• 제목/요약/키워드: 사물 융합

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Smart 농업을 위한 근권환경부 모니터링 시스템 연구 (A Study on the Monitoring System of Growing Environment Department for Smart Farm)

  • 정진형;임창목;조재현;김주희;김수환;이기영;이상식
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.290-298
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    • 2019
  • 농업 인구의 비중이 매년 점점 감소하고 있어 농촌의 고령화 현상은 점점 심각해질 것으로 보인다. 농업 인구의 노령층 증가와 청년층 축소가 진행되고 있고 농업 인구의 고령화가 점점 심각해지고 있어서 농업인력이 부족하다. 농업 인력의 부족은 농업 농촌의 문제가 될 것이고 대책방안의 마련이 필요하다. 그리고 기존의 시설재배는 단위면적당 생산/수확량에 집중되어 있었다. 하지만, 지금은 생산량뿐만 아니라 작물의 품질도 좋아야 가격경쟁력을 확보할 수 있다. 그래서 작물의 생산성을 높이면서 에너지는 절감 시킬 수 있는 ICT기반 시설원예의 첨단화 스마트 온실 보급을 정책적으로 도입해야 한다. 이에 스마트 온실을 통하여 농작물 및 온실 환경에 대한 모니터링을 하고 농작물의 생장 환경을 제어할 수 있는 복합형 알고리즘을 이용한 사물인터넷 기반의 데이터를 확보하면서 스마트팜 서비스를 위한 시스템의 개발이 필요한 것으로 보인다.따라서 본 연구에서는 작물의 근권환경부의 생장환경 데이터를 무선으로 수집하고 수집한 데이터를 스마트폰으로 모니터링 할 수 있는 스마트팜 융합서비스 시스템의 개발을 목적으로 한다.

IoT 환경에서 센서 데이터 처리율 향상을 위한 Apriori 기반 빅데이터 처리 시스템 (Apriori Based Big Data Processing System for Improve Sensor Data Throughput in IoT Environments)

  • 송진수;김수진;신용태
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제10권10호
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    • pp.277-284
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    • 2021
  • 최근 스마트 홈 환경은 무선 정보통신 기술과 융합을 통해서 다양한 데이터를 수집·통합·활용하는 플랫폼이 될 것으로 전망되고 있으며 실제로 스마트 홈 내부에는 다양한 센서를 탑재한 스마트 디바이스 수가 점점 증가하고 있다. 증가된 스마트 디바이스 수만큼 처리해야하는 데이터의 양도 증가하고 있으며 이를 효과적으로 처리하기 위해 빅데이터 처리 시스템이 활발하게 도입되고 있다. 그러나 기존 빅데이터 처리 시스템은 분산 노드에 할당되기 전 모든 요청이 클러스터 드라이버로 향하기 때문에 동시에 많은 요청이 발생하는 경우 분할 작업을 관리하는 클러스터 드라이버에 병목현상이 발생하고, 이는 네트워크를 공유하는 클러스터 전체의 성능감소로 이어진다. 특히 작은 데이터 처리를 지속해서 요청하는 스마트 홈 디바이스에서 지연율이 더 크게 나타난다. 이에 본 논문에서는 동시에 다수의 센서에서 요청이 발생하는 스마트 홈 환경에서 효과적인 데이터 처리를 위한 Apriori 기반 빅데이터 시스템을 설계하였다. 제안하는 시스템의 성능평가 결과에 따르면, 데이터 처리 시간은 기존 시스템에 비해 최소 19.2%에서 최대 38.6% 단축됐다. 이러한 결과가 발생한 이유는 측정되는 데이터의 형태와 관련이 있다. 스마트 홈 환경은 수집되는 데이터의 양은 방대하나 각 데이터의 용량은 작기 때문에 캐시 서버의 사용이 데이터 처리에 큰 역할을 하며, Apriori 알고리즘을 통한 연관도 분석으로 사용자의 행동 습관과 연관도가 높은 센서 데이터를 캐시에 저장하기 때문에 캐시 서버의 활용률이 매우 높다.

