• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1140-1143
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• 2021

예부터 최근까지 세계적으로 해마다 자전거 도난의 문제가 빈번히 발생하고 있고 자전거 자물쇠를 지니고 다녀야 하는 번거로움 또한 발생하고 있다. 현재 자전거 절도가 가장 생활범죄에서 1순위를 차지하고 국가적으로 봐도 많은 도난이 발생하고 있는 나라가 우리나라이지만, 이에 대한 해결책이 미비하며 국가에서의 관심이 턱없이 부족하여, 효율적인 해결방안이 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 현대인에 맞는 스마트한 IOT 자전거 도난 방지 시스템을 제안하고 개발한다. 개발한 시스템은 상황에 맞는 대처 및 시스템 실시간 관리를 통해 사람들이 많이 지니고 다니는 스마트폰에 애플리케이션을 이용하여 긴급상황에 적절하게 대처하여 안전 운행을 가능하게 한다. 또한 현시대에 맞게 휴대성을 위하여 최대한 소형화하고 이에 걸맞은 보안 시스템을 개발함으로써 차후 다양한 분야에 상용화하는 발전 가능성을 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.899-901
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• 2022

본 연구는 '지능형 스마트 안전모 개발'에 관한 것으로, IoT 기술을 기반으로 공사현장에서 발생하는 각종 사고를 방지하기 위한 스마트 안전모를 개발하고, 기존 안전모에 존재하는 한계를 극복하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 IoT 기술인 비콘, 블루투스를 활용하여 작업자 주변 환경을 실시간으로 판단하고 작업자를 주변 위험요소로부터 보호한다. 각종 생체센서를 활용하여 작업자의 안전모 착용여부와 건강상태에 대해서 실시간으로 송수신한다. 또한 LoRaWAN의 P2P LR Communication을 이용하여 공사현장의 특성인 통신음영지대를 제거하여 서비스를 안정적으로 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.651-652
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• 2022

시각장애인들의 가장 큰 불편함인 보행을 도와주는 수단은 흰 지팡이와 안내견이 전부이다. 이를 개선하고자 본 논문에서는 센서 프로그래밍(초음파 센서로 장애물 인지 후 모터로 진동 전달), led(시각장애인 인지), RFID(교통카드)를 아두이노, IoT 기술을 사용하여 시각장애인 수(약 25만 명)의 비해 턱없이 부족한 안내견들(80여 마리)에 준하는 스마트 지팡이를 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.834-835
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• 2023

'비프팜(VIP-farm)'은 'video processing farm'의 약자로 스마트팜으로써 컨테이너에 부착한 센서와 카메라로 조도·온도·습도 등의 내부 정보를 자동으로 취득 및 분석하여 성장 환경을 원격 제어한다. 뿐만 아니라, 기존 스마트팜의 과육 정보량 부족을 보완하기 위해 영상 처리를 이용하여 과일의 개수와 숙성도를 평가하고 적정 수확 시기를 안내하며, 사용자 간 정보공유 및 소통이 가능하도록 하는 기능을 가진다.

• The Optical Journal
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• s.161
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• pp.46-57
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• 2016

세계적으로 스마트폰 성장의 축이 중저가로 이동하고 IoT에 대응하는 성장 모멘텀을 찾는 추세이다. 최근 구글의 조립식 스마트폰 프로젝트(Ara)의 진행은 전략적 기술지향점과 지속적인 시장지배전략을 수렴해가려는 산물로 분석된다. 구글안경(2013), 스마트워치(2014), 조립식스마트폰(2015) 등의 상용화출시나 출시예정에 대한 발표는 기존 시장에서 전개되어온 구글의 OS플랫폼 지배전략(70~80%)을 하드웨어 플랫폼을 통해서도 전개할 것임을 강력히 시사하고 있다. 한국은 스마트폰 이후를 준비하면서 조립식 스마트폰과 워치의 파괴적 영향에 대비하여, 심층적인 기술개발 및 시장 대응전략의 수립과 IT융합 산업의 동력원으로 연계하기 위한 연구가 시급한 시점이다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.6
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• pp.1061-1068
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• 2020

