4차 산업혁명 기술의 발전으로 인하여 다양한 분야에서의 스마트화가 가속화되고 있다. 해운물류 산업 역시 선진국들을 중심으로 디지털트윈, 사물인터넷, 인공지능 등 첨단 신기술을 접목한 스마트화를 추진 중이다. 국내에서도 변화하는 글로벌 해운물류 흐름에 맞추어 해양수산부를 중심으로 스마트 해운물류 체계 확산전략을 추진하고 있으며 이를 통해 해운물류 스마트화 기반을 조성하고 있다. 본 연구는 이러한 해운물류 스마트화 기반 조성에 따라 입출항, 접안, 상하역 등 변화하는 해운물류 프로세스에 대응하기 위하여 각 운영주체 간 커뮤니케이션의 중요성을 인지하고, 가상의 디지털트윈 환경에서 운영주체 간 의견을 교환할 수 있는 커뮤니케이션 도구의 개념을 제시하고자 한다. 또한, 이러한 커뮤니케이션 도구의 점진적인 개발을 위하여 아키텍처를 비롯한 소프트웨어 설계 모델을 도출하였다.
2014년 12월, 가축 및 축산물 이력 관리에 관한 법률이 제정되면서 소비자는 축산물 이력정보를 제공받게 되었다. 이러한 축산물이력제는 소비자들에게 먹거리에 대한 투명하고 공정한 정보를 제공하여 신뢰를 높일 수 있는 반면, 정육업계 관계자들에게는 이력 관리로 인한 업무 증가와 과태료 부담을 가져왔다. 본 논문에서는 판매자가 소비자에게 편리하게 축산물 이력정보를 제공할 수 있도록 이력번호 기반의 재고관리 IoT 시스템을 제안하였다. 저울 데이터를 관리하기 위한 전송 프로토콜을 분석하고 모바일 기기에서의 기능 테스트와 검증을 진행하였으며, 안드로이드 기반 기기에서 이력정보와 상품정보를 전자저울과 연동하고 동기화할 수 있도록 사용자 입장에서의 UI/UX를 고려한 디자인 설계와 시스템 기능을 구현하였다. 향후 제안된 방식은 기존 시장에서 사용자의 불편함을 최소화하고 생산 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다.
본 연구는 금속체 표면파 통신을 이용한 선내 통신 네트워크 구축을 위한 실증 결과이며, 이에 대한 선내 적용방안에 대한 고찰이다. 지난 3년간 5척의 선박을 대상으로 금속체 표면파 통신에 대한 적용 가능성을 확인하였으며, 소형 선박부터 중형선박까지 선내 밀폐 구역에 대한 표면파 통신의 실증을 통해 그 성능을 입증하였다. 통신방식은 IEEE 802.11 기반의 Wi-Fi 통신을 이용하여 무선신호를 표면파롤 전송하는 방식으로 진행하였으며, AP 기반의 데이터를 전송하고 AP - AP의 Point to Point 방식으로 전송속도를 측정하였으며, 표면파 통신이 도달되지 않은 구간은 중계기 AP를 추가하여 전송거리를 연장하는 방안으로 이용하였다. 총 5척의 선박을 통해 무선통신이 불가능한 구역에서 5~100Mbps의 전송속도를 도출함에 따라 선내 Back Bone network를 표면파 기반으로 이용하여 선내 중량 감소, 통신 케이블 구축에 따른 비용 절감이 가능할 것으로 사료된다.
육상 새우 양식장은 연안 양식에 비해 생장 환경을 보다 안정적으로 제어할 수 있어 고품질의 대규모 생산에 유리하다. 최적의 새우 생장 환경을 유지하기 위해서는 물의 순환, 적정 수온 유지, 산소 공급, 사료 공급 등 다양한 요소들을 관리해야 한다. 특히, 적절한 수질 관리가 되지 못하면 새우 폐사로 이어지기 때문에 양식장에 24시간 사람이 상주하여 지속적으로 관리해야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 최소한의 인력으로 운영 가능한 육상 양식장 통합 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 IoT 기술을 활용하여 육상 양식장의 실시간 영상, 펌프 상태, 수질 데이터, 에너지 사용 현황을 수집하여 서버로 전송한다. 관리자는 웹 인터페이스 및 스마트폰 앱을 통해 서버에 저장된 양식장의 상황을 언제 어디서나 실시간으로 확인하고 필요한 조치를 취할 수 있다. 따라서 관리자가 양식장에 상주할 필요 없이 현장 작업 시간을 크게 줄일 수 있다.
