자동차와 이동통신기술이 융합된 커넥티드 카 산업이 새로운 블루오션으로 주목받고 있고, 휴대용 전자기기(스마트폰, 태블릿 PC, MP3 플레이어 등)와 자동차를 연결한 각종 인포테인먼트(infotainment) 서비스들도 빠르게 성장하고 있다. 커낵티드 카란 자동차가 주변과 실시간으로 소통하며 운전자에게 안전과 편의를 제공한다는 개념으로 차량 연결성(Connectivity)을 강조하고 자동차에 사물인터넷(IoT)을 채용하여 플랫폼으로 활용, 현재는 실시간 내비게이션, 주차 보조기능, 원격차량제어 및 관리 서비스뿐만 아니라 e-Mail, 멀티미디어 스트리밍, SNS 등 엔터테인먼트 서비스를 지원하고 있다. 지능형 자동차 네트워크는 MANET(Mobile Ad Hoc Network)의 한 종류로 도로 상의 자동차들의 안전한 운행 및 운행 효율성 제고 등을 위해 연구되고 있다. 급변하는 운행 정보 제공을 위해 지능형 자동차 네트워크는 자동차와 자동차간의 통신(V2V, Vehicle to Vehicle), 자동차와 인프라스트럭처 간의 통신(V2I, Vehicle to Infrastructure), V2X(Vehicle to Nomadic) 등으로 구성된다.
최근 스마트 홈, 스마트 보안, 스마트 팩토리 등 IoT 환경에서 생성, 수집, 계측되는 데이터의 종류 및 양이 증가하고 있다. IoT 서비스를 위한 요소기술에는 원하는 정보를 측정하기 위한 센서 장치, 해당 장치를 컨트롤할 수 있는 임베디드 소프트웨어, 측정된 데이터를 송수신할 수 있는 네트워크 프로토콜, 수집된 데이터를 분석/저장할 수 있는 빅데이터 및 인공지능 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 다양한 IoT 장치에서 활용되고 있는 다양한 네트워크 프로토콜을 하나의 통합된 장치에서 처리할 수 있는 장치 개발에 초점을 맞추고 있으며, 이를 실현하기 위한 이기종 네트워크 인터페이스 IoT 게이트웨이를 제안한다. OpenWrt 기반의 유무선 공유기를 활용하였으며, 무선 센서 네트워크 프로토콜의 IP기반 통신을 위해 6LoWPAN 스택을 이용하여 BLE와 IEEE 802.15.4 통신 모듈을 연동하였고, 자체 개발한 파이썬 기반 미들웨어를 이용하여 Z-Wave, LoRa 통신 모듈에서 송수신 되는 패킷을 IP 패킷을 변환하여 전송하는 기능을 개발하였다. 개발된 IoT 게이트웨이가 IoT 빅데이터를 효과적으로 수집할 수 있는 장치로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
최근 로봇 소프트웨어 플랫폼의 연구는 로봇 기기들의 추상화를 통해 지능형 서비스를 제공하는데 초점을 두고 있다. 사물인터넷 환경에서 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위해서는 이기종 센서들의 환경정보를 인지하는 상황인지 기술이 필요하다. ROS는 로봇 디바이스를 추상화하는 기술을 바탕으로 로봇을 사용한다. ROS는 로봇을 제어하기 위해 이기종 센서 자체를 추상화하는 기능을 포함하고 있으나, 일관된 수집 방법을 통한 환경 정보를 바탕으로 로봇이 인지할 수 있는 상황 정보를 제공하는 기능은 결여되어 있다. 따라서 본 논문에서는 ROS가 상황인지 기반의 로봇 서비스를 제공하는데 필요한 중계 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 로봇이 인지할 수 있는 추상화된 상황정보를 제공하는 외부의 상황인지 시스템과 로봇을 제어하는 ROS를 중계하여, ROS가 상황인지 로봇 서비스를 제공할 수 있도록 도와준다. 실험에서는 제안하는 시스템을 바탕으로, 상황인지 시스템과 ROS에서 추상화된 로봇 서비스를 연동하여 로봇 서비스를 실행시키는 과정을 보인다.
