Earticle

Sensor network is one of the strongest technologies for various applications including home automation, surveillance system and monitoring system. To ensure secure and robust network communication between sensor nodes, plain-text should be encrypted using encryption methods. However due to their limited computation power and storage, it is difficult to implement public key cryptography, including elliptic curve cryptography, RSA and pairing cryptography, on sensor networks. However, recent works have shown the possibility that public key cryptography could be made available in a sensor network environment by introducing the efficient multi-precision multiplication method. The previous method suggested a broad rule of multiplication to enhance performance. However, various features of sensor motes have not been considered. For optimized implementation, unique features should be handled. In this paper, we propose a fully optimized multiplication method depending on a different specification for sensor motes. The method improves performance by using more efficient instructions and general purpose registers.

The multi-hop wireless sensor network (WSN) suffers from energy limitation and eavesdropping attacks. We propose a simple and energy-efficient convergecast mechanism using inter-flow random linear network coding that can provide confidentiality to the multi-hop WSN. Our scheme consists of two steps, constructing a logical tree of sensor nodes rooted at the sink node, with using the Bloom filter, and transmitting sensory data encoded by sensor nodes along the logical tree upward to the sink where the encoded data are decoded according to our proposed multi-hop network coding (MHNC) mechanism. We conducted simulations using OMNET++ CASTALIA-3.3 framework and validated that MHNC outperforms the conventional mechanism in terms of packet delivery ratio, data delivery time and energy efficiency.

According to the double-phase cluster-head election method (DCE), the final cluster heads (CHs) sometimes are located at the edge of cluster. They have a long distance from the base station (BS). Sensor data is directly transmitted to BS by CHs. This makes some nodes consume much energy for transmitting data and die earlier. To address this problem, energy efficient multi-hop cluster-head election strategy (EEMCE) is proposed in this paper. To avoid taking these nodes far from BS as CH, this strategy first introduces the distance from the sensor nodes to the BS into the tentative CH election. Subsequently, in the same cluster, the energy of tentative CH is compared with those of other nodes, and then the node that has more energy than the tentative CH and being nearest the tentative CH are taken as the final CH. Lastly, if the CH is located at the periphery of the network, the multi-hop method will be employed to reduce the energy that is consumed by CHs. The simulation results suggest that the proposed method exhibits higher energy efficiency, longer stability period and better scalability than other protocols.

In wireless sensor networks, an energy efficient data gathering scheme is one of core technologies to process a query. The cluster-based data gathering methods minimize the energy consumption of sensor nodes by maximizing the efficiency of data aggregation. However, since the existing clustering methods consider only uniform network environments, they are not suitable for the real world applications that sensor nodes can be distributed unevenly. To solve such a problem, we propose a balanced multi-hop clustering scheme in non-uniform wireless sensor networks. The proposed scheme constructs a cluster based on the logical distance to the cluster head using a min-distance hop count. To show the superiority of our proposed scheme, we compare it with the existing clustering schemes in sensor networks. Our experimental results show that our proposed scheme prolongs about 48% lifetime over the existing methods on average.

Drowsy driving and leakage of toxic gas are vital problems in vehicle usage. Therefore, multi-functional high-performance sensors are needed to solve these problems and provide warning information to the driver as well. In this paper, we demonstrate sensor devices with a suspended structure to detect subtle environmental changes such as acoustic waves or toxic gases. Our suspended 2D TMDC channel enables us to measure the environmental changes within electrical signals to achieve real-time detection, high sensitivity, and reliability.

