자율주행 시스템은 빅데이타를 기반으로 하여 딥러닝 시스템을 기반으로 하고 있으며, 사용되는 데이타는 다양한 센서를 이용하여 수집된다. 그런 센서에 있어서 소형화와 고성능화는 자율주행 시스템 뿐만 아니라 IoT 기반의 다양한 제품에서도 요구되고 있다. 특히, 소형화는 센서의 소형화 뿐만 아니라 센서를 설치하기 위한 기구의 소형화도 동시에 요구하고 있다. 그런 점에서 금속 기구는 센서를 고정하기 위한 가장 좋은 방법을 제시해 주고 있다. 하지만, 소형 센서를 위한 금속 기구 형상을 가공하는 것이 어렵거나, 제작 비용이 높아질 수 있다. 이를 위한 대안으로 본 연구에서는 금속 필라멘트를 기반으로 한 FDM (Fused deposition modeling) 공정을 제시하고, 금속 FDM의 기초가 되는 공정에 대한 연구를 진행하였다. 금속 FDM 공정을 통해서 얻어지는 금속 부품은 탈지-소결의 후 과정을 통해서 만들어진다. 본 연구에서는 출력 시 설정 변수인 내부 채움 비율(Infill rate) 과 소결 공정 후 밀도 사이에 관계를 조사하였다. 이는 내부 채움 비율과 후 처리 이후 얻어지는 시편의 밀도가 다를 수 있음을 기반으로 하고 있으며, 금속 FDM 공정 이후 얻어지는 출력물의 밀도를 높이기 위한 기초 연구로 의미가 크다고 할 수 있다.
최근 무선 통신 기술과 센서 디바이스들의 발달로 센서 기반 IoT 환경이 다양한 분야에 활용되고 있다. 하지만, IoT 환경을 구성하는 센서 노드가 소형 하드웨어로 구성되어 있어 메모리, 처리능력, 에너지 등에서 많은 제약사항을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 키 없는 해시 함수를 이용하여 센서 노드간 인증 및 키 교환을 경량화 기법을 제안한다. 제안하는 시스템은 숲이나 군사지역 등 사람이 접근하기 어려운 곳에 활용되는 센서 노드들의 배터리 수명을 향상시켜 효율적이고 지속적인 데이터 수집이 가능할 것으로 기대된다.
최근의 IoT 센서의 소형화와 센서의 소형화로 인하여 다른 센서 및 구조물들과의 간섭 및 견고성을 고려하여 더욱 복잡해 지고 있다. 최근 3D 프린팅 기술은 센서 직접 제작이나, 센서 소자를 포함하는 기구를 만드는 분야에 다양하게 적용이 되고 있다. 그 중에서, fused deposition modeling(FDM) 기술은 장비 및 소재의 가격이 상당히 저렴하며, IoT 기기의 제작이 활용이 가능한 가장 유력한 기술중에 하나이다. 그런 FDM 프린팅 기술은 플라스틱 소재 기반의 필라멘트를 녹여서 적층하여 3D 형상을 만들어 내는 기술이며, 최근에 특허 종료와 아울러 오픈 소스 기반의 저가형 프린터가 개발됨으로 일반인들에게도 널리 사용되고 있다. 이런 FDM 기술을 이용하여 출력된 출력물에 있어서 기계적 물성치는 소재의 종류와 다양한 공정 변수들에 의해서 영향을 받는다. 그 중에서도 내부 채움(infill)은 기계적 물성치에도 큰 영향을 주면, 출력 시간에도 영향을 준다. 따라서 본 논문에서 내부 채움과 기계적 물성치 및 출력 시간 사이의 관계를 규명하여, 기계 기구물을 제작할 때 출력 시간과 기계적 물성치를 고려한 최적의 내부 채움 조건 선정 방법을 제시하고자 한다. 제시된 방법을 증명하고자, 다른 공정은 모두 고정하고, 내부 채움 조건만을 변경한 인장 시편을 제작하고, 제작된 시편을 인장 실험을 통하여 내부 채움에 따른 출력물의 기계적 물성치를 비교 분석하였다.