제조 설비 이상탐지를 위한 지도학습 및 비지도학습 모델 설계에 관한 연구 (A Study on the Design of Supervised and Unsupervised Learning Models for Fault and Anomaly Detection in Manufacturing Facilities)

  • 오민지;최은선;노경우;김재성;조완섭
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제6권1호
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    • pp.23-35
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    • 2021
  • 제4차 산업혁명 선언 이후 생산 제조 기술과 정보통신기술(ICT)이 융합된 스마트 팩토리가 큰 주목을 받고 사물인터넷(IoT) 기술 및 빅데이터 기술 등이 발전하면서 생산 시스템의 자동화가 가능해졌다. 고도화된 제조 산업에서 생산 시스템에는 예정되지 않은 성능 저하 및 가동 중지 발생 가능성이 존재하며, 가능한 한 빨리 잠재적인 오류를 감지하여 이를 복구해 안전 위험을 줄여나가야 한다는 요구가 있다. 본 연구는 유압 시스템에 부착된 다중 센서 데이터를 기반으로 장비의 고장 예측과 이상 발생 시점 예측을 결합하여 제조 설비 이상탐지를 위한 지도학습 및 비지도학습 모델을 설계한다. 지도학습 분석 방법으로 XGBoost, LightGBM, CNN 모델의 정확도를 비교하였다. 혼동행렬 기반의 평가지표를 통해 LightGBM의 예측력이 97%로 가장 우수한 것을 확인하였다. 또한 비지도 학습 분석 방법으로 MD, AE, LSTM-AE 모델을 구축하여 각 모델을 비교 분석한 결과 LSTM-AE 모델이 이상패턴을 75% 감지하여 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 지도학습과 비지도학습 기법을 종합하여 설비의 고장여부를 정확하게 진단하고 이상상황이 발생하는 시점을 예측함으로써 이상상황에 대한 선제대응을 할 수 있는 기반을 마련하여 스마트 팩토리 고도화에 기여하고자 한다.

3D 건축 시각화 애니메이션의 공간감 표현에 관한 연구 (A Study on the Expression of Sense of Space in 3D Architectural Visualization Animation)

  • 김종국
    • 문화기술의 융합
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    • 제7권1호
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    • pp.369-376
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    • 2021
  • 3D 건축 시각화 애니메이션은 디지털 기술의 급격한 발전으로 건축 프리젠테이션에 보다 많은 비중을 차지하게 되었다. 건축 시각화 애니메이션은 게임이나 영화와는 달리 시각적인 정보를 충실하게 전달하는 것에 중점을 두게 되며 단순히 건축물을 관람하는 영상을 제공하는 것이 아닌, 건축 공간에서 관람자가 느끼는 공간감을 표현하는 것을 그 목표로 한다. 공간감은 건축의 물리적인 요소들뿐만 아니라 빛, 시간, 사람의 행위 등 비물질적인 요소들의 영향을 받으며, 고정된 이미지에 비해 시간성을 담을 수 있는 애니메이션에서 표현하는 것이 보다 유리하다. 이에 본 연구는 건축 시각화 애니메이션에서 효과적으로 공간감을 전달하기 위한 요소를 탐색하는 것을 그 목적으로 한다. 이를 위하여 공개되어 있는 저명한 건축 시각화 아티스트들의 작품을 선정하고 관찰하여 관람자에게 효과적으로 공간감을 전달하기 위한 요소들을 탐색하였다. 조사한 건축 애니메이션들에 공통적으로 나타나는 공간감 전달 요소를 카메라의 움직임과 조작, 주변 사물의 움직임, 빛 환경의 변화, 기상의 변화, 시간의 조절, 초현실적 장면의 삽입으로 유형을 분류할 수 있으며 이는 가상현실 건축 컨텐츠의 몰입감에 대한 논의와 이어질 것이다.

인공지능기술의 IoT 통합보안관제를 위한 데이터모델링 (Data Modeling for Cyber Security of IoT in Artificial Intelligence Technology)

  • 오영택;조인준
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권12호
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    • pp.57-65
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    • 2021
  • 산업 전 분야에 4차 산업혁명의 신기술인 IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence), Bigdata 등이 융합되어 새로운 가치를 창출하는 초연결 지능정보사회가 도래되고 있다. 모든 것이 네트워크에 연결되어 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인공지능이 스스로 학습하여 지적 판단 기능까지도 가능하다. 특히 사물인터넷은 언제 어디서나 어느 것과도 연결될 수 있는 새로운 통신환경을 제공함에 따라 모든 것들이 연결되는 초 연결을 가능케 하고 있다. 인공지능 기술은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연어처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 구현되고 있다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝(Deep leearning), 자연어처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등의 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝(Machine learning), 클라우드(Cloud) 기술을 포함하고 있다. 이를 통해 인간의 편의와 새로운 가치를 제공하기 위해 산업 전반의 다양한 분야에 활용된다. 하지만, 이와는 반대로 지능적이고 정교해진 사이버 위협들이 증가하고 신기술의 기술적 안전성 확보와 같은 잠재적 역기능들을 동반함에 따라 이에 대한 대응이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 이러한 역기능을 해결하기 위한 하나의 방안으로 인공지능기술을 활용하여 IoT 통합보안관제 가능하도록 새로운 데이터모델링(Data modelling) 방안을 제안하였다.