최근 극단적인 강우와 홍수의 발생 빈도가 증가함에 따라, 수자원 시설은 보다 강하고 빈번한 환경 스트레스에 노출되고 있다. 이처럼 반복적인 환경 스트레스는 구조물의 균열 형성과 확산을 가속화하며, 내구성 저하와 안전성 문제로 이어진다. 이에 본 연구에서는 건물 균열 이미지 데이터를 기반으로, 다단계 인공지능 영상 인식 가상센서를 적용한 수자원 시설 균열 자동 감지 기법을 제안하고자 한다. 첫째, YOLO11 기반 벽체 영역분할을 통해 관심 영역을 설정하고, 둘째, 동일 계열의 균열 탐지 모델로 균열 후보를 검출한다. 셋째, ResNet18 기반 이진 분류로 실제 균열 여부를 판별하며. 마지막으로 YOLO11 기반 세분화(Segmentation)모델을 적용하여 균열의 형상을 정밀하게 인식한다. 본 연구의 결과는 계층적 인공지능 분석 체계를 통해 수자원 시설 구조물의 균열을 효율적으로 감지하고 손상 위험을 조기에 파악할 수 있는 과학적 근거를 마련하는 데 기여할 것으로 기대된다.

With the increasing frequency of extreme rainfall and flooding events, water infrastructure has been increasingly exposed to stronger and more frequent environments stresses. Such repetitive external loads accelerate the formation and propagation of cracks in structures, leading to reduced durability and potential safety issues. In this study, a multi-stage artificial intelligence vision-based virtual sensor approach is proposed to automatically identify cracks in water infrastructure using building crack image data. First, the region of interest (ROI) is defined through wall segmentation based on YOLO11, followed by crack candidate detection using the same YOLO11 framework. Next, a ResNet18-based binary classification model determines the actual presence of cracks, and finally, a YOLOv11-based segmentation model is applied to precisely identify the crack geometry. The Proposed multi-stage AI analysis framework enables efficient crack identify in water infrastructure and provides a scientific foundation for the early identification of potential structural damage.

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.

In this paper, we introduce smart multi-sensor and environment monitoring system for managing growth and development of the agricultural produces. This system is able to help to collect the sensor information about the growing environment and to monitor in wired and wireless environments. Existing systems installed each kinds of sensor to gather information. In this case, installation cost was incurred about each sensor and the position of sensor set up manually. Therefore, this paper designed and implemented smart multi-sensor that simplify sensors in order to minimize the cost for installing each sensor. In addition, this system is able to monitor position and data information of smart multi-sensor using RFID communication

국내의 공항 및 접근 관제소에서는 SSR, ADS-B, MLAT 등 다양한 감시 센서와 비행계획 데이터를 이용하여 항공관제 업무를 수행하고 있다. 각 센서는 물리적인 연결 방법 뿐 아니라 제공하는 데이터 형태가 매우 다양하며, 이 데이터를 직접적으로 사용함에 따라 항공관제장비의 개발 및 유지 보수에 많은 비용이 소요될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로, 이기종의 감시 센서로부터 수신되는 데이터를 항공관제장비가 처리할 수 있는 단일화된 포맷으로 변환하여 제공하기 위한 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 국내에서 사용중인 대표적인 감시 센서들의 물리적 특성과 자료 포맷 분석 결과와, 다수의 감시 센서와 연동 가능한 다중 센서 인터페이스 시스템의 설계 및 구현 결과에 대해 상세히 기술하였다.

The air traffic control service in the domestic airports and approach control centers is provided using data from flight plan and a variety of surveillance sensors such as SSR, ADS-B and MLAT, etc. The physical connection methods and data types of the sensors are various, as so using these data directly may cause a lot of cost in development and maintenance of air traffic control equipment. As a method for solving such a problem, we propose a system that can convert the data from the heterogeneous sensors to the unified format which can be processed by the air traffic control devices. In this paper, the analysis results for the physical characteristics and data formats of the typical surveillance sensors are described. Also, the system design and the system implementation result for the multi-sensor interface system to interoperate the sensors are explained in detail.