센서들을 네트워크로 연결하면서 시작된 사물인터넷은 인공지능 기술과 결합하면서 지능형 IoT로 발전되고 있다. 도심 고층 건물들은 승강기가 필수적으로 설치되고, 승강기는 층을 이동하며 화물 운반과 사용자 이동의 기능을 수행한다. 고층 건물이나 특수 환경(병원 등)의 승강기 사용자에게 안전하고 편리한 서비스를 제공해야 한다. 대형 병원과 같이 신속한 환자 운송이 중요한 환경에서 병원 직원 및 환자용 승강기에 일반인들도 수시로 이용하는 문제점이 존재한다. 특히, 골든 타임이 중요한 환자 이동 시 승강기를 탑승하기 위한 대기 시간은 큰 방해 요소이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서 스마트폰 블루투스를 이용하여 승강기 호출 지능형 IoT 시스템을 제안한다. 먼저 스마트폰 블루투스를 이용하여 승강기 호출 IoT 시스템을 실험하고, 실험결과, 승강기 사용자의 인증 및 불필요한 탑승 대기시간을 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 지능형 IoT로 연계하는 승강기 호출 지능형 IoT 시스템을 제안한다.
This report was prepared to introduce the developed Internet of Things (IoT)-based Smart Food Safety Management System (iMEAL) for children's foodservices registered in the Center for Children's Foodservice Management and report the results of hygiene monitoring through microbial analysis of two foods simulated and distributed based on this system. The program consisted of three menu screens: a foodservice management and meal inspection function, a refrigerator/freezer monitoring function, and a sanitary/safety inspection log function. Data such as cooking temperature, refrigerator and freezer temperature, salinity, and chlorine concentration were collected using IoT sensors or terminals, and hygiene safety inspection diary results (recorded by cooks) were transmitted to the Internet and stored. The APCs (3.78±0.07 log CFU/g) and E. coli (not detected) in stir-fried pork teriyaki sauce and the heating process met cooking standards. Similarly, the APCs (4.05±0.05 log CFU/g) and E. coli (not detected) in cucumber/chomuchim, which was not heated, also met cooking standards. APCs increased over time when cooked food was left for 1 hour, 1.5 hours, or 2 hours but remained acceptedable. Based on hygiene monitoring results of these two foods, using the i-MEAL system resulted in the safe production and distribution of children's food.
본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 환경에서 MicroVM의 AI 애플리케이션 수행 시 성능을 분석하고, 이것이 현재 사용되고 있는 컨테이너 기술과 전통적인 가상머신을 대체할 수 있는지 알아본다. 이를 위해 라즈베리파이 4에서 Docker 컨테이너, Firecracker MicroVM, KVM 가상머신 환경을 각각 구축하고 대표적인 AI 애플리케이션들을 실행하였다. 그리고 실험 환경별로 추론 시간, 총 CPU 사용량 및 추세, 파일 I/O 성능을 분석하였다. 실험 결과, MicroVM에서 AI 애플리케이션을 수행하였을 때 컨테이너와의 큰 성능 차이는 없었으며, 오히려 반복적인 애플리케이션 수행에서 평균적으로 안정적인 추론 시간을 확인할 수 있었다. 따라서, 본 연구를 통해 엣지 컴퓨팅 환경에서 컨테이너와 가상머신을 대체하여 MicroVM을 사용한 AI 애플리케이션 운용이 적합할 수 있다는 것을 확인하였다.