오토인코더 기반의 IoT 연계 처리를 통한 IoT 데이터 신뢰 기법 (IoT data trust techniques based on auto-encoder through IoT-linked processing)

  • 연용호;정윤수
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권11호
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    • pp.351-357
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    • 2021
  • 분산 환경에서 다양하게 사용되고 있는 IoT 장치는 의료·환경·교통·바이오·공공장소 등 사용 분야가 다양해지면서 IoT 장치에서 송·수신되는 데이터의 중요도가 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위한 방법으로 수 많은 데이터들을 다양한 중요 속성별로 분류·처리하도록 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리를 위해서 IoT 데이터를 특성별로 블록체인으로 묶어 처리하도록 IoT 데이터별로 상관관계 지수를 사용한다. 제안 기법은 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해서 상관관계 지수에 적용된 블록체인 기반의 n-계층 구조로 확장 운영한다. 또한, 제안 기법은 IoT 데이터의 상관관계 지수에 따라 IoT 수집 데이터에 가중치를 적용하여 IoT 데이터를 선택할 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 IoT 데이터의 무결성을 검증하는 비용을 낮출 수 있다. 제안 기법은 n-계층 구조로 IoT 데이터를 확장할 수 있도록 IoT 데이터의 처리 비용을 유지한다.

디지털 역사문화 관계성 복원 프로세스 사례연구 - 라뜰리에를 중심으로 - (A Case Study of Demonstrating the Process of Digital Restoration of the Relationship between History and Culture Focused on "Latelier")

  • 김근수;고정민
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권11호
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    • pp.156-164
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    • 2021
  • 현재 디지털 복원은 관계성을 심도 있게 고려하지 않은 표면화된 복원이라는 한계점에 머물러 있다. 인물 복원은 특정 위인의 형상을 복원하는 단발적인 이벤트로만 활용되며, 건물복원 역시 복원된 문화재를 콘텐츠로 활용하기보다는 문화재 자체를 디지털 모델링으로 구성하는 데 그치고 있다. 현재의 복원 방식만으로는 건축물이나 인물이 담고 있는 스토리까지 복원하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 공간과 인물, 사건을 포괄하는 '역사 문화공간'을 디지털 복원하여 관계성에 초점을 맞춰 재현하는 방법과 프로세스를 분석하였다. 디지털 복원 방식을 도출하기 위해 고흐를 주제로 한 실내테마파크인 '라뜰리에' 사례를 분석하였다. 연구 결과, 디지털 복원을 위해서는 인물의 관계도를 바탕으로 하는 주변인물과 사물과의 관계성이 중요하다는 것을 밝혔다. 고흐의 관계성을 토대로 디지털 복원을 위해 준비 단계, 디지털 아카이브 단계, DB 고도화 단계, 실증 단계 등 4단계의 프로세스를 정형화하였다. 관계성을 통한 인물의 스토리 복원은 진정한 역사 복원으로서 과거와 현대의 융합을 기대할 수 있으며, 이를 통해 디지털 복원의 혁신적인 발전을 이룰 수 있으리라 기대된다.

신종 바이러스에 대응하는 스마트 고령자지원 시스템의 연구 (A Study on the Smart Elderly Support System in response to the New Virus Disease)

  • 조면균
    • 산업융합연구
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    • 제21권1호
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    • pp.175-185
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    • 2023
  • 최근 COVID-19와 같은 신종 바이러스 감염증이 확산하여 심각한 공중 보건 문제를 제기하고 있다. 특히 이러한 질병은 고령자에게 치명적으로 작용하여, 생명을 위협하고 심각한 사회적, 경제적 손실을 초래하였다. 이에 많은 산업분야에서 사물 인터넷(IoT) 및 인공 지능(AI)을 응용한 원격진료, 헬스케어, 질병예방 등의 애플리케이션이 소개되어 질병 감지, 모니터링 및 검역 성능을 향상하고 있다. 하지만 기존기술은 갑작스러운 전염병의 출현에 신속하고 통합적으로 적용되지 않기 때문에, 사회 속에 감염병이 대규모 감염 및 전국적 확산되는 것을 차단하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 바이러스 질병 정보 수집기를 통해 지역적 한계가 있는 다양한 감염 정보를 수집하고, AI 브로커를 통해 AI 분석 및 심각도 매칭을 수행하여 감염의 확산을 예측하고자 한다. 최종에는 질병관리본부를 통해 고령자에게 위험경보 발령, 확산 차단 문자 발송 및 감염지역 대피정보를 신속하게 제공한다. 현실적인 고령자 지원시스템은 감염자 발생지역 정보와 고령자의 위치정보를 비교하여 증강현실 기반의 스마트폰 애플리케이션으로 직관적인 위험지역(감염지역) 회피기능을 제공하고 감염지역 방문이 확인되면 자동으로 방역관리 서비스를 제공한다. 향후 제안시스템은 위치기반의 사용자 밀집도를 파악함으로써 갑작스런 인파 집중으로 인한 압사 사고를 사전에 예방하는 방법으로도 활용 가능할 것이다.

