유비쿼터스 환경에서 네트워크에 연결된 디바이스들이 연계하여 멀티스크린 서비스를 제공하기 위해서는 네트워크에 연결된 디바이스에서 사용가능한 서비스 유/무, 활성 상태, 서비스 상세 정보를 수집하는 디바이스 검색기술은 수집한 정보를 토대로 디바이스간 통신을 통해 서비스 상태의 공유/변경을 위해 필요하다. 본 논문에서는 유럽의 MediaScape 프로젝트의 웹 기반 디바이스 검색 기술을 분석하였으며 웹 브라우저에 구현되지 않은 블루투스 서비스 검색 기능을 안드로이드폰과 PC용 네이티브 어플리케이션의 형태로 RESTful 서버로 구현하여 웹 브라우저의 에이전트와 통신을 통해 웹 브라우저에서 장치 내 디바이스의 서비스 검색을 할 수 환경을 제공한다.
조선 산업과 IT 기술의 융합을 통하여 선박 건조 시 생산시설과 생산 공정의 효율성을 극대화 시킬 수 있다. 현장에서 요구되는 각종 센싱 데이터 수집장치 기능과 모아진 데이터들을 중앙 서버로 전송하는 LTE 기반 통신장치를 개발하였으며, 통합 모니터링, 상황관리, 항해시험 및 사고방지 등에 적용 가능하다.
제어시스템이 복잡해지고 다변화 되어짐에 따라 네트워크의 중요성이 부각되어지고 있다. 특히, 원격지 제어시스템의 정보를 실시간으로 수집, 분석함은 물론 제어할 필요가 있다. ENA(Embedded Network Adapter) 카드는 원격지에 있는 대상 제어시스템의 정보를 수집 및 명령을 전달하기 위한 장치이다. 이 카드의 개발은 네트워크의 발달로 인한 다양한 인터페이스 요구를 만족시키기 위하여 개발되었으며, 기존의 장치에는 없는 기능인 실시간 운영체계를 탑재하였으며, 우선순위에 의한 방법과 Round-Robin에 의한 방법으로 각각의 TASK들을 관리하도록 하였다. TCmini라는 PLC 상용제품에 적용실험을 통하여 그 성능을 입증하였다.
본 논문에서는 미소전력 무선루프식 차량검지기술을 활용하여 무선루프식 차량검지기를 일체로 한 발리스 연구를 진행하였다. 검지정보를 센터까지 수집하기 위한 방법으로 중계기 및 검지정보 수집장치의 무급전(태양광)운영 가능성을 평가하기 위하여 현장시험을 진행하고, 철도환경을 대신하여 차량 회전율 특성이 유사하다고 판단된 12개의 주차장 환경에서 시험 및 분석 하였다. 운영 데이터를 분석한 결과, 현장수집장치로 수집되는 통과차량(열차, 트램 및 일반차량 등) 대수가 200회/일 내외인 경우 미소전력 무선 루프검지기 일체형 발리스를 활용한 차량검지 시스템의 운영이 무급전 무선통신으로 가능할 것으로 추정된다.
본 논문은 지하철 역사의 쾌적한 환경 유지를 위한 USN 기반의 환경 모니터링 시스템에 관한 내용을 수록하고 있다. 개발된 시스템은 통합 센서 장비 기반의 센서 필드, 측정된 센서 장비의 데이터를 수집, 분석, 저장하는 미들웨어, 수집된 데이터를 사용자에게 서비스하는 로컬 및 웹 기반 모니터링 시스템으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 환경 측정을 위해 온/습도, 미세먼지 센서와 선로의 청결 유지 관리를 위한 물탱크의 수위 레벨 센서를 기본적인 실험환경으로 구성하였고, 기존 설치된 센서와의 연동을 위한 4~20mA의 아날로그 센서와 지그비(Zigbee) 기반 센서 네트워크 장비인 Telos-b를 연동한 장치로 구성하여 현장에 기 구축된 센서의 재사용이 가능하도록 하였다. 미들웨어는 멀티 홉 센서 네트워크를 통한 데이터 수집과, 수집된 데이터를 분석, 저장하는 기능을 내장하였고, 모니터링 시스템은 상황실을 위한 로컬 모니터링과 원격지에서의 웹 기반 모니터링을 지원한다. 본 논문에서 제안하는 미들웨어와 모니터링 시스템은 컴포넌트 형태로 구성되어 개발된 센서의 종류가 변경되거나 응용 프로그램의 목적이 변경되어도 재사용할 수 있는 장점을 가진다. 개발된 시스템은 기존의 PLC 기반의 시스템과 비교하였을 때, 센서 장치의 이동성과 시스템의 분산 환경을 지원하고 미들웨어에서 지원하는 데이터 수집 및 관리 기능은 각종 통계자료로 활용이 가능하다.
