• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.1538-1546
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• 2015

This paper proposes a virtual sleep sensor in order to monitor sleep disorder for an individual, and presents a therapy service model for the sleep management. PSQI score is usually used clinically to evaluate the levels of sleep disorder. However, The PSQI score which was only gleaned through an interview on a questionnaire can not be accurate because it is difficult to remember something about sleep during the last month. In order to resolve this problem, This paper presented the virtual sleep sensor that has a protocol to receive sleep information through physical sensors and smart algorithm. In addition, the virtual sleep sensor can be contributed to a service model for sleep therapy when it is combined with light therapy and aromatherapy. Finally, based on the findings of the experiment, its effectiveness was confirmed in the proposed model.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제7권2호
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• pp.1-8
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• 2014

급경사지 계측에 활용을 위하여 GNSS와 TRS센서를 주축으로 하여 전원, 통신 등의 부대설비, 그리고 변위 추출 및 가시화 등의 데이터처리 소프트웨어를 개발하여 스마트폴 계측시스템을 구축하였다. 본 연구에서 개발한 스마트폴 계측센서의 개념은 GNSS안테나 바로 밑에 TRS센서 및 자이로(gyro) 센서 등, 그리고 하단에 함수비센서를 장착하여 실시간으로 지표변위는 물론, 지반의 병진, 활동, 침하 등의 세가지 요인을 추출해 내고 함수비를 추출하여 전송할 수 있도록 하였다. 스마트폴 계측시스템은 데이터 수신부, 데이터 수집 및 전송부, 데이터 처리부로 구분하여 각 부분별 기능을 발휘할 수 있도록 구축한 다음, 현장적용성 평가를 위해 인위적 변위를 도입한 시험계측을 실시하고 그 결과를 분석하였다.

• 지질공학
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• 제25권1호
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• pp.83-91
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• 2015

기후변화에 따른 대규모 토양유실에 대한 토양관리 및 적절한 대책이 수립되어야 하나 현재까지 토양침식 실측자료 및 정책을 뒷받침할 연구가 전무한 실정이다. 이에 본 연구는 유역규모에서 토양침식의 정량적 분석을 위하여 실시간 측정 장치인 스마트센서를 개발하였고 실제 지형을 정밀하게 표현하는 지상라이다를 활용하여 비교 및 검증하였다. 스마트 센서는 초음파센서, 강우계, 태양열전지, RTU 및 CDMA 무선통신망 등으로 구성하였고 30분 간격으로 토양침식변위를 정량적으로 파악할 수 있게 하였다. 연구결과 2013년 8월 22일부터 10월 11까지 측정된 라이다와 초음파센서의 토양침식깊이의 상관관계는 0.9182이었다. 또한 라이다의 토양침식깊이(mm)와 토양침식량(m³)의 상관관계는 하부 영역에서 0.9063, 상부영역에서 0.9868이었다. 향후 스마트센서의 추가자료 확보, 설치 위치 최적화 및 자료 보정이 수행되어 유역규모에 설치된다면 토양보전 및 관리 체계의 기초자료로 양질의 자료를 제공하리라 판단된다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권6호
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• pp.665-670
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• 2010

This paper suggests the vehicle remote control on the basis of Smart Phone. In general, most smart phone is mounted with G-sensor to control the motion. G-sensor is able to control several directions and movements of velocity along with X, Y, and Z axis. To access remote location and data system, we can also utilize Wi-Fi communication as well as bluetooth communication. In this study, we propose the scheme that is the car management application by remote control via real-time monitoring on mobile device for user convenience.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권9호
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• pp.2213-2231
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• 2013

Compressed sensing is a novel technology used in the field of wireless communication and sensor networks for channel estimation, signal detection, data gathering, network monitoring, and other applications. It plays a significant role in highly secure, real-time, well organized, and cost-effective data communication in smart-grid (SG) systems, which consist of multi-tier network standards that make it challenging to synchronize in power management communication. In this paper, we present a multi-layer communication model for SG systems and propose compressed-sensing based data transmission at every layer of the SG system to improve data transmission performance. Our approach is to utilize the compressed-sensing procedure at every layer in a controlled manner. Simulation results demonstrate that the proposed monitoring devices need less transmission power than conventional systems. Additionally, secure, reliable, and real-time data transmission is possible with the compressed-sensing technique.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제7권1호
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• pp.24-32
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• 2018

