최근 들어, 웹 서비스와 연동을 통해 생체정보 모니터링 서비스를 제공하기 위한 다양한 연구가 시도되고 있다. 의료정보전송 표준인 ISO/IEEE 11073 PHD에서는 ISO/IEEE 11073 에이전트와 ISO/IEEE 11073 매니저간의 생체정보 교환을 위해 비 IP (No-Internet Protocol) 기반의 최적화된 교환 프로토콜인 ISO/IEEE 11073-20601을 정의하고 있다. 이러한 ISO/IEEE 11073-20601을 이용한 비IP 기반의 시스템 구조는 사물인터넷 기반의 원격 생체정보 모니터링 서비스를 제공하는 데 적합하지 않다. 왜냐하면, 사물인터넷 기반 U-헬스케어 서비스에서 원격지의 IP가 탑재된 생체정보 측정 장치들을 관리 및 제어할 수 있는 기능을 지원하기 어렵기 때문이다. 게다가, ISO/IEEE 11073-20601에서 정의하고 있는 ACSE와 CMDISE는 구조적인 복잡도로 인해 구현하기 어렵고 복잡하기 때문에 사물인터넷 기반의 U-헬스케어 서비스를 제공하는데 적합하지 않다. 이러한 기존의 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 사물인터넷 기반의 생체정보 모니터링 서비스를 제공하기 위한 사물인터넷의 ISO/IEEE 11073 DIM/REST 기반 생체정보 모니터링 구조를 제안한다. 이를 위해 사물인터넷 기반 생체정보 모니터링 시스템 구조를 설계하였고, ISO/IEEE 11073 에이전트와 ISO/IEEE 11073 매니저간의 ISO/IEEE 11073 DIM/REST 기반의 메시지 교환 프로토콜을 설계하였다. 제안된 시스템 구조의 실현 가능성을 검증하기 위해 서비스 프로토타입을 구현하였다.
사물인터넷을 기반으로 실시간으로 소화기 주변의 상태와 화재 발생 여부, 소화기의 상태를 확인할 수 있는 웹 시스템과 화재 알림을 받을 수 있는 애플리케이션을 구현한다. 해당 시스템의 목표를 명확하게 정하고 구조를 상세히 정의함으로써 개발 도중 일어나는 오류를 최소화한다. 또한, 스마트소화기에 대한 요구분석과 설계, 구현 단계에서 제품 결함을 찾아내고 그 원인을 분석하여 결함을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 연구를 통해 IoT 기반의 스마트 소화기에 대해 결함관리 신뢰성을 확보할 수 있다.
모바일 기술의 급격한 발전으로 업무 간 모바일 기기 사용이 증가하였고, 이로 인한 보안사고의 가능성 역시 높아지고 있다. 사진을 통한 내부정보 유출이 가장 대표적인데, 이를 막기 위한 기존 방법들은 사생활을 침해하거나 정보 유출 목적이 아닌 다른 용도의 사진도 찍을 수 없도록 해 사용자의 불편을 야기하는 단점이 있다. 본 논문에서는 사물인식과 비콘을 활용하여 사진을 통한 내부정보 유출을 방지하는 시스템을 설계 및 구현한다. 구현 시스템은 심층학습을 기반으로 한 사물인식을 통해 사진을 검사하여 보안 정책 위반 여부를 확인한다. 또한 비콘을 통해 모바일 기기의 위치를 파악하여 그에 맞는 규칙을 적용함으로써 위치에 따른 유연한 정책 적용을 가능하게 한다. 관리자용 웹 애플리케이션을 통해 장소별로 사진 촬영에 대한 규칙을 설정할 수 있도록 하였으며, 사용자가 사진을 찍자마자 해당 위치에 적합한 규칙을 적용해 보안 정책에 어긋나는 사진을 자동으로 검출한다.
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.
빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터 분석을 2011년 이래로 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 새로운 가치 창출을 위해 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석 도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 분석하였다. 2017년 10월 8일 시점 1개월 기간을 설정하여 "사물인터넷" 키워드에 대한 대중들의 인식을 분석하였다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 사물인터넷 키워드에 대한 1위 연관 검색어는 기술(995)인 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.
사물인터넷은 오늘날 기술 주기에서 가장 널리 논의되고 있고 있는 기술적 개념이다. 이러한 기술은 우리가 어떻게 일을 하는지 뿐만 아니라 어떻게 사는지에 대한 급진적 변화를 예측할 수 있다. IoT의 개념은 기본적으로 데이터 네트워크를 통해 컨트롤 할 수 있는 연결된 장치의 웹을 의미한다. 이와 같은 장치들을 컨트롤하기 위해 요구되는 기술 비용과 스마트폰을 통한 인터넷의 연결의 증가로 IoT는 향후 10년 안에 모든 퍼베이시브 기술이 될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 지식재산권(특허)의 관점에서 빠르게 성장하는 기술 도메인의 기술적 요소들을 살펴본다. IoT 기술의 특허 분포에서 전체 특허들의 5%가 상위 특허 출원인이고 나머지는 다수의 출원인이 차지하고 있다. 특히, 미국지역에 가장 많이 출원하고 있고, 이것은 한국과 일본의 큰 아시안 시장과 밀접한 관계가 있다.
