• 제목/요약/키워드: 사물인터넷 기술

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나노구조체 에너지 하베스팅 소자와 IoT 센서 네트워크의 융합 연구 (Nanostructured energy harvesting devices and their applications for IoT sensor networks)

  • 윤종세;전부일;윤기완
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권5호
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    • pp.719-730
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    • 2021
  • 본 논문에서는 산화아연/탄소 테이프/산화아연의 대칭 구조를 갖는 ZCZ-NG라는 샌드위치형 산화아연(ZnO) 압전 에너지 하베스팅 소자를 제시한다. 고품질의 ZCZ-NG 소자를 제작하기 위해 전도성 양면 접착 탄소 테이프를 활용하였으며, 이는 매우 높은 피크 투 피크 전압(Vpp)을 발생시키는 ZCZ-NG 소자의 개발로 이어졌다. ZCZ-NG 소자의 크기, 산화아연 층의 두께 그리고 벤딩 변형률 변화에 따른 ZCZ-NG 소자의 출력 성능 변화를 측정, 분석하였다. 또한 제작된 ZCZ-NG 소자의 실효성 및 응용 가능성을 검증하기 위한 실험적인 센서 네트워크 테스트베드를 구축하였다. 상용 아두이노를 기반으로 한 송신, 수신 노드들로 이루어진 테스트베드에서 노드들은 각 노드에서 감지한 정보들을 무선으로 송수신한다. 본 연구에서 사용된 대칭 구조의 샌드위치형 ZCZ-NG 소자 제작 기술과 센서 네트워크와의 융합 연구가 앞으로 더 발전되어 사물인터넷 구현을 위한 자가발전 센서 네트워크 연구에 도움이 되길 바란다.

PSS 기반 4D 더블 다이아몬드 모델을 활용한 시니어를 위한 비데 제품-서비스디자인 개선방안 연구 (A Study on the Improvement for Bidet Product-Service Design for Seniors by PSS-based 4D Double Diamond Design Process Model)

  • 서홍석
    • 감성과학
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    • 제25권1호
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    • pp.29-40
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    • 2022
  • 본 연구의 목적은 비데를 아이템으로 선정해 시니어의 특성과 니즈를 충족시키기 위한 제품기반 서비스디자인을 제안하는데 목표를 두고 진행하였다. 최근 초고령화가 급속히 진행되고 있으나 시니어에 대한 이해가 부족하고, 시니어를 위한 PSS 개념의 서비스디자인 연구가 미흡한 편이다. 본 연구에서는 4D 더블 다이아몬드 디자인 프로세스 모델을 활용하여 시니어의 특성과 니즈를 반영한 '시니어 중심의 비데 제품서비스디자인' 개선방안을 제안하고자 한다. 연구의 방법은 PSS 개념에 기반하여 '4단계 더블 다이아몬드 디자인 프로세스 모델'을 활용하였다. 이를 위해 시니어 대상 질적 리서치를 수행하여 시니어의 특성과 니즈에 따른 사용자 가치 요소를 도출하였으며, 이를 기반으로 제품서비스 아이디어를 발굴하여 실무 전문가 그룹의 유용성 리뷰를 반영한 프로토타입을 제안하였다. 연구의 결과는 첫째, '사용자 맞춤 기능 설정 가이드 스마트 앱 서비스'를 제안하였다. 사물인터넷(IoT) 기술을 접목한 비데와 스마트 폰이 연동되어 사용자 특성 정보와 비데 제품에 대한 정보를 자동으로 해석하여 맞춤 기능을 가이드해주는 앱 서비스를 제시하였다. 둘째, '사용자 중심의 제품서비스 인터페이스'를 적용한 조작부 및 리모컨 UI를 제안하였다. 시니어의 사용성 및 인지능력을 고려하여 주 기능 중심의 구성과 과업(Task) 순서에 따른 버튼 배치, 터치 화면형 리모컨 등 단순하고 직관적인 Physical UI를 제안하였다. 셋째, 정기적인 제품 점검뿐만 아니라 사용자 건강 및 사용 공간의 위생, 청결 등 폭넓은 서비스를 제공하는 '제품과 헬스/위생 케어가 연계된 비데 케어서비스'를 제안하였다. 결론적으로 사용자(시니어)의 비데 제품 사용 과정(사용 전-중-후)에서의 페인포인트(Pain Point) 및 요구를 발견하고 개선하여 사용자 경험과 관계 품질을 향상시킬 수 있는 제품기반 서비스디자인 방법론을 제안하였다.

