본 논문에서는 블록체인(Blockchain, BC), 인공지능 (Arificial Interlligence, AI), 양자 컴퓨팅 (Quantum Computing, QC) 및 사물 인터넷 (Internet of Things, IoT)의 결합이 의료, 물류 및 금융을 비롯한 다양한 산업 및 분야를 변화시킬 수 있는 가능성을 다룹니다. 이에 대해 기술들이 통합되는 경향과 발전, 그리고 이러한 기술들과 함께하는 잠재적 이점과 도전 과제를 분석합니다. 본 논문에서는 BC, AI, QC 및 IoT를 통합하기 위한 개념적 프레임워크를 제시하고, 제시한 프레임워크의 주요 특징과 도전 과제에 대해서 논의합니다. 또한 이러한 기술들을 통합하는 최신 연구와 개발, 그리고 이러한 기술들과 함께하는 주요 도전 과제와 기회를 살펴봅니다. 본 논문의 분석은 기술들을 통합하는 잠재적 이점을 강조하며, 보안성, 개인 정보 보호 및 효율성의 증대에 초점을 맞추어 이러한 기술들의 미래에 대한 인사이트를 제공합니다.
2014년 12월, 가축 및 축산물 이력 관리에 관한 법률이 제정되면서 소비자는 축산물 이력정보를 제공받게 되었다. 이러한 축산물이력제는 소비자들에게 먹거리에 대한 투명하고 공정한 정보를 제공하여 신뢰를 높일 수 있는 반면, 정육업계 관계자들에게는 이력 관리로 인한 업무 증가와 과태료 부담을 가져왔다. 본 논문에서는 판매자가 소비자에게 편리하게 축산물 이력정보를 제공할 수 있도록 이력번호 기반의 재고관리 IoT 시스템을 제안하였다. 저울 데이터를 관리하기 위한 전송 프로토콜을 분석하고 모바일 기기에서의 기능 테스트와 검증을 진행하였으며, 안드로이드 기반 기기에서 이력정보와 상품정보를 전자저울과 연동하고 동기화할 수 있도록 사용자 입장에서의 UI/UX를 고려한 디자인 설계와 시스템 기능을 구현하였다. 향후 제안된 방식은 기존 시장에서 사용자의 불편함을 최소화하고 생산 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다.
인터넷에 연결된 사물이 인간의 명시적 개입 없이 정보를 생성하고, 다른 사물, 사람, 시스템과 연동하여 동작하는 사물인터넷(Internet of Things) 기술이 주목받고 있다. 2020년에는 각종 센서와 네트워크 기능이 탑재된 스마트 디바이스가 260억대에 이를 것으로 전망되고, 급증하는 스마트 디바이스로부터 생성되는 센싱 데이터는 기하급수적으로 증가하여 인터넷 연결 트래픽 증가와 무선 채널 혼잡을 야기할 수 있다. 이에 본 논문에서는 사물인터넷에서 주기적인 센싱 데이터를 수집 전달하기 위해 스마트 디바이스를 싱크노드로 활용하는 방안을 제안하고, 스마트 디바이스가 실행 중인 응용의 요구사항을 만족시키는 최적의 싱크노드 집합을 구하는 것은 NP-hard문제[1]이므로 휴리스틱 방법을 이용하여 싱크노드 집합을 구성하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 휴리스틱 알고리즘의 시간복잡도는 $O(m^3)$으로 최적의 싱크노드를 구하는 알고리즘보다 빠른 시간에 싱크노드 집합을 구할 수 있다.
본 논문은 계측기와 스마트 디바이스와의 융합을 통한 새로운 형태의 IoT 계측기에 대한 가능성을 제시한다. 연구에서는 국내 과실의 경쟁력 향상을 위해 최적의 재배 정보를 제공하고, 당도관리를 모바일 디바이스로 할 수 있는 과당 측정시스템을 설계하고 개발하여 국내에 서비스할 수 있는 방안을 제시하였다. 모바일 과당 측정기는 기존 아날로그형 굴절계와 스마트 폰을 연동시켜 휴대성과 효용성을 높인 액세서리 형태로 설계하였다. 스마트 디바이스에서 실행 가능한 전용 어플리케이션을 통해 액상 내 함유된 당도 수치 데이터를 품목별, 지역별, 시기별로 측정하고 실시간으로 서버와 연동하여 측정데이터를 저장할 수 있도록 개발하였다. 측정된 품목별, 지역별, 시기별 당도 데이터는 웹 서비스를 통해 당도지도, 당도그래프, 데이터 리스트의 형태로 제공이 가능하며 사용자에게 당도 데이터의 수집, 분석, 가공의 용이성을 제공하여 생산성 향상에 기여할 수 있도록 하였다.
최근 IoT는 가정 내부를 스마트 환경으로 구성하여 사용자에게 편의성을 고려한 서비스를 제공할 수 있다. 그러나 기존 시스템은 가정 내부 스마트 환경의 구성을 사용자가 변경할 수 없으며 서버와 이기종 디바이스 간 호환에 관한 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 스마트 홈 환경에서 사용자가 디바이스와 서버 간 관계를 재구성할 수 있는 시스템을 제안한다. 사용자는 어플리케이션을 통해 디바이스 추가 및 삭제가 가능하다. 또한 새로운 디바이스가 추가되면 서버에서 디바이스에 대한 스키마를 검색하여 자동 관계를 설정한다. 이를 통해 사용자는 스마트 홈 환경의 구성을 편리하게 변경할 수 있을 것으로 사료된다.