인공 지능, 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 모바일을 중심으로 시작된 4차 산업혁명은 최근 메타버스(Metaverse)시대로 자연스럽게 확장되어 가고 있다. 메타버스 시대의 핵심 기술인 VR(Virtual Reality)/AR(Augmented Reality)/MR(Mixed Reality)과 이를 디스플레이 하기 위한 HMD(Head Mounted Display)나 글래스(glass) 장치들은 사용자에게 고품질 영상뿐만 아니라 3차원 공간에 대한 6DoF(Degrees of Freedom)급의 자유도를 제공해야 한다. 이에 발맞춰 MPEG에서는 최근 실사 및 CG(Computer Graphics)로 제작된 다시점 텍스쳐 및 깊이 영상에 대한 효과적인 압축 방법을 찾기 위한 MIV(MPEG Immersive Video) 표준화를 진행중이다. 본 논문은 최신 2차원 압축 표준인 VVC(Verstitle Video Coding)를 기반으로 MPEG MIV 1.0 표준 프레임워크를 검증해본다. 특히 높은 압축율에 비해 복잡도가 높은 VVC 표준의 특성을 고려하여 HHI에서 개발한 최적화 코덱인 VVenC를 이용하여 압축 효율과 복잡도 관점에서 MIV 표준 활용을 위한 최적의 솔루션을 찾고자 한다.
차량의 자율주행을 위한 최근의 연구는 매우 활성화되고 있고, 안전운행을 보조하고 운전자의 편의성을 향상시키기는 추세이다. 자율주행 차량은 인공지능의 결합, 영상인식 능력과 더불어 사물간의 인터넷 통신이 필수인 상황이다. 모바일 이통통신 네트워크는 처리하는데 한계가 있기 때문에, 쉽게 구현이 가능하고 확장이 용이한 Wi-Fi 네트워크를 활용하여 확장한다. 이러한 차량 관제용 네트워크를 구축하기 위한 무선 설계방식을 제안한다. 이동 단말장치의 데이터 송수신의 손실을 최소화하기 위한 AP의 배치 구성과 소프트웨어 구성방식을 제안한다. 제안한 네트워크 시스템의 설계를 통해서 이동 차량의 통신성능을 비약적으로 높일 수 있다. 또한 다양한 단말장치의 이동에 대한 실험을 통해, 차량용으로 사용할 수 있는 GPS, 영상, 음성 및 데이터 통신의 패킷 구성을 검증한다. 이러한 무선 설계기술을 2.4GHz, 5GHz 및 10GHz Wi-Fi 등의 다양한 범용 무선 네트워크에 확장적용이 가능하다. 또한 무선 지능형 도로망과 자율주행과의 연동이 가능하다.
초연결사회에서 IoT 기반의 라이프로그 데이터는 사물인터넷 기술 전반에 활용되며 사용자의 요구사항을 반영한 맞춤형 서비스의 중요 요소로 자리 잡고 있다. 또한 사용자들은 소셜네트워크서비스를 활용하여 관심사 및 감정들을 쉽게 표현하면서 다양한 라이프로그 데이터가 축척되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기반의 라이프로그 데이터를 활용한 지능형 캐릭터를 개발하여 사용자들의 감성을 체계적으로 파악하기 위해 정성적/정량적 데이터를 수집 및 분석한다. 이를 위해 사용자가 이용하는 소셜네트워크서비스를 통한 정성적 데이터와 웨어러블 디바이스를 통한 정량적 데이터를 수집한다. 수집한 데이터는 에스노그라피를 통한 페르소나와 비교하여 신뢰성을 검증한다. 추후에는 더 많은 사용자 라이프로그 데이터를 수집하여 데이터의 신뢰성을 확보하고 분석 과정에서 오차를 줄여 개인맞춤형 서비스를 제공할 수 있도록 지능형 캐릭터를 개발할 예정이다.
