최근 빅데이터 기술 개발로 방대한 데이터의 유의미한 분석 및 예측이 용이해졌다. 선박교통관제센터에서는 각종 센서와 다양한 정보를 기반으로 VHF 교신을 통해 선박교통관제를 수행한다. 관제사가 활용하는 레이더, AIS, Port-MIS. 센서 등의 데이터들이 디지털로 저장되고 있으며, 관제사의 VHF 교신내용은 디지털파일로 저장되어 선박교통관제센터의 서버 2개월간 보관된다. 본 논문에서는 관제 결과로 저장되고 있는 관제 로그 데이터를 활용하여 빅데이터를 구성하고 이를 기반으로 유의미한 정보를 생성할 수 있는 방안을 연구하였다.
GPS는 위성을 이용한 항법지원 시스템으로 최근 민간에 공개되면서 ITS에 이용하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한, 무선데이터통신 기술은 무선으로 인터넷에 접속할 수 있을 정도로 향상되었다. 본 논문에서는 GPS의 위치정보를 수신하고 이를 수치지도와 매핑할 수 있도록 WGS-84 경위도좌표에서 Bessel TM좌표로 변환한 후, 무선데이터통신을 이용하여 중앙관제서버로 위치정보를 전송함으로써 중앙관제센터에서 이동물체를 관제/관리할 수 있는 시스템을 설계하였다.
오늘날 유비쿼터스 IT기술의 시대로 진입하면서, 의료분야에서도 새로운 의료 패러다임인 유헬스(u-Health) 시대가 도래하고 있다. 본 논문에서는 U-Health 시스템의 신뢰성을 높이는 기법을 제안하고 이를 적용하여 USN 센서와 영상관제를 이용한 U-Health 시스템 설계에 대하여 기술한다. 제안하는 방법은 센서노드가 이상 데이터 수집시 영상관제 시스템이 작동하는 방법이다. 이러한 기법은 시스템의 신뢰성을 향상시켜준다. 본 논문에서 제안하는 영상관제를 적용한 U-Health 시스템은 생체 센서를 통하여 환자의 상태 정보를 서버로 전송한다. 서버는 환자의 이상 유무를 판단하고 영상 관제를 시작하고 병원의 단말기로 환자의 상태를 전송하는 구조로 동작한다.
현재 대부분의 출입관리시스템은 중앙 서버와 각각의 자동 개폐기로 구성된 중앙 관제 시스템으로 빈번한 출입이 필요한 환경에서의 출입보안에 목적을 두고 있다. 그러나 기존의 중앙집중식 관제 시스템은 인증기가 야외에 노출되거나 네트워크 인프라의 구축이 어려운 특수한 환경에서의 도입에 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 인증키로 하는 출입관리시스템의 개발을 최종 목표로 하고 있으며, 이를 위해 출입관리시스템 웹 서버를 구현하였다. 출입관리시스템 서버는 개폐기 및 사용자관리, 개폐기 권한 할당, 지도기반 모니터링, 출입 모니터링, 출입내역 조회가 가능하다.
본 논문에서는 모바일 환경에서 원격으로 창호시스템을 감시하고 제어하기 위한 새로운 관제시스템을 개발한다. 이를 위해 창호개폐기, 게이트웨이, 관제서버 시스템을 각각 설계 구현한다. 여기서 창호개폐기는 개폐를 위해 직류모터를 이용한 구동장치와 상태정보를 모니터링하고 개폐제어 정보를 전송하는 모션제어장치로 구성된다. 게이트웨이는 창호의 현재 상태정보와 제어정보를 전송하기 위한 유 무선 통신 인터페이스로 TCP/IP와 CDMA 프로토콜을 지원한다. 또한 관제서버는 창호 제어정보의 저장과 처리를 위한 프로그램, 다양한 상태메시지의 처리를 지원하기 위한 미들웨어, 그리고 개폐 상태를 감시하여 시스템을 원격제어하기 위한 DB로 구성된다. 특히 스마트폰과 같은 모바일환경을 지원하는 응용소프트웨어와 웹기반 사용자 인터페이스도 함께 개발되었다. PC 및 스마트폰 기반 개발된 창호 시스템의 시작품을 대상으로 동작성능, 환경영향, 구동 내구성, 그리고 동작오율 각각을 2개의 공인기관에서 시험한 결과, 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
최근 열차운행의 안전을 실시간으로 감시하고 통제를 통해 사고 및 위험을 예방하는 안전관제 플랫폼의 연구가 진행 중에 있다. 초기 설계에서 기존 분산된 안전 데이터의 통합에 따른 대용량 데이터의 실시간 처리를 위하여 분산 네트워크를 지원하는 DDS통신 방식을 채택하였으나, 안전관제 플랫폼 내부의 서버와 콘솔 간 통신은 기존의 TCP소켓통신을 그대로 적용하였다. TCP소켓통신의 경우 1대1 통신으로 안전관제 테스트베드의 소규모 시스템을 위한 데이터 처리는 가능하지만, 추후 전국으로 확대되면 방대한 데이터로 인해 통신 트래픽이 발생하는 경우 대처가 어렵게 된다. 본 논문에서는 안전관제 플랫폼의 서버와 콘솔 간 인터페이스 방식을 분산네트워크를 지원하는 DDS통신으로 제안하였으며, TCP소켓방식과 DDS방식의 데모를 구현하고 처리량 및 속도 비교 분석을 수행하였다. 그 결과, DDS통신을 적용하는 경우 향후 변경될 수 있는 시스템에 대비하여 확장성과 유연성이 개선된다는 사실을 도출하였다.
