본고에서는 최근 사물인터넷시대를 맞이하여 센서와 컨트롤기술, 모바일 어플리케이션, 네트워크 트래픽, 빅데이터의 관리와 분석, 클라우드 컴퓨팅의 성장에 따라 새롭게 급성장하고 있는 스마트홈 분야를 중심으로 시장현황, 업체동향 및 기술동향을 분석하고자 한다. 또한, 사용자에게 보다 안전하고, 편리하고, 쾌적하고, 비용 절감이 되는 스마트홈 서비스 및 솔루션에 대하여 알아보기로 한다.
사물 인터넷은 개인, 산업, 공공 분야를 망라하여 각 분야의 말단 기기나 센서에 대한 직접 접근을 추구하는 상시 연결 인터넷 개념이다. 사물 인터넷에서는 실시간 데이터 접근이 가능하고, 디바이스의 데이터 포맷과 구성 형태가 다양하다. 또한, 사물 인터넷 환경에서는 기기 제어를 위한 양방향 통신이 이루어지기도 한다. 이런 관점에서, 사물 인터넷은 주로 인간이 사용하는 데스크톱에서 생성된 데이터가 간단하고 일방적인 인터넷 통신을 통해 서버에 집중되는 기존 인터넷과 대비된다. 이러한 사물 인터넷의 클라우드 혹은 포털 서비스를 위해서는 분산된 디바이스들에 대한 체계적인 명명 서비스와 이들의 다양성을 포용할 수 있는 일관된 접근 인터페이스를 제공하는 파일 관리 프레임이 요구된다. 이 연구에서는 사물 인터넷 구성요소의 속성 정보를 유닉스 스타일의 파일 시스템 뷰로 관리하는 DB 기반 가상 파일 시스템을 구현한다. 구현된 가상 쉘에 로그인한 사용자들은 가상 파일 시스템을 항해함으로써 사물 인터넷 구성요소를 탐색할 수 있고, 유닉스 스타일의 파일 입 출력 API를 이용하여 디바이스에 직접 접근할 수 있다. 구현된 DB 기반 가상 파일 시스템은 디렉터리 체계와 분산된 데이터 및 디바이스에 대한 지시자만을 관리하므로 가볍고 유연하다. Mkdir(), chdir() 등 구현된 주요 가상 쉘 프리미티브에 대한 시험 결과, 구현된 가상 파일 시스템의 원활한 기능이 검증되었다. 그리고 구현 파일 시스템에 간단한 디렉터리 캐시 기법을 적용한 경우 윈도우 운영체제 파일 시스템보다 더 우수한 탐색 성능을 보였다.
인터넷 빅뱅은 세상의 모든 컴퓨터들을 연결하는 단계를 넘어 이제는 모든 사물들을 연결하는 사물인터넷(Internet of Things) 수준으로까지 확대되고 있다. 2020년이면 500억개 이상의 사물과 기기들이 연결되고, 이러한 사물들의 다양한 정보를 연동하고 제어함으로써 새로운 IT 시대가 열릴 것으로 전망되고 있다. 이러한 사물인터넷 확산에는 인터넷 기술뿐 아니라 고성능 디바이스 기술의 발달과 초고속 유무선 통신 기술, 클라우드/빅데이타와 같은 데이터 기술, 그리고 오픈소스와 같은 사용자 참여형 개방 기술의 발전도 중요한 밑거름이 되고 있다. 이에 본 고에서는"오픈소스 사물인터넷(OSIoT:Open Source Internet of Things)"동향과 전망을 살피고 거시적 관점에서의 사용자 참여와 개방 기술 중심의 사물인터넷의 발전 방향을 함께 살피고자 하였다.
본 논문에서는 표준 기반 사물인터넷 (IoT: Internet of Things) 플랫폼을 활용한 음성 제어 시스템을 구현하고 그 성능을 검증한다. 사물인터넷 산업 표준인 원엠투엠 (oneM2M) 오픈 소스 플랫폼을 활용하여 음성으로 댁내 기기를 제어할 수 있는 프로토타입 시스템을 구현하였다. 음성 기반 제어를 위해 구글의 Speech-to-Text API를 활용하고 오픈 소스 하드웨어에 원엠투엠 플랫폼을 탑재하여 어디서든지 서버 플랫폼에 연결된 댁내 가전기기들을 제어할 수 있음을 보였다. 본 논문에서 구현한 시스템을 통해 표준화된 오픈 소스 플랫폼과 클라우드 음성 인식 API를 활용하여 확장성과 연결성을 갖춘 커넥티드 홈을 구현할 수 있음을 알 수 있다.
빅데이터, 인공지능, 로봇공학, 사물인터넷 등 다양한 정보통신 기술의 융합으로 이루어지는 제4차 산업혁명이 부각과 함께 발생하는 데이터를 안전하게 관리 및 보관하면서 사용할 수 있는 클라우드 플랫폼에 대한 중요성도 같이 증가하고 있다. 그에 따라 신규로 클라우드 플랫폼을 구축하는 곳도 있지만, 기존 인프라를 유지하면서 신규 인프라를 추가하는 형태로 클라우드 플랫폼을 구축하는 경우도 많다. 클라우드 플랫폼을 신규 또는 추가 구축하는 경우 고려해야 할 사항을 인프라 리소스 측면과 클라우드 플랫폼 측면에서 살펴보고자 한다.
