In this study, we focus on the improvement of data quality transmitted from a weather buoy that guides a route of ships. The buoy has an Internet-of-Thing (IoT) including sensors to collect meteorological data and the buoy's status, and it also has a wireless communication device to send them to the central database in a ground control center and ships nearby. The time interval of data collected by the sensor is irregular, and fault data is often detected. Therefore, this study provides a framework to improve data quality using machine learning models. The normal data pattern is trained by machine learning models, and the trained models detect the fault data from the collected data set of the sensor and adjust them. For determining fault data, interquartile range (IQR) removes the value outside the outlier, and an NGBoost algorithm removes the data above the upper bound and below the lower bound. The removed data is interpolated using NGBoost or long-short term memory (LSTM) algorithm. The performance of the suggested process is evaluated by actual weather buoy data from Korea to improve the quality of 'AIR_TEMPERATURE' data by using other data from the same buoy. The performance of our proposed framework has been validated through computational experiments based on real-world data, confirming its suitability for practical applications in real-world scenarios.
최근에 ZigBee, Bluetooth, RFID(Radio Frequency Identification)와 같은 근거 리 무선통신 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이와 같은 시스템들은 대부분 소출력무선기기들이다. 미래에는 개인을 중심으로 하는 WPAN(Wireless Personal Area Network)을 위해서 더 많은 소출력 무선기기들이 출현할 것이며, 간섭저감기술은 소출력무선기기들이 한정된 주파수 자원을 효율적으로 이용하기 위한 필수 기술이 될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 두 가지의 주파수를 공유 방법을 고려하였다. 첫 번째는 이미 특정 시스템에 할당된 주파수를 공유하는 경우이고, 두 번째는 새로운 주파수대역을 할당하는 경우이며, 이 두 가지 경우에 대한 효율적인 주파수 공유 방법을 연구하였다. 첫 번째 방법으로 주파수출 공유하는 경우의 한 가지 예로서 ZigBee, RPID, DCP(Digital Cordless Phone) 및 Bluetooth가 특정 주파수대역을 공유하는 경우 주파수 공유 조건을 검토하였다. 그리고 두 번째 공유 방법에서는 서로 다른 간섭저감기술을 사용하는 통신시스템에 대해서 공평한 신호 방사조건을 유지하기 위한 balancing factor의 개념을 제안하였으며, FH(Frequency Hopping) 시스템을 기준으로 하는 경우 LBT(Listen Before Talk)는 0.9, DS (Direct Spreading)은 0.8의 balancing factor를 이 용하면, 이들 간섭저감기술들 사이의 방사조건을 비슷하게 유지 할 수 있기 때문에 전체적으로 더 많은 시스템이 주파수를 공유할 수 있음을 보였다.
최근 사용자의 위치를 인식하여 이루어지는 다양한 서비스가 근거리 무선통신기술들에 초점이 맞춰지고 있다. 그 중 비콘이 차세대 기술로 주목을 받고 있다. 비콘은 블루투스 및 인간이 들을 수 없는 비가청영역의 주파수를 활용하여 단말과 정보를 주고받는 단말로서, 최근 애플 iBeacon처럼 저전력 블루투스(BLE; bluetooth low energy) 기반의 비콘이 주류로 부상하는 양상을 보이고 있다. 비콘을 활용한 서비스는 기본적은 실내 특정 장소에 단말을 설치한다. 사용자가 별도의 행동을 취하지 않더라도 자동으로 사용자의 위치를 파악해 관련 서비스를 제공하는 것이 특징이다. 실내공간을 대상으로 제공되는 다양한 형태의 위치 기반 서비스들이 주목 받기 시작했다. 실내공간에서 제공되는 다양한 위치 기반 서비스들이 성공적으로 구축 및 제공되기 위해서는 실내공간에 대한 지도, 이동경로 등 다양한 형태의 정보를 구축하는 것이 필수적으로 요구된다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 실내 위치 측위를 위해 특정 장소에서 비콘의 신호세기를 다르게 하여 측정 및 분석하였다.
