최근 산업 현장에서 재해는 설비의 다양화, 인적 구성의 복잡성, 작업환경의 변화 등으로 다양하게 발생되고 있다. 특히 경제적 자립도가 취약한 중소기업에서는 관리능력이 미흡하여 안전에 대한 조직 및 관리, 교육 등이 큰 문제점으로 대두되고 있다. 우리나라의 안전관리의 현실은 대기업 중심으로 이루어지고 있는 실정이나 재해율은 일본 등 주변국보다 2~4배 높은 수준으로 선진국에 비해 아직도 매우 심각한 문제이다. 한편, 환경과 재난방지, 헬스케어 등과 같은 분야에 널리 활용되고 있는 고도화된 IoT 기술은 최근 빌딩, 도시 관제 시스템뿐만 아니라 산업 현장의 설비와 인력관리 등 IoT 기술의 활용이 활발해지는 추세다. 본 논문에서는 IoT를 활용한 기술 개발을 통해 다양한 분야의 산업현장에 산재하고 있는 각종 위험인자를 포함하여 작업자의 근로 환경 정보를 영상 및 센싱 데이터를 이용하여 인지하고 작업자에게 현장 위해요인을 파악함으로써 합리적인 대책의 마련을 통해 작업자의 안전을 보장하고, 이와 더불어 업무지원 정보를 실시간으로 제공하여 인명피해의 감소, 작업능률과 생산성 향상을 야기할 수 있는 스마트 안전제어 및 원격 업무 지원을 위한 지능형 산업안전 관리 시스템을 개발하였다.
본 서비스는 스마트폰 앱을 통해서 그리고 아시아 문화전당에서 외국인의 언어로 방송내용을 들을 수 있는 목적을 가진다. 본 논문은 비콘의 신호로 외국인을 인식하는 방법을 설명하고 IoT 게이트웨이는 AllJoyn 프로토콜 접속 기능을 사용하여 선택된 외국인 언어로 음성서비스를 제공한다. IoT 서비스 플랫폼은 외국인의 인식자 관련 등록 받아들여서, 모든 장치들로 메시지들을 보내고, 그것들은 모든 IoT 게이트웨이들이고, IoT 게이트웨이는 외국인의 스마트폰 앱에 연결되어서 방송내용들을 들을 수 있다. 만일 외국인이 비콘의 관리 거리를 벗어난다면, 음성 앱 서비스는 해제된다.
유비쿼터스 환경을 실현하기 위한 핵심 기술로 RFID가 주목받고 있고 많은 연구가 이루어지고 있다. RFID는 점점 소형화되고 주변의 모든 환경 및 사물에 부착 될 것이다. 이러한 환경에서 RFID Tag가 부착된 개체들의 관리와 Middleware의 중요성이 부각되고 많은 기관에서 연구가 진행되고 있다. USN/RFID 환경 하에서 사용하기 위한 Middleware는 다음과 같은 기능이 필요하다. 첫째, RFID가 부착 된 개체가 주위 환경에 민감한 개체일 경우 Middleware에서 자체적으로 상황을 인지하여 대처해야 한다. 둘째, 방대한 양의 raw 데이터 처리를 부하 없이 처리해야 한다. 셋째, 실제 RFID를 적용했을 경우 한 종류의 RFID 장비만을 사용하는 것이 아니므로 다양한 종류의 RFID 장비를 인식할 수 있는 Middleware가 필요하다. 본 논문에서는 RFID에 센서와 무선통신 기술을 결합하여 상황인식(context-aware)이 가능하고, 분산처리 환경을 도입하여 방대한 양의 데이터를 처리 가능하며, 다양한 프로토콜이나 주파수의 장비를 통합적으로 적용 가능한 Middleware의 설계를 제안한다.
최근 컴퓨터비전이나 로봇 공학 분야에서 가격이 저렴한 웹 캠을 이용하여 입력된 2차원 영상으로부터 물체를 인식하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이를 위한 연구로서 로봇이나 비전에서 물체를 찾아내는 여러 가지 방향들이 제시되고 있으며, 지속적으로 로봇은 사람과 유사한 기능을 수행할 수 있도록 설계 및 제작되고 있다. 예로서, 사람은 사과를 볼 때 사과라는 사실을 사전에 인지하고 있기 때문에 사과라고 인식하는 것처럼 로봇 또한 사물에 대한 정보를 미리 알고 있어야 한다. 그러므로 본 연구에서는 내용기반의 물체인식에 필요한 기술로서 저장이미지를 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)알고리즘을 이용하여 물체 저장 데이터베이스를 구축하였으며, 이를 기반으로 영상을 통해 입력된 화면에 존재하는 여러 물체를 한번에 신속히 인식하는 방법을 제안하여 구현하였다.
With the development of sensor, communication and intelligent software technology, expectation of IoT-based service which can receive desired service automatically and anytime, anywhere is getting higher. In addition, IoT-based services have begun to anticipate the development of a hyper-connected society. Despite these expectations and anticipations, few studies have empirically identified ways to improve the intentions of prospective customers to use IoT-based services. Therefore, the purpose of this paper is to propose a theoretical model that can explain the factors that determine the intention of using IoT-based services. In addition, this study investigates what factors affect the intention to use IoT-based services focusing on the connectedness. Especially, perceived connectivity with the (virtual) community, unlike the connectivity with the machines, is newly proposed, to understand the IoT technology adoption behavior. The empirical results suggest that social relationship is one of the critical factors to affect the use of services running on interconnected technology such as IoT. When IoT-based service is recognized as a link to other communities, it has been found to have a positive effect on intention to use via perceived belongingness.
