감지기 네트워크는 사람들에게 통합 모니터링, 제어 및 무선 통신 시스템을 제공합니다. 센서 네트워크 응용 프로그램은 우리에게 보다 안전하고 효율적인 삶을 제공합니다. 사람들은 다양한 영역에서 센서 네트워크를 사용할 수 있습니다. 단일 가정을 모니터링하는 것만큼 작을 수도 있고 글로벌 지진 감지만큼 클 수도 있습니다.

센서 네트워크란 무엇입니까?

센서 네트워크는 유선 또는 무선 네트워크 인프라가 있는 소형 전원 장치로 구성됩니다. 그들은 자신이 위치한 환경의 다양한 조건을 기록합니다. 그들은 일부 산업 시설, 농장 및 병원 현장에서 사용할 수 있습니다. 센서 네트워크는 인터넷 또는 컴퓨터 네트워크에 대한 연결을 지원합니다. 이러한 네트워크를 사용하여 지정된 시스템에 데이터를 업로드합니다. 그런 다음 데이터는 시스템에서 저장, 분석 및 사용됩니다. 센서 네트워크의 구현은 컴퓨터를 더욱 다양하게 만듭니다. 사람들은 컴퓨터를 통해 장벽 없이 주변 환경과 상호 작용할 수 있습니다.

여기 Wikipedia의 센서 네트워크 정의:

무선 센서 네트워크 (WSN) 환경의 물리적 조건을 모니터링 및 기록하고 수집된 데이터를 중앙 위치로 전달하는 공간적으로 분산된 전용 센서의 네트워크를 나타냅니다. 

무선 및 유선 센서 네트워크

센서 네트워크는 무선 및 유선 네트워크를 모두 지원합니다. 무선 센서 (WSN)은 다양한 기술을 사용하여 센서를 연결하는 것을 지원합니다. 몇 가지 일반적인 기술은 Bluetooth, WiFi, Near Field Communication(NFC) 및 셀룰러. 유선 센서는 주로 이더넷 케이블을 사용하여 연결하기 때문에 상대적으로 제한적입니다.

WSN은 배포 및 유지 관리가 더 쉬워 유선 센서보다 더 많은 장치 유연성을 허용합니다. 센서와 무선 기술의 결합으로 많은 상상이 현실이 되었습니다. 무선 센서 네트워크는 기존 기술을 대체했습니다. IoT의 핵심 기술이 되었습니다. 기술이 발전함에 따라 WSN은 물리적 네트워크 인프라를 수정하지 않고 사용을 지원합니다.

센서 네트워크는 어떻게 작동합니까?

센서 네트워크는 센서 노드, 액추에이터 노드, 게이트웨이 및 클라이언트로 구성됩니다. 센서는 센서 노드를 그룹화하여 서로 다른 토폴로지의 네트워크를 형성할 수 있습니다. 주로 다음과 같은 방법으로 운영됩니다.

  • 센서 노드는 데이터를 추적하여 다른 센서 노드로 보냅니다.
  • 센서가 수집된 데이터를 시스템으로 보내면 많은 센서 노드가 게이트웨이 노드에 도달하면서 데이터를 처리할 수 있습니다.
  • 처리된 데이터는 관리 노드로 전송됩니다.
  • 사용자는 데이터 모니터링 여부를 결정하고 관리 노드에서 데이터를 수집하도록 지시할 수 있습니다.

센서란 무엇입니까?

센서는 단순히 감지 네트워크 노드의 결합체입니다. 센서는 또한 다음을 수행하는 데 사용되는 장치일 수 있습니다. 환경에서 물리적 입력을 측정합니다.. 또한 물리적 요소를 사람이나 기계가 해석할 수 있는 데이터로 변환합니다. 대부분의 센서는 전자식으로 수집된 데이터를 전자 데이터로 변환합니다. 일부 센서는 유리 온도계와 같이 상대적으로 더 간단합니다. 유리 온도계는 주로 시각적 데이터를 사용자에게 제공합니다. 센서는 다양한 용도로 사용될 수 있습니다. 예를 들어 온도 및 거리 측정, 연기 감지, 압력 조절 등이 있습니다.