대부분의 지형정보획득을 위한 영상에는 RGB, 근적외선, 열영상이 주로 사용된다. 이 멀티밴드영상은 위성이나 유인항공기에 탑재되어 획득되고 있으나 주기해상도, 비용, 공간해상도, 그리고 구름의 영향 등으로 사용자를 만족시키기 어렵다. 자동항법UAV에 적합한 페이로드와 콘트롤러를 개발한다면 원하는 시간과 주기로 고해상도 멀티밴드영상을 획득할 수 있다. 본 연구에서는 멀티밴드 영상획득을 위한 센서와 페이로드의 개발을 통해 저가의 고해상 영상획득시스템을 구축하고 이를 이용하여 geo-referencing data와 함께 RGB, NIR과 열영상을 획득하였다. 획득한 RGB영상으로 정사모자익영상을 제작하여 검사점에 대한 위치정확도를 분석한 결과 수평좌표에서 0.181m, 수직좌표에서 0.203m의 편차를 얻을 수 있었다. 이는 1:1,000~5000수치지도제작과 소규모지역에 대한 원격탐측이 가능한 공간정확도를 만족하므로 페이로드의 활용성을 검증할 수 있었으며 활용이 기대된다.

In general, RGB, NIR, and thermal images are used for obtaining geospatial data. Such multiband images are collected via devices mounted on satellites or manned flights, but do not always meet users' expectations, due to issues associated with temporal resolution, costs, spatial resolution, and effects of clouds. We believe high-resolution, multiband images can be obtained at desired time points and intervals, by developing a payload suitable for a low-altitude, auto-piloted UAV. To achieve this, this study first established a low-cost, high-resolution multiband image collection system through developing a sensor and a payload, and collected geo-referencing data, as well as RGB, NIR and thermal images by using the system. We were able to obtain a 0.181m horizontal deviation and 0.203m vertical deviation, after analyzing the positional accuracy of points based on ortho mosaic images using the collected RGB images. Since this meets the required level of spatial accuracy that allows production of maps at a scale of 1:1,000~5,000 and also remote sensing over small areas, we successfully validated that the payload was highly utilizable.

다른 종류의 센서에서 생산되는 데이터를 하나의 정보로 종합하는 공정으로 멀티 센서 데이터 융합이 연구되고 있으며 다양한 플랫폼에서 활용되고 있다. 항공기도 여러 종류의 센서들을 장착하고 있으며 항공전자 체계에서 이를 통합하여 관리하고 있다. 항공기 센서의 성능이 높아지면서 항공전자 관점에서 센서 정보의 통합이 점차 증가하고 있다. 센서에서 생산된 데이터를 하나의 융합된 정보로 항공기 조종사에게 전시 장비로 시현하기 위한 융합을 담당하는 소프트웨어 관점에서 정보 융합을 다루는 연구는 활성화 되지 않고 있다. 항공기에서 정보 융합의 목적은 올바른 전투상황을 조종사에게 제공하여 임무를 수행하는 데에 필요한 결정을 돕고 이를 위한 조종 업무량을 최소화하는 것이다. 본 논문에서는 다양한 센서들이 운용되는 항공전자 시스템의 멀티센서데이터 융합을 위한 소프트웨어 관점에서 센서들이 생산하는 데이터가 사용자에게 종합된 정보 형태로 제공되기 위한 구조를 보인다.

Synthesis process from the data produced by different types of sensor into a single information is being studied and used in a variety of platforms in terms of multi-sensor data fusion. Heterogeneous sensors has been integrated into various aircraft and modern avionic systems manage them. As the performance of sensors in aircraft is getting higher, the integration of sensor information is required from the viewpoint of avionics gradually. Information fusion is not studied widely in the view of software that provide a pilot with fused information from data produced by the sensor in the form of symbology on a display device. The purpose of information fusion is to assist pilots to make a decision in order to perform mission by providing the correct combat situation from avionics of the aircraft and to minimize their workload consequently. In the aircraft avionics equipped with different types of sensors, the software architecture that produce a comprehensive information using the sensor data through multi-sensor data fusion process to the user is shown in this paper.

