일반적인 영상감시시스템은 비디오 녹화 및 전송 방식을 채택하고 있기에 특성상 다량의 데이터를 전송하고 저장하여 시스템의 부담이 크다. 하지만, 쓰레기 불법투기나 불법 주차현장의 포착 및 기록을 같은 용도에서는 비디오가 아닌 정지영상을 이용하는 감시가 충분할 것이다. 본 논문에서는 움직임 센서와 정지 영상을 이용한 영상감시시스템을 제안한다. 우리의 시스템에서는 움직임 이벤트의 발생을 센서값 변화로 인식한 후, 현장을 기록하는 정지영상을 캡처하고 원격지의 데이터베이스에 저장하는 하는 기능을 제공한다. 따라서 제안된 시스템은 기존 비디오 기반의 감시 시스템과 비교해서 감시 상황의 발생을 보다 신속하면서도 정확하게 인식할 뿐만 아니라 처리하는 데이터의 양을 현저히 줄이는 장점이 있다. 또한, 우리의 시스템은 에이전트 기반으로 동작하기에, 이후 새로운 모듈을 추가하거나 기존 모듈을 수정하는 작업을 쉽게 할 수 있도록 한다.
사물인터넷(IoT)의 시장 확대로 IoT 기기가 받아오는 정보에 대한 보안성이 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 IoT 센싱 데이터의 비밀성을 보장하기 위한 암호 라이브러리를 구현하고, Android Things 기반 서비스 환경 개발을 통해 이를 검증하였다. 본 연구의 라이브러리는 SEED 암호를 이용하여 데이터에 대한 암복호화 기능을 구현하였고, 센서 정보를 라이브러리에 넣으면 데이터가 데이터베이스에 안전하게 암호화되어 저장될 뿐만 아니라 웹 환경에서도 정상적인 복호화가 되도록 하였다. 본 연구의 기여점은 SEED와 같은 암호기술을 IoT 센서 기반 서비스 환경에서 라이브러리 형태로 구현하여 이의 활용성을 검증하는 데에 있다.
본 논문에서는 오픈소스 플랫폼 라즈베리파이 3 모델을 기반으로 몽고DB 데이터베이스를 활용하여 풀 스택 플랫폼을 구현하였다. 가속도 센서를 사용하여 무선 통신으로 데이터를 로깅하는 도구로써 이벤트 구동 방식을 사용하였으며, 리눅스 라즈비안 Jessie 버전으로 초당 28 프레임으로 USB 카메라(MS LifeCam 시네마) 이미지를 획득하며, 안드로이드 모바일 기기와 인터페이스를 구축하기 위하여 블루투스 통신 기술을 확장하였다. 따라서 본 논문에서는 가속도 센서 동작을 검출하여 이벤트 트리거링을 감지하는 풀 스택 플랫폼 기능을 구현하고, IoT 환경에서 온도와 습도 센서 데이터를 수집한다. 특히 몽고 DB가 MEAN 스택과 가장 좋은 데이터 연결성을 갖고 있기 때문에 풀 스택 플랫폼 성능을 개발 향상시키는데 MEAN 스택을 사용하였다. 향후 IoT 클라우드 환경에서 풀 스택 성능을 향상시키고, 몽고 DB를 활용하여 보다 쉽게 웹 설계 성능을 향상시키도록 기술을 개발하겠다.
본 논문에서는 온실에 Green U-IT 기술을 적용하여 기온센서, 토양센서, 수분센서 등 환경제어기기를 컴퓨터로 연동시켜 실시간으로 작물 생장환경을 관리하는 원격 모니터링 시스템을 제안한다. 온실의 환경정보를 데이터베이스에 저장하고 저장된 식물의 생장환경을 직선회귀분석법과 DIF 분석을 이용하여 최적의 생장 환경정보를 사용자가 원하는 항목으로 비교 분석하여 모니터링 한다. 온실 환경 제어시스템을 웹 환경과 연동하여 원격으로 제어함으로서 각 사용자들이 농가에 직접 방문하지 않더라도 원격으로 실시간 온실의 환경을 제어할 수 있다. 따라서 최적의 생장환경을 지속적으로 제공하여 농가의 생산 효율성을 증대 시킬 수 있다.
운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 이러한 주행 정보를 이용한다면 운전자의 운전 성향을 분석하는데 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 시의 센서 데이터들을 기록하고 주행 패턴을 인식하는 방법을 제안한다. 운전 성향을 분석하기에 앞서 패턴 별 주행 정보를 제공하기 위해 주행 패턴을 인식하는데 중점을 두었다. 좌회전, U턴, 우회전, 급감속, 급출발, 급가속, 과속방지턱에 해당하는 7개의 패턴을 인식하기 위한 과정으로 데이터 전처리를 통해 이벤트가 발생한 구간을 검출 후, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용한 결정 방식을 적용하여 패턴을 인식한다. 제안된 방법은 운전자의 정보 제공을 위해 인식된 패턴과 함께 동시에 녹화된 비디오 스트림도 제공되며, 이는 안전운전시스템이나 운전습관분석시스템의 중요한 요소라 할 수 있다.