전자 센서에는 아날로그와 디지털의 두 가지 주요 유형이 있습니다. 아날로그 센서는 수집된 생물학적 데이터를 아날로그 신호로 변환합니다. 반면에 디지털 센서는 이를 가능한 값의 제한된 세트로 변환합니다. 따라서 아날로그 센서는 디지털 센서보다 정확도가 높습니다.

많은 유형의 센서가 있습니다. 일반 자동차에는 수십 가지 유형의 센서가 있습니다. 서비스 기술자는 타이어 공기압 센서를 사용하여 타이어가 새는지 또는 더 많은 공기가 필요한지 알 수 있습니다. 일부 자율주행차에는 초음파 센서가 장착될 예정입니다. 초음파 센서는 주로 차량과 주변 환경의 다른 물체 사이의 거리를 측정하는 데 사용됩니다. 홈 보안 시스템은 모션 센서를 사용하여 더 큰 물체의 움직임을 감지합니다. 가정 감시에 사용되는 모션 센서는 수동 적외선 PIR 시스템이라고도 합니다. 이 시스템은 센서 환경에서 적외선을 감지합니다.

센서 네트워크 애플리케이션

홈 보안 센서 네트워크

홈 시큐리티 센서 네트워크 적용
홈 시큐리티 센서 네트워크 적용

주택 보안 센서 네트워크는 무단 방문자를 감지하도록 설계되었습니다. 일반적으로 탐지를 위해 데이터를 수집하기 위해 다양한 유형의 센서를 선택할 수 있습니다. 예를 들어 보안 카메라, 문 열림 센서, 열린 자기 센서 중에서 선택할 수 있습니다. 물론 더 스마트한 음향 기반 유리 파손 센서, 동작 감지기 등을 선택할 수도 있습니다.

이러한 센서가 수집한 데이터는 중앙 시스템으로 전송됩니다. 시스템은 사용자가 볼 수 있도록 데이터를 저장합니다. 좀 더 정교한 시스템도 데이터를 분석할 수 있습니다. 충분한 침입 데이터가 수집되면 사용자에게 경고합니다. 이 센서 네트워크 애플리케이션은 주택 보안에 매우 중요합니다.

환경 모니터링

센서 네트워크를 사용하여 수자원 모니터링 가능
센서 네트워크를 사용하여 수자원 모니터링 가능

센서 네트워크를 사용하면 기존의 환경 모니터링 방법보다 더 많은 데이터를 수집할 수 있습니다. 전통적인 모니터링 방법은 수동 수집을 기반으로 합니다. 연구원은 샘플을 수집하기 위해 현장으로 이동하고 분석 및 기록 결과를 위해 실험실로 다시 가져옵니다. 이 수집 방법은 노동 집약적이며 시간이 더 걸립니다. 결과적으로 기존 모니터링 방법을 사용하여 생성되는 데이터의 양이 많지 않습니다.

센서 네트워크는 자동화되고 확장 가능한 접근 방식입니다. 환경 데이터를 자동으로 수집하기 위해 지역의 서로 다른 위치에 많은 센서를 배치할 수 있습니다. 이 데이터에는 풍속, 수온 및 기온이 포함됩니다. 수집된 환경 데이터는 자동으로 중앙 서버로 전송되어 처리됩니다.

센서를 이용한 부표는 미국 오대호 지역에서 볼 수 있다. 이 부표는 센서를 사용하여 파고, 기온, 풍속과 같은 환경 데이터를 수집합니다. 이러한 부표의 대부분은 연구 그룹 소유이지만 일부는 개인 소유입니다. 통합된 방식으로 저장 및 처리하기 위해 수집된 환경 데이터를 동일한 서버로 보냅니다.