국내 철도의 관제는 신호, 전철전력, 통신, 설비 등 분야별로 고유한 시스템으로 구축되어 있다. 각 분야의 관제시스템은 현장 설비의 센싱 데이터를 중앙관제로 전송하는 매체와 프로토콜이 서로 상이하다. 안전관제시스템은 각 분야의 안전에 관련된 데이터를 모두 수집하여 철도 사고를 예측하고 예방하는 것을 목적으로 하며 표준 프로토콜을 사용한다. 안전관련 데이터는 기존 관제시스템의 현장 데이터 전송장치에서 데이터 수집이 필요하다. 이때 중요한 점은 기존 관제시스템 통신에 영향 없이 데이터를 수집하는 방법이다. 본 논문에서는 데이터를 수집하는 방법으로 네트워크 트래픽 감시나 보안용으로 사용되는 스니핑을 이용한다. 스니핑 장치를 사용할 때 야기되는 문제점을 설명하고 해결 방법으로 패킷 변환 노드를 제안하였다. 추가적으로 프로토타입을 개발하여 기능과 성능 테스트를 수행하여 S/W아키텍처와 패킷 변환 과정에 대해 검증하였다.
태양 에너지 수집형 IoT 기기는 주기적으로 재충전되는 태양 에너지의 특성상, 에너지 소모를 최소화하기보다는 수집된 에너지를 최대한 유용하게 사용하는 것이 중요하다. 한편, 데이터 기밀성과 프라이버시, 응답속도, 비용 등의 이유로 클라우드가 아닌 데이터 소스 근처에서 머신러닝을 수행하는 엣지 AI에 대한 연구도 활발한데, 그 중 하나는 여러 IoT 장치들이 수집한 오디오 데이터를 활용하여, 다양한 AI 응용들을 IoT 엣지 컴퓨팅 환경에서 제공하는 것이다. 그러나, 이와 관련된 많은 연구에서, IoT 기기들은 에너지의 제약으로 인하여, 엣지 서버(IoT 서버)로의 센싱 데이터 전송만을 수행하고, 데이터 전처리를 포함한 모든 AI 과정은 엣지 서버에서 수행한다. 이 경우, 엣지 서버의 과부하 문제 뿐 아니라, 학습 및 추론에 불필요한 데이터까지도 서버에 그대로 전송되므로 네트워크 과부하 문제도 야기한다. 또한, 이를 해결하고자, 데이터 전처리 과정을 각 IoT 기기에 모두 맡긴다면, 기기의 에너지 부족으로 정전시간이 증가하는 또 다른 문제가 발생한다. 본 논문에서는 각 IoT 기기의 에너지 상태에 따라 데이터 전처리 여부를 결정함으로써, 기기들의 정전시간 증가 문제를 완화시키면서 서버 집중형 엣지 AI 환경의 문제들(엣지 서버 및 네트워크 과부하)을 완화시키고자 한다. 제안기법에서 IoT 장치는 기기가 기본적으로 동작하는 데 필요한 에너지 외의 여분의 에너지 양을 예측하고, 이 여분의 에너지가 있는 경우에만 이를 사용하여 기기에서 전처리 과정, 즉 수집 대상 소리 판별과 잡음 제거 과정을 거친 후 서버에 전송함으로써, IoT기기의 정전시간에 영향을 주지 않으면서, 에너지 적응적으로 데이터 전처리 위치(IoT기기 또는 엣지 서버)를 결정하여 수행한다.