Traditional markets are infrastructure with facilities and characteristics of very high population density. Recently, arcades have been installed through traditional market modernization policies, and aging infrastructure has been repaired. However, gas and electrical facilities of traditional markets cannot be easily replaced because of its high density. And because regular inspections are not conducted, management of facilities is on very poor condition. In addition, when a fire occurs in a traditional market, the fire easily spreads to nearby stores and is likely to spread to a large fire because of a lot of highly flammable substances. Smoke detectors and heat detectors are installed in most traditional markets to monitor fires, but malfunctions are frequent due to the nature of smoke detectors and heat detectors, and network facilities are not properly maintained. Therefore, in this study, gas detection sensors and flame detectors are additionally installed in Gwangmyeong Traditional Market, and a digital twin-based traditional market fire monitoring system is implemented in conjunction with existing sensors in the market's 3D model. With this digital twin based fire monitoring system, we can reduce the malfunctions of fire detect sensors, and can easily guide the evacuation route.
최근 다양한 쇼핑 환경에서 결제에 소요되는 시간을 줄이기 위한 많은 시도들이 이루어지고 있다. 또한 4차 산업혁명시대에 들어서면서 인공지능 기술이 고도화되고 있으며, IoT 장비들은 더욱 소형화되고 저렴해져서 이 두 가지 기술을 융합시킴으로써 사용자의 시간을 절약할, 인간을 대신하는 무인 환경을 구축하는 것에 대한 접근이 용이해졌다. 본 논문에서는 저가 IoT 장비들과 딥러닝 객체 탐지 기술을 기반으로 하는 스마트 쇼핑카트 시스템을 제안한다. 제안된 스마트 카트 시스템은 실시간 상품 인식을 위한 카메라와 라즈베리파이, 트리거 역할을 하는 초음파 센서, 상품이 쇼핑카트에 들어온 것인지 나간 것인지를 판단하기 위한 무게 센서, 가상의 장바구니에 대한 UI를 제공하는 스마트폰 어플리케이션, 학습된 데이터가 저장되는 딥러닝 서버로 구성된다. 각 모듈 간의 통신은 TCP/IP 네트워크 및 HTTP 네트워크로 이루어지며, 서버의 상품 인식을 위해서는 객체탐지 기술이 구현된 YOLO darknet 라이브러리를 사용한다. 사용자는 스마트폰의 앱을 통하여 스마트 카트에 넣은 물건들의 목록을 점검하고 자동으로 결제할 수 있다. 본 논문에서 제안된 스마트 카트 시스템은 가성비가 높은 무인 상점을 구현하는데 응용될 수 있다.
현재 스마트 기기의 개발과 근거리 통신 기술의 발전으로 사물인터넷(IOT)에 관련한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 임베디드 리눅스 및 안드로이드 운영체제(OS) 환경에서 근거리 통신 네트웍을 손쉽게 할 수 있는 인터페이스 보드를 설계 제작하였고, IoT 센서 모듈과 디바이스 드라이버 모듈 제작하였다. 디바이스들은 인터페이스 보드와 분리, 교체가 가능하게 하여 사물인터넷(I0T) 구현이 용이하도록 하였고, 안드로이드를 이용해 몇 가지 센서들을 제어할 수 있는 앱을 구현하였다.
스마트팩토리의 세계시장 규모가 2015년 약 177조에서 2020년 약 437조까지 년 평균 20%씩 성장할 것으로 한 보고서는 예측하였다. 한국은 스마트팩토리 보급을 위해 2020년까지 스마트공장을 1만개까지 확산시킨다는 계획이다. 스마트팩토리의 핵심기술은 IoT와 사이버물리시스템(Cyber Physical System: CPS)으로 구성되고 이에 필요한 핵심 하드웨어는 센서소자/모듈, 무선 센서네트워크로 구성된다. 중소기업을 위한 스마트팩토리의 기본적인 구성요소와 통신구조를 논의한다. 그리고 일부 구성요소를 세 기업에 지원한 사례를 알아보고 스마트팩토리를 중소기업에 적용하는 방안 및 문제점을 논의한다.
스마트 센싱은 사물인터넷과 관련된 다양한 응용에 있어 핵심적인 역할을 하고 있으며, 그 중요성은 인공지능의 발전과 더불어 점점 증가하고 있다. 그러므로 스마트 센서의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다고 할 수 있을 것이다. 그러나 스마트 센서 관련 대부분의 연구는 특정 응용 목적, 예를 들면 보안, 에너지 절약, 감시 등에 집중되고 있으며, 미래에 필요할 다양한 유형의 스마트 센서를 효율적으로 구성하는 방법에 관한 연구는 드믄 실정이다. 본 논문에서는 스마트 센서의 효율적 구성을 위한 계층구조를 가진 컴포넌트 기반의 스마트 센서 프레임워크가 제안되고, 스마트 홈으로의 응용이 설계, 구현된다. 제안된 방법은 가까운 미래에 등장할 다양한 유형의 스마트 센서를, 제안된 소프트웨어 프레임워크 상에서 필요한 컴포넌트의 설계 및 개발을 통해 구성 가능하다는 것을 보여주고 있다. 또한 계층 구조를 가지고 있으므로 내부 혹은 외부 계층의 삽입을 통해 스마트 센서의 구성을 확대시킬 수도 있으며, 특히 외부 장치 계층과의 연결을 통해 사물인터넷 응용 서비스의 설계 시, 내부 혹은 외부 모듈별 독립적인 설계가 가능하다는 장점을 가진다. 제안된 방법을 사용하여 소규모 스마트 홈 시스템이 설계 구현되었으며, 외부의 서버와 연결되어 다수의 스마트 홈을 수용, 관리할 수 있는 홈 클라우드까지 설계 구현되었다. 각 계층의 컴포넌트들을 개발, 추가함으로써, 스마트 카, 스마트 빌딩, 스마트 팩토리 등, 그 응용의 폭을 효율적으로 확대할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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