클라우드 컴퓨팅과 IoT 기술은 미래 ICT(Information Communication Technologies)의 핵심이 되는 기술이다. 급속한 ICT 기술의 발전과 함께 우리 주변의 모든 사물을 연결하고 주변의 다양한 정보를 습득하는 IoT 인프라에서 발생하는 데이터의 처리와 활용을 위해서도 클라우드 컴퓨팅 환경은 밀접히 고려되어야 할 것이다. 하지만 이러한 두 기술 모두 각각의 보안 취약점이 존재하고, 미래에 두 기술이 병합될 때 추가적인 보안위협이 발생될 수 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅과 IoT 기술 및 보안 동향에 대해 알아보고 두 기술의 접목 시 발생하게 될 보안 위협요소를 식별하여 이에 대한 대응방안에 대해 검토하여 보고자 한다.
스마트 팩토리 시대가 열리면서 발전 플랜트에서 발생하는 빅데이터를 활용한 설비 유지 보수 방법론이 부각되고 있다. 본 연구에서는 데이터 기반 방법론의 효과적인 적용과 발전 플랜트 실시간 성능 모니터링을 위해 사물인터넷 기반 클라우드 플랫폼을 제안한다. Short-term Analysis에서는 사물인터넷 센서를 이용하여 학습된 건전성 인자와 패턴 비교를 통해 설비의 상태 진단과 결과 전송을 목적으로 한다. Long-term Analysis는 취합된 고차원 데이터를 활용하여 설비간 관계 파악과 인과관계 확인을 통한 트렌드 분석을 목적으로 한다. 분석 및 진단 결과는 클라우드 플랫폼의 웹 기반 시스템을 통해 시각화하여 사용자의 접근성을 향상시켜 장소나 접속 기기에 상관없이 데이터를 확인할 수 있도록 한다. 개발된 플랫폼의 성능 검증은 회전기계류 테스트베드로 진행한다.
뇌-기계 인터페이스는 차세대 인터페이스로서 기기 이용자가 명령을 생각할 때 발생하는 신경세포의 전기적 신호인 뇌파를 해석하여 기기를 조종하는 인터페이스다. 뇌-기계 인터페이스는 다양한 스마트기기 등에 응용될 수 있지만 뇌파 신호를 해석하는 데는 상당량의 계산 프로세스가 필요하다. 따라서 에지(Edge) 형태로 구현된 임베디드 시스템에서는 뇌-기계 인터페이스를 구현하기가 어렵다. 본 연구에서는 사물인터넷 기술을 이용하여 에지에서는 뇌파 측정만을 진행하고 뇌파 데이터의 저장 및 분석은 클라우드 컴퓨팅에서 수행하는 새로운 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 뇌-기계 인터페이스를 위한 정량 뇌파 분석을 성공적으로 수행하였으며 데이터 송수신 시간 또한 실시간 처리가 가능한 수준을 보였다.
물체나 공간을 디지털화하는 기술인 3D 복원은 주로 포인트 클라우드 데이터를 활용한다. 본 논문은 강화학습을 활용하여 주어진 환경에서 포인트 클라우드의 획득을 목표로 한다. 이를 위해 시뮬레이션 환경은 유니티를 이용하여 구성하고, 강화학습은 유니티 패키지인 ML-Agents를 활용한다. 포인트 클라우드 획득 과정은 먼저 목표를 설정하고, 목표 주변을 순회할 수 있는 경로를 계산한다. 순회 경로는 일정 비율로 분할하여 각 스텝마다 보상한다. 이때 에이전트의 경로 이탈을 방지하기 위해 보상을 증가시킨다. 에이전트가 순회하는 동안 목표를 응시할 때마다 보상을 부여하여 각 순회 스텝에서 포인트 클라우드의 획득 시점을 학습하도록 한다. 실험결과, 순회 경로가 가변적이지만 상대적으로 정확한 포인트 클라우드를 획득할 수 있었다.
무선 기반 네트워크와 인터넷 기술의 급속한 발전과 더불어, 주변의 모든 사물들이 인터넷으로 연결되어지는 초 연결 사회로 발전해 가고 있으며, 최근 사물인터넷에 기반한 스마트 응용 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 사물인터넷은 사람, 사물, 공간, 데이터 등이 유무선 네트워크로 연결되어, 정보의 생성, 수집, 공유 및 활용을 할 수 있는 초 연결망을 구축하는 것으로 여기에 다양한 센서들과 클라우드 기술을 이용하여 실시간 상황정보를 수집 저장하여 스스로 판단하고 결정할 수 있는 지능을 부여하여 서비스화 하는 스마트 응용 개발이 주류를 이루고 있다. 본 연구에서는 이러한 시대적 조류에 맞춰 사물인터넷을 기반으로 하는 모바일 컴퓨팅 환경에서 센서와 클라우드 등 첨단 ICT 기술을 이용하여 특정 상황정보의 실시간 탐지와 인식을 바탕으로 현재 상황에 맞는 정확한 판단과 결정을 내릴 수 있는 지능을 기반으로 실시간 제어와 통제 및 처리를 할 수 있는 스마트 응용을 설계하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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