• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.1-10
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• 2021

최근 해양 수중 산업의 발전으로 수중 센서 네트워크(UWASN: Underwater Acoustic Sensor Network)에 대한 관심이 증대되고 있다. 수중 센서 네트워크를 효율적으로 운용하기 위해서는 노드 간 전송 충돌을 방지하고 통신 자원을 효율적으로 공유할 수 있는 매체 접속 제어(MAC: Medium Access Control) 프로토콜을 적용하는 것이 매우 중요하다. 하지만 수중 채널은 지상 무선 통신 환경과 달리 좁은 대역폭, 긴 전파 지연 시간, 낮은 전송률 등의 특성을 가지므로 지상 환경에서 개발된 비직교 다중 접속(NOMA: Non Orthogonal Multiple Access)의 노드 페어링 기법을 그대로 적용할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 수중 채널의 특수성을 고려한 수중 음향 센서 네트워크에서의 비직교 다중 접속 다차원 노드 페어링 기법을 제안한다. 기존의 기법들은 노드 페어링 시 채널 품질만을 고려하였다. 기존 기법과 달리 제안 기법에서는 채널 품질 뿐 아니라 노드 간 공평성, 트래픽 부하, 패킷의 나이를 추가로 고려하여 최적의 노드 쌍(node-pair)을 찾는다. 추가적으로, 송신 노드는 실제 경로 손실 대신 노드 쌍 가능 노드 목록(PNL: Pairable Nodes List)을 활용함으로써 노드 페어링 시의 계산 복잡도를 줄인다. 시뮬레이션 결과에 따르면 공평성 요소까지 고려한 제안 기법이 기존 기법 대비 최대 23.8% 전송률 증가, 28% 지연 시간 감소, 공평성은 최대 5.7% 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1247-1260
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• 2021

최근, 무선 센서 네트워크에서 더욱 효율적인 노드의 에너지 관리를 위해 센서 데이터를 대신 수집해주는 모바일 싱크 노드에 관한 연구가 있었다. 대표적인 모바일 싱크 노드로는 UAV (Unmanned Aerial vehicle)가 사용되며, 학계에서는 최적의 UAV 경로를 계산하는 알고리즘을 제시하는 위주로 IoD (Internet of Drones) 환경의 급격한 발전을 만들어냈다. 동시에, 보안 관점에서 다수의 노드와 세션키를 효율적으로 만들어야 하는 IoD의 특성에 맞춰 상호 인증 및 안전한 키 교환을 목표로 하는 기법들이 몇몇 제시되었다. 하지만, 모바일 싱크 노드 환경에서의 안전한 통신을 제안한 대부분 논문은 종단 간 데이터 프라이버시가 지켜지지 않았다. 따라서 본 논문에서는 모바일 싱크 노드와 센서 노드 간 인증부터 모바일 싱크 노드가 센서 데이터를 기지국까지 안전하게 중계하는 통합적 보안 모델을 처음으로 제안한다. 또한, 제안한 프로토콜의 안전성을 비공식적으로 입증하고 알려진 다양한 공격으로부터 안전함을 보인다. 마지막으로 기존에 제시된 IoD 환경에서 안전한 키 교환을 주제로 한 기법들과 통신 오버헤드를 비교해 본 논문에서 제시한 기법이 우수하다는 것을 보여준다.

• 한국정밀공학회지
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• 제9권4호
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• pp.22-35
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• 1992

In highly automated machining centers, intelligent sensor fddeback systems are indispensable on order to monitor their operations, to ensure efficient metal removal, and to initate remedial action in the event of accident. In this study, an on-line tool wear detection system for thrning operations is developed, and experimentally evaluated. The system employs multiple sensors and the signals from these sensors are processed using a multichannel autoegressive (AR) series model. The resulting output from the signal processing block is then fed to a previously tranied artificial neural network (multiayered perceptron) to make a final decision on the state of the cutting tool. To learn the necessary input/output mapping for tool wear detection, the weithts and thresholds of the network are adjusted according to the back propagation (BP) method during off-line training. The results of experimental evaluation show that the system works well over a wide range of cutting conditions, and the ability of the system to detect tool wear is improved due to the generalization, fault-tolearant and self-ofganizing properties of the neural network.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.312-320
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• 2010

