유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 널리 사용 가능한 분야는 헬스케어 분야이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 마이닝 기반 멀티 에이전트 헬스케어 시스템을 제안한다. 제안하는 기법은 환자의 몸으로부터 생성된 센싱 데이터를 마이닝을 이용하여 진단 패턴을 뽑아내어 정상 상태, 긴급 상태, 응급 상황으로 분류할 수 있다. 이는 실시간으로 센싱되는 엄청난 양의 생체 데이터를 처리할 수 있으며, 환자의 병력 데이터와 비교, 분석한다. 이를 위해 연관 규칙 탐사를 2가지 데이터 그룹으로 구분하여 적용한다. 첫 번째는, 기존의 방대한 의료 병력 데이터로 두 번째는, 체온, 혈압, 맥박등과 같은 센서로부터 센싱한 환자의 실시간 생체데이터로 분류한다. 제안하는 시스템은 PDA 같은 모바일 디바이스 등을 통하여 병원과 멀리 떨어진 지역에서도 긴급 상황을 판단하여 처리할 수 있다. 또한 환자(노인)의 상태를 실시간으로 모니터링 함으로써 요구되는 시간과 비용을 단축하게 되고, 의료 서비스의 지원에 대한 효율성을 높이게 된다.
최근 실감 콘텐츠는 디스플레이 기술의 발달에 따라 다양한 방식으로 적용되고 있으며 높아지는 대중의 요구에 따라 최종적 실감 콘텐츠 기술인 홀로그램이 제한적으로 사용되고 있다. 그러나 대부분의 실감 콘텐츠에는 HMD(head mounted device) 또는 안경 형태의 디바이스가 요구되며 기타의 실감 콘텐츠 디스플레이 기술은 체험 공간에서의 단일 이미지 평면을 사용자에게 전달하므로 단조로운 콘텐츠 체험을 제공한다. 이에 본 논문에서는 다양한 실감 콘텐츠 기술과 홀로그램 기술이 적용된 실감 콘텐츠를 정리하고, 프로젝션 맵핑과 플로팅 홀로그램을 융합한 상호작용 기반의 체험형 실감 콘텐츠 서비스를 제안한다. 프로젝션 맵핑되는 스크린과 다중 플로팅 홀로그램 생성 장치를 통해 사용자 시점에서의 깊이 방향이 확장된 3차원 입체 공간을 제공함과 동시에 사용자의 신체 전체와 부분적 모션을 다수의 센서를 통해 인식가능하게 하여 기존 대비 사용자의 활동 영역이 확장된 상호작용 콘텐츠 서비스가 실현이 가능하도록 설계하였다.
본 논문에서는 소의 사료 취식량(Feed Intake), 반추(Rumination), 발정기(In Heat) 모니터링 기술을 이용하여, RFI(Residual Feed Intake) 모니터링 및 신진대상 이상을 예측하는 웨어러블 디바이스 및 PC용 웹과 스마트폰 어플리케이션을 이용한 모니터링 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템의 개발로 농장주는 경제적 효율성의 증가가 기대된다. 사료 섭취량을 분석하면, 소의 체중에 근거한 추천 사료량과 소가 섭취하는 사료량과의 차이를 확인할 수 있으며, Metabolic disorder(신진대사 이상)에 대한 조기 발견이 가능할 것으로 예상된다. 본 논문의 결과물을 사용하는 농장주는 가장 효율적인 성과를 나타내는 소를 구별할 수 있으며, 소의 표피(목)에 부착하는 웨어러블 장치로부터 입력되는 6축 모션 센서 신호와 웨어러블 장치에 부착된 마이크를 통해 입력되는 소의 목넘김 소리를 통해서 소의 반추와 사료섭취량을 측정할 수 있다. 향후에는 심박, 호흡 등의 추가적인 생체신호를 측정할 수 있도록 개선 작업을 진행할 예정이다.