데이터 증강 기반 효율적인 무선 신호 분류 연구 (An Efficient Wireless Signal Classification Based on Data Augmentation)

  • 임상순
    • Journal of Platform Technology
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    • 제10권4호
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    • pp.47-55
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    • 2022
  • 사물인터넷 환경에서는 다양한 무선 통신 기술을 사용하는 기기들이 점점 증가하고 있다. 특히, 다양한 무선 신호 변조 유형을 정확하게 식별하기 위해 효율적인 특성 추출 기법을 설계하고 무선 신호의 종류를 분류하는 것이 필수적이다. 하지만, 실제 환경에서 레이블이 지정된 무선 신호 데이터를 수집하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 최근 무선 신호 분류를 위해 딥러닝 기반의 다양한 학습 기법들이 제안되어졌다. 딥러닝의 경우 훈련 데이터셋이 적을 경우 과대적합에 빠질 가능성이 높으며, 이는 딥러닝 모델을 활용한 무선 신호 분류 기법의 성능 저하를 유발한다. 본 연구에서는 다양한 무선 신호들이 존재할 때 분류 성능을 높이기 위해 생성적 적대 신경망 기반 데이터 증대 기법을 제안한다. 분류해야 하는 무선 신호의 종류가 다양할 때 특정 무선 신호를 나타내는 데이터의 양이 적거나 균형이 맞지 않는 경우 제안한 기법을 활용하여 필요한 무선 신호와 관련된 데이터의 양을 증가시킨다. 제안한 데이터 증강 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해 무선 신호의 데이터양을 증가시키고 균형을 맞춘 결과를 바탕으로 CNN 및 LSTM 기반 무선 신호 분류기를 구현하여 실험해본 결과 데이터 균형을 맞추지 않았을 때보다 분류 정확도가 높아지는 것을 확인하였다.

시뮬레이션 기반 풀필먼트센터 최적 AGV 및 AMR 운영 계획 수립 (Optimal Operational Plan of AGV and AMR in Fulfillment Centers using Simulation)

  • 최준혁;신광섭
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제6권2호
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    • pp.17-28
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    • 2021
  • 최근 4차산업 혁명 기술의 성장과 코로나바이러스 확산으로 인해 모바일 중심의 온라인 쇼핑 시장이 급격하게 성장하게 되었으며, 다양한 차별화 전략을 앞세운 많은 기업들이 치열하게 경쟁하고 있다. 보다 높은 수준의 배송서비스를 요구하는 고객들을 만족시키기 위해 풀필먼트센터라는 개념이 등장하였고, 이를 통해 기존 주문 이후 집하에서 배송까지 수행되던 프로세스의 전체 처리 시간과 효율성을 개선할 수 있게 되었다. 그러나, 여전히 풀필먼트센터 내에서의 작업 효율성이 전체 배송 서비스의 수준을 결정하는 제약요인으로 작용하고 있다. 이를 해결하기 위해 빅데이터, 사물인터넷 및 인공지능을 활용한 수요 예측과 공급의 조정 등과 같은 다양한 방법이 제시되고 있으나, 그 한계가 분명히 존재한다. 풀필먼트센터 내 가장 많은 작업시간과 비효율성을 초래하는 과정이 주문된 상품의 집하 작업 이후 배송을 위한 포장까지이므로, 이 과정을 자동화하기 위한 노력이 필요하다. 본 연구에서는 상품이 보관되어 있는 위치에서 포장을 위한 장소로의 집하와 상품 이동을 자동화하기 위한 AGV와 AMR의 효율적 운영을 위한 계획을 수립하기 위한 방안을 제시한다. 풀필먼트센터 내 보관된 상품의 수, 상품별 수요에 따라 투입되는 자동화 장비의 운영 효율성이 달라질 수 있기 때문에 다양한 시나리오를 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 본 연구를 통해 얻은 결과를 바탕으로 풀필먼트센터 내 자동화 장비 도입 시 검토해야 할 다양한 요인을 확인할 수 있으며, 급변하는 시장 수요에 유연하게 대응하기 위해 효율성을 기준으로 최적 의사결정을 위한 참고자료로 활용할 수 있을 것이다.

