• 센서학회지
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• 제15권1호
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• pp.7-12
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• 2006

The multi-functional one-chip sensor has been fabricated to reduce output variation under various water environment. There were a temperature sensor, a piezoresistive type pressure sensor, and a electrode type conductivity sensor in the fabricated one-chip sensor. This sensor was measured water depth in the range of $0{\sim}180cm$, temperature in the range of $0{\sim}50^{\circ}C$, and salinity in the range of 0 $0wt%{\sim}5wt%$, respectively. Since the change of water depth in solution environment depends on various factors such as salinity, latitude, temperature, and atmospheric pressure, the water depth sensor is needed to be compensated. We tried to compensate the salinity and temperature dependence for the pressure in water by using lookup-table method.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.195-201
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• 2012

센서노드와 관제시스템으로 구성된 환경정보모니터링시스템은 센서노드에서 실시간 정보를 수집하고 원격지의 관제시스템으로 수집된 데이터를 실시간 전송한다. 센서 노드에 설치되는 센서의 종류, 센서의 개수, 센서노드와 관제시스템 사이의 통신환경, 관제시스템 데이터 운영 환경에 따라 관제시스템의 운용성이 크게 저하될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 운영 효율성을 증대하기 위하여 운용환경에 따라 적절한 컴포넌트를 이용하는 컴포넌트 기반 환경정보모니터링시스템을 제안하고 구현하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.138-147
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• 2017

본 논문에서는 농작물의 생육 관리를 위하여 농작물에 설치된 센서 정보를 수집하고 모니터링 할 수 있는 스마트 멀티 센서와 환경 모니터링 시스템 소개하고자 한다. 기존의 농작물 모니터링 시스템에서는 각 센서의 정보를 취득하기 위해 센서를 종류별로 농작물에 설치하였다. 이 과정에서 각 센서들의 설치 비용이 발생하며 센서 설치 위치를 수동으로 설정해야 하는 번거로움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 센서의 설치 비용을 최소화하기 위하여 센서들을 단일화한 스마트 멀티 센서를 설계 및 구현하였고 RFID 통신을 이용하여 설치된 스마트 멀티 센서의 위치 정보 및 센서 정보를 모니터링 할 수 있도록 설계하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.27-33
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• 2010

본 연구에서는 9가지 환경에서 마이크로폰과 자이로센서, 가속도센서를 이용하여 얻은 데이터를 특징 추출한 후 각 특징들을 조합하여 GMM (Gaussian Mixture Model)을 이용한 분류실험을 수행하였다. 기존의 환경 인식에 관한 연구들에서는 주로 마이크로폰을 이용한 환경음 데이터를 통해 인식주체의 환경 상황을 인식하고자 하였으나, 여러 노이즈들이 결합한 형태로 좋은 특징을 얻기 어려운 환경음의 구조적 특성으로 인해 그 인식 성능에 한계가 있었다. 이에 본 연구에서는 환경상황을 인식하기 위한 또 다른 방법으로 인식주체의 움직임 특성을 반영하기 위해 자이로센서와 가속도센서의 데이터를 특징에 추가 적용하는 방식을 제안하였다. 실험결과 따르면 마이크로폰을 통해 얻은 환경음의 특징만을 이용하는 기존의 방식들에 비해 가속도센서를 통해 얻은 데이터를 기존의 환경음 특징벡터와 조합한 경우에서 5% 이상 평균 인식률이 개선되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.83-92
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• 2010

센서 네트워크는 다양한 응용분야에 적용될 수 있다. 환경 센서와 무선 네트워크를 이용하여 환경정보를 수집하고 생태계를 감시하는 시스템은 대표적인 센서 네트워크 응용 시스템이다. 그러나 센서 노드의 제한된 배터리 용량은 네트워크와 시스템의 수명을 결정하는 핵심 요소이며, 수집되는 정보의 품질에도 영향을 미친다. 우리는 캠퍼스에 구축된 환경정보 시스템의 실험을 통해 환경 센서 노드의 수명에 영향을 미치는 요소를 식별하고 향후 센서 네트워크 응용 시스템 구축에 유용한 몇 가지 제안을 제시하고자 한다.