센서에 의해 수집된 데이터는 오대호 부표 기본적으로 웹에서 공개적으로 공유됩니다. Great Lakes Buoy Portal을 방문하면 알고 싶은 정보를 볼 수 있습니다. 이리호의 일부 부표는 문자 메시지를 보낼 수도 있습니다. 부표는 최신 환경 데이터로 자동 응답합니다.

시 감시

도시 감시 카메라에 사용되는 센서 네트워크의 예
도시 감시 카메라에 사용되는 센서 네트워크의 예

감시 네트워크 구축 카메라는 범죄 발생률을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 범죄는 도시 어디에서나 발생할 수 있습니다. 경찰은 신고를 받는 동안 범죄 현장에 한 번에 접근할 수 없다. 따라서 도시에 감시 카메라 네트워크를 구축하는 것은 경찰이 범죄를 해결하는 속도를 높이는 효과적인 방법 중 하나입니다. 도시의 모든 감시 카메라는 동일한 시스템에 연결됩니다. 경찰서는 시스템을 통해 보고된 위치의 감시를 볼 수 있습니다. 그런 다음 범죄자에 대한 정보를 조회할 수 있습니다. 수집된 정보는 경찰이 범죄자를 더 빨리 잡는 데 도움이 됩니다.

일리노이주 시카고시는 대규모 감시 카메라 네트워크를 운영하고 있습니다. 네트워크는 30,000개 이상의 보안 카메라로 구성되어 있습니다. 경찰관, 보트 및 지휘 차량에서 추가 카메라를 사용할 수 있습니다.

일부 보안 카메라에는 다른 액세서리도 함께 제공됩니다. 이러한 액세서리는 추가 기능을 제공합니다. 일부 시카고 거리와 고속도로 카메라에는 자동 번호판 판독기가 장착되어 있습니다. 차량이 지나갈 때 이 기술은 자동으로 번호판 사진을 찍습니다. 그런 다음 사진을 텍스트로 변환하여 데이터베이스에 업로드합니다. 그 후 데이터베이스는 각 번호판을 추적합니다. 경찰은 데이터베이스를 사용하여 차량이 어디에 있는지, 차량이 실종되었는지 여부, 운전자가 대체로 용의자인지 여부를 알 수 있습니다.

총기 감지기 네트워크를 적용한 결과 시카고의 총기 폭력 사건도 감소했습니다. 네트워크는 음향 및 적외선 센서를 함께 사용하여 총격의 원인을 감지합니다. 그들은 정확한 위치를 결정하기 위해 총성의 위치를 삼각 측량합니다. 도시는 낮보다 밤에 더 조용할 수 있기 때문에 총소리가 더 멀리 퍼집니다. 이러한 센서에서 수집 및 전송된 데이터는 911 호출에서 보고된 것보다 더 정확한 위치를 제공합니다.

지진 감지

센서 네트워크는 지진을 미리 예측하는 데 도움이 됩니다.
센서 네트워크는 지진을 미리 예측하는 데 도움이 됩니다.

구현 지진 센서 네트워크 지진 감지에 보다 과학적인 접근 방식을 도입했습니다. 이러한 지진 관측소는 대규모 지진 관측소 네트워크를 구성합니다. 전 세계적으로 150개가 넘는 지진 관측소가 있습니다. 각 지진 관측소에는 지진 및 지구 물리학 센서가 특별히 장착됩니다. 지진 관측소는 과학자들이 인터넷을 통해 실시간으로 데이터를 볼 수 있도록 합니다. 이를 통해 과학자들은 지구의 지각에서 전 세계적으로 일어날 수 있는 일을 더 잘 이해할 수 있습니다.

