본 논문에서는 휴먼 센서 기반의 작업자 동작 3D 시각화 모듈을 설계하고 구현한다. 이 모듈을 구성하는 3가지 핵심 모듈은 Human Sensor Implementation, Data Set Creation, Visualization이다. Human Sensor Implementation은 휴먼 센서 위치 설정 및 설치와 휴먼 센서를 통한 작업자 동작 데이터 수집 기능을 제공한다. Data Set Creation은 동작 데이터 변환・저장 및 근접 실시간 작업자 동작 데이터 세트 생성과 측정 센서 데이터 및 동작 데이터 세트 처리 및 관리 기능을 제공한다. Visualization은 작업자 3D 모델 시각화와 동작 평가 및 부하 계산 기능, 대용량 처리 및 관리 기능을 제공한다. 작업자 3D 모델 시각화에서는 동작 데이터 세트(Skeleton & Position)를 작업자 3D 모델에 동기화 맵핑하고, 작업자 3D 모델 동작 애니메이션, 작업자 3D 모델과 분석 결과를 조합하여 시각화한다. 본 논문에서 설계하고 구현한 휴먼 센서 기반의 작업자 동작 3D 시각화 모듈은 향후 스마트 팩토리 분야의 기반 기술로 다양하게 활용될 수 있다.
센서 네트워크에 의해 수집되는 다양한 도시 데이터는 도시를 이해하고 분석하는데 있어서 필수적인 수단으로 자리매김하고 있다. 특히 Ubiquitous Sensor Network(USN) 기술들은 u-City 구현에 있어 중추신경망을 제공하였다. 이 연구는 도시 에너지의 사용량에 관한 정보를 USN을 이용하여 수집하고, 이를 도시공간정보와 연계된 직관적 가시화 환경을 통해 제공함으로써 u-City에서 에너지 공급계획을 수립, 모니터링하고, 궁극적으로 실사용자가 능동적으로 에너지를 절약할 수 있도록 도와주는 애플리케이션 구현을 목적으로 한다. 특히 3차원 지리정보환경의 층위에 다층적인 에너지 모니터링 정보를 동적으로 조합하면서 다양한 사용자의 관점에 대응하는 환경을 제시하였다. 또한 도시공간정보에 기반을 둔 논리적 LOD를 제공함으로써 효과적인 실시간 에너지 사용 모니터링 도구를 제공한다. 이를 위하여 관련 선행연구를 분석하여 어플리케이션 구현을 위한 시스템의 개념과 구성을 정의하고 데이터 구조 및 가시화방안을 구체화하였다. 본 논문에서는 특히 시스템 구현에 요구되는 공간정보, E-GIS 데이터, 에너지 사용량 센서 데이터를 효과적으로 조합하는 가시화 방법론, 직관적 표현방법, 데이터 구조 및 어플리케이션의 연구결과를 제시하고 Social Sensor Networking을 이용한 모니터링 확장 적용방안에 대해 연구한다.
Sensor arrays based on chemical sensors produce multidimensional patterns of data that may be used discriminate between different chemicals. For the human observer, visualization of multidimensional data is difficult, since the eye and brain process visual information in two or three dimensions. To devise a simple means of data inspection from the response of sensor arrays, PCA (Principal Component Analysis) or Sammon's nonlinear mapping technique can be applied. The PCA, which is a well-known statistical method and widely used in data analysis, has disadvantages including data distortion and the axes for plotting the dimensionally reduced data have no physical meaning in terms of how different one cluster is from another. In this paper, we have investigated two techniques and proposed a combination technique of PCA and nonlinear Sammom mapping for visualization of multidimensional patterns to two dimensions using data sets from odor sensing system. We conclude the combination technique has shown more advantages comparing with the PCA and Sammon nonlinear technique individually.
최근 센서 네트워크에서 수집된 다양한 상황 정보를 웹을 통해 지도상에 도시하는 SWE(Sensor Web Enablement) 연구가 OGC(Open Geospatial Consortium)를 중심으로 진행되고 있다. OGC SWE WG(Working Group)에서는 실시간으로 시공간에서 발생하는 영상 및 센싱 데이터 등에 대한 인코딩과 웹 서비스를 지원하는 표준을 정의하고 있다. 본 논문에서는 이동 물체에서 획득한 실시간 센싱 데이터를 도시하기 위해 지도 상의 이동 노느에 GPS 데이터와 센싱 데이터를 맵핑하여 2 차원 지도에서 위치 기반의 센성 데이터 가시화 방안을 제안한다. 이를 위해 먼저 2 차원 지도에서 위치 기반의 센싱 데이터 가시화하기 위해 위치 정보를 지도의 좌표로 변환하는 알고리즘과 처리 절차를 제시한다. 그리고 이를 검증하기 위해 이동 노드의 GPS 데이터와 센싱 데이터를 수집하여 2 차원 지도 상에서 도시하는 프로그램을 설계하고 구현한다. 이를 통하여 센서 네트워크로부터 수집된 실시간 동영상이나 센싱 데이터 정보를 웹 기반의 지도 상에서 효과적으로 가시화하는 것을 확인하였다.
