• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.2736-2744
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• 2013

본 논문은 수직형 정수처리시설 내의 유량, 압력, 수위 및 수온 등의 데이터 취득과 무선 환경에서의 실시간 모니터링을 통해 스마트 정수장 구현의 기반을 마련하고자 한다. 현장 적용 전 2.45GHz 대역의 Zigbee 기반 센서노드 및 게이트웨이를 제작하여 검증하였다. 센서로부터 취득된 데이터는 데이터 처리장치로 전송되고, 처리된 데이터는 운영관리용 PC 뿐만 아니라 모바일에서도 모니터링 가능하도록 구현하였다. 또한, 전파환경 분석과 송수신 속도 분석 등의 적용성을 분석하였으며, 이를 통해 통신망 성능분석 및 모바일 기기를 활용한 원격 모니터링 감시체계를 구현함으로서 저비용, 고효율의 USN 기반 분산형 용수공급시스템을 구축하고자 한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제5권2호
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• pp.24-37
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• 2016

This paper proposes to increase the efficiency of energy in nodes, which rapidly drops during the transmission of the Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH), through the use of dual-hop layered application in the sensor field. Along with introducing the dual-hop method in the data transmission, the proposed single-hop method for short-range transmission and multi-hop transmission method between the cluster heads for remote transmission were also introduced. Additionally, by introducing a partial multi-hop method in the data transmission, a single-hop method for short range transmission method between the cluster heads for remote transmission was used. In the proposed DL-LEACH, the energy consumption of the cluster head for remote transmission reduced, as well as increased the energy efficiency of the sensor node by reducing the transmission distance and simplifying the transmission route for short-range transmission. As compared the general LEACH, it was adapted to a wider sensor field.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제33권2호
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• pp.113-119
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• 2020

사물인터넷 기반의 센서네트워크는 저렴한 비용으로 효율적으로 교량 등의 시설물 유지관리에 적용할 수 있는 한 방안이다. 본 연구에서는 사물인터넷 통신의 하나인, LoRa LPWAN 기반으로 교량 구조건전성모니터링을 위한 시스템을 개발하기 위해서 케이블 장력 모니터링을 위한 센서보드, 기존 계측 센서들과 함께 센서네트워크를 구축하기 위한 DAQ 보드, 데이터들 처리하고 LoRa 통신을 위한 스마트센서노드를 설계 및 제작하였으며 모니터링을 위한 센서네트워크를 구축하였다. 또한 본 시스템의 성능검증을 위해 영광대교에 Test Bed를 구축하여 교량 구조건전성 모니터링을 위한 센서네트워크에 적용가능성 여부를 살펴보았다. Test Bed 검증 결과 LoRa LPWAN 기반 센서네트워크는 데이터 전송률, 정확도, 경제성면에서 교량 구조 건전성 모니터링의 기술 중에 하나로 적용될 수 있으며, 향후 교량구조물 뿐만 아니라 다양한 공공기반 시설물에 유지관리를 위한 시스템으로 보급될 수 있기를 기대한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권6호
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• pp.709-721
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• 2019

This paper investigates the framework of vision-based dense displacement and strain measurement of miter gates with the approach for the quantitative evaluation of the expected performance. The proposed framework consists of the following steps: (i) Estimation of 3D displacement and strain from images before and after deformation (water-fill event), (ii) evaluation of the expected performance of the measurement, and (iii) selection of measurement setting with the highest expected accuracy. The framework first estimates the full-field optical flow between the images before and after water-fill event, and project the flow to the finite element (FE) model to estimate the 3D displacement and strain. Then, the expected displacement/strain estimation accuracy is evaluated at each node/element of the FE model. Finally, methods and measurement settings with the highest expected accuracy are selected to achieve the best results from the field measurement. A physics-based graphics model (PBGM) of miter gates of the Greenup Lock and Dam with the updated texturing step is used to simulate the vision-based measurements in a photo-realistic environment and evaluate the expected performance of different measurement plans (camera properties, camera placement, post-processing algorithms). The framework investigated in this paper can be used to analyze and optimize the performance of the measurement with different camera placement and post-processing steps prior to the field test.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권1호
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• pp.138-146
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• 2019

LoRa LPWAN 네트워크 시스템은 비면허 무선통신을 이용하고, Mems 기반 통합센서를 통하여 Data 계측 및 기존 계측센서의 무선통신을 구현한 시스템이다. 본 시스템은 기존의 무선계측시스템 대비 장거리 통신과 기존망을 활용한 기술적/경제적인 우수성을 갖고 있으며, 유선계측시스템 대비 시스템 구축장비의 최소화로 경제성을 확보하였다. 경제성 검토항목에서 기존 유선계측 시스템 대비 약 41%의 경제적인 절감효과가 가능하다는 것을 확인하였다. 또한 유지관리 및 운영적인 측면에서도 우수하기 때문에 향후 국내에서도 많은 교량에 설치가 된다면, 교량의 유지관리 분야의 우수한 시스템으로 발전되고, 재난(지진 산사태 등), 환경(오염물 측정 및 관리 등), 플랜트 분야(화재 안전 등)에도 폭넓게 사용되길 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.144-151
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• 2017

본 논문에서는 실외 주차장 환경에서 무선통신을 이용한 주차장관리시스템용으로 사용될 안테나를 제안하였다. 제안된 안테나는 기본형 반파장 마이크로스트립 안테나의 방사소자 크기를 줄이기 위해 무급전 소자를 이용하여 소형화 방법에 대해 연구하였다. 설계된 안테나의 방사소자 크기는 $35mm{\times}35mm{\times}20.1mm$로 기본형 반파장 마이크로스트립 안테나의 방사소자 크기 $309.1mm(0.46{\lambda}){\times}296.1mm(0.441{\lambda}){\times}20.1mm(0.029{\lambda})$에 비해 98.7% 소형화 되었다. 안테나의 전기적 특성으로는 중심주파수 447 MHz에서 이득은 1.1 dBi이며 HPBW는 E-plane에서 무지향성 H-plane에서 $87.5^{\circ}$로 나타내었다. 무급전 소자를 이용하여 소형화된 ${\lambda}/4$ 폴디드 마이크로스트립 안테나는 실외 주차장 환경에서 무선중계장치와 지면에 설치되는 센서노드 및 strop bar에 실장이 용이함을 확인하였다.