본 논문은 광센서 없는 태양광 추적 시스템을 제안한다. 태양광 추적, MPPT, ESS, 모니터링의 4가지 기능을 모듈화하여 시스템을 구현하였다. 9개의 태양광 패널을 기본단위로, 바람의 영향을 저감하고, 광센서 없이 태양광 추적이 가능하도록 상하좌우 패널의 높낮이를 다르게 한 격자형 구조를 채택하였다. 저가형 MCU를 이용한 부스트 컨버터 PWM 스위칭을 위해 기존 MPPT의 연산 방법을 개선하였다. ESS 모듈은 리튬 이온 배터리 12개(직렬 3셀과 병렬 4셀)를 기본 단위로 구성하여 온도 및 전기 특성의 이상 유무 감시가 가능하게 하였다. 각 모듈의 MCU는 Atmega128 또는 Raspberry PI로 구성하였으며 운전 정보를 상호 교환하고, IoT 기술을 응용하여 실시간 원격 모니터링과 클라우드에 데이터베이스를 구축하여 유지보수가 가능하게 하였다. 실험을 위해 제작된 태양광 발전 시스템의 운전 데이터는 각 모듈의 분산 및 원격 모니터링의 가능성, 유지보수의 편의성 및 광추적 성능을 증명한다.
본 연구는 사용자의 자세를 모니터링하고 수정하기 위해 3D 피트니스 프로그램에 사용할 수 있는 몇 가지 기술을 제안한다. 첫 번째로 사용자와 전문가의 레퍼런스 동작간의 차이를 알기위해 두 가지 다른 신체 구조 사이의 리타게팅 기법을 연구했다. 두번째로 복잡한 운동 동작을 표현하는데 생기는 저가형 깊이 센서의 문제인 자가가림(Self-occlusion) 문제를 예제 데이터베이스와 시간 일관성을 활용하여 해결하였다. 마지막으로 사용자가 취하는 자세가 코치의 자세와 얼마나 다른지 알 수 있도록 피드백 해주는 UI를 제작하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 사용자의 신체적 차이를 고려하여 사용자의 자세를 평가 한 다음 사용자의 자세에 대한 피드백을 받을 수 있도록 한다.
논문에서 제안하고자 하는 하이브리드 화상통화 헬스케어 시스템은 여유로운 사용자보다는 일반 서민 계층과 취약 계층을 위한 서비스로 사용자가 자원봉사자 또는 보호자와의 커뮤니케이션이 되도록 하기 위한 시스템으로 거동이 불편하거나 바쁜 직장인의 부모님 등 사각지대에 놓인 사람들에게 필요한 말벗나누미를 통해 소외계층이 발생하는 부분을 줄여주는데 기술 개발을 목적으로 한다. 본 논문에서 제시하고자 하는 화상통화와 온도/습도/맥박 센서를 이용한 하이브리드 건강관리시스템은 센서와 소프트웨어 연동 및 통제, 데이터베이스를 이용해 말벗나누미 서비스를 위한 P2P 연결 정보를 저장하고, 건강 체크 데이터는 로컬에 저장할 수 있다. 무선 네트워크 환경에서 하이브리드 헬스케어 시스템은 독거노인들이 기본적 욕구인 대화를 이끌어 낼 수 있도록 하기 위한 시스템으로 사용자에게 편리한 UI 설계 및 소프트웨어를 개발하고, 노령화 시대에 따른 고령인구의 증가와 행복지수 증가에 따른 케어 시스템의 소비 증대를 위한 목적으로 한다.
CNT 센서는 산가와의 연계성이 $R^2$>0.96으로 산가의 화학적 측정방법을 대체할 수 있는 유지의 산패도 측정기기로서 적합할 것으로 기대된다. 현재 유탕유의 품질에 대한 국내 법적 기준은 산가와 과산화물가를 기준으로 하고 있지만 일부 유럽국가의 기준인 polar-compounds 25%내외의 규정에 비하여 유지의 상태를 판별하는 데에 변화요구 가능성이 있어 국내규정에 대한 검토가 필요하다. 실험결과에서 산가와 CNT센서, 산가와 polar-compounds간의 높은 연관성을 확인하였으므로, CNT센서를 산가 뿐만 아니라, polar-compounds 측정법을 대신할 수 있는 장치로서 개발도 가능할 것이다. 다만, 식용오일마다 구성성분과 함량이 다르므로 보다 정밀한 유지의 산패도 측정이 가능하기 위해서는 식용유지의 종류별로 데이터베이스를 구축하는 것이 필요하다.
본 연구에서는 모든 발생 가능한 철도 사고시나리오를 기반으로 비상대응절차를 정의하여 철도사고 별 비상대응 절차를 구축하였으며 이를 유비쿼터스 센서 네트워크 시스템과 연동하여 u-철도 방재시스템을 제안하였다. u-철도 방재 시스템은 u-예방 시스템, u-대비시스템, u-대응 시스템, u-복구 시스템 4개의 단위 시스템들로 구성되어 있으며 각각의 데이터베이스별로 분리되어 있다. 수집된 정보는 각 시스템별로 분석되고 각종 매체를 통해 정보를 제공하며, 연계된 타 시스템과 유기적으로 정보를 교환하는 구조로 설계되었다. 특히 u-철도 방재 시스템은 오감인지기능을 바탕으로 한 센서 네트워크와 모니터링 시스템을 통하여 비상사고 발생 시 적절한 초기 대응이 가능하도록 설계되었다. 또한 2차원, 3차원 공간 정보 인터페이스에 유비쿼너스 센서 네트워크와 예상 시나리오를 함께 연동시키므로 서 종합적 의사 결정이 가능하도록 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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