Distributed Object Systems are very complex. So, it is difficult to see overall relationship among objects participated in the system. Moreover the performance tuning or maintenance are also important issues of it. So, it needs a way to view the system with low-cost and an efficient method. One of solutions is a visualization tool or system. In this paper, we proposed a tracing facility for Java-based distributed object system, especially RM(Remote Method Invocation). Our up-coming visualization system will use two phase hybrid post-mortem/on-the-fly technique. To support it, the fundamental tracing part must have some flexible and dynamic mechanism. The main idea of our tracing technique is the Plug-in Sensor Model(PSM). The relationship between tracing (monitoring) part and visualization part is closely related. So, we considered the appropriate factors for visualization. We developed 'Traced RMI(TRMI)'. For more precise visualization of a working system, the casuality of events has to be preserved. TRMI can support global event ordering.
라즈베리 파이나 아두이노를 이용하여 온도, 습도, 기울기, 압력 센서 등에서 수집한 정보는 자동 항온, 항습 시스템 등에 활용되고 있다. 또 농축산업에 활용하여 원격에서 스마트폰만으로 시스템을 제어함으로써 농축산업 종사자들이 편리하게 활용하기도 한다. 일반적으로 온도, 습도는 꺾은선 그래프 등으로 표현하여 변화를 실시간으로 감시하는 역할을 수행하기도 한다. 온도를 시각적으로 표현하는 기술은 최근 코로나19의 발열 검사를 위해 적외선 기기를 이용해 직관적으로 활용되기도 한다. 본 논문에서는 라즈베리 파이와 DHT11 센서에서 수집된 정보를 직관적인 시각화를 통해 공간상의 온도변화를 예측하고 즉각적인 대응이 가능하도록 제안한다. 이를 위해 온도, 습도를 효과적으로 시각화하기 위해 알고리즘을 만들었고, 일부 센서에 결함이 발생하는 경우에도 데이터 표현이 가능하다.
본 논문에서는 키넥트 센서에 의해 획득한 스켈레톤 정보를 이용하여 스노보드 동작을 시각화 할 수 있는 도구를 제안한다. 스노보드 동작에서 가장 기본이 되는 동작은 BBP(Balanced Body Position)자세로서 안정된 턴 동작을 위한 기본 기술이다. 본 논문에서는 BBP자세를 분석하여 가장 이상적인 동작을 실현할 수 있는 시각화 도구를 구현한다. 키넥트 센서로 부터 획득한 좌표정보를 이용하여 발목, 무릎, 엉덩이 관절의 각도와 몸의 중심축을 추적하여 표준 자세와 비교분석한다. 분석결과는 OpenGL 라이브러리를 통하여 최종 결과 화면을 구성하였다. 본 연구결과는 스노보드 턴 동작을 분석하는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.1005-1018
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2017
This paper proposes an App Visualization (AppV) based on IoT Self-diagnosis Micro Control Unit (ISMCU) for accident prevention. It collects a current status of a vehicle through a sensor, visualizes it on a smart phone and prevents vehicles from accident. The AppV consists of 5 components. First, a Sensor Layer (SL) judges noxious gas from a current vehicle and a driver's driving habit by collecting data from various sensors such as an Accelerator Position Sensor, an O2 sensor, an Oil Pressure Sensor, etc. and computing the concentration of the CO collected by a semiconductor gas sensor. Second, a Wireless Sensor Communication Layer (WSCL) supports Zigbee, Wi-Fi, and Bluetooth protocol so that it may transfer the sensor data collected in the SL to ISMCU and the data in the ISMCU to a Mobile. Third, an ISMCU integrates the transferred sensor information and transfers the integrated result to a Mobile. Fourth, a Mobile App Block Programming Tool (MABPT) is an independent App generation tool that changes to visual data just the vehicle information which drivers want from a smart phone. Fifth, an Embedded Module (EM) records the data collected through a Smart Phone real time in a Cloud Server. Therefore, because the AppV checks a vehicle' fault and bad driving habits that are not known from sensors and performs self-diagnosis through a mobile, it can reduce time and cost spending on accidents caused by a vehicle's fault and noxious gas emitted to the outside.
In this paper, we implemented a flight posture simulator that intuitively understands aircraft flight posture and visualizes the principle of motion. The proposed system operates the 6 - axis motion platform according to the change of the navigation information and transmits the flight attitude to the simulator using the gyro sensor. A gyro sensor and an acceleration sensor are used together to analyze the attitude of the aircraft. The reason is that the gyro sensor has a cumulative error in the integration process. And the accelerometer sensor was compensated by using the complementary filter because noise was serious due to short term vibration. Using the compensated sensor information, the motion platform is operated by calculating the angle to be transmitted to the 6-axis motor. And visualization result is implemented using OpenGL. The results of this study can be used as teaching materials for students related to aviation in the future.
최근 건설 현장에서의 많은 안전사고 발생으로 인해, 건축물의 건전성 감시(Structural Health Monitoring, SHM)에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 SHM의 활용을 위한 대표적인 적용 기술이 무선 센서네트워크 기술(Wireless Sensor Networks, WSN)이다. 본 논문에서는 이러한 무선 센서네트워크 기술을 바탕으로 카메라가 장착된 휴대단말기에 3D 시각화와 증강현실(Augmented Reality, AR) 기술을 적용한 관찰 가능한 정보의 범위를 확장시켜주는 WIVA(WSN Monitoring Framework based on 3D Visualization and Augmented Reality in Mobile Devices) 시각화 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템을 이용해 3층 건물 테스트베드에서의 화재 발생 실험을 수행하였다. 이를 통해, IEEE 802.15.4를 이용한 WSN 데이터를 활용한 3D와 AR 모드에서의 효용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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