글로벌 센서 네트워크는 많은 국가에서 높은 수준의 지진을 포착합니다. 지역 센서 네트워크는 매우 밀집되어 있어 사람들이 쉽게 낮은 수준의 지진을 포착할 수 있습니다. 컴퓨터는 전 세계 수천 개의 센서에서 수집한 데이터를 사용하여 지진을 판단할 수 있습니다. 이 시스템은 지진이 언제 발생하고 얼마나 강한지 판단할 수 있습니다. 지진이 일어나려고 하는 곳에도 경고가 전송됩니다. 몇 초의 경고가 대수롭지 않게 보일 수 있지만 더 많은 생명을 구할 수 있습니다. 사람들은 경고를 받으면 즉시 움직이는 열차의 속도를 늦추고 가스 밸브를 잠급니다. 사람들이 그 몇 초 안에 할 수 있는 일이 생명을 구할 수 있습니다.

위의 내용으로 센서 네트워크에 대한 사전 이해가 있으셨으리라 생각합니다. 환경 모니터링, 도시 감시 및 지진 감지에 널리 사용됩니다. 센서 네트워크를 적용하면 많은 자동화 작업이 가능해집니다.


센서 네트워크 FAQ 정보

  1. 센서 네트워크는 무엇이며 어떻게 작동합니까?

    센서 네트워크는 물리적 환경에 대한 데이터를 수집하고 무선으로 중앙 노드 또는 기지국과 통신하는 소형 저비용 센서 네트워크입니다. 처리 및 분석을 위해 개별 센서에서 중앙 위치로 데이터를 수집하고 전송합니다.

  2. Sensor Networks에서 사용되는 다양한 유형의 센서는 무엇입니까?

    센서 네트워크에 사용되는 다양한 유형의 센서에는 온도, 습도, 압력, 모션 및 광 센서가 포함됩니다.

  3. 센서 네트워크에서 사용되는 다양한 통신 프로토콜은 무엇입니까?

    Sensor Networks에서 사용되는 다양한 통신 프로토콜에는 Zigbee, Bluetooth, Wi-Fi 및 LoRaWAN 등이 있습니다.

  4. 센서 네트워크는 데이터 관리 및 처리를 어떻게 처리합니까?

    센서 네트워크는 개별 센서의 로컬 처리와 기지국 또는 클라우드 서버의 중앙 집중식 처리를 통해 데이터 관리 및 처리를 처리합니다.

  5. 센서 네트워크는 장기간 작동을 위해 전원 관리를 어떻게 처리합니까?

    센서 네트워크는 저전력 센서, 에너지 수확 및 절전 모드를 통해 장기 작동을 위한 전원 관리를 처리합니다.

  6. 유선 센서 네트워크와 무선 센서 네트워크의 차이점은 무엇입니까?

    유선 센서 네트워크는 물리적 연결을 사용하여 데이터를 전송하는 반면 무선 센서 네트워크는 무선 통신 프로토콜을 사용하여 데이터를 전송합니다.

  7. 센서 네트워크는 안정적인 네트워크 연결 없이 통신 및 데이터 전송을 어떻게 처리합니까?

    센서 네트워크는 메시 네트워킹을 통해 안정적인 네트워크 연결 없이 통신 및 데이터 전송을 처리하며, 개별 센서가 서로 통신하고 데이터를 기지국으로 중계할 수 있도록 합니다.

  8. 센서 네트워크를 다른 모니터링 및 제어 시스템과 어떻게 통합할 수 있습니까?

    센서 네트워크는 API 및 프로토콜을 사용하여 다른 모니터링 및 제어 시스템과 통합할 수 있으므로 데이터 교환 및 상호 운용이 가능합니다.

  9. 센서 네트워크를 예측 유지 보수 및 상태 모니터링에 어떻게 사용할 수 있습니까?

    센서 네트워크는 장비 성능에 대한 데이터를 수집 및 분석하고 잠재적인 문제가 심각해지기 전에 식별함으로써 예측 유지 관리 및 상태 모니터링에 사용할 수 있습니다.

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