현재 운영 중인 대부분의 온라인 모니터링 시스템은 유선망과 근거리 무선망 중심으로 데이터 프로토콜 변환 동기화, 측정 장치의 유연한 운용 요구, 유지보수 등 관리 비용의 증가를 발생시킨다. 따라서 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 유무선 통신망과 효과적으로 연동 운용 가능한 CDMA 통신망 기반의 환정정보 모니터링 시스템 구축방안과 특히, 복수개의 자료수집 장치에 대해 효과적인 운용이 가능한 SMS 데이터 송수신 프로토콜을 제안한다. 그리고 제안된 프로토콜의 운용성과 안전성을 입증하고 SMS를 이용한 데이터 전송 및 운용 효율성을 분석한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권1호
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• pp.46-63
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• 2024

One of the biggest dangers in the globe is water contamination. Water is a necessity for human survival. In most cities, the digging of borewells is restricted. In some cities, the borewell is allowed for only drinking water. Hence, the scarcity of drinking water is a vital issue for industries and villas. Most of the water sources in and around the cities are also polluted, and it will cause significant health issues. Real-time quality observation is necessary to guarantee a secure supply of drinking water. We offer a model of a low-cost system of monitoring real-time water quality using IoT to address this issue. The potential for supporting the real world has expanded with the introduction of IoT and other sensors. Multiple sensors make up the suggested system, which is utilized to identify the physical and chemical features of the water. Various sensors can measure the parameters such as temperature, pH, and turbidity. The core controller can process the values measured by sensors. An Arduino model is implemented in the core controller. The sensor data is forwarded to the cloud database using a WI-FI setup. The observed data will be transferred and stored in a cloud-based database for further processing. It wasn't easy to analyze the water quality every time. Hence, an Optimized Neural Network-based automation system identifies water quality from remote locations. The performance of the feed-forward neural network classifier is further enhanced with a hybrid GA- PSO algorithm. The optimized neural network outperforms water quality prediction applications and yields 91% accuracy. The accuracy of the developed model is increased by 20% because of optimizing network parameters compared to the traditional feed-forward neural network. Significant improvement in precision and recall is also evidenced in the proposed work.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.7-18
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• 2012

데이터베이스 분야에서 다수의 속성을 갖는 데이터의 효율적인 의사 결정을 지원하는 스카이라인 질의에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스카이라인 질의란 대량의 데이터에서 필요한 관심 정보를 검색할 때 모든 속성의 데이터를 탐색하지 않고 속성 내에 의미 있는 데이터만 탐색하는 것이다. 이와 같은 스카이라인 질의는 센서 네트워크에서 다양한 환경 및 상황정보를 수집하여 사용자에게 제공하기 위해 유용하게 활용할 수 있다. 그러나 기존의 스카이라인 선출 방식은 다차원 데이터에서 스카이라인 선출시 센서의 수와 차원이 증가함에 따라 비교 계산 횟수가 급격히 증가하며 또한 지배력이 큰 값에 의해 단일 속성으로도 의미 있는 값이 제외될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 싱크 노드로 부터 관심(interest) 질의를 하위 노드로 전송할 때 전체 데이터 중 일부 데이터들의 선호도(preference)를 판별할 수 있는 카테고리 기반 소속 함수(CMF : Category Based Member Function)를 함께 전송하여 스카이라인 선출 시 차원의 증가로 발생할 수 있는 비교 계산의 복잡성을 감소시키고 선호도 높은 우선순위 데이터를 처리하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통한 성능평가를 수행하였으며 그 결과 다차원의 센서 데이터 집합에서 데이터 검출 시 카테고리 기반 소속 함수를 기반으로 한 처리기법에서 시간 복잡도가 감소함을 보였으며 지배력이 큰 스카이라인으로부터 제외된 의미 있는 속성 값을 검출할 수 있었다.