This paper presents a system-independent mobile smart shelter using solar energy technology that can be freely installed in various places, such as parks, countryside, event area, construction area and walking tour places where the system power are difficult to use. The proposed smart shelter is equipped with solar power generation and energy storage devices that is combined with IoT technology to collect indoor and outdoor humidity, fine dust and tourist awareness in real time. It is possible to efficiently manage energy by performing the optimal energy operation during the heat- wave, cold-wave situation and the presence of travelers and it is possible to serve as a shelter for as long as possible without system power.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.1
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• pp.29-35
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• 2018

Safety accidents are frequently occurring in day care centers in recent years. The number of types of safety accidents is bumping into, falling, burning, school bus accident, insertion... etc., and the number of children who have died due to such accidents is increasing steadily every year. Therefore, it is urgent to prevent accidents at day care centers. IoT (Internet of Things) is managed by connecting various sensors and related products from the living space to the Internet in order to prevent them from being dangerous. In particular, IoT products can be automatically controlled by smart phones and sensors anytime and anywhere, thus saving energy, time, convenience and prompt accuracy. This paper proposes a research model to prevent and respond to disasters by using SK LoRa communication network and Arduino, which are Internet access networks for building disaster management in schools, kindergartens and day care centers. And various sensors needed for building disaster management express various safety states in the building and suggests a system that can control the residential environment by transmitting and receiving data to smart phone.

• Smart Media Journal
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• v.9 no.3
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• pp.41-45
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• 2020

Recently, artificial intelligence (AI) and the Internet of things (IoT), which are represented by machine learning and deep learning among IT technologies related to the Fourth Industrial Revolution, are applied to our real life in various fields through various researches. In this paper, IoT and AI using object recognition technology are applied to classify clothing. For this purpose, the image dataset was taken using webcam and raspberry pi, and GoogLeNet, a convolutional neural network artificial intelligence network, was applied to transfer the photographed image data. The clothing image dataset was classified into two categories (shirtwaist, trousers): 900 clean images, 900 loss images, and total 1800 images. The classification measurement results showed that the accuracy of the clean clothing image was about 97.78%. In conclusion, the study confirmed the applicability of other objects using artificial intelligence networks on the Internet of Things based platform through the measurement results and the supplementation of more image data in the future.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.2
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• pp.377-383
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• 2018

Internet of Things (IoT) is producing various data as the smart environment comes. The IoT data collection is used as important data to judge systems's status. Therefore, it is important to monitor the anomaly state of the sensor in real-time and to detect anomaly data. However, it is necessary to convert the IoT data into a normalized data structure for anomaly detection because of the variety of data structures and protocols. Thus, we can expect a good quality effect such as accurate analysis data quality and service quality. In this paper, we propose an anomaly detection system based on big data from collected sensor data. The proposed system is applied to ensure anomaly detection and keep data quality. In addition, we applied the machine learning model of support vector machine using anomaly detection based on time-series data. As a result, machine learning using preprocessed data was able to accurately detect and predict anomaly.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.19 no.1
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• pp.139-143
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• 2019

Measurement of flow rate is required in various fields. Water meters are often used at home, and flow meters are used in water and sewage plants, petrochemical industries and so on.. A system is needed to monitor the flow rate in real time and notify immediately when flow rate is abnormal. Recently, with the development of the IoT it is possible to construct such devices at low cost. WeMos can be programmed with Arduino IDE as a mini wifii IoT module. The flow sensor can output a digital pulse proportional to the flow rate. In this paper, we developed the flow monitoring and warning system using WeMos and IoT technology. When the system operates, it calculates the flow rate, sends the value as JSON format to the server, monitors the flow rate as graph from the remote with the smartphone. We also implement the system to promptly send alert message to the smart phone using Pushbullet when the flow rate is abnormal.