생활 속 사물들을 유 무선 네트워크를 이용하여 상호 연결하고 정보를 공유하는 환경을 사물인터넷이라고 한다. 즉, 인터넷을 기반으로 모든 사물을 연결하여 사람과 사물, 사물과 사물 간의 정보를 상호 소통하는 지능형 기술 및 서비스로서 기존의 유선 통신 기반 인터넷 및 모바일 인터넷보다 진화된 다음 단계의 인터넷을 의미한다고 볼 수 있다. 이러한 사물인터넷은 가전제품을 비롯한 전자기기뿐만 아니라 원격검침, 헬스케어, 스마트홈, 스마트카, 스마트팩토리 등의 다양한 분야에서 가정 및 산업용으로 응용되고 있다. 본 논문에서는 임베디드 디바이스를 사용하여 가정의 전자기기를 사용환경을 구성하고 이러한 장치들과 소통하고 제어할 수 있는 웹 기반의 플랫폼 환경에 대하여 제안한다.
스마트디바이스의 확산으로 그에 따른 보안에 대한 중요성이 커지고 있다. 스마트디바이스의 정보를 보안하기 위해서는 소스코드에서 암호화가 필요하다. 하지만 모든 애플리케이션이 암호화가 돼있는 것은 아니다. 스마트디바이스의 구조를 모르는 사용자는 애플리케이션이 안전한지 모르기 때문에 정보가 암호화 돼있지 않는 애플리케이션을 사용할 경우 개인정보가 유출될 가능성이 농후하다. 따라서 이를 사용자에게 인지시켜주기 위해 암호화과정에 따른 암호화 복잡도를 체크할 수 있는 분석 툴을 개발하였다. 이 개발 툴은 오픈소스 기반인 와이어샤크와 카인과 아벨을 이용한 이차분석 툴로 사용자에게 해당 애플리케이션이 개인정보유출의 위험성을 제안한다.
Smart Car market has been experiencing continuous growth to drive leading companies in automotive and IT industries to focus on advancing related technologies. As the IT technologies fuse into automotive technologies, the patent litigation has been showing changes. One of the prominent changes in patent litigation pattern of Smart Car field is the increased activities of the Non-Practicing Entities (NPEs), whose main field has been the IT area. However, the automotive companies have been mainly focusing on preventing patent disputes against competitors through trend analysis, which caused them to become relatively vulnerable to the attacks from NPEs. In this study, we developed a methodology for monitoring and analyzing the activities of NPEs using network analysis tools to suggest effective strategies for manufacturing companies to fortify their ability to respond against unanticipated attacks. Our methodology, which is developed for the Smart Car field, can also be useful for other fields such as IT and electronics.
인터넷에 연결되는 사물의 수가 급격히 증가함에 따라 센서와 통신 기능을 포함해서 단순 모니터링 기능을 하거나, 서버로 전달하는 기능에서 벗어나 점점 인간에게 직접 가치를 제공하는 지능형 디바이스 개발 사업이 확장되고 있다. 따라서 디바이스가 주변 센싱 정보를 분석해서 주변 환경을 사용자들의 기호나 안전을 고려해서 변경하는 기술을 개발할 전망으로. 공기를 이용하여 다양한 효과를 가져올 수 있는 개발 제품에 생체신호 측정 시스템을 구축함으로써, 착좌 시 압력 분포의 변화 패턴을 통해 사용자의 상태를 파악할 수 있게 할 예정이다. 온도측정 센서와 사용자의 접촉을 통해 에어카시트 사용에 쾌적함을 높이고, 본 논문에서는 생체신호 측정 데이터에 의한 에어펌프 제어 시스템을 연계하여 구축하여 측정된 생체신호는 스마트폰 애플리케이션을 통해 보호자가 확인 및 조절을 할 수 있도록 하여 효과적으로 관리가 가능한 구축 시스템을 제안한다.
기존의 지오펜스는 사용자의 관심 지역에 대한 가상의 영역을 설정하면, 설정된 영역에 대한 진/출입 상황인식 서비스만 제공한다. 최근 차세대 기술로서 주목받고 있는 커넥티드 카(Connected Cars)에 지오펜스 기술을 적용하면 추가적인 인프라 구축 비용 없이 응용 서비스가 가능하지만, 이를 위해선 기존 지오펜스의 기능을 확대하여 개선해야 한다. 본 논문에서는 커넥티드 카 기술을 지원하기 위해서 사전 연구된 모바일 3차원 지오펜스 시스템을 기반으로, 차량과 차량에 적용된 지오펜스 영역이 상황인식에 따라 반경이 변경되는 가변적인 모바일 지오펜스를 제안하고 구현한다. 제안된 가변적 모바일 지오펜스는 가변요인 분석에 의해 가변 결정 알고리즘을 적용한 후, 자신과 주변의 상황인식에 따라 지오펜스의 영역이 변경되는 것을 실험으로 나타낸다. 향후에는 본 논문에서 제안된 가변적인 지오펜스가 커넥티드 카 기술뿐만 아니라 안전하고 효율적인 차량 운행을 돕는 V2X(Vehicle to Everything)의 응용 기술로 활용될 것으로 전망한다.