• 한국안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.1-6
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• 2012

복잡한 지하철 역사에서 공기질은 승객의 안전과 건강을 좌우하는 중요한 요소이다. $CO_2$, VOCs먼지, 미생물 등의 농도는 역사의 여러 지점에서뿐만 아니라 원격지점에서도 감시 및 제어가 가능해야 하기 때문에 유무선 네트워크를 사용한 웹기반 감시 및 제어가 필요하다. 가상디바이스 네트워크(VDN) 개념에 근거한 원격 무선센서 네트워크와 디바이스 네트워크(LonWorks)를 IP 네트워크에 연동시키면 매우 강력한 분산 감시 및 제어 성능을 제공한다. 본 연구에서는 지하철역사내 공기질 감시 및 제어를 위한 유무선 네트워크의 성능평가를 실시하였다. 특히 유무선 네트워크의 데이터 전송과 지연특성을 평가하고 승객의 안전과 건강을 위한 핵심요소를 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권2호
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• pp.104-109
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• 2017

본고에서는 다중 웨어러블 센서 데이터로부터 사용자의 일상 생활 행동 패턴을 분석할 수 있는 새로운 기계학습 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 다중 웨어러블 센서 데이터를 효과적으로 학습하기 위하여 사람이 다중 센서 정보를 처리하는 방법을 적용한 새로운 신경망 모델이다. 제안하는 Gated multi-modal neural netoworks는 계층적 신경망 구조를 가지고 있으며 Gate 모듈을 통해 각 센서 데이터를 선택적으로 결합하여 처리하는 특징을 가진다. 실험을 위해 다중 웨어러블 장치를 착용하고 일상 생활 중 한 가지인 레스토랑에서의 행동 센서 데이터를 수집하였다. 실험 결과로서, 제시하는 모델을 이용하여 실제 웨어러블 센서 데이터를 분석하였을 때 분류 정확도가 비교적 정확하고 빠르게 처리할 수 있음을 확인하였다. 또한 모델의 중간 계층에서의 노드의 활성화 패턴 분석을 통해 자동으로 일상생활 패턴을 추출할 수 있고 이를 이용하여 지식 스키마를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권10호
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• pp.4814-4834
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• 2018

This paper presents an architecture for wireless sensor networks (WSNs) with blind source separation (BSS) applied to retrieve the received mixing signals of the sink nodes first. The little-to-no need of prior knowledge about the source signals of the sink nodes in the BSS method is obviously advantageous for WSNs. The optimization problem of the BSS of multiple independent source signals with complex and noncircular distributions from observed sensor nodes is considered and addressed. This paper applies Castella's reference-based scheme to Novey's negentropy-based algorithms, and then proposes a novel fast fixed-point (FastICA) algorithm, defined as the reference-signal negentropy complex FastICA (RSNT-cFastICA) for complex-valued noncircular-distribution source signals. The proposed method for the sink nodes is substantially more efficient than Novey's quasi-Newton algorithm in terms of computational speed under large numbers of samples, can effectively improve the power consumption effeciency of the sink nodes, and is significantly beneficial for WSNs and wireless communication networks (WCNs). The effectiveness and performance of the proposed method are validated and compared with three related BSS algorithms through theoretical analysis and simulations.

• 한국항행학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.545-552
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• 2010

본 논문에서는 산업체 공장 환경에서 예기치 않은 장애로 인해 발생하는 심각한 오류 원인을 정확히 판단하기 위한 다중 센싱 인터페이스 모듈과 다중 센싱 데이터의 신뢰성을 보장하기 위한 전송 신뢰성 향상방안에 대해 연구하였다. 다중 센싱 인터페이스 모듈에서는 여러 센서들로부터의 데이터를 획득하기 위해 USART, TWI, ADC, GPIO-I2C 통신 드라이버를 구현하였으며, 전송 신뢰성 향상방안으로는 (31, 23) reed-solomon 코드를 사용하였다. 이 시스템을 거리 $5m{\times}15m$ 실내 환경에서 실험한 결과 RS 코드를 사용하지 않은 시스템보다 약 5배 정도 신뢰성이 증가됨을 확인하였다. 이 결과들을 통해 산업 자동화 장비의 오류원인을 진단하기 위해 다중 센싱 인터페이스 모듈이 적합함을 증명하였다.