• 로봇학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.334-340
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• 2007

This paper introduces a prototype smart home environment that is built in the research building to demonstrate the feasibility of a robot-assisted future home environment. Localization, navigation, object recognition and handling are core functionalities that an intelligent service robot should provide. A huge amount of research effort has been made to make the service robot perform these functions with its own sensors, actuators and a knowledge base. With all complicated configuration of sensors, actuators and a database, the robot could only perform the given tasks in a predefined environment or show the limited capabilities in a natural environment. We started a smart home environment for service robots for simple service robots to provide reliable services by communicating with the environment through the wireless sensor networks. In this paper, we introduce various types of smart devices that are developed for assisting the robot in the environment by providing sensor and actuator capabilities. In addition, we present how the devices are integrated to constitute the smart home environment for service robots.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권5호
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• pp.221-230
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• 2016

사물인터넷(Internet of Things, IoT) 패러다임이 대두되며 센서의 개체수가 폭발적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라 센서 네트워크 및 센서 플랫폼 기술들이 변화되고 있다. 센서 플랫폼 중 하나인 센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 일관성 있는 의미 해석을 위하여 센서 메타데이터를 등록하고 관리하는 시스템이다. 하지만 기존의 SRS는 IoT 환경에 적합한 데이터 구조를 지니고 있지 않다. 따라서 이 논문은 IoT 환경에서 센서 정보들을 관리하고 등록하기 위하여 센서 레지스트리 데이터 모델을 제안한다. 기존의 SRS를 개선하기 위하여 시맨틱 센서 네트워크 온톨로지(Semantic Sensor Network Ontology, SSNO)을 분석하고, 이에 기반한 메타모델을 설계한다. 또한 설계한 메타모델을 이용하여 관계형 데이터베이스의 테이블로 구축하고 SRS를 웹 애플리케이션으로 구현한다. 이 논문은 제안하는 센서 레지스트리 데이터 모델의 적합성을 검증하기 위하여 SSNO 및 센서 온톨로지 예제들을 변환하여 제안 모델에 적용한다. 평가 결과 제안 모델이 기존 연구들보다 더 풍부한 의미 표현이 가능함을 보인다.

• 로봇학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.42-48
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• 2011

It is very important for a mobile robot to recognize and model its environments for navigation. However, the grid map constructed by sonar sensors cannot accurately represent the environment, especially the narrow environment, due to the angular uncertainty of sonar data. Therefore, we propose a map building scheme which combines sonar sensors and IR sensors. The maps built by sonar sensors and IR sensors are combined with different weights which are determined by the degree of translational and rotational motion of a robot. To increase the effectiveness of sensor fusion, we also propose optimal sensor arrangement through various experiments. The experimental results show that the proposed method can represent the environment such as narrow corridor and open door more accurately than conventional sonar sensor-based map building methods.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.567-569
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• 2006

This study proposes the method to make a map of moving environment area and passed area by sensor using for recognizing environment or avoiding obstacle. We win develop an efficient algorithm to use sensors and get the data by the user friendly system. Through this system, we win study the way to know of the driving environment of moving robot on the long distance point. To this, we use only one ultra-sonic sensor with a servo motor which rotates 180 degree and loads an ultra-sonic sensor. A sensor can measure 1m${\sim}$8m range and a servo motor can distinguish 15 degree by 12 divide of 180 degree. By this feature of operating system, the robot which has these sensor module detects around of area and moves another point. In this way, users gather the data of detecting distance and change the data to X-Y coordinates. And users derive a map from these accumulate data.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.699-701
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• 1995

An input estimation technique is derived in multi-sensor environment. The proposed approach distribute the computational burden of input estimation to each local sensor and fusion center without loss of its optimality. The performances of proposed method in 2-sensor system are compared with those in single sensor system. Simulation results show that a reliable maneuvering target tracking system can be constructed in multi-sensor environment via proposed approach.