전 세계적으로 사물인터넷(IoT) 기술이 주목을 받으면서 사물 인터넷 기반의 헬스케어, 스마트 시티, 농업, 국방 등의 다양한 서비스 개발이 진행되고 있다. 그러나, IoT를 적용한 헬스케어 서비스는 환자의 생체정보가 제3자에게 유출되어 환자의 생명을 위협하는 상황이 발생할 수 있는 문제가 존재한다. 본 논문에서는 사물 인터넷 기반의 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 생체정보를 제3자에게 유출되지 않으면서 센싱된 데이터 및 자원을 이용하여 치료/행정 처리의 시간 및 절차를 간소화하기 위한 위치추적 센서 기반의 IoT 헬스케어 서비스 관리 모델을 제안한다. 제안 모델은 환자의 위치 정보를 이용하여 병원내 의료진들이 환자의 위치를 실시간으로 확인하고 응급상황이 발생했을 경우에도 신속하게 대응할 수 있다. 또한, 병원 내 의료장비에도 위치추적 센서를 부착해 치료에 필요한 장비들의 위치도 즉각적으로 확인 가능하기 때문에 의료서비스의 시간 및 절차를 최소화할 수 있는 장점이 있다.
이 논문에서는 블록체인과 TOTP(Time-based One-time Password Algorithm)를 이용하여 사용자 장치와 서비스 장치 사이의 지속적인 인증을 유지하는 단말기 인증 시스템을 제시하고 이 사물인터넷의 단말기로서 도어-록에 적용하여 실험하였다. 앞으로 IoT의 여러 장치들에 편리와 보안을 위하여 이 시스템을 적용할 수 있다. 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기술이 발전하면서 사물인터넷 장치들의 편의성과 보안성이 동시에 요구되고 있다. 사물인터넷 장치들은 저용량, 경량의 특징을 가지고 있으나 높은 연산량을 요구하는 기존의 인증기술을 적용하기 어렵기 때문에 사물인터넷 보안에 위협이 되고 있다. 최근 위변조가 불가능한 블록체인 기술로 보안성과 무결성을 제공하는 저장 플랫폼을 적용하였으나 단말기가 네트워크에 접속할 수 없을 때 블록체인을 이용한 인증을 수행할 수 없다. 이 문제점을 블록체인과 TOPT를 이용하여 해결하는 시스템을 보여준다.
사물인터넷은 오늘날 기술 주기에서 가장 널리 논의되고 있고 있는 기술적 개념이다. 이러한 기술은 우리가 어떻게 일을 하는지 뿐만 아니라 어떻게 사는지에 대한 급진적 변화를 예측할 수 있다. IoT의 개념은 기본적으로 데이터 네트워크를 통해 컨트롤 할 수 있는 연결된 장치의 웹을 의미한다. 이와 같은 장치들을 컨트롤하기 위해 요구되는 기술 비용과 스마트폰을 통한 인터넷의 연결의 증가로 IoT는 향후 10년 안에 모든 퍼베이시브 기술이 될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 지식재산권(특허)의 관점에서 빠르게 성장하는 기술 도메인의 기술적 요소들을 살펴본다. IoT 기술의 특허 분포에서 전체 특허들의 5%가 상위 특허 출원인이고 나머지는 다수의 출원인이 차지하고 있다. 특히, 미국지역에 가장 많이 출원하고 있고, 이것은 한국과 일본의 큰 아시안 시장과 밀접한 관계가 있다.
건설 현장의 잠재적 사고 파악은 건설업계의 주요 관심사이며 사고 위험을 줄이기 위한 사전 안전대책이 필요하다. 한국산업안전공단에 따르면 특히, 장비로 인한 안전사고의 사망 비율이 2016년 기준 19.8%로 매우 높은 부분을 차지하고 있다. 4차산업에서 사물인터넷(IoT)은 스마트한 새로운 제조 환경을 제공하고 있다. 그러나 건설 현장에서는 IoT가 광범위하게 적용되지 못하고 있는 실정이다. IoT는 건설사고 관리에 더 정확하고 유용한 정보를 전달하는 운영체계의 구축이 가능하다. 이에 본 연구는 건설 장비로 인한 안전사고를 예방하고 관리할 수 있는 IoT 기반 건설 장비 안전 사고 예방 시스템을 제안한다. 향후 본 시스템의 개선을 통하여 작업자의 안전뿐만 아니라 효율적인 장비와 인력 운용에도 기여할 것으로 판단된다.