지하구에는 국 가의 신경이라 할 수 있 는 전력, 통신, 상수도 등 주요시설물들이 수용되어 있으며, 지 하구는 화재, 집중호우에 의한 침수, 외부침입 등의 재난에 항상노출되어 있다. 2006년 12월에 발생된 구리 전력구 화재와 2000년 여의도 공동구 화재 등에서 보듯이 화재가 발생하면 화염과 연기, 유독가스로 인해 내부로 진입할 수 없으므로 조기경보 및 조기 대처가 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 지하구 중에서 통신케이블을 수용하는 통신구의 재난에 조기 대처할 수 있는 통신구 원격감시 시스템에 대해 기술하고자 한다. 통신구 원격감시 시스템은 통신구내의 침입, 침수, 화재 등을 모니터링하여 재난을 미연에 방지할 수 있도록 하고, 각 감지기 및 장치에 설정된 임계치를 초과한 경우 경보 현황을 운용자에게 알려 신속하게 조치할 수 있도록 하였으며, 시스템의 안정성과 확장성, 유지보수의 용이성 등을 고려하여 통합/분산 서버, 데이터 수집장치, 감지기 등 으로 구성 하였고, 시스템간의 연동과 호환성을 위해 표준화된 통신 프로토콜을 사용하였으며, 필요에 따라 감지기 및 장치를 수정, 추가할 수 있도록 개발하였다. 그리고 이를 검증하기 위해 부산지역의 지하철병행통신구 3.8km에 대해 시범설치하여 운용함으로써 시스템의 안정성, 운용성 등에 대해 검증하였다.
빠른 속도로 확산되고 있는 모바일 기기는 카메라, GPS, RFID 등과 같은 다양한 센서를 장착하고 Wi-Fi, WiMAX, WiBro 등의 무선 네트워크를 지원하는 형태로 발전하고 있다. 이러한 발전으로 사용자는 언제 어디서나 주변의 컴퓨팅 자원을 이용할 수 있게 되었고 모바일 기기의 서비스는 주변의 센서 또는 임베디드 컴퓨팅 장치로부터 수집되는 다양한 주변 환경 정보와 시스템 상태정보, 네트워크 상황정보 등의 디지털 정보를 이용하여 주변상황인식(context awareness)이 가능한 스마트 서비스로 발전하고 있다. 주변상황인식을 위하여 서비스는 주변에 존재하는 다양한 장치를 효율적으로 검색하고 이질적인(Heterogeneous) 장치와 정보의 표현 및 전송에 대한 호환성이 필요하다. 이러한 문제는 규격화된 프레임워크의 사용으로 해결할 수 있으며 상황정보의 관리 기능을 추가하여 서비스 개발의 생산성을 높일 수 있다 본 논문에서는 모바일 컴퓨팅 환경에서 상황정보의 제공과 사용에 적합한 프레임워크로서 MoCE(Mobile Context Exploerer) 아키텍처를 설계하였다. MoCE 는 상황정보의 수집, 변환, 분류, 통합 등의 기능을 제공하고 모바일 환경의 특성에 기인한 상황정보 발견 및 전송 프로토콜을 설계하여 사용하고 있다. 또한 Surround multiCam 서비스 예제를 구현하여 제안한 아키텍처의 안정성 및 성능을 실험하였다.
최근 화력 발전소 보일러 튜브의 노후화로 인해서 불시정지 빈도수 및 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 이는 막대한 경제적, 사회적 손실로 이어지며, 이를 예방하기 위해서는 상태기반 정비가 필요하다. 현재의 상태기반 정비는 센서, 신호 수집장치, 신호 분석단계를 거쳐 전문가가 진단하기 때문에 즉각적으로 대응하기 어려운 문제점이 있어서 설비의 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 따라서 본 논문에서는 전문가의 도움 없이 자동으로 상태를 진단하기 위해서 머신러닝 기법 중 하나인 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용한 진단 알고리즘을 구현하고, 이를 탑재한 진단장치를 개발하여 비전문가들도 즉각적으로 대응할 수 있게 하여 불시정지 시간과 빈도수를 줄이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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