청각장애 아동은, 듣고 발화하는 과정을 통해 언어를 재구성해가는 건청 아동과는 달리, 청력의 손실로 인해 언어 습득의 선천적 메커니즘이 작용될 수 없다. 따라서 청각장애 아동의 언어능력 향상을 위해 웹 기반 언어학습 시스템은 이들의 언어학습 특성에 적합하게 구성되어야 한다. 청각장애 아동을 위한 웹 기반 언어학습 시스템을 설계할 때 동작이나 상황을 나타내는 말을 동적으로 구현하고, 사물 및 행동에 대한 관찰력을 증진시킬 수 있도록 주도적인 상황언어학습의 시스템 구성이 필요하다. 그리고 대체사고전략의 활용과 얼굴표정의 강조, 반대어와 대비어의 활용이 시스템 구성에 적용되어야 한다. 이 연구에서는 청각장애 아동의 문법적 오류의 감소와 언어학습의 향상을 도모할 수 있도록 이들의 특성에 적합한 언어학습 시스템을 제안한다.
스마트 홈 분야가 주목받고 있음에 따라 하나의 컨트롤러로 다양한 전자제품을 통합적으로 제어하기 위한 연구가 진행되어 왔다. 기존 연구들은 별도의 범용 컨트롤러나 리모컨 역할을 하는 애플리케이션을 개발하고 제품별 제어 화면을 구성하여 전자제품을 제어하는 방식이다. 그러나 이러한 방식들은 전용의 컨트롤러를 개발해야 하고 전자제품마다 별도의 제어 화면을 구성하여 전자제품을 제어하기 때문에 다양한 전자제품을 제어하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 웹 기반의 원격제어 플랫폼을 제안한다. 다양한 전자제품의 사용자 인터랙션을 분류하여 여러 장치에서 적용 가능한 범용 사용자 인터페이스를 정의하고 API로 구현한다. 제안하는 API를 IPTV와 자동차 내비게이션 장치에 적용하여 웹 브라우저만 있으면 제어가 가능함을 확인한다. 또한, 연속적인 제어 요청을 효율적으로 처리하기 위하여 다수의 제어 요청을 그룹핑하는 기법을 제안하고 응답시간과 데이터 사용량의 개선을 확인한다.
최근 사물인터넷 환경에서는 발생하는 센서데이터의 가치와 데이터의 상호운용성을 증진시키기 위해 시맨틱웹 기술과의 접목에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 센서데이터와 서비스 도메인 지식의 융합을 위한 센서데이터의 시맨틱화는 필수적이다. 하지만 기존의 시맨틱 변환기술은 정적인 메타데이터를 시맨틱 데이터(RDF)로 변환하는 기술이며, 이는 사물인터넷 환경의 실시간성, 대용량성의 특징을 제대로 처리할 수 없는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센서데이터의 실시간 병렬처리를 통해 시맨틱 데이터로 변환하는 기법을 제시한다. 본 기법에서는 시맨틱 변환을 위한 변환규칙을 정의하고, 정의된 변환규칙과 온톨로지 기반 센서 모델을 통해 실시간 병렬로 센서데이터를 시맨틱 변환하여 시맨틱 레파지토리에 저장한다. 성능향상을 위해 빅데이터 실시간 분석 프레임워크인 아파치 스톰을 이용하여, 각 변환작업을 병렬로 처리한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센서데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하여, 본 논문에서 제시된 기법을 입증한다.
벼농사에서 물 관리는 매우 중요한 작업이다. 벼의 생육 초기에는 잡초 발생을 억제하기 위하여 물을 깊이 대고, 모내기 후 뿌리가 활착하면 줄기 생성을 촉진하기 위해 물을 얕게 대며, 쌀알이 맺힐 수 없는 줄기가 생성되는 시기에는 물을 뗀다. 물 공급 상황은 논 위치, 농수로, 토양, 기상 등 다양한 요소에 영향을 받기 때문에 농민은 수시로 논을 방문하여 수위를 확인하고 물의 유출입을 통제한다. 경작하는 논이 원격지에 분산되어 있다면 이러한 노력은 더욱 증가한다. 자동 물 관리 시스템은 노동력을 절감하여 생산성 향상에 기여할 수 있는 방안으로 고려되고 있다. 그러나 2022년 국내 벼 생산으로 인한 순수익은 평균 32만원/10a 정도이다. 따라서 높은 단가의 고사양 장치를 적용하거나 공사를 추진하여 관련 인프라를 구축하는 것은 현실적으로 어렵다. 본 연구는 추가적인 기반공사 없이 국내 농업 인프라에 통합될 수 있는 물꼬 개발에 중점을 두었으며 세 가지 주요 분야에서 연구를 수행하여 사물인터넷 기반 물꼬를 구현하였다. 첫째, 기존의 농업용 관수 파이프에 빠르고 쉽게 설치할 수 있는 물꼬를 설계하였다. 둘째, 저전력 통신 기능을 갖춘 Cat M1 통신 모뎀과 아두이노 나노 보드를 연결하고 전원을 공급하는 전자회로를 제작하였다. 셋째, 클라우드 기반 플랫폼을 이용하여 서버와 데이터베이스 환경을 구축하고 사용자가 접근할 수 있는 웹 페이지를 제작하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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