현재, 5G 상용화 성공에 따라 IoT 기술이 고도화 되고 있어 다양한 사물인터넷 공공 안전 서비스를 통합한 서버 시스템이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 IP PBX를 기반으로 IoT 디바이스와 게이트웨이를 연결하는 IoT 플랫폼인 공공 안전 통합서버를 구현하였다. 본 서버는 임베디드 OS 기반으로 다양한 IoT 서비스가 하나의 시스템에서 수행되고 공공장소의 비상통화 및 방송을 처리하는 호 처리/방송서버 기능을 내장하고 있고, IoT센서 데이터와 비상벨 정보를 수집하여 응급 상황 시 사고현장에서 비상알람과 대피방송 등을 자동송출 하며, 일상적인 정보는 상위의 IoT 서비스 서버에 전달하여 IoT서비스 서버의 명령에 따라 공공안전관리 서비스를 제공하여 국가 사회의 안전망 서비스를 편리하고 저렴하게 제공할 수 있다.
사물인터넷은 세상의 모든 물건에 통신이 가능한 안테나를 설치하여 정보를 교환하는 상호 소통이 가능한 인프라를 말하며, 사물인터넷이 4차산업혁명의 핵심인 이유는 데이터의 수집을 사물인터넷을 통해 이루어지기 때문이다. 사물인터넷의 기술과, 사물 인터넷의 동향 IoT(Internet of Things)는 인터넷 연결이 가능하고 각종 센서를 탑재한 디바이스간 커뮤니케이션이 가능 한다는 개념으로 lot의 핵심 IT 트렌드로 빅데이터, 모바일, 클라우드와 같은기술들을 열거하고, 4차산업혁명의 핵심인 사물인터넷의 중요성과 빅데이터의 처리 및 분석기법등에 대한 연구를 통하여 산업환경이 발전할 수 있도록 정보를 제공하고 각종 보안 대책과 향후 기술을 제시하여여 산업경영에 기여하기 위하여 본 연구를 진행하였다.
산업 재해의 주요 원인에는 추락사고, 가스 누출 등이 있다. 기존의 안전모와 스마트 디바이스 결합 제품들은 편의성에 초점을 맞춰져 있어 위와 같은 사고를 예방하기 위한 기능이 미흡하다. 본 논문에서는 추락사고 인지와 가스 누출 감지 기능에 중점을 둔 스마트 안전모 개발을 다루었다. 또한 효율적으로 근로자를 관리할 수 있는 관리 시스템을 개발하였다. 이 시스템의 핵심 기능은 근로자의 위험 상태를 감지하여 관리자에게 전달하고 근로자의 상태를 확인하는 것이다. 실험을 통해 가연성 가스 측정 능력의 효용성을 검증하였다. 하지만 보드와 센서의 지속적인 동작으로 인해 상당한 전력 소모가 발견됨에 따라 대용량 배터리로 교체하는 등의 대응 방안이 요구된다는 점도 발견하였다.
본 논문에서는 실내 위치 서비스를 기반으로 사용자에게 긴급한 일이 생겼을 경우 기관이나 보호자에게 호출을 해주는 긴급 호출 시스템을 제안한다. 또한 이를 통해 복지 기관 및 병원을 대상으로 가정하여 실내 위치 서비스 인프라를 구축한다. 제안하는 시스템은 손목에 시계 형태로 되어 있는 디바이스로부터 센서 값을 받아 긴급 상황을 판별한 후 긴급 정보를 위치 단말기에 전달한다. 위치 단말기는 위치와 긴급 정보를 포함하여 서버로 전송하고 서버는 데이터베이스에 접근하여 데이터를 저장한다. 이를 통해 보호자는 어플리케이션으로 서버와 통신하면서 사용자의 상태를 모니터링하고 알림을 받으며 긴급한 상황에 긴급 호출기능을 사용하여 대처할 수 있다. 제안하는 시스템을 의료 분야와 복지 분야 등 긴급한 대처가 필요한 분야에 접목한다면 사용자와 보호자에게 좀 더 안정적이고 신속한 긴급 서비스를 제공할 것으로 사료된다.
