최근 패션, 뷰티 업계를 중심으로 스마트 미러를 도입한 매장을 선보이는 등 IoT기술을 적용하고자 다양한 노력이 시도되고 있다. 스마트 미러는 거울을 통해 모습을 비춰볼 수 있으면서 거울 뒤에 부착된 화면을 통해 원하는 내용을 디스플레이 할 수 있어 패션, 뷰티, 헬스 케어 등 다양한 산업 분야에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 이러한 스마트 미러의 특성을 이용하여 구술 능력이 퇴화되어 발음이 부정확한 청각 장애인이 타인의 도움 없이 스스로 발음 교정 학습을 할 수 있도록 하는 학습 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템에서는 임베디드 시스템에서 적용 가능한 효과적인 립 리딩 기법을 제안하여 기존에 검증된 발음 교정용 데이터와 연동하여 학습 효율을 높였다.
스마트공장의 구현이 널리 확산되면서 IoT장비를 이용한 방대한 양의 빅 데이터를 관련성과 품질 측면에서 우선순위를 지정하여 데이터 효율성을 향상시킬 수 있는 연구 필요성이 제기된다. 원가변동성 추정, 레시피 최적화 등의 관리회계 의사결정에 있어서 빅 데이터의 우선순위를 지정하는 것이 스마트솔루션 성과와 의사결정 효과를 향상시킬 수 있는지를 규명함이 본 연구의 목적이다. 제조데이터를 실시간으로 연계한 ERP, MES 등의 스마트솔루션을 운영하는 국내 중소제조업체 의사결정자 84명의 설문답변을 토대로 경험적 연구 수행 결과, 빅데이터우선순위 설정은 관리회계 의사결정에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 아울러 빅 데이터 우선 순위 지정은 관리회계 의사결정에서 빅 데이터를 사용함으로써 스마트솔루션 성과에 간접적인 영향을 미치는 매개 효과가 있음을 발견하였다. 연구결과를 통하여 경영의사결정과정에서 빅 데이터 간의 연관성을 평가하는 척도를 개발함에 선행연구로서의 기여를 할 수 있을 것이다.
지속적인 기후변화의 영향과 코로나 19로 인한 노동력 감소 등의 영향으로 매년 농작물의 작황 및 수확시기, 재배면적 등이 급격히 변화하고 있다. 이러한 상황에 탄력적으로 대응하기 위해서 ICT (Information and Communication Technology)를 기반으로 한 스마트팜 기술을 개별 농가에 적용하는 시도가 증가하고 있다. 한편, 다양한 기관에서 인공지능 기술 및 IoT 기술을 적용한 농작물의 수확량 예측을 시도하고 있으나 학습데이터의 부족으로 인해서 정확한 예측이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 특정 기관에 국한된 데이터 수집의 한계를 극복하기 위해 농민들이 직접 참여하여 정확한 데이터를 입력하고 공유하여 생산량을 예측하는 커뮤니티 매핑 기반의 스마트 파머 서비스 기술을 개발하였다. 그 과정에서 생산량에 비하여 가격 변동이 큰 작물인 배추를 대상으로 분석을 수행하였다.
스마트 항만은 IoT, 빅데이타, AI, 블록체인 등의 디지털 기술을 바탕으로 구축된 항만을 말하며, 항만의 유일한 생존 수단으로서 시·공간 및 자원의 낭비를 최소화하는 항만을 말한다. 지속가능성(Sustainability)이란 '인간이 삶의 터전으로 삼는 환경과 생태계 또는 공공으로 이용하는 자원 따위를 계속해서 사용할 수 있는 환경적 또는 경제, 사회적 특성'을 말하는 것으로 생태계가 환경 파괴 없이 현재의 다양성과 생산성을 미래에도 유지할 수 있도록 하는 '미래 유지가능성'의 의미를 담고 있다. 4차 산업 혁명을 맞이하여 전 세계적으로 스마트 항만 구축과 지속가능성에 대한 관심과 실현이 활발하게 진행되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 지속가능한 스마트 항만의 핵심요소인ESG(Enviornment, Social, Governance) 영역의 핵심 지표를 개발하고
본 논문은 공간 활용 극대화를 위한 스마트 자동 적재창고를 제안한다. 기존 수직형 적재창고의 트레이 최대 강성 하중이 100kg로 설계되어 공간내에 적재할 수 있는 팔레트가 극히 제한적이라는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 최대 수직강성을 300kg으로 설계하여 공간 활용도를 극대화할 수 있는 스마트 적재창고를 설계하고 구현된 결과를 보인다. 구현된 적재창고의 성능평가 결과를 살펴보면, 최대 적재하중은 500.6kg으로 당초 설계 및 요구도를 달성하였으며, 수직강하속도는 0.5m/s, 장치의 작동 소음은 67.1dB, 팔레트의 입출고 시간은 36.92초, 트레이 처짐량은 4mm로 모든 평가항목에서 우수한 성능을 보였다. 또한, 제어부와 조작 패널의 UI를 별도로 설계하는 PLC 방식의 제어방식을 PC 시스템으로 통합하여 다양한 공정관리 시스템과의 연동성과 유지보수성을 증대하였다. 향후 IoT 센서기반의 물류 로봇을 연동하여 완전 자동화된 스마트 적재창고로 발전시키고자 한다.