최근 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 기술이 안전사고 예방을 위한 화재 감지, 가스나 유해 물질 감지 등 다양한 솔루션에서 활용되고 있다. 2021년 고용노동부에서 발간한 산업 재해 발생 현황에 따르면, 2020년과 비교해 재해율, 재해자 수, 사망자 수가 증가하였으며 최근에는 중대재해 처벌 등에 관한 법률과 같은 안전조치를 강화하는 등 제도적, 사회적 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 제공한 데이터셋 구축 가이드라인을 참고하여 현장에서 직접 수집해 데이터셋을 직접 구축하고 YOLOv4로 학습하여 객체 탐지를 통해 충돌위험 객체 탐지 시스템을 제안하고자 한다. 위험 상황 규칙 위반에 대한 정확도는 실내 88%, 실외 92%의 탐지 성능을 보였다. 이러한 시스템을 통해 산업 현장에서 발생하는 안전사고를 사전에 분석해 지능형 플랫폼 연구에 활용이 가능할 것으로 사료된다.
IoT는 인간과 사물, 서비스, 이 세 가지 요소에 대해 인간의 명시적 개입 없이 상호 협력으로 센싱, 네트워킹, 정보처리 등 지능적 관계를 형성하는 사물 공간 연결망을 의미하고 현재 AllSeen Alliance, OIC 등과 같은 많은 IoT 그룹에서 IoT를 위한 플랫폼을 출시하고 있다. 자가적응형은 기기가 작동 중에 사람의 의사결정 없이도 가장 나은 대응을 스스로 판단하여 변화에 대처할 수 있도록 구현하는 것을 목표로 하는 것으로 기존 IoT와 IoT 플랫폼에 자가적응형 개념을 적용시켜 볼 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 IoT, IoT 플랫폼, 자가적응형 연구와 개발 동향에 대해 살펴보고 IoT와 IoT 플랫폼에 자가적응형 분류체계를 사용한 비교 방식을 제안한다. 또한 이를 활용한 예시로 아직 개발 단계인 OIC의 IoT 플랫폼에서 부족한 자가적응형 요소에 대해 제안한다.
최근 IoT 및 휴대용 통신 단말에 각종 서비스가 연동되면서 해당 디바이스의 보안 취약점을 악용한 사이버 공격이 급증하고 있다. 특히 지능형 지속위협(APT) 공격을 통해 대단위 네트워크 환경에서 이기종 형태의 디바이스를 대상으로 한 사이버 공격이 급증하고 있다. 따라서 침해사고 발생시 대응 체계의 유효성을 향상시키기 위해서는 위협 분석 및 탐지 성능이 향상되도록 수집된 아티팩트 데이터에 대한 데이터 보완(Data Enrichment) 메커니즘을 적용할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 침해사고 분석을 위해 수집된 아티팩트를 대상으로 기존의 사고관리 프레임워크에서 수행하는 데이터 보완 공통 요소를 분석하여 실제 시스템에 적용 가능한 특징 요소를 도출하고, 이를 토대로 개선된 사고분석 프레임워크 프로토타입 구조를 제시하였으며 도출된 데이터 보완 확장 요소의 적합도를 검증하였다. 이를 통해 이기종 디바이스로부터 수집된 아티팩트를 대상으로 사이버 침해사고 분석 시 탐지 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 서비스는 BLE 기술이 적용된 비콘을 이용하고, USER APP는 위치 인식 및 장치를 보안 하는 Anchor IPS와 우선적으로 연동된다. 이후 관광지별로 다양하게 사용될 수 있는 캐릭터 비콘 들과 연동된다. 서비스 인정된 캐릭터 비콘은 LBS CMS 서버의 API Key를 통하여 사용자 위치를 확인할 수 있고, 이를 통하여 UESR CMS 서버의 다양한 콘텐츠 서비스를 받게 된다. 서비스망은 캐릭터비콘, Anchor IPS, USER APP, LBS CMS 서버, 그리고 USER CMS 서버로 구성되고, 서비스의 목적은 지역고유 캐릭터를 통해서 지역 관광과 지역의 고유문화를 관광객들에게 홍보하는데 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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