마이크로 그리드 환경에는 변압기, 스위치, 에너지저장장치 등 많은 종류의 전력 설비가 존재하지만, IoT 기술의 발달에 따라 온도, 압력, 습도와 같은 센서 정보를 취득할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 기존의 마이크로 그리드 환경에서는 IEC 61850 표준에서 정의하고 있는 MMS 등의 통신 프로토콜을 준용하여 전력 설비와 플랫폼 간 통합 운용되고 있다. 그렇기 때문에 IoT 데이터를 수용하기 위해서는 IEC 61850 기반으로 구성된 데이터 수집 장치(FEP)에 IoT 데이터를 연계해 줄 수 있는 게이트웨이 기술이 필요하다. 본 논문에서는 마이크로그리드 운영 시스템 연계를 위한 IEC 61850기반 IoT 게이트웨이 플랫폼 프로토타입을 제안하고자 한다. 게이트웨이 플랫폼은 IoT 프로토콜(MQTT, CoAP, AMQP) 인터페이스 모듈과 데이터베이스, IEC 61850서버로 구성되어 있다. 데이터베이스의 경우, JSON 데이터를 저장하기 위해 오픈소스 기반의 NoSQL 데이터베이스인 Hbase와 MongoDB를 이용하였다. IoT 프로토콜을 검증하기 위해 라즈베리파이 아두이노 인텔 에디슨 SoC 기반 전력 IoT 디바이스 시뮬레이터를 이용하였고, IEC 61850은 Sisco's MMS EASY Lite를 이용하여 IoT 프로토콜과 IEC 61850 프로토콜간의 상호호환성을 검증하였다.
세계적으로 스마트 디바이스 보급률이 증가하면서 운동 체크 등과 관련된 서비스들이 주목받고 있다. 그러나 기존 운동량 측정 서비스의 경우 고도 정보를 사용하지 않거나, GPS 고도 오차를 보정하지 않은 알고리즘을 사용하기 때문에 제공되는 운동거리 등이 정확하지 않다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 문제점을 개선하기 위해 Kalman-filter를 기반으로 GPS와 기압고도계 센서 융합 알고리즘을 통해 고도 값 정확도 향상 및 좌표평면 사이거리 계산을 통해 Kalman-filter 기반 사용자 운동거리 측정 알고리즘을 설계 및 구현하였다. 설계한 알고리즘을 기존 알고리즘들과 비교한 결과, 기존 알고리즘에 비해 평균 약 2.17%의 정확도가 향상된 것을 확인하였다.
센서 등 많은 IoT 디바이스들은 화면출력 및 입력장치 등이 결여된 경우가 많아 개인정보보호법이나 GDPR 등에서 요구하는 개인정보수집 동의 절차를 만족시키기 어려워, 해당 비즈니스 분야 발전에 법적인 걸림돌로 작용하고 있다. 본 연구에서는 법적인 요건을 만족하는 IoT 시스템에서의 개인정보수집 동의 절차를 설계한다. 설계된 방식에서는 먼저 사용자의 개인정보가 암호화된 상태로 수집되며, 이후 데이터 수집 서버와 사용자 에이전트 사이에 개인정보 수집을 기반으로 연관을 맺음으로서 암호화된 내용을 복호화 한다. 이러한 연관 동의 과정에서 사용자 에이전트는 데이터 수집 서버의 개인정보수집 약관 등을 이해하고 복호화키를 제공한다. IoT 시스템에서의 이러한 방식의 개인정보수집 동의 절차는 GDPR 등의 법령에서 정하는 투명성, 자율성 등의 요건을 만족함으로서 개인정보를 취급하는 IoT 비지니스 분야의 발전에 크게 기여할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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