최근 지능형 감시카메라에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재의 연구들은 대부분 통합시스템 구현보다는 단일 모듈에 대한 성능향상에 중점을 두고 있다. 따라서 본 논문에서는 이동이 가능한 몸체, 얼굴검출, 모션 센서 통합 모듈로 구성하는 이동형 무선감시 시스템을 구현하였다. 이동형 무선 감시 시스템의 구현에는 sharp사의 카메라 모듈과 ecom사의 무선영상전송 모듈, A4WD1 Combo kit for RC를 이용한 이동로봇 바디, roboblock의 ZigBee RF 무선컨트롤 송수신 모듈을 사용 하였고, 모션 센서 모듈에는 PANASONIC의 AMN14111를 사용하였다. OpenCV 라이브러리를 이용한 얼굴검출과 MFC로 소프트웨어를 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 모션 센서를 이용하는 이동형 영상 감시 시스템이나 얼굴검출이 필요한 시스템, 원격조정이 필요한 작업환경에 유용하게 사용될 수 있다.
최근 지능형 감시카메라에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재의 연구들은 대부분 통합시스템 구현보다는 단일 모듈에 대한 성능향상에 중점을 두고 있다. 따라서 본 논문에서는 얼굴검출, 모션 센서 통합 모듈로 구성하는 무선 감시 시스템을 구현하였다. 무선 감시 시스템의 구현에는 sharp사의 카메라 모듈과 ecom사의 무선영상전송 모듈, roboblock의 ZigBee RF 무선컨트롤 송수신 모듈을 사용 하였고, 모션 센서 모듈에는 PANASONIC의 AMN14111를 사용하였다. OpenCV 라이브러리를 이용한 얼굴검출과 MFC로 소프트웨어를 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 모션 센서를 이용하는 영상 감시 시스템이나 얼굴검출이 필요한 시스템, 원격조정이 필요한 작업환경에 유용하게 사용될 수 있다.
In this paper, we propose operational concepts and technology requirements for guard and surveillance robots in military field. After surveying on current trend of guard robots, we present an operational scenario and technology requirements. To begin with, we discriminate the use of fixed type guard robots(fixed robots) and mobile guard and surveillance robots(mobile robots). Fixed robots are used for substituting daily guard by human soldier. In contrast, mobile robots are used for compensating shadow area where not to be covered by fixed type robots. To be specific, mobile robots adopt communication relays to extend operational range and sensor networks to collecting information. In addition, we present technology requirements composed of wireless communication system, platform, sensor nodes, unmanned driving technology, power supply system and IFF etc. In conclusion, in order to maximize co-operational functionality, fixed robots and mobile robots should be tightly related.
Many surveillance cameras used in security system are controlled with RS-485 communication protocol. In this situation, if RS-485 connection can be replaced with wireless connection using sensor network technology, an installation will become ease because of no wired connection and also a deployment of cameras will become free. This paper explains about the design of wireless sensor node and the necessary implementation for an operation, which can be replacing RS-485 connection for the development of CCTV control system based on wireless sensor network. The hardware platform of sensor node was designed based on MicaZ and the software was developed based on TinyOS. To control surveillance cameras deployed on wide area, the supporting of multi-hop also was implemented. With the result of experiment deploying on real environment, it was revealed that the controller could control cameras quickly with wireless.
In this paper, we propose a low-power design strategy to minimize energy-consumption for surveillance and reconnaissance sensor networks. The sensor network consists of many different nodes with various operations such as target detection, packet relay, video monitoring, changing protocols, and etc. Each sensor node consists of sensing, computing, communication, and power components. These components are integrated on a single or multiple boards. Therefore, the power consumption of each component can be different on various operation types. First, we identified the list of components and measured power consumption for them from the first prototype nodes. Next, we focus on which components are the main sources of energy consumption. We propose many energy-efficient approaches to reduce energy consumption for each operation type.