최근 RFID 응용 분야가 활성화되면서, 주차관제에서도 RFID를 이용하고 있다. 그러나 중소 상가 밀집 지역에서는 관내 주차장을 체계적으로 연계하는 시스템이 갖춰지지 않고 있다. 본 논문에서는 RFID 기반 통합 주차관제 시스템을 제안한다. 통합 주차관제시스템은 태그를 부착한 사용자의 위치 및 방향과 각 주차장의 주차 상태 등을 감안하여 최적의 주차장을 검색하여 그 경로를 모바일 단말기에 보내는 시스템이다. 시스템은 메인서버와 미들웨어, 각 주차장의 상태 정보를 관리하고 송수신하는 주차장 클라이언트, 고객의 모바일 단말기에 최적의 주차장 경로를 출력하는 WIPI 기반 응용 프로그램으로 구성된다. 메인 서버는 DB를 이용하여 이들 구성 요소들 통합하며, 미들웨어에서 RFID 리더기 정보로부터 고객 차량의 위치 및 이동 방향을 파악하는 새로운 기법을 제안하고 적용하였다. 구현 결과는 진보된 통합 주차 관제 시스템에서 유용하게 사용될 것으로 판단된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권4호
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pp.430-436
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2014
무선통신망을 이용하여 도로 보안등에 대한 상태관리와 원격제어를 통제하는 시스템은 보안등제어기, 중계기, 관제서버 등의 3개의 기능으로 구성되며 보안등간의 통신망은 메쉬 형태를 지원하는 지그비 네트워크를 채택하고 중앙의 관제센타는 CDMA 방식의 무선통신망을 사용하였다. 이를 연동하기 위하여 지그비와 CDMA를 모두 수용하는 게이트웨이인 중계기는 저전력의 32-bit 마이크로콘트롤러인 Cortex M3로 설계 제작하였다. 관제서버와 중계기간의 전송방식을 단문메시지 방식과 소켓 방식을 모두 사용하여 원격제어 시스템을 구축함으로써 공중통신망의 이용료를 최소화하면서 보안등의 상태관리가 실시간으로 관리 가능함을 확인하였다. 실험에서는 95개의 보안등에 2개월간의 실시간을 통하여 확인하여 일일 9회 데이터를 취득하여 결과를 분석하였다.
실시간 관제 시스템은 IoT, 이동통신과 같은 기반 기술의 발달과 공장관리, 차량 운행 체크 등 실시간성이 중요시되는 서비스가 증가함에 따라 급격히 성장하고 있다. 이 시스템의 시간적 민감성을 높이기 위해 다양한 솔루션이 제시되어 왔으나, 현재 대부분의 실시간 관제 시스템은 관제소 등에 위치한 로컬 서버와 다수의 클라이언트로 구성되어 있고, 이들은 다양한 단계를 거쳐 관제 시스템이 위치한 로컬 서버로 전송되고, 그 대응 역시 동일한 단계를 거쳐 진행되는 등 기존 네트워크 및 시스템의 구조적 한계가 있다. 본 논문에서는 실시간 관제 시스템 중 하나인 버스 정보 시스템이 정보를 수집한 시점에서 사용자에게 해당 정보를 제공하기까지 소모되는 시간을 줄일 수 있는 엣지 컴퓨팅 기반 실시간 관제 모델을 제안하였다. 기존 모델과 엣지 컴퓨팅 모델을 시뮬레이션 한 결과, 엣지 컴퓨팅 모델은 사용자에게 데이터를 전송하기 위한 코스트가 기존 모델에 비해 최소 10% 에서 최대 80%까지 감소함을 확인하였다.
스마트관제 시스템은 딥러닝 서버내 학습된 백본 네트워크 모델이 실시간으로 스트리밍 되는 CCTV 영상으로부터 이상행동 패턴을 선별적으로 탐지하고 관제요원에게 전달하여, 사전에 사건사고를 예방하거나 즉시 대응 체계의 유연한 운영을 가능케하는 시스템이다. 최근 지능형 CCTV(Closed Circuit Television) 서비스가 일부 지역에 선별 관제의 형태로 시범적으로 운영되고 있는 상황이다. 지능형 시범서비스는 공공 영역에서 선별 CCTV 관제의 형태로 이상행동 상황을 즉각 인지하여 사건사고를 예방하거나 피해를 최소화하고자 하는 목적으로 주로 사용되고 있다. 그러나, 범죄 등의 특정 시나리오에만 한정해서도 이상 행동 유형이 너무나 다양하기 때문에 이상행동 영상의 사전분류(Annotation)를 통해 딥러닝 모델을 학습시키는 것이 현실적으로 어려운 상황이다. 따라서 본고에서는 최신 이상 행동 탐지(Anomaly detection) 알고리즘과 응용사례를 분석하여 실제 현장에 적용할 수 있는 현장 중심의 기법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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