An outlier detection method using mixed prediction model has been described in this paper. The mixed prediction model consists of time-series model and regression model. The parameter estimation of the prediction model was performed using supervised learning and a genetic algorithm is adopted for a learning method. The experiments were performed in artificial and real data set. The prediction performance is compared with the existing prediction methods using artificial data. Outlier detection is conducted using the real sensor measurements in a dam. The validity of the proposed method was shown in the experiments.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.231-234
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• 2011

최근 세계적으로 RFID tag에 외부환경 정보를 습득 할 수 있는 Smart RFID tag 기술에 대한 관심도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 온도센서를 이용한 Smart RFID tag를 제안한다. Smart RFID tag는 13.56Mhz의 안테나, 온도센서, 데이터를 처리하는 컨트롤러로 구성되어져 있으며, 안테나 설계 및 PCB 제작으로 소형화함으로서 농 식품 포장에 적용될 수 있도록 제작하였다. Smart RFID tag는 농 수산식품 포장지에 부착 되어 유통되며 소비자에게 판매되는 과정에서 생긴 온도변화를 체크하게 된다. 실시간으로 온도변화를 체크하기 때문에 식품의 신선도 및 운반상태를 확인할 수 있다. 응용사례로써 Smart RFID tag를 활용한 smart 냉장고 시스템을 제안하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.341-346
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• 2008

본 연구에서는 화물 운송에 사용되는 운반선 중 하나인 액체운반선을 유지 관리하기위한 통합 자동화 시스템인 스마트 카고 탱커 진단 모니터링 시스템을 개발하였다. 본 연구를 통해 선박의 특수성을 고려한 선박용 능동형 스마트 센서 개발 기술을 확보하고 고신뢰성 및 내환경성을 가진 기자재를 개발하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 카고 모니터링 시스템은 증기 압력 모니터링 부분, 카고 수위 모니터링 부분, 수위 초과 모니터링 부분, 가스 모니터링 부분, 탱크 온도 모니터링 부분으로 구성된다. 본 시스템은 각 단위 시스템으로부터 전송되는 신호의 신뢰성, 적절성 그리고 센서 자체의 이상 유무를 스스로 진단한다. 최종적으로 각 시스템의 고장진단 및 예측을 통하여 운항중인 선박에서 효과적으로 화물을 유지 관리 할 수 있도록 하는 포괄적인 통제 모니터링 시스템 개발을 목적으로 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1421-1427
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• 2018

사물 인터넷 기술의 급속한 발전으로 다양한 종류의 스마트 센서들이 개발 보급되고 있다. 이러한 스마트 센서들은 주로 관리자의 경험에 의해서 관리되던 축산업에도 최근 적용되어 가축 개체에 웨어러블 센서를 달거나 사물인터넷 센서를 갖춘 스마트팜 사용을 통해서 가축관리의 효율성을 향상시키고 있다. 본 논문에서는 목걸이형 스마트 센서를 이용하여 젖소의 체온과 운동량을 측정하고 이를 기반으로 개체의 상태를 파악하는 방안을 개발하였다. 특히 젖소 관리에서 제일 중요한 요소인 젖소의 발정여부를 파악하는 방안을 다양한 머신러닝 방법을 이용하여 분석하였고 이를 통해서 높은 정확도로 발정여부를 예측할 수 있음을 보였다. 제안한 방안의 사용을 통해서 젖소의 발정여부를 빠르게 확인하고 이를 통해서 젖소 관리의 효율성을 향상시킬 수 있다.

• International Journal of Contents
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• 제14권1호
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• pp.28-33
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• 2018

In this paper, we design and implement a distributed, moving objects management system for processing locations and sensor data from smart black boxes. The proposed system is designed and implemented based on Apache Kafka, Apache Spark & Spark Streaming, Hbase, HDFS. Apache Kafka is used to collect the data from smart black boxes and queries from users. Received location data from smart black boxes and queries from users becomes input of Apache Spark Streaming. Apache Spark Streaming preprocesses the input data for indexing. Recent location data and indexes are stored in-memory managed by Apache Spark. Old data and indexes are flushed into HBase later. We perform experiments to show the throughput of the index manager. Finally, we describe the implementation detail in Scala function level.