Ever since the nonlinearity of machine tool dynamics was established, researchers attempted to make use of this fact to devise better monitoring, diagnostics and control system, which were hitherto based on linear models. Theory of chaos which explains many nonlinear phenomena comes handy for furthering the analysis using nonlinear model. In this study, measuring system will be constructed using multi-sensor (Tool Dynamometer, Acoustic Emission) in end milling process. Then, it will be verified that cutting force is low-dimensional chaos by calculating Lyapunov exponents. Fractal dimension, embedding dimension. And it will be investigated that the relation between characteristic parameter calculated from sensor signal and tool wear.

In this paper, an efficient reverse engineering method for free-formed surfaces is proposed based on the integration of a repetitive digitizing method and vision system. In recent reverse engineering process, the equi-interval digitization method is being used since the surface information is not known. If more accurate results are required, the number of measuring point should be increased appropriately. Thus, such measuring process tends to result in too dense data including useless information, and cause excessive measuring time. This problem can be improved by applying repetitive digitizing method and image process technique, which is proposed in this paper. The proposed methods are validated through appropriate simulation and experiments.

최근 차량의 의도치 않은 급가속 현상과 더불어 제동 효과가 명백히 상실되는 현상인 자동차 급발진(SUA) 사고의 수가 꾸준히 증가하고 있으며 이는 전세계적으로 논란의 중심이 되었다. 논쟁의 요점은 급발진 의심 사고가 차량의 결함으로 발생한 것인지 운전자의 페달 오류로 발생한 것인지에 대한 것이다. 급발진 의심사고가 발생한 경우 제조사에서 차량을 수거 후 EDR(Event Date Recoder) 장치에 저장된 데이터를 기반으로 운전자의 엑셀 페달의 움직인 변위량 및 브레이크 밟음 여부를 판단하여 차량의 오류 여부를 통보하고 이것이 법적으로 인정되는 구조이다. 하지만 운전자는 페달 카메라와 같은 장치를 설치하여 사고 순간 브레이크 페달을 밟았다는 입증을 하지 못한다면 제조사의 주장을 따라야 하기 때문에 운전자의 경험부족으로 인한 사고로 간주되는 것이 일반적인 관행이다. 또한 교통사고가 발생한 경우 무조건 급발진 사고라고 주장하는 경우가 늘어남에 따라 진실여부를 파악하는 데 오랜 시간이 소요되기도 한다. 따라서 실제 사고의 원인을 정확하게 밝혀낼 수 있는 급발진 의심사고 증명 솔루션의 개발이 반드시 필요하다. 자동차 급발진 의심사고의 증명을 위해서 가장 중요한 3가지는 다음과 같다. 급발진 사고 순간에 브레이크 페달을 밟았는지 여부, 브레이크 페달을 적당히 밟은 것이 아닌 충분히 강하게 밟았는지 여부, 엑셀 페달을 밟거나 혹은 브레이크 페달과 엑셀 페달을 동시에 밟았는지 여부이다. 이는 사용자 스스로 증명하는 것이 필요하며 이는 단순히 페달 카메라 설치를 통해서는 명확하게 증명할 수 없는 부분이다. 본 연구에서는 IR 카메라, 6축 관성 센서 및 OBD2 스캐너를 설치하고 발생하는 멀티센서 데이터를 수집하고 신뢰성 있는 데이터를 제공하여 자동차 급발진 의심사고를 증명할 수 있는 솔루션을 제안한다. 이를 통해 사고 순간 어떤 페달을 밟아서 얼만큼 움직였는지 정확한 변위량을 신뢰성 있는 수치데이터와 이미지를 통해 제공하기 때문에 사고 원인의 주체를 명확하게 밝혀낼 수 있으며 자동차 급발진 사고에 대한 불안감을 가지고 있는 운전자에게도 만족감을 줄 수 있다.