IoT 디바이스의 Plug & Play를 위하여 IoT 디바이스의 대표적인 유선 인터페이스인 USB의 종류를 이미지를 통하여 인식하는 모듈을 개발한다. IoT 디바이스를 구동시키기 위해서는 통신 및 디바이스 하드웨어를 구동하기 위한 드라이버가 필요하다. IoT 디바이스에 연결되는 유선 인터페이스를 스마트폰의 카메라 촬영을 통하여 얻은 이미지를 이용하여서 해당 통신 인터페이스를 인식한다. 대표적인 유선 인터페이스인 USB에 대하여 인공신경망 기반의 기계학습을 통하여 USB의 종류를 분류한다. 인공신경망의 충분한 학습을 위하여 인터넷을 통하여 USB 이미지를 수집하고, 이미지 처리를 통하여 추가적인 이미지 데이터 셋을 확보한다. 합성곱 신경망과 더불어서 다양한 심층 인공신경망으로 인식기를 구현하여서 그 성능을 비교, 평가한다.
4차 산업혁명의 핵심 기술 중의 하나로서 사물인터넷 (Internet of Things)은 무선 네트워크, 통신모듈 및 센서, 스마트 단말 등의 기술 발전 및 보급 확산으로 그 영향력이 의료, 교통, 제조, 유통, 교육 등의 산업분야를 넘어 과학기술 및 공공분야로까지 확대되고 있다. 특히 과학기술 분야에서도 점차 IoT 기술 연구 및 활용 연구가 증가하고 있으며, 이를 통해 기존의 이론 및 실험 중심의 연구에서 데이터 중심의 연구로의 연구 패러다임이 변환되고 있다. 이와 같이 다양한 데이터를 수집하는 인프라스트럭처 환경 구축의 필요성이 커지고 있으며, 수집된 데이터의 전송·처리·분석을 위한 유·무선 통합 네트워크 환경을 위해 국가과학기술연구망 (KREONET)에서는 저전력 장거리 통신기술 LPWAN (Low Power Wide Area Network) 기반의 국가과학기술무선사물인터넷연구망 (ScienceLoRa) 프로젝트를 시작하였다. ScienceLoRa는 기존의 백본망 위주의 유선망인 KREONET를 활용하여 LoRa/LoRaWAN 기술을 활용한 무선망을 구축함으로써 과학기술 및 공공분야에서 다양한 센서들로부터 데이터를 수집하여 이를 전송, 활용 및 분석에 이용하고자 한다. 본 논문에서는 ScienceLoRa 소개, 현재 진행상황, 활용 및 발전 가능성에 대하여 살펴보기로 한다.
본 연구는 산지-도심-해안으로 연결된 해안도시의 지역적인 특성으로 인해 해일과 같은 조위 상승 원인이 침수 및 홍수 위험을 증가시키는 복합재난에 대응하기 위하여 실시간 침수 위험정보 확인 및 대응, 대시민 상황전파 등이 가능하도록 IoT 융합 침수 대응시스템을 개발하는 것이다. 또한, 침수 및 홍수방어벽 등의 구조적대책을 검토하여 실시간 IoT 융합 침수 대응시스템과 연계운영함으로써 해안도시의 시설 및 재산을 보호하고 시민의 안전을 확보하는데 기여할 수 있는 실증연구를 수행하는 것을 목표로 한다. 침수 대응을 위한 구조적 대책은 양산형 IoT 침수 및 하천수위 감지 장비, 센서 연동 침수 및 홍수방어벽, 복합재난알림 디스플레이 등의 개발이며, 비구조적 대책은 강우-하천수위-조위 실측자료기반의 머신러닝 침수위험 분석 모듈 개발, 수치모의에 의한 예상 침수심 및 침수위험지도 작성, 재난상황 전파 알림서비스 등이 있으며 개발된 시제품과 기술을 테스트베드에 적용하고 부산광역시에서 운영하는 재난상황관리시스템인 스마트빅보드(SBB, Smart Big Board)에 연계 및 탑재함으로써 향상된 침수대응 및 대시민 서비스가 가능한 시스템을 구축 및 실증하고자 한다. 센서, 통신, 자료연계 및 분석에 대한 IoT 융합 기술을 침수 대응 기술개발에 적극 활용하여 실측자료와 수치모의 분석 결과가 연계된 침수위험정보를 생산하고 실시간 대응이 가능한 효율적이고 실질적으로 피해를 저감 할 수 있는 기술을 개발하고 적용성을 입증한다면 국내외 해안도시에 확대 보급이 가능해져 침수 피해로부터 효과적으로 국민의 재산과 생명 보호할 수 있다. 