스마트 플랫폼을 이용한 전통시장 활성화 방안 연구 (A study on the Revitalization of Traditional Market with Smart Platform)

  • 박정호;최은영
    • 서비스연구
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    • 제13권1호
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    • pp.127-143
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    • 2023
  • 현재 국내 전통시장은 중앙정부와 지방자치단체 등 많은 관련 주체들의 다양한 사업 추진에도 불구하고 2000년대 초반부터 시작된 침체의 늪을 벗어나지 못하고 있다. 이러한 전통시장의 봉착된 위기를 극복하기 위하여 최근에는 빅데이터 분석, 인공지능, 사물인터넷 등과 같은 정보통신기술이 융합된 스마트 전통시장 구축 방안에 대한 R&D가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 전통시장 활성화 관련하여 2012년 이후부터 최근까지 진행되었던 여러 선행연구 및 전통시장 이용자, 해외 전통시장의 ICT 기술 적용사례 등을 분석하고, 분석된 내용을 토대로 ICT 기술을 활용하여 스마트 전통시장을 구축하기 위한 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모델에는 방문객과 상호작용할 수 있는 전통시장 메타버스의 구축, NFC 기술을 접목시킨 디지털 사이니지를 통한 전통시장 방문 인증, IoT와 AI 기술을 적용한 화재감지 기능의 정확성 고도화, 시장 상품 출시 정보 및 이벤트 알림을 위한 스마트폰 앱 개발, 그리고 이상 네 가지 방안과 연동하는 전자상거래 시스템을 포함하는 방안이 포함된다. 제안 모델은 온라인 쇼핑 및 모바일 기기 사용에 익숙한 MZ 세대를 전통시장의 주요 고객으로 확대시키기 위한 방안이라 말할 수 있다. 따라서 제시된 모델을 기반으로 스마트 전통시장 플랫폼이 구현되어 운영된다면, MZ 세대 및 외국인 관광객들에게 전통시장에 대한 흥미와 관심을 이끌어 낼 수 있어 스마트 전통시장을 하나의 문화 콘텐츠로 자리매김하게 만들 것이며, 보다 안전한 시장 환경 조성과 함께 적시에 효과적인 마케팅을 전개할 수 있어 향후 전통시장 활성화에 기여할 수 있을 것이다.

에지 네트워크 환경을 위한 딥 러닝 기반의 효율적인 IoT 데이터 처리 기법 (Efficient IoT data processing techniques based on deep learning for Edge Network Environments)

  • 정윤수
    • 디지털융복합연구
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    • 제20권3호
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    • pp.325-331
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    • 2022
  • 에지 네트워크 환경에서 IoT 장치가 다양하게 활용되면서 IoT 장치에서 수집되는 정보들을 여러 응용 분야에서 활용하는 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 그러나, 네트워크 환경(간섭, 전파방해 등)에 따라 수집되는 IoT 데이터들이 누락 또는 오류가 발생하는 상황이 빈번해지면서 정확한 IoT 데이터들을 바로 적용하기가 쉽지 않은 상황이다. 본 논문에서는 에지 네트워크 환경에서 수집되는 IoT 데이터들의 오류를 줄이기 위해서 IoT 데이터의 서명 값을 랜덤하게 생성하여 비트 형태로 보안 정보(Security Information, SI) 값만을 IoT 데이터들에 각각 할당함으로써 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 IoT 장치로부터 수집되는 데이터들을 비대칭적으로 서로 연계 처리하도록 다중 해쉬 체인을 적용하여 IoT 데이터를 블록체인으로 묶는다. 이때, 블록 체인화된 IoT 데이터들은 딥러닝 기반으로 상관관계 지수에 따라 가중치를 적용한 확률 함수를 사용한다. 또한, IoT 데이터의 무결성과 처리 비용을 낮추기 위해서 제안 기법은 그룹화된 IoT 데이터를 n-계층 구조로 확장 운영 가능하다.