Recently, the number of sudden unintended acceleration (SUA) accidents, which are a phenomenon in which the braking effect is clearly lost along with the sudden unintended acceleration of a vehicle, has been steadily increasing, and this has become the center of controversy worldwide. The point of the controversy is whether the suspected SUA accident was caused by a defect in the vehicle or by the driver's pedal error. In the case of a suspected SUA accident, the manufacturer collects the vehicle and determines the displacement of the driver's accelerator pedal and whether the driver pressed the brake based on the data stored in the Event Date Recoder (EDR) device, and notifies whether the vehicle has a defect, which is legally recognized. However, if the driver cannot prove that he/she pressed the brake pedal at the moment of the accident by installing a device such as a pedal camera, he/she must follow the manufacturer's claim, so it is common practice to consider the accident as caused by the driver's lack of experience. In addition, as the number of cases in which sudden acceleration is claimed unconditionally in traffic accidents increases, it takes a long time to determine the truth. Therefore, it is absolutely necessary to develop a solution to prove suspected SUA accidents that can accurately identify the actual cause of the accident. In order to prove a suspected SUA accident, the three most important things are 1. whether the brake pedal was pressed at the moment of the SUA accident, 2. whether the brake pedal was pressed hard enough rather than moderately, and 3. whether the accelerator pedal was pressed or the brake pedal and the accelerator pedal were pressed at the same time. This requires verification by the user themselves, and cannot be clearly proven simply by installing a pedal camera. In this paper, we propose a solution that can prove a suspected SUA accident by installing an IR camera, a 6-axis inertial sensor, and an OBD2 scanner, collecting the generated multi-sensor data, and providing reliable data. This provides the exact displacement amount of which pedal was pressed and how much it moved at the moment of the accident through reliable numerical data and images, so it can clearly identify the cause of the accident and provide satisfaction to drivers who are anxious about SUA accidents.

This paper describes the development of the calibration system for a multi-axis force/moment sensor and its uncertainty evaluation. This calibration system can generate the continuous forces (${\pm}Fx,\;{\pm}Fy$ and ${\pm}Fz$) and moments (${\pm}Mx,\;{\pm}My$ and ${\pm}Mz$). Many kinds of multi-axis force/moment sensors in industries should be carried out the characteristic test or the calibration with the calibration system that can generate the forces and the moments. The calibration systems have been already developed are the disadvantages of the low capacity, the generation of step forces(10N, 20N ...) and step moments(1Nm, 2Nm ...) with weights, the high coasts in manufacture and so on. In this paper, the calibration system for a multi-axis force/moment sensor that can generate the continuous three forces and three moments was developed. Their ranges are $0{\sim}2000N$ in all force-directions and $0{\sim}400Nm$ in all moment-directions. And the system was evaluated in the expanded relative uncertainty. They were ${\pm}0.0004$ in all forces ${\pm}Fx,\;{\pm}Fy$ and ${\pm}Fz$, and ${\pm}0.0004$ in all moments ${\pm}Mx,\;{\pm}My$ and ${\pm}Mz$.

2012년 5월 다목적실용위성 KOMPSAT-3 발사 성공 이후, 2013년 8월 KOMPSAT-5, 2015년 3월 KOMPSAT-3A의 발사 성공으로국내는 광학, 레이더, 열적외선 센서를 통합 운영할 수 있게 되었으며, 각 센서들의 특성을 융합 활용할 수 있는 기반을 마련하였다. 단일 센서가 가지고 있는 활용의 적용 범위나 산출물 정확도에 한계점을 극복하고자 다중 센서들의 장점을 취하고 단점은 상호 보완하는 다종센서간 영상융합기술이 대두하게 되었다. 본 논문에서는 다목적실용위성 군을 활용한 영상 융합 및 고부가 산출물 생성을위한 소프트웨어(InFusion) 개발에 대하여 소개하고자 한다. 먼저 각 센서들의 특징 설명과 융합 소프트웨어 개발의 필요성에 대하여 기술하고, 개발 전과정에 대하여 상세히 설명하고자 한다. 국내외 다목적실용위성 군의 자료 활용성을 증대시키고 고부가 제품생성을 통한 국내 소프트웨어의 우수성을 알리는 계기가 되고자 한다.