다양한 장비의 인터넷 연결을 지향하고 있는 사물인터넷시대에서 암호기술의 사용을 위해 암호학적으로 안전한 난수생성은 중요 요구사항이다. 특히, 생성된 난수의 안전성과 연관된 엔트로피 원은 예측하기 어려운 잡음원을 위해 부가적인 하드웨어 로직을 사용하기도 한다. 비록 성능 측면에서 좋은 결과를 나타낼 수 있으나, 부가적인 리소스의 사용에 기인한 추가적인 전력 소비 및 면적문제 때문에 기존 자원을 최대한 활용하는 엔트로피 수집방법이 요구된다. 본 논문에서 제시하는 엔트로피 원은 멀티쓰레드 프로그램을 지원하는 환경에서 부가적인 장치 없이 공통적으로 사용 가능하므로 암호기술 구현에 있어 경량화의 어려움을 완화시킬 수 있다. 또한, 제안하는 엔트로피 원이 NIST SP 800-90B에서 제시한 난수발생기를 위한 엔트로피 입력원 테스트에서 높은 보안강도를 갖는 것으로 평가 되었다.
대부분의 침해공격은 악성코드를 통해 발생하고 있으며, 침해공격으로 인한 피해는 사물인터넷/사이버 물리 시스템과 연결되면서 사이버공간에만 국한되지 않고 실생활에 큰 위협이 되고 있다. 이에 따라, 다양한 악성코드 동적분석, 정적분석기술들이 연구되었는데, 악성코드 동적분석들은 결과적인 악성행위를 쉽게 확인할 수 있어 널리 사용되었으나 VM 환경탐지 시 동작하지 않는 anti-VM 악성코드가 증가하면서 어려움을 겪고 있고, 악성코드 정적분석기술들은 코드자체를 해석할 수 있어 많은 정보를 얻을 수 있으나 난독화, 패킹 기술들이 적용되어 분석가를 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 정적분석기술의 주요 장애물인 난독화 유형을 자동식별, 분류하는 기술을 제안한다. 특히, 제안하는 모델을 통해 알려진 패커나 알려지지 않은 패커와 상관없이 일정한 기준에 의해 모든 악성코드를 분류할 수 있는 것이 가능하다. 악성코드 분류는 다양한 활용이 가능하지만, 예를 들면 악성코드 정적 feature에 기반하여 머신러닝 기반 분석을 할 때, 전체 파일에 대해 학습 및 분석하는 방식보다 악성코드 유형별 학습 및 분석이 더욱 효과적일 것이다. 이를 위해, PE구조에서 활용 가능한 feature에 대해 지도 학습 및 비지도 학습 방식의 모델을 설계했고, 98,000여개 샘플을 통해 결과 검증을 진행하였다.
정보통신(ICT)의 발달은 제조업에 있어 큰 변화를 가져왔으며 제조공정에는 사물인터넷, 증강현실, 빅데이터와 같은 최신 정보기술이 적용되어 스마트공장이라는 이름으로 진화하고 있다. 이에 미국, 독일, 일본 등 선진국들은 전기전자, 자동차, 기계 등의 제조업에서 스마트공장을 활발히 도입함에 따라 기존의 제조기업들의 생산품질을 높이고, 생산 환경은 유연한 체제로 변화시키면서 미래 제조업을 앞당기고 있다. 이러한 변화는 국내 제조업에까지 영향을 미치게 되었으며 대기업 중심으로 스마트공장이 이루어지고 있다. 그러나 중소기업들은 기술적, 재무적 어려움으로 인해 스마트공장을 적극적으로 도입하고 있지 못하다. 이같은 배경 속에서 본 논문은 스마트공장의 표준화가 중소기업들의 스마트공장의 활용에 큰 기여를 할 것으로 전제하고 우리나라 중소기업들의 스마트공장의 표준화 전략 및 확산 방안을 도출하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 이론분석을 통하여 스마트공장의 확산에 영향을 미치는 요소를 기술적 요인, 조직적 요인, 산업적 요인, 정책적 요인으로 도출 분류하고 사례분석을 실시하였다. 실증분석 대상은 우리나라 제조업의 핵심이 되고 있는 뿌리산업이며, 특히 금형분야의 두 기업을 대상으로 실시하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 향후 뿌리산업 중소기업들에게 스마트공장 구축을 위한 표준화 전략 4가지, 즉 국제 표준화, 정부주도 표준화, 기업주도 표준화, 비표준화 추진 등을 도출 및 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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