도서관 열람실의 비대면 관리를 위한 사물인터넷(IoT) 기반 앱 서비스 개발 (Development of IoT-based App Service for Non-face-to-face Management of Library Reading Rooms)

  • 최홍현;이승훈;이정두;유진;정성훈;심준환
    • 한국항행학회논문지
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    • 제25권6호
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    • pp.562-568
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    • 2021
  • 도서관 열람실의 좌석 예약 및 민원처리 업무는 그동안 관리자에 의해 대면으로 이루어져 왔으며 효율적인 관리가 어려웠다. 또한 열람실 이용자 간 소음 문제 등과 같이 이용자 불편에 따른 민원 발생 때 조치가 어려운 문제도 있다. 이 연구에서는 도서관 열람실 좌석의 효율적인 관리를 위해 온라인 예약시스템을 개발하여 비대면으로 서비스될 수 있게 하였으며, 도서관 열람실 사용 시 이용자 간 소음 문제, 소지품 분실, 이용자의 수면 중 코골이 등으로 민원이 발생 시 비대면 민원 신청이 가능하게 하였다. 관리자는 비대면의 불편 신고 접수를 통해 도서관 열람실 사용의 원활한 관리와 이용자의 불편을 해소하고 도서관 이용의 만족도를 높일 수 있다. 개발된 서비스 앱은 좌석 예약과 익명의 불편 신고가 가능하며, 관리자는 접수된 불편 신고내용을 확인하여 해당 좌석의 이용자에게 IoT 센서 기반의 LED로 주의 경고를 할 수 있으며, 시정 조치가 완료되면 신고자에게 조치 결과를 피드백할 수 있다.

With 코로나 시대 비대면 고독사 예방정책 방안 모색 - 대구광역시 AI, IOT 고독사 예방 사례를 중심으로 (With Corona Era, exploring policy measures to prevent non-face-to-face lonely deaths - Focusing on Daegu Metropolitan City's AI and IOT cases of lonely death prevention)

  • 김하윤;하태현
    • 디지털융복합연구
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    • 제21권3호
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    • pp.49-62
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    • 2023
  • 사회문화적 변화와 고령화에 따른 독거노인 등의 증가로 고독사는 꾸준히 증가하고 있으며 각 지자체마다 사회적 문제로 정의하기 시작하였으며, 정부에서도 고독사 문제에 대응하기 위해 제도적 기반을 마련하는 등 고독사 예방을 위한 법적근거를 제정하기 시작하였다. 본 연구는 고독사 예방을 위한 정책방안 모색을 위하여 고독사 예방을 위한 비대면 정책 추진을 위해 대구광역시에서 추진하고 있는 스마트 디지털 정보기술(AI, IOT)을 활용한 고독사 예방정책 사례를 살펴보았다. 고독사 관련 정책은 고독사 예방사업과 발굴 후 지원사업의 두 가지 축으로 구분한다. 이들사업을 효율성 있게 운영하기 위해서는 인공지능, 사물인터넷을 통한 비대면 서비스의 제공 등이 새로운 서비스 전달체계 방식으로 인식되고 있으므로, 비대면 서비스의 중요성과 필요성이 더욱 증대되고 있다. 국가 차원의 비대면 산업 확대를 위한 시스템 구축 등 다각적인 변화와 준비가 필요한 시점이라고 할 수 있으며 향후 또 다른 국가 재난 상황에서 대응할 수 있도록 고독사 예방 등 다양한 복지정책에서 비대면 스마트돌봄체계가 확대되고 활성화되어야 할 것이다.

클라우드 컴퓨팅 서비스의 도입특성이 기업의 인지된 기대성과에 미치는 영향: 기업의 혁신채택성향을 조절변수로 (The Effect of the Introduction Characteristics of Cloud Computing Services on the Performance Expectancy of Firms: Setting Up Innovativeness as the Moderator)

  • 임재수;오재인
    • 경영정보학연구
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    • 제19권1호
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    • pp.75-100
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    • 2017
  • 오늘날 기업은 급변하는 경영환경의 변화 속에 생존을 위해 끊임없는 변신과 혁신을 추구한다. 그 일환으로, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 도입이 사회 전반에 걸쳐 활발하게 진행 중인데, 혁신의 주체로서 기업과 공공부문에 많은 변화와 발전을 유발할 것으로 기대된다. 이미 글로벌 선진국들은 공공 부문뿐만 아니라 많은 기업들이 클라우드 컴퓨팅 서비스를 접목하는 등 적극적으로 활용하고 있다. 이처럼, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 중요함을 고려해 볼 때, 그 확산을 위한 연구는 매우 시급하고 중요하다. 로저스에 의하면, 확산이란 하나의 혁신이 시간을 두고 사회체계의 구성원 사이에서 특정 채널을 통해 커뮤니케이션이 되는 과정이다. 혁신을 수용하려는 성향이 혁신성향이고, 이러한 혁신성향은 혁신확산과 관련된 연구 및 새로운 기술이나 아이디어를 확산시키려는 기업에 있어 매우 중요한 가치를 가지게 된다. 본 연구의 목적은 혁신확산이론을 기반으로 클라우드 컴퓨팅 서비스의 특성이 혁신성향에 따라 인지된 기대성과에 미치는 영향요인을 실증 분석하는 것이다. 본 연구 결과는 향후 빅데이타, 디지털 융합, 사물인터넷 등과 같은 신기술의 확산을 위한 모형개발에 크게 기여할 것으로 기대된다.