Following the successful launch of KOMPSAT-3 in May 2012, KOMPSAT-5 in August 2013, and KOMPSAT-3A in March 2015 have succeeded in launching the integrated operation of optical, radar and thermal infrared sensors in Korea. We have established a foundation to utilize the characteristics of each sensors. In order to overcome limitations in the range of application and accuracy of the application of a single sensor, multi-sensor image fusion techniques have been developed which take advantage of multiple sensors and complement each other. In this paper, we introduce the development of software (InFusion) for multi-sensor image fusion and valued-added product generation using KOMPSAT series. First, we describe the characteristics of each sensor and the necessity of fusion software development, and describe the entire development process. It aims to increase the data utilization of KOMPSAT series and to inform the superiority of domestic software through creation of high value-added products.

본 연구에서는 지하공동구에 적용될 디지털 트윈기술 플랫폼 DATA 생성의 기본이 되는 각종 센서 및 작업자와 순찰자의 재 난 발생 시 구호를 위한 개발 기술에 대하여 설명하고자 한다. 지하공동구는 도시계획시설의 하나로서 2가지 이상의 매설물을 공동 수용할 목적으로 시설하는 터널 형태의 지하시설로 전기, 통신, 가스, 수도, 하수관 같은 도로의 지하매설물을 공동수용 함 으로써 미관 및 도로구조의 보전을 도모하는 시설을 말한다. 이러한 지하공동구는 통신, 금융, 주거 등에 영향을 미치는 국가의 중요한 안보시설인 동시에 도시의 형성이나 시민생활에 있어서 필수적인 시설로서 입지와 규모에 따라 그 시설이 위치한 지역은 물론 도시 전체의 기능과 발전에 큰 영향을 미치는 시설이기 때문에 미리 입지와 규모에 대한 기준을 정해 두고 도시 관리 계획에 의해 계획적으로 배치할 필요가 있다. 따라서 이러한 중요시설인 지하 공동구 관리의 중요성 및 재난발생시의 사회적, 경제적 파급성 등을 고려할 때 디지털 트윈의 첨단기술을 적용한 사전대응 기술개발이 절실하게 필요한 시점이라 할 수 있다.

본 논문은 환경변화에 강인한 센서 융합 교통정보 수집 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 각 센서의 특징을 융합하여 영상 검지기에 비해 환경에 강인하고, 주·야간 등 시간에영향을 받지 않으며 루프 검지기에 비해 유지보수에 드는 비용이 적다. 이는 레이더의 물체추적 기법과 영상검지기의 차량분류, 적외선거리계의 신뢰성 높은 객체검지 정보를 융합하고 각 센서의 문제점을 보완하여 개선을 이루었다. 구현된 시스템을 보행자의 통행이 가능한 도로에서 주·야간 5일에 걸쳐 6시간 동안 실험한 결과 88.7%의 분류정확도와 95.5%의 차량 검지율을 나타내었다. 본 시스템의 파라미터 최적화 작업을 실험환경에 따라 적응되는 방식으로 보완한다면 교통정보 수집 체계의 고도화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

The purpose of this paper is to develop a multi-sensor fusion-based traffic information acquisition system with robust to environmental changes. it combines the characteristics of each sensor and is more robust to the environmental changes than the video detector. Moreover, it is not affected by the time of day and night, and has less maintenance cost than the inductive-loop traffic detector. This is accomplished by synthesizing object tracking informations based on a radar, vehicle classification informations based on a video detector and reliable object detections of a infrared range finder. To prove the effectiveness of the proposed system, I conducted experiments for 6 hours over 5 days of the daytime and early evening on the pedestrian - accessible road. According to the experimental results, it has 88.7% classification accuracy and 95.5% vehicle detection rate. If the parameters of this system is optimized to adapt to the experimental environment changes, it is expected that it will contribute to the advancement of ITS