전 세계적으로 감염이 확산되고 있는 코로나19 바이러스의 확산 방지 및 효과적인 추적 관리를 위해 정부에서는 공공시설에 대한 전자출입명부 시스템 도입을 의무화하고 있다. 초기에는 수기로 명부를 작성하는 불편함이 컸으나, 최근에는 QR 코드를 활용한 전자출입명부 작성 시스템이 주로 사용되고 있다. 하지만, QR 코드 생성을 위한 절차가 다소 번거로운 측면이 있다. 본 논문에서는 QR 코드 생성이 불필요한 새로운 방식의 전자출입명부 작성 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 딥러닝 기술로 구현된 마스크 착용 판별기와 비접촉 온도계를 활용하여 감염 의심 방문자를 효과적으로 통제한다. 또한 근거리 무선통신 기술인 비콘과 방문자의 스마트폰 앱을 연동하여 시설 출입자의 기본 정보를 서버를 통해 질병관리청에 자동 등록되도록 한다. 한편, 개인정보 보호를 위해 서버에 등록된 방문자 출입 정보는 암호화되어 보관되며, 최대 4주 후 자동 폐기된다. 제안된 시스템은 전 세계적으로 높은 확산세를 기록하고 있는 코로나 바이러스에 대한 대응은 물론 기타 신종감염병 확산 방지 및 대응에도 매우 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
일상생활의 전반에 걸쳐 필요한 생활용품들이 자동화, 스마트화, 지능화됨으로 인해 물리적인 활동이 줄고 앉아 있는 시간이 늘어가는 추세이다. 최근 헬스케어 연구에서는 앉아 있는 시간에 비례해서 비만, 당뇨병, 심장혈관질환, 그리고 조기사망의 가능성이 높아진다고 보고되었다. 본 논문에서는 전도성 섬유 기반 전기용량성 압력 센서를 이용한 실시간 앉은 자세 교정 방석을 개발한다. 자세 교정 방석의 핵심 부품인 전도성 섬유를 이용한 압력 센서를 개발하고, 저전력 기반의 압력 측정 회로를 개발한다. 자세 교정 방석에서 BLE(Bluetooth Low Energy) 근거리 무선통신을 이용하여 실시간으로 측정된 센서값을 스마트 폰으로 전송할 수 있는 기능을 제공하고, 이 센서값을 통해 앉은 자세의 상태를 확인할 수 있도록 모바일 앱을 개발한다. 모바일 앱에서는 앉은 자세를 시각화하여 실시간으로 확인할 수 있고 잘못된 자세로 일정시간 유지할 경우 알람으로 알릴 수 있다. 또한, 앉아 있는 시간 및 자세 정확도를 그래프로 시각화할 수 있도록 한다. 본 논문의 교정 방석을 통해 사용자의 앉아 있는 자세 상태를 인지하여 실제적으로 사용자 자세 교정에 얼마나 효과적인지를 실험해 보고 타제품과 비교하여 차별성과 우수성을 제시한다.
전시 공간에서 관객들의 반응에 따른 다중 인터랙션 서비스를 제공하기 위해서는 관람객의 정확한 위치 및 이동 경로를 얻기 위한 위치 추적 기술이 필요하다. 실외 환경에서 위치 추적을 위한 기술로 GPS가 현재 널리 사용되고 있다. GPS는 빠른 속도로 이동하는 이동체의 위치를 실시간으로 파악할 수 있으므로 위치 추적 서비스(Location Tracking Service)를 요구하는 분야에서 중요한 기술로 활용된다. 하지만 위성을 이용한 위치 추적 기법을 사용하기 때문에 위성 신호를 잡을 수 없는 실내에서는 사용할 수 없다는 단점이 있다(Per Enge et al., 1996). 위와 같은 이유로 Wi-Fi 위치 측위 기술을 비롯하여 ZigBee, UWB, RFID 등의 초단거리 통신 기술 등 다양한 형태의 실내 위치 측위 연구가 진행되고 있다(Schiler and Voisad, 2004). 하지만 이러한 기술들은 전시 공간에서 얻고자 하는 위치정보의 밀도가 높아질수록 구현의 난이도가 높아지고 구축 및 관리 비용도 커지며 구축 가능한 환경이 제약된다는 단점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실내 환경에서 스마트폰을 이용한 Wi-Fi 위치 측위 데이터를 기반으로 하여 3D카메라의 Depth Map 정보와의 매핑을 통해 사용자들을 식별하고 위치를 추적하는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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