최근 무선 통신 기술과 센서 디바이스들의 발달로 센서 기반 IoT 환경이 다양한 분야에 활용되고 있다. 하지만, 센서 네트워크 환경을 구성하는 센서 노드는 대부분 소형 하드웨어로 구성되어 있어 메모리, 처리능력, 에너지 등에서 많은 제약사항을 가지고 있다. 또한, 이기종 센서간의 통신 절차도 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 DisTance-Bounding 프로토콜과 해시 함수를 이용하여 센서 노드간 인증 및 키 교환을 경량화 기법을 제안한다. 제안하는 시스템은 숲이나 군사지역 등 사람이 접근하기 어려운 곳에 활용되는 센서 노드들의 배터리 수명을 향상시켜 효율적이고 지속적인 데이터 수집이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 사람의 걸음걸이 분석을 위한 소형 웨어러블 시스템을 개발한다. 신발 내 깔창에 부착 가능한 소형화된 모듈을 설계하고, 압력 센서 및 가속도 센서를 이용하여 사용자의 걸음걸이에 대한 정보를 측정하고 측정 데이터를 바탕으로 사용자의 자세를 분석한다. 분석한 결과는 블루투스 통신을 이용하여 사용자의 스마트폰으로 전송이 가능하고, 사용자는 자신의 걸음걸이에 대한 정보를 실시간으로 확인하여 스스로 자세교정을 할 수 있도록 유도한다.
소형 컴퓨팅 기기의 최근 발달과 더불어, 사물인터넷 기반 센서 네트워크가 광범위로 확산되고 있으며, 이제는 저렴한 비용으로 센서 연산 기능과 통신 기능을 사용가능하게 되었다. 센서 데이터 관리는 사물 인터넷 환경에서 주요한 요소이다. 센싱 장비로부터 발생되고 전파되는 엄청난 분량의 자료는 많은 유효 정보를 제공하고 사업추진을 위한 다음세대의 빅데이터로 생각되고 있다. 최신 컬럼 기반 압축 기법이 높은 공간 효율 때문에 대용량 서버에 장착되고 있다. 센서는 좁은 대역폭과 오류가 많은 무선 채널을 사용하므로, 센서 기반 저장 시스템은 불안정한 데이터 서비스에 노출되어 있다. 본 연구에서는 사물 인터넷 센서망에 대한 분석을 간략하게 서술하며, 사물 인터넷을 위한 신규 스토리지 관리 방법을 제안한다. 제안한 관리 방법은 레이드 스토리지 모형을 근거로 하고, I/O 성능의 감쇄 없이 공간 효율성을 높이기 위하여 컬럼 기반 분리 및 압축법을 활용한다. 컴퓨터 모의 성능 실험을 통하여 본 제안 저장 기법이 기존 Raid 제어 기법보다 우수하다는 결론을 얻었다.
최근 저가격의 소형화, 저전력 기술과 인터넷을 이용하여 통신이 가능한 스마트 센서의 기술의 발달에 힘입어 사물인터넷이 발전하고 있다. 특히 사물인터넷 (Internet of Things : IoT) 기반에서의 안전한 정보 전송을 위한 키 관리 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 사물인터넷은 센서를 이용한다. 그렇기 때문에 저전력과 저용량 등의 제약이 심하며, 결과적으로 일반적인 보안의 방법으로 키를 관리하기 어렵다. 그러나 사물인터넷의 지속적 발전을 위해서는 안전한 키 관리의 문제는 필수적 해결과제이다. Diffi-Hellman 키 교환방식은 센서노드에 적합하지 않아 본 논문에서는 효율적인 키 관리하는 것을 제안한다. 따라서 본 논문에서는 IoT기반에서 통신을 위한 키 생성을 통해 물리적 제약받지 않고 사물간 안전한 통신 기술을 제안한다.
