본 논문에서는 언제 어디서나 환자의 건강상태를 체크할 수 있는 유비쿼터스 헬스 케어 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 front-end와 back-end로 구성되는데 front-end에는 온도, 습도, 조도 등 환경 센서 그룹과 혈압, 심전도, 맥박 등의 헬스 센서 그룹, 센싱 자료를 유무선으로 전달하는 게이트웨이, 환자를 인식하는 RFID 리더기로 구성된다. back-end 로는 측정데이터를 전달하는 포워드, 측정 결과를 모니터링 할 수 있는 모니터 프로그램, 개인별 측정값을 저장하는 의료 정보 수집 서버로 구성된다. 구현된 센서 노드는 지그비(Zigbee) 프로토콜을 통하여 센서 네트워크를 구성하며 초소형 보드에 적합한 TinyOS가 내장되어 있다. 자료 전달을 위한 게이트웨이는 무선 리녹스 단말기로 구성되어 서버로 무선 랜을 통하여 센싱된 정보를 실시간으로 전송한다. 또한 의료 정보 수집 서버는 단말기에서 얻은 데이터를 저장 관리하며 긴급 상황 발생 시 연계된 의료진에게 환자의 상태를 보고하도록 설계되었다. 실험 결과 지그비 통신 프로토콜을 이용한 센서 네트워크를 통하여 유비쿼터스 헬스 케어 시스템이 구현 가능함을 확인하였다.
Received signal strength indicator (RSSI) is used as one of the ranging techniques to locate dynamic sensor nodes in wireless sensor network. Before it can be used for position estimation, RSSI values must be converted to distances using path loss model. These distances among sensor nodes are combined using trilateration method to find position. This paper presents an idea which attempts to integrate both path loss model and trilateration as one algorithm without going through RSSI-distance conversion. This means it is not simply formulas combination but a whole new model was developed. Several advantages were found after integration: it is able to reduce processing load, and ensure that all values do not exceed the maximum range of 16-bit signed or unsigned numbers due to antilog operation in path loss model. The results also show that this method is able to reduce estimation error while inaccurate environmental parameters are used for RSSI-distance conversion.
In an upcoming ubiquitous era, humankind will live in a ubiquitous space, where everything is connected through communication network. In this ubiquitous space, a ubiquitous robot, which can be used by anyone for any service through any device and any network at anytime and anywhere in a u-space, is expected to be required to serve seamless and context-aware services to humankind. In this paper, we introduce the ubiquitous robot, and define three components of the ubiquitous robot. The first one is "SoBot" which can be connected through the network in anywhere with environment recognition function and communication ability with human. The second one is "EmBot" which is embedded into environments and mobile robots and has localization and certification function with sensor fusion. The last one is "Mobile Robot" which serves overall physical services. This paper also introduces KAIST ITRC-Intelligent Robot Research Center that pursues the implementation of the ubiquitous robot.
유비쿼터스(Ubiquitous)란 사용자가 네트워크나 컴퓨터에 의식하지 않고 장소, 공간, 시간에 상관없이 자유롭게 네트워크에 접속할 수 있는 정보통신 환경을 말하며, 현재 이러한 유비쿼터스 기술을 이용한 첨단도시 및 생태도시 구현이 전 세계적인 화두로 각광받고 있다. 최근 정보산업과 이동통신 기술이 발전함에 따라 주변에 있는 모든 물체에 컴퓨터를 내장하여 서로 네트워크로 연결하고 상호간에 협조와 타협을 해 가면서 인간의 삶에 보이지 않게 컴퓨팅을 제공한다는 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing)을 개념(M. Weisre, 1993)으로 하여, 무선센서 네트워크 기술 USN (Ubiquitous Sensor Network)을 토목, 건축 구조물 같은 사회기반인프라에 적용한 신개념 지능형 구조물과 유지관리기법에 대한 연구가 시도 되고 있다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 무선센서 네트워크의 건설구조물 적용 가능성을 판단하기 위하여 건설구조물에 가장 많이 사용되는 콘크리트와 철근을 변수로 실험체를 제작하여 센서노드의 전파투과성 실험에 대한 기초실험을 실시하였다. 이때 철근의 배근 간격 및 콘크리트의 타설 두께, 송수신기의 RF신호 강도 세기를 변수로 하였으며, 내부에 무선통신 모듈이 장착되었을 때 무근콘크리트의 송수신 가능 거리와 철근 배근 간격별 송수신 가능 거리를 수평, 수직 방향으로 각각 측정하였다. 또한, 변수별 전파의 감쇄를 정확히 측정하기 위하여 스펙트럼 아날라이저(Spectrum Analyzer)를 이용하여 사용주파수대의 전파의 크기를 측정하였다. 전파가 감쇄되는 현상을 수치적으로 분석하였으며, 주파수대역의 특성에 따른 주파수 파장의 영향을 분석 하였다. 이를 통하여, 무선센서의 건설 구조물 적용 가능성을 검토한 그 결과 무근콘크리트의 경우 45cm의 투과 깊이를 보였고, 5cm의 간격으로 배근한 철근콘크리트는 37cm, 15cm 간격은 45cm의 투과 깊이를 보였다. 철근 배근 15cm 이상이 되면 무선통신에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
홈 네트워크는 사용자에게 많은 정보서비스를 제공하여 준다. 특히, 다양한 센서 데이터를 활용함으로써 그 서비스의 종류와 질을 풍부하게 한다. 하지만 홈네트워크는 현재 멀티미디어 서비스에 집중함으로써 그 서비스의 활용폭을 스스로 제한하고 있는 실정이다. 특히 댁내 통신망에 집중함으로써 실내의 여러 가전기기를 제어하는 데는 많은 성과를 얻고 있으나 실외의 여러 기기를 제어하는 데는 큰 성과가 나오지 않고 있다. 실외의 여러 기기는 실내의 가전기기와 다르게 특정 기능을 강조하는 형태로 구성되는 경우가 많기 때문에 여러 기능을 가진 센서보다는 한 두가지 기능을 가진 센서를 활용하여 시스템을 구성하면 되기 때문에 실내에서 센서 노드를 사용하는 것보다 훨씬 경제성도 높다고 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 가장 많은 사용 목적을 가진 여러 가지 기능 중 동작 센서를 선택하여 이를 활용할 시스템으로 주차장 관리 시스템을 선택하여 이를 홈 네트워크에 접목하여 구현하여 보았다.
