-178
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• 2018

Currently, various sensors have been used for advanced driver assistance systems. In order to overcome the limitations of individual sensors, sensor fusion has recently attracted the attention in the field of intelligence vehicles. Thus, vision and radar based sensor fusion has become a popular concept. The typical method of sensor fusion involves vision sensor that recognizes targets based on ROIs (Regions Of Interest) generated by radar sensors. Especially, because AVM (Around View Monitor) cameras due to their wide-angle lenses have limitations of detection performance over near distance and around the edges of the angle of view, for high performance of sensor fusion using AVM cameras and radar sensors the exact ROI extraction of the radar sensor is very important. In order to resolve this problem, we proposed a sensor fusion scheme based on commercial radar modules of the vendor Delphi. First, we configured multiple radar data logging systems together with AVM cameras. We also designed radar post-processing algorithms to extract the exact ROIs. Finally, using the developed hardware and software platforms, we verified the post-data processing algorithm under indoor and outdoor environments.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제17권1호
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• pp.1-10
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• 1996

In this paper, describe the automatic climbing wheelchair system use an articulated crawler mobile robot. This wheelchair system(call system) is composed of sensor detecting part and wireless communication part with PC. The sensor parts are consisted of sloping sensor and ultrasonic sensor part. The sloping sensor measures the sloping angle of system, and the ultrasonic sensor measures the distance of system's front wheel center from stair. PC will generate the operation data to climb up the stair using the measured data and make primitives for the system. At firsts This system transfer from sensor data to the PC. PC calculate the operation data to climb up the stair from the internal algorithm. We simulated the system in various stair angle slope($25^{\circ}$, $30^{\circ}$, $45^{\circ}$), and tested it on the real staircase with width 37cm, highlt 18cm, Angle $26^{\circ}$ . There were $0.350^{\circ}$ - $1.060^{\circ}$ Angle errors while climbing because adapted sensor has a precision $0.35^{\circ}$ in resolution. Finally, We implemented the sensor detecting part and the wireless communication park and practiced our system in 4cm/sec speed.

• Journal of Power Electronics
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• 제11권3호
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• pp.279-284
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• 2011

Network-based controls for ac motor drive systems are becoming increasingly important. In this paper, an ac motor control system is implemented by a motor control module and three sensor modules such as a voltage sensor module, a current sensor module, and an encoder module. There will inevitably be network time delays from the sensor modules to the motor control system, which often degrades and even destabilizes the motor drive system. As a result, it becomes very difficult to estimate the network delayed ac sensor data. An algorithm to reduce the effects of network time delays on sensor data is proposed, using both a synchronization signal and a simple method for estimating the sensor data. The algorithm is applied to a vector controlled induction motor drive system, and the performance of the proposed algorithm is verified with experiments.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권11호
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• pp.1071-1075
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• 2010

무선 센서 네트워크에 활용되는 센서 노드는 제한된 전력, 메모리 동의 한정된 자원을 지니기 때문에, 제한된 에너지를 효율적으로 관리하기 위한 데이터 집계 기법의 연구가 활발히 진행되어 왔다. 한편, 센서 네트워크는 무선통신을 수행하기 때문에 공격자에게 쉽게 데이터 노출될 수 있다. 따라서, 센서 네트워크에서 데이터 집계를 위한 데이터 보호 기법에 관한 연구가 필수적이다. 그러나, 기존 데이터 집계를 위한 데이터 보호 기법은 네트워크 구성 및 데이터 집계 처리 시, 다수의 연산과 데이터 전송이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 데이터 집계를 위한 힐버트 커브(hilbert curve) 기반 데이터 보호 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 트리 기반의 라우팅을 구성하여 이웃노드와의 통신을 최소화한다. 또한 seed에 기반한 힐버트 커브 기법을 통해 데이터를 암호화함으로써, 센서 노드간의 통신 시 공격자로부터 데이터를 보호할 수 있다. 마지막으로, 제안하는 기법이 메시지 전송량 및 센서노드 평균 수명 측면에서 기존 연구보다 우수함을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.2358-2364
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• 2010

최근 무선 센서 네트워크에서는 센서 노드의 에너지 소모뿐만 아니라 센서 노드에서 수집된 데이터의 무결성을 보장하기 위한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 센서 노드로부터 데이터를 병합하는 클러스터 헤드의 오버헤드 및 데이터의 무결성을 보장하지 못하고 있다. 이 논문에서는 센서 노드로부터 전달된 데이터를 클러스터 헤드가 병합할 때 클러스터 헤드의 오버헤드를 줄이고 병합된 데이터의 무결성을 보장하기 위한 다중 경로 해쉬체인 기법을 제안한다. 제안된 기법은 데이터 병합시 클러스터 헤드의 데이터 무결성을 보장하기 위해서 주경로와 보조경로로 나누어 다중 해쉬 체인을 형성한다. 주경로 이외에 사용되는 보조 경로는 센서 노드의 인증 시 클러스터 헤드의 오버헤드를 최소화하면서 센서 노드의 무결성을 지원한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.122-125
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• 2008

Sensors used in many USN (Ubiquitous Sensor Network) domain applications generate a large amount of sensor stream data. The volume of sensor stream data is too huge to store the whole data and data speed is too fast to control each of them. In order to provide rapid and reliable context analysis service over sensor stream data, we propose a WHEN-DO context analysis model that supports the functionality of sliding window. This model is designed to be used as follows: If the sensor stream data satisfies condition in 'WHEN' clause, then it will execute actions in 'DO' clause in WHEN-DO context analysis model. The proposed WHEN-DO context analysis model can be applied to many other USN environment applications such as monitoring the status of a building and then taking actions in corresponding context condition.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권8호
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• pp.327-342
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• 2017

본 논문은 센서 데이터를 수집하고 효과적으로 처리하는 IoT 서비스를 위한 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개한다. IoT 분야의 발전으로 센서 데이터를 수집하고 이를 네트워크로 송·수신하는 기술을 바탕으로 하는 스마트 홈, 자율주행 자동차 등의 다양한 프로젝트가 진행됨에 따라 센서 데이터를 처리하고 효과적으로 활용하기 위한 자율제어 시스템이 이슈가 되고 있다. 그러나 자율제어 시스템의 모니터링을 위한 센서 데이터 형식은 도메인에 따라 다르기 때문에 각기 다른 다양한 도메인에 자율제어 시스템을 적용하는 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개하고, 이를 적용시켜 창문을 기준으로 내부와 외부의 센서 데이터를 처리하기 위해 1) receiveData, 2) parseData, 3) addToDatabase의 3단계 프로세스를 가지고, 자율제어 시스템에 의하여 쾌적한 실내 환경을 조성하기 위해 환기를 하는 자동 창문 개폐 시스템 'Smart Window'를 제안하고 구현한다. 이를 통해 대기 정보를 수집해 모니터링하며, 저장된 데이터를 토대로 통계 분석 및 더 나은 자율제어 수행을 위한 기계학습을 가능하게 한다.