IoT 환경은 다양한 디바이스들과 네트워크를 이용하여 무한대의 서비스를 제공한다. 이러한 IoT 환경 발전은 비례적으로 보안의 중요성과 직결된다. 경량 암호는 보안, 높은 처리량, 낮은 전력 소비 및 소형을 제공하는 분야이기 때문에 IoT 환경에 적합하다. 그러나 경량 암호는 새로운 암호 체계를 형성해야 하고, 제한된 리소스 범위 내에서 활용되야 한다는 문제점을 가지고 있다. 그러므로 경량 암호는 다변화/다양화 등을 요구하는 IoT 환경에 최적의 솔루션이라고 단언할 수 없다. 그러므로 이러한 단점들을 없애기 위하여, 본 논문은 기존 블록 암호알고리즘을 경량화 암호알고리즘과 같이 사용할 수 있고, 기존 시스템(센싱부와 서버와 같은)을 거의 그대로 유지하면서 IoT 환경에 적합한 방법을 제안한다. 제안된 BCL 구조는 기존 유무선 센서 네트워크에서 다양한 센서 디바이스들에 대한 암호화를 경량 암호화 같이 수행할 수 있도록 한다. 제안된 BCL 구조는 기존 블록 암호알고리즘에 전/후처리부를 포함한다. BCL 전/후처리부는 흩어져 있는 각종 디바이스들을 데이지 체인 네트워크 환경에서 동작하도록 하였다. 이러한 특징은 분산된 센서시스템의 정보보호에 최적이며 해킹 및 크래킹이 발생하더라도 인접 네트워크 환경에 영향을 미치지 못한다. 그러므로 IoT 환경에서 제안된 BCL 구조는 기존 블록암호알고리즘을 경량화 암호알고리즘과 같이 사용할 수 있기 때문에 다변화되는 IoT 환경에 최적의 솔루션을 제공할 수 있다.
컴퓨터 기기들이 소형화되고 주변 생활 기기로 융합되면서 사물인터넷 기술에 적합한 형태로 발전하고 있다. 사물인터넷 기술은 기존 컴퓨터에 비해 다루기 쉬운 형태로 되어 있어 생활 환경에서 사용되는 다양한 형태로 발전하고 있다. 베란다에서 키우는 화분에 사물인터넷 기술을 도입하기도 하고, 냉장고, TV, 보일러와 같은 다양한 기기에 사물인터넷 기술이 추가되기도 한다. 이러한 기능들은 사람들의 생활 환경을 자동화하는데 일조하고 있다. 사물인터넷 기술에서 가장 많이 활용되는 부품은 센서라할 수 있는데, 빛, 온도, 압력 등을 감지할 수 있어 활용도가 높다. 센서 기반 사물인터넷 기술은 우리의 생활에 속속 들어오고 있는데, 아직까지 교육 시스템에 도입되는 경우는 드문 현실이다. 본 연구에서는 센서 데이터 기반 사물인터넷 기술을 교육 시스템에 도입하고자 활용 방안을 제안하고자 한다.
최근 M2M/IoT에 대한 관심이 높아지면서 디바이스의 위치와 자세 등을 인식할 수 있는 동작 인식 센서의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 소형의 디바이스에 적합하도록 저잡음, 저전력, 초소형 6축 관성센서 IC를 구현하였다. 본 논문에서 구현된 IC는 3축의 압전형 자이로 센서와 3축의 압저항형 가속도 센서를 사용하며, 3축의 자이로스코프 감지 회로, 자이로스코프 센서 구동 회로, 3축의 가속도 감지 회로, 16bit sigma-delta ADC, 디지털 필터와 제어 회로로 구성되어 있다. 본 IC은 TSMC $0.18{\mu}m$ mixed signal CMOS공정으로 개발되었으며, STM사의 6축 관성 센서인 LSM330의 소비전류 6.1mA보다는 약 27% 낮은 4.5mA의 소비 전류로 동작한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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