본 논문에서는 유비쿼터스 홈 네트워크의 제어 및 관리를 위해 JMX기반 관리 프레임워크를 설계하고 구현한다. 이를 위해 정보가전 기기와 센서 기기들로 구성되는 유비쿼터스 홈 네트워크 테스트 베드를 구축하고, 테스트 베드 상에서 관리 프레임 워크를 구현한다. 프레임워크는 홈 네트워크 환경에서 다양한 애플리케이션과 장비를 관리 및 제어할 수 있으며, 새로운 서비스를 쉽게 정의하고 추가 할 수 있다. 또한, 프레임워크는 멀티프로토콜을 기반으로 다양한 관리 인터페이스를 제공할 수 있을 뿐 아니라, 기존의 관리 시스템과의 통합이 용이한 구조를 가진다.
유비쿼터스 서비스가 운용되기 위해서는 유비쿼터스 네트워크가 우선적으로 구축되어야 하며, 이 중에서 유비쿼터스 센서 네트워크는 매우 큰 부분을 차지하고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크가 독자적으로 운용되는 것은 물론, 유비쿼터스 서비스의 인프라로써 동작하기 위한 성능을 가지는 전송기법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 전송의 신뢰성을 확보하여 성능을 향상시킨다. 특히 데이터 전송상의 오류를 부가적인 데이터 생성과 통신과정 없이 검출함으로써 통신비용을 줄이고, 네트워크의 트래픽을 감소시켜 준다.
Wireless sensor network (WSN) is considered to be one of the most important research fields for ubiquitous healthcare (u-healthcare) applications. Healthcare systems combined with WSNs have only been introduced by several pioneering researchers. However, most researchers collect physiological data from medical nodes located at static locations and transmit them within a limited communication range between a base station and the medical nodes. In these healthcare systems, the network link can be easily broken owing to the movement of the object nodes. To overcome this issue, in this study, the fast link exchange minimum cost forwarding (FLE-MCF) routing protocol is proposed. This protocol allows real-time multi-hop communication in a healthcare system based on WSN. The protocol is designed for a multi-hop sensor network to rapidly restore the network link when it is broken. The performance of the proposed FLE-MCF protocol is compared with that of a modified minimum cost forwarding (MMCF) protocol. The FLE-MCF protocol shows a good packet delivery rate from/to a fast moving object in a WSN. The designed wearable platform utilizes an adaptive linear prediction filter to reduce the motion artifacts in the original electrocardiogram (ECG) signal. Two filter algorithms used for baseline drift removal are evaluated to check whether real-time execution is possible on our wearable platform. The experiment results shows that the ECG signal filtered by adaptive linear prediction filter recovers from the distorted ECG signal efficiently.
A photovoltaic (PV) generator is significantly regarded as one important alternative of renewable energy systems recently. Fault detection and diagnosis of engineering dynamic systems is a fundamental issue to timely prevent unexpected damages in industry fields. This paper presents an intelligent monitoring approach and fault detection technique for PV generator systems by means of artificial neural network and statistical signal detection theory. We devise a multi-Fourier neural network model for representing dynamics of PV systems and apply a general likelihood ratio test (GLRT) approach for investigating our decision making algorithm in fault detection and diagnosis. We make use of a test-bed of ubiquitous sensor network (USN) based PV monitoring systems for testing our proposed fault detection methodology. Lastly, a real-time experiment is accomplished for demonstrating its reliability and practicability.
센서 네트워크는 많은 센서 노드들을 산개시켜 놓은 다음 노드들끼리 통신망을 구성하고 주위 환경 정보를 수집하고 분석한다. 각 노드들은 제한된 자원 내에서 지정된 일을 수행해야 하기 때문에 효율성이 극대화되어야 하고 하드웨어 자체의 성능도 뛰어나야 한다. 지금까지 기술적인 제약이 있었지만 최근 If 제조 기술과 무선 네트워크 기술의 급속한 발달로 인해 저렴하면서 전력소비가 적고 다양한 기능을 하는 소형 임베디드 시스템을 구성할 수 있게 되었다. 기술 발전과 함께 무선 센서 네트워크는 새로운 연구 분야로서 자리매김하였고 현재 여러 연구실에서 연구되어지고 있으며, 제각기 다른 이름으로 다양하게 불리고 있다. Wireless Integrated Network Sensors (WINS), Mobile Ad hoc NETwork (MANET), Ubiquitous Sensor Network (USN). 현재 센서 네트워크 분야에서 TinyOS가 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 TinyOS와 그 플랫폼을 이용해서 가정 내에서 컨텍스트 인식을 위한 센서 네트워크를 구성하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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