또한, IoT 기술을 연계한 재난 모니터링 시스템의 확산으로 복합재난 대응 연구에 기여할 수 있고 상대적으로 실측자료 수집, 연구에 소외되어 온 소하천 등에도 적용이 가능하여 재난으로 인한 사회적 비용을 경감시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 캔/PET병 압착파쇄기를 관리하기 위한 IoT 기반의 관리시스템을 개발하였다. 로드셀 2개, 온습도센서 DHT22, 미세먼지 지측정기 등 다양한 센서를 ESP32와 인터페이스하여 IoT 디바이스를 구성하였으며, Node-RED를 활용하여 관리 서버를 구축하였다. 본 시스템은 압착캔과 파쇄된 PET병의 무게를 실시간으로 모니터링하고, 미리 정한 기준치를 초과할 경우 관리자에게 문자 메시지를 전송하여 적시에 수거할 수 있도록 하였다. 운영 시험 결과 본 시스템은 정확한 모니터링과 효율적인 알림 기능을 제공함을 확인하였으며 캔/PET병 과 같은 폐기물 관리의 효율성을 제고하여 환경 문제를 해결할 수 있는 가능성을 제시하였다.
뉴로모픽 아키텍처는 스파이킹 신경망(SNN, Spiking Neural Network) 모델을 사용하여, 추론 실험을 통해 스파이크 값이 많이 누적될수록 정확한 결과를 도출한다. 추론 결과가 특정 값으로 수렴할 경우, 추론 실험을 더 진행해도 결과의 변화가 작아 소비 전력이 더 커질 수 있다. 특히, 인공지능 기반 IoT 환경에서는 전력 낭비는 큰 문제가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 뉴로모픽 아키텍처 환경에서 추론 이미지 노출 시간을 조절하여 추론 시간을 단축함으로써 인공지능 기반 IoT의 전력 낭비를 줄이는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 추론 정확도의 변화를 반영하여 다음 추론 이미지 노출 시간을 계산한다. 또한, 추론 정확도의 변화량 반영비율을 계수 값으로 조절할 수 있으며, 다양한 계수 값의 비교 실험을 통해 최적의 계수 값을 찾는다. 제안한 기법은 목표 정확도에 해당하는 추론 이미지 노출 시간은 선형 기법보다 크지만 최종 추론 시간은 선형 기법보다 적다. 제안한 기법의 성능을 측정하고 평가한 결과, 제안한 기법을 적용한 추론 실험이 선형 기법을 적용한 추론 실험보다 최종 노출 시간을 약 90% 단축할 수 있음을 확인한다.
IoT는 다양한 산업에서 적용되고 있으며, 전 세계적으로 IT산업을 이끌어갈 미래기술로 주목 받고 있다. 스마트 도시를 필두로 공공서비스 분야, 의료 산업 분야, 자동차 산업 분야 등이 대표적이다. IT 기술을 기반으로 발전하고 있는 물류산업에도 큰 영향을 미칠 것으로 예상되지만 컨테이너 터미널에서의 IoT기술의 도입은 제한적으로 발전하고 있으며, 기존 선행연구를 검토한 결과 컨테이너 터미널을 대상으로 IoT 기술의 적용에 관한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 컨테이너 터미널에 IoT 적용가능성을 ANP 분석을 통하여 실질적으로 IoT의 적용가능분야 및 방안을 도출하기 위해 ANP 분석을 실시하였으며, 분석결과 컨테이너 터미널에서의 IoT 적용분야는 운영시스템(26.7%), 안전/환경/보안시스템(26.4%), 장비/정비시스템(25.3%), 시설유지/보수시스템(21.6%)순으로 분석되었다. IoT기술은 컨테이너 터미널에서 특정 분야에 집중되는 기술이 아니기 때문에 컨테이너 터미널에 IoT 기술의 적용 시 적용분야나 평가기준의 중요도도 중요하지만 거시적 관점에서의 컨테이너 터미널 구성요소에 적용할 때 각 시스템간의 연계성 측면이나 효율성 측면을 고려해서 전사적인 시스템 구축하는 것이 더욱 바람직한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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