IoT Sensing을 이용한 농작물 수확 시기 예측 시스템 아키텍처 개발 (Development of crop harvest prediction system architecture using IoT Sensing)

  • 오정원;김행곤
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.719-729
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    • 2017
  • 최근 농업 분야는 농업 분야에 ICT 기술이 접목 되면서 새로운 도약의 계기가 마련되고 있다. 특히 농업에 사물 인터넷(IoT: Internet of Things) 기술을 접목한 스마트 팜 [smart farm] 영역이 각광받고 있다. 스마트 팜 [smart farm] 기술은 농작물이 재배 되는 환경의 온도, 습도 등의 정보를 센서를 이용해 실시간으로 수집, 분석하여 제어장치에서 농작물 수확에 필요한 장치들을 자동으로 구동하여 농작물이 자랄 수 있는 최적의 환경을 제공하는 것이다. 스마트 팜 [smart farm] 기술이 마치 모든 것을 해결할 수 있을 것처럼 주목을 받고 있지만, 대부분의 연구가 농작물의 생산량 증대에만 치중되어 있다. 본 논문 에서는 농작물의 생산량 증대 보다는 우수한 품질의 농작물을 최적기에 수확할 수 있는 시스템의 아키텍처 개발에 중점을 두어 이루어졌다. 본 논문에서는 사과나무를 표본으로 아키텍처를 개발 하였으며 사과나무의 수확시기를 예측하는 데이터로는 색상정보와 중량정보를 사용하였다. 색상정보와 중량정보를 수집하여 서버 단으로 전송하는 간이형 보드는 아두이노를 사용하였으며. 개발 방법론으로는 모델 주도 개발(model-driven development :MDD)를 적용하였다. PC 사용자들에게는 웹 형태로 서비스를 제공하며 Smart Phone 사용자들에게는 하이브리드앱 형태로 서비스를 제공할 수 있도록 아키텍처를 개발했다. 또한 비콘 기술을 사용해서 과수원 정보를 실시간으로 사용자들에게 제공하도록 아키텍처를 개발했다.

Hybrid CNN-LSTM 알고리즘을 활용한 도시철도 내 피플 카운팅 연구 (A Study on People Counting in Public Metro Service using Hybrid CNN-LSTM Algorithm)

  • 최지혜;김민승;이찬호;최정환;이정희;성태응
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.131-145
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    • 2020
  • 산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

VR 및 AR 환경에서의 시공간 데이터 시각화를 위한 동향 분석 (Spatio-temporal Data Visualization Survey for VR and AR Environment)

  • 송현주
    • 방송공학회논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.36-44
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    • 2018
  • 가상 현실(Virtual Reality) 및 증강 현실(Augmented Reality) 기기가 보급되면서 새로운 환경에서의 콘텐츠 제공 기술 연구에 대한 필요성이 증대되고 있다. 특히 해당 환경에서 제공할 수 있는 다양한 컨텐츠 중에서도 사물 인터넷(Internet of Things) 기기의 대중화로 인하여 다수의 일반 사용자들이 생산하고 활용하는 시공간 데이터가 증가하고 있다. 본 연구에서는 시공간 데이터에 대한 VR 및 AR 환경에서의 시각화를 위하여 먼저 데이터의 특성을 분석하였고, 일반 모니터를 사용하여 진행되었던 기존 연구에서의 시각화 기법들을 특성에 따라 분류하였다. 이를 통해 최신 기기의 사양 및 상호 작용 설계에 있어서의 특성을 반영하여, 기존 시각화 기법들의 차용 가능성을 살펴보았다. 본 연구의 결과를 통해 VR 및 AR 기기의 특성에 맞춰 시공간 데이터 시각화를 설계할 수 있을 것으로 기대된다.