일반적으로 센서들의 위치는 감시 정찰 센서 네트워크의 적용 범위, 데이터 전송 비용, 그리고 자원 관리에 영향을 미치기 때문에, 최적의 위치에 센서를 배치해야 한다. 그러나 산악 지대나 도심 지역과 같은 실 환경에 센서 노드를 배치할 경우, 센서에 영향을 미치는 다양한 지형 및 기후 요소들을 고려하기 어렵다. 따라서 이러한 다양한 환경에 센서를 배치할 경우 감시 영역 측면에서 목표 대상을 효율적으로 탐지할 수 있는 센서 배치 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 센서 배치와 관련된 다양한 기후와 지형 등의 환경 요소들을 분석하고, 이들 영향 요소들이 센서 노드 배치 시 활용될 수 있도록 정량화한다. 이를 바탕으로 센서 탐지 영역 측면에서 정량화된 영향 요소들을 고려함으로써 보다 실효적인 센서 배치 방법론을 제안한다. 또한 본 논문에서 제안한 센서 배치 방법론을 따르는 센서 배치 관리 시스템을 구현함으로써 제안된 방법론의 타당성을 입증한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권1호
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pp.50-54
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2016
무선센서네트워크는 구축과 운영측면에서 기존 네트워크방식보다 유리하나 각종 산업플랜트의 중요감시 대상설비는 대부분 건물내부 또는 지하에 위치하며 고정되어있어 일반적인 형태로는 적용이 어렵다. 이러한 특정 환경의 설비 감시를 위해서는 해당 조건에 적합한 무선센서네트워크 형태로 적용해야 한다. 따라서, 본 논문에서는 적합한 형태 확인을 위해 TinyOS시뮬레이터인 TOSSIM을 이용하여 고정설비감시 네트워크 환경과 유사한 조건에서 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 제시한다. 확인 대상은 LEACH, Flooding 및 Gossiping 프로토콜로 네트워크의 부하분산과 효율 면에서 계층구조인 LEACH가 좀 더 우수함을 나타낸다.
Dataset is getting more import to develop a learning based algorithm. Quality of the algorithm definitely depends on dataset. So we introduce new dataset over 200 thousands images which are fully labeled multi modal sensor data. Proposed dataset was designed and constructed for researchers who want to develop detection, tracking, and action classification in outdoor environment for surveillance scenarios. The dataset includes various images and multi modal sensor data under different weather and lighting condition. Therefor, we hope it will be very helpful to develop more robust algorithm for systems equipped with difference kinds of sensors in outdoor application. Case studies with the proposed dataset are also discussed in this paper.
무선 센서 네트워크의 다양한 연구 분야 중에서 철조망에서의 표적의 침입 탐지 및 식별에 관한 연구는 산업시설, 보안지역, 교도소, 군사지역, 공항 등 다양한 분야에서 사용된다. 현재 철조망 감시는 대부분 유선 센서 노드를 통한 유선 센서 네트워크 환경에서 이루어지고 있다. 기존의 유선 센서 네트워크는 100bps 이상의 높은 데이터 전송률을 통해 수신되는 높은 샘플링 신호를 이용하여 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석 기법을 사용해 왔다. 하지만, 유선 센서 네트워크의 높은 데이터 전송률과 비교하여 무선 센서 네트워크의 센서 노드는 유선 센서 네트워크에 비해 매우 낮은 데이터 전송률을 가진다. 따라서 무선 센서 네트워크에서 수신되는 신호의 샘플링이 매우 낮고, 유선 센서 네트워크에서 사용된 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석에 따른 주파수별 특징 추출을 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 철조망 감시를 위한 높은 데이터 전송률을 보장하는 유선 센서 네트워크에 비해 제한된 통신자원과 센서 노드의 낮은 데이터 전송률로 인해 수신되는 한정적인 신호의 정보를 이용한 무선 센서 네트워크에서 철조망의 표적 침입 탐지 및 식별을 위한 특징 추출 알고리즘을 제안한다.
무선 센서 네트워크의 QoS (Quality of Service)에 큰 영향을 미치는 요소들 중 하나는 센서 노드의 배치이다. 본 연구는 감시정찰 센서 네트워크에서 센서 필드 설계시에 사용자의 의사결정을 효과적으로 지원하기 위하여 다양한 변수들을 고려한 배치 결과를 제공하고, 정량적인 분석을 실시하며, 또한 세밀한 센서 배치 시뮬레이션을 제공하는 시스템을 개발하는 것이다. 배치 형태를 영역 채우기, 경로 감시, 그리고 장벽 감시의 3가지 형태로 분류하여 격자 기반의 초기 배치 알고리즘을 제공하고, 배치 영역의 비정형성과 센서들의 감지 범위의 상이성을 고려하여 초기 배치를 수정하는 알고리즘을 제공한다. 배치된 노드들에 대해서 경로 커버리지와 장벽 커버리지를 분석하는 기능과 네트워크 시뮬레이션을 제공한다. 제안된 시뮬레이터는 감시 정찰용 센서네트워크 시스템의 개발 환경의 일부로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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