이 연구의 목적은 국내외 자동차 브랜드의 커넥티드 카 서비스의 사용자 감성 경험 요인들을 비교 분석하여 차이점을 도출하고 스마트 카 UX의 기획 방향성을 도출하는 것이다. 텍스트 마이닝 방법론을 활용하여, 국내외 브랜드 간 사용자 고객 리뷰의 경험 요인별 긍정-부정 감성 지수를 비교하였다. 현대차 그룹 브랜드 리뷰 12만 건과 해외 브랜드(테슬라, BMW, 벤츠) 리뷰 19만 건을 수집하여 전처리 과정을 수행한 후, 추출된 키워드를 연결 시스템, 정보, 서비스 차원에서 모두 11개의 경험 요인으로 분류하여 국내-해외 브랜드를 비교 분석하였다. 국내 커넥티드 카의 고객 리뷰 분석 결과, 가장 높은 감성 지수가 도출된 경험 요인은 '안전성'이었다. 해외 브랜드의 감성 지수 분석 결과, '오락성'이 가장 긍정적인 경험 요인으로 나타났다.
자동차 IT 융합의 흐름에 따라 차량용 엔스크린 관련 기술이 본격적으로 상용화되고 있다. 정보 제공과 콘텐츠 공유를 주요 특성으로 하는 차량용 엔스크린 관련 기술들은 기기간 연동 이슈가 해결되면서 본격적인 서비스를 예고하고 있다. 차량용 엔스크린의 범위는 주요 이슈인 헤드유닛과 스마트폰의 연동 뿐만 아니라, 넓게 보면 블랙박스, 카메라, 뒷좌석 디스플레이, 클라우드 서버까지를 포함한다고 볼 수 있다. 산업적으로는, 헤드유닛을 중심으로 융합을 가져가려는 자동차 업체와 스마트폰을 중심으로 융합을 주도하려는 IT업계가 주도권을 잡기 위한 다양한 경쟁과 협력이 이루어지고 있다. 본 고에서는 차량용 엔스크린 서비스와 관련된 경쟁 동향을 정리하고 관련 기술 동향 및 발전 방향에 대해서 살펴 본다.
ICT기술이 빠르게 발전함으로써 헬스케어, 스마트홈, 스마트 씨티, 스마트카, 웨어러블과 같이 다양한 인간중심의 서비스가 개발되고 있다. 이러한 인간중심 서비스를 제공하기 위해 여러 센서들을 이용하여 작은 네트워크를 구현한다. 일반적으로 많은 무선 프로토콜 중 Z-Wave를 많이 사용한다. 센서들의 정보를 AES기반으로 암호화하여 Controller와 Device간 통신하는데 가장 효율적이지만 Z-Wave통신으로 데이터를 보내기위해 암호화 키를 생성할 때 사용되는 값이 평문으로 전송되기 때문에 보안위협이 존재한다. 따라서 이러한 보안 위협을해결하기 위해 Controller와 Device간 암호화 키를 생성할 시 Diffie-Hellman을 이용하여 보다 안전한 프로토콜을 제안한다.
본 논문에서는 사각지대의 범죄를 예방하고, 예측하지 못한 화재 또는 위험을 예방하기 위하여 IoT 기반의 스마트 CCTV 방범 서비스를 제안한다. 제안 방식에서는 라즈베리파이를 이용하여 RC(Radio Control)카를 만들고 RC카에 카메라 및 각종 모듈을 장착하였으며 방범 서비스 처리는 Raspbian O/S, Apach Web Server, Shell script, Python, PHP, HTML, CSS, Javascript를 사용하여 구현되었다. RC카는 영상, 음성 그리고 온도 등의 모듈로 현장의 위험을 판단하여 관리자에게 상황을 알려주는 방범 서비스를 제공한다. 실험 결과 영상과 음성 정보의 전달 시간이 0.1초 내에서 처리되었을 뿐 아니라 AVG, 위급 상황, 수동 모드에도 실시간 상태 전송이 가능하였다. 스마트시티 구현에 무인자동차, 드론 등에도 적용하여 제안 방식이 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
위 논문은 전방 카메라에 촬영된 내차의 전방 보닛 영역을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 현재 스마트카나 무인카 등에서 사물인식을 위한 영상처리의 필요가 증가하고 있는데 영상처리의 실시간성을 위해서 ROI를 잘 한정할 필요가 있다. 이때 본 연구에서 제안한 보닛 영상을 효과적으로 검색 대상에서 배제하면 속도와 정확도에 도움이 될 것이다. 제안된 보닛 검출 방법의 핵심은, 사다리꼴을 형성하는 3개의 직선을 검출하여 보닛 영역 후보들을 찾고 이를 여러 프레임에 걸친 일관성을 관찰하여 종합 판단하는 것이다. 다양한 블랙박스 카메라에 촬영된 영상에 대해서 실험한 결과 실제 보닛과의 인식결과의 차이는 평균 5 픽셀이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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