드론 기술이 발전하여 다양한 용도로 활용 가능해지면서 사용 범위와 시장을 더욱 넓혀가고 있다. 또한 사물인터넷(IoT) 시대에 포렌식 적용 대상의 범위가 스마트 워치, 스마트 TV 등 우리 생활에 다양하게 자리잡은 임베디드 시스템으로 확대되고 있다. 본 논문에서는 리눅스 포렌식 아티팩트 분석 기법을 이용하여 Busybox를 사용하는 드론에 대해 중요 데이터 증거를 수집하는 방법을 제시한다.
The trend keywords in ICT sector will be Big Data, Internet of Things, and Cloud Computing. The rear end to support those techniques requires a large-capacity storage technology of low-cost. Therefore, we proposed the prototype of low-cost and mass distributed storage system based on PC using open-source Ceph FS for SMB.
최근 4차 산업혁명과 함께 세계 제조 강국들은 침체된 제조업의 부흥을 위해 국가적 전략을 추진하고 있다. 이러한 추세에 따라 문재인 정부도 '과학기술 발전이 선도하는 4차 산업혁명'이라는 전략을 제시하였다. 4차 산업혁명을 이끄는 핵심기술인 IoT, Cloud, Big data, Mobile, AI 등의 지능정보기술은 로봇, 3D 프린팅 등과 같은 신산업의 등장과 기존 주요 제조업의 스마트화를 촉진하고 있다. 스마트공장과 같은 기술이 발전함에 따라 IoT 기반의 센싱 기술이 발전하면서 이전에는 수집할 수 없었던 다양한 데이터를 측정할 수 있게 되었고, 각 공정에서 생성되는 데이터도 폭발적으로 증가했다. 따라서 본 논문에서는 데이터 생성기를 활용하여 스마트공장에서 발생할 수 있는 가상 데이터를 생성하고, 이를 활용하여 실시간으로 불량품의 발생 원인을 분석하고 설비의 교체주기를 예측하는 방법을 설명한다.
본 논문은 농장의 바이오 센서 데이터를 수집해서 농장에서 재배중인 농작물의 질병을 진단하고, 그 해 수확량을 예측하는 IoT 및 딥 러닝 기반 스마트 팜 환경 최적화 및 수확량 예측 플랫폼을 제안한다. 이 플랫폼은 현재 날씨, 토양 미생물 등 수집 가능한 모든 정보를 수집하여 작물이 잘 성장할 수 있도록 농장 환경을 최적화하고, 농장에서 재배중인 작물의 잎을 이용하여 작물의 질병을 진단하고, 그리고, 농장의 모든 정보를 사용하여 올해 수확량을 예측한다. 실험 결과 AEOM(Agricultural Environment Optimization Module)의 평균 정확도는 RF(Random Forest)보다 약 15%, GBD(Gradient Boosting Tree)보다 약 8% 높고, 데이터가 증가해도 RF나 GBD에 비해 정확도가 덜 감소한다. 선형 회귀에 따르면 정확도의 기울기는 ReLU의 경우 -3.641E-4, Sigmoid의 경우 -4.0710E-4, 계단함수의 경우 -7.4534E-4이다. 따라서 ReLU 사용시 정확도 기울기가 가장 낮으므로 테스트 데이터의 양이 증가함에 따라 ReLU는 다른 두 가지 활성화 기능보다 더 정확하다. 본 논문에서 제안한 EOYPP는 농장 전체를 관리하는 플랫폼으로 실제 농장에 도입된다면 국내 스마트 팜의 발전에 크게 이바지할 것이다.
최근 스마트폰을 포함한 사물 인터넷(IoT) 기술 기반의 스마트 기기의 급속한 확산에 따라 IEEE 802.11 무선 랜에서 전력 소비 또한 급격히 증가하고 있다. 특히 모바일 기기 사용자가 급격하게 증가하면서 가정이나 사무실 같은 실내 환경에서 사설 무선 AP(Access Point) 설치가 급증하고 있는 추세이다. 본 논문은 현재 무선 AP의 비효율적인 운영을 개선한 무선 AP의 전력 소비 절감 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘 동작은 STA(Station)의 무선 AP 접속 여부에 따라 구분되며, STA가 있을 경우는 STA로 전송할 데이터가 있을 때와 없을 때로 나뉜다. STA가 없는 경우, 수면 모드로 동작하여 불필요한 전력 소비를 최소화한다. 또한 추가적으로 STA가 접속을 하고 있는 경우에도 데이터를 수신하지 않을 경우에는 인증 및 결합이 유지된 상태로 수면 모드를 운영한다. STA로부터 데이터 요청이 있을 경우 STA의 거리와 전송률을 파악하여 STA의 전송률을 만족하는 최소의 송출 전력으로 패킷을 전송한다. 이때, STA와 최초로 스캔 과정을 하는 데 필요한 관리 프레임은 최대 송출 전력으로 전송한다. 본 논문에서 제시한 시나리오를 바탕으로 제안한 전력 소비 절감 알고리즘이 적용된 무선 AP에서의 전력 소비량은 기존 방안이 적용된 무선 AP와 비교하면 약 18%, 전력 소비 절감이 적용되지 않은 일반적인 무선 AP와 비교하면 약 35% 감소했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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