인공지능(AI), 사물인터넷(IoT)등의 4차 산업기술은 철도안전의 핵심수단으로 부상하고 있으며 차량, 위험관리, 운행관리, 보안관리 등의 점진적인 적용분야 확장을 통해 철도안전에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방안에 대한 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기반의 다양한 철도인프라 데이터를 활용하여 열차주행상태에 영향을 줄 수 있는 이상상황 인식 모델 및 열차자율주행을 위한 제어기술에 필요한 정보로 인프라 상태를 제공하는 방식을 제안한다. 철도 인프라 상황인지에 필요한 데이터는 레일온도, 선로 지정물, 승객 수, 선로 적설량을 지정하였고, 제안 인식모델의 스게노 퍼지추론 방식을 적용한 후 철도차량 운전관련 취급규정 및 취급세척을 기반으로 퍼지규칙(Fuzzy Rule)을 15개 생성하였다. 인프라데이터셋을 활용하여 제안모델의 인식률 평가에 사용하였으며 인식률 결과는 약 86%의 정확성을 보였다. 퍼지추론 기반 방식의 철도인프라 이상상태 인식모델을 철도분야에 접목시킨다면 기존의 관제기반 방식보다 효율적인 철도인프라 상황인식이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 고속 자율주행 중 차선을 이탈 하였을 때 사고를 방지하기 위해 주변 상황을 $360^{\circ}$ 카메라로 인식 후 경보를 울리는 경고 시스템을 설계하고자 한다. 자율주행 중 무리하게 차선을 바꾸려고 하거나 고속 주행 시 갑자기 나타나는 사람, 동물, 사물 등을 인지하지 못하여 사고가 발생하는 경우가 많다. 고속 자율 주행 중 차선 이탈시 카메라로 주변상황을 파악하고 차량 하부에 차선이탈 센서를 통해 경고 시스템이 울리는 자동차를 만들어 자율주행 시 일어나는 다양한 사고를 줄이고 보다 안전한 주행 시스템을 갖추고자 한다.
최근, 자율주행 이동체에 대한 대중의 관심도가 높아짐에 따라 자율주행 이동체의 상용화 확대를 위한 유관 기관들의 연구 활동이 꾸준하게 진행되고 있다. 이로 인해, 부분적이지만 실제 사용이 가능한 단계로 발전이 이루어졌다. 하지만, 2018년 3월 우버와 테슬라 자동차로 인해 최초로 두 차례의 사망사고가 발생하였고, 새로운 시스템 보완에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문은 자율주행자동차의 사망 사고를 중점적으로 사고 원인을 분석하여 원인이 되었던 사물 인지오류를 확인하고, 이를 보완할 수 있는 시스템의 구현을 위한 새로운 자율주행 이동체의 정보처리 모델을 제안한다.
본 논문에서는 아동의 스마트폰 보급률과 사용 시간이 증가함에 따라 교육용 애플리케이션 개발의 필요성을 인지하고, 아동에 최적화 되어 있으며 이미지 인식 기술을 접목해 아동이 쉽게 사용할 수 있도록 고안된 애플리케이션 서비스의 개발에 대한 아이디어를 제안한다. 이미지 인식 기술을 활용해 아동이 쉽게 스마트폰의 카메라로 사물을 촬영하고 이에 대한 적절한 검색 결과를 손쉽게 파악할 수 있도록 도움을 주는 서비스이다. 이를 통해, 온라인 수업 등으로 인해 교사의 직접적인 지도를 받기 어려운 환경 속에서도 아동이 자기주도적으로 손쉽게 공부하거나 더 알아보고 싶은 대상을 찾아보고 학습하여 자기주도적 학습 능력을 함양하고 스마트폰의 올바른 사용 방법을 익히는 데에 공헌할 수 있을 것으로 사료된다.
전 세계적 모바일 스마트 기기 혁명은 사람이 접하는 모든 공간에서 독립된 형태의 전기회로를 요구하고 있으며, 전자기기간 연결된 사물인터넷의 구현은 사용자 측면에서 운용이 쉽고 지속 가능한 디지털 생태계 인프라 구축에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 이러한 기술은 자동차 전장품, 가정용 가전제품 및 웨어러블 기기의 생산 기술 발전으로 이어지고 있으며, 특히 최근 소개된 인몰드 전자기기(in-mold electronics, IME)는 기존의 대량 공정의 장점을 극대화할 수 있는 기술로 대두되고 있다. 이 기술은 평평한 2차원 기판에 기능성 잉크를 인쇄하고, 3차원 형상으로 열/사출 성형하여 경량화 및 저비용으로 장치를 생산해내는 경제성 강점을 이유로 산업적인 가치를 평가받고 있다. 본 논문에서는 인몰드 전자 장치의 제조기술 및 응용 측면에 대한 가장 최신의 국내외 연구 그룹에서 제안된 기술 개발을 소개하고자 한다. 신체 표면상에서 독립된 형태의 바이오센서 전자소자의 운용을 위한 생체 모사 기술, 에너지 소자, 생체신호 모니터링 센서들을 인몰드 기술로 구현하는 기술 및 장치 구성은, 4차 산업혁명과 함께 성장 중인 유연인쇄전자 기술과 융합되어 회로 기판 제조기술의 혁신을 가져올 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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