• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.871-874
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• 2016

본 논문은 실내 환경에서 스마트 워치(smart watch)를 이용하여 사용자의 원시 데이터를 수집, 가공하고, 이를 통해 사용자의 다양한 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 사용자의 동작을 인식하는 방법들은 다양하다. 특히 최근 웨어러블 기기(wearable device)들이 각광받으면서 웨어러블 기기를 이용하여 인체 동작이나 활동 상태 등의 생체신호를 인식하려는 다양한 시도가 일어나고 있다. 하지만 동작이나 활동 상태에 관한 많은 연구들이 센서를 허리에 부착하는 등의 특정한 상황만을 상정하거나 위성항법장치(GPS, global positioning system)에 의존한 실외 환경에 국한되어 있는데, 이는 대부분의 시간을 가정과 직장, 이동 수단 등의 실내 환경에서 소비하는 현대인들의 시간 소비 패턴과는 거리가 있다. 본 연구에서는 스마트 워치의 가속도계(accelerometer), 각속도계(gyroscope), 심박계(heart bit), 압력계(barometer) 등 다양한 센서를 통해 원시데이터를 수집, 가공하여 사용자의 앉기, 서기, 오르막이나 내리막의 걷고 뛰기, 계단의 오르내리기 등 실내에서 일어날 수 있는 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다.

• 공기청정기술
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• 제30권1호
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• pp.40-56
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• 2017

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.15-18
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• 2007

이 논문에서는 Encoder, Gyro, 다수의 IR센서를 이용한 실내용 이동로봇의 자기위치 추정에 관한 방법 중 첫 번째 실험으로 다수의 IR센서로부터 획득한 거리데이터를 이용하여 작성한 환경지도에서 모서리를 검출하고, 이를 바탕으로 각 센서에서 측정된 데이터를 병합하도록 하였다. 마지막으로 얻어진 환경지도와 실제 환경을 비교하여 그 성능을 평가하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.183-186
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• 2021

현재 IoT의 발달로 인해서 많은 위치기반 서비스들이 개발되고 있고 이러한 서비스들을 위해서는 사용자의 정확한 위치 획득이 요구되고 있다. 현재 실내 환경에서 사용자의 위치 획득을 위한 여러 장치들 중 블루투스 비콘이 널리 사용되고 있는데, 비콘은 저전력으로 수명이 길고 설치하기 용이한 장점이 있지만 비콘으로부터 수신되는 신호 자체의 불안정성과 수신신호에 여러 잡음들이 섞이는 문제점 때문에 측위 결과에 큰 오차가 발생하게 되는 단점도 있다. 한편, 최근에는 보다 원할한 위치기반 서비스 제공을 위하여 UWB 기능이 스마트폰에 내재되어 나오면서 사용자에게 점차 보급되는 추세이다. UWB는 블루투스 비콘에 비해 가격이 비싸고 전력소모가 많지만 측위에서의 높은 정확도를 얻을 수 있다고 알려져 있다. 본 논문에서는 비콘과 UWB의 두 방식을 이용하여 실내측위를 수행할 때 실제 측정을 통해서 실내 전파수신 환경을 분석하고, 측정된 데이터를 바탕으로 실내 전파수신 환경을 모델링하여 시뮬레이션을 수행하였다. 측정 데이터와 시뮬레이션 결과의 정확도를 상호 분석하였으며, 블루투스 비콘과 UWB 방식의 실내측위 수행결과를 측정과 시뮬레이션 결과를 바탕으로 비교, 분석하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.93-102
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• 2023

클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.13-15
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• 2016

에너지 소비가 큰 건물은 내부 온/습도, 이산화탄소 농도, 미세먼지 농도 등의 일정 공기 질을 유지하면서 에너지 비용을 최소화할 수 있는 제어계획을 수립하는 것이 필요하다. 기존 건물에서 실내 환경의 운영은 설정된 실내 환경 값을 기준을 벗어나면 설비 기기를 제어하는 방식으로 이루어진다. 이는 단 시간에 고에너지를 투입하여 장비를 가동시키므로 에너지 소모가 크며 peak 전력이 높아 에너지 비용이 크다는 문제가 있다. 따라서 온도를 포함한 환경이 변해가는 상황을 예측하고 사전에 에너지 사용 계획을 수립하여 관리 제어를 수행함으로써 예열부하 등의 불필요한 에너지 손실을 절감하려 한다. 이를 위해 실내 환경이 변화하는 것을 예측하고 후보 제어계획으로 제어를 수행할 때 소요되는 에너지가 어느 정도인지 시뮬레이션하여 제어계획의 적합도를 평가한다. 기존 EnergyPlus와 같은 시뮬레이션 도구는 모델이 복잡하여 시뮬레이션에 많은 시간이 필요하기 때문에 환경 변화를 반영하기 위해 주기적으로 재수립되는 수많은 제어계획 데이터를 단시간에 시뮬레이션하기에 부적합하다. 본 논문에서는 빠른 시뮬레이션을 위해 실제 운영 데이터와 에뮬레이션을 통해 획득한 운영 데이터를 기반으로 학습 알고리즘을 이용하여 제어계획 적용 시의 미래 상황을 예측한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.144-147
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• 2010

본 연구에서는 실내의 활동추적 시스템을 위해 가속도센서와 지자계 센서를 이용하여 외부로부터 독립적인 소형의 관성항법장치를 제안하였다. 기존의 실내 위치추적은 주로 GNSS(global navigation satellite system)의 정보를 가져와 실내 환경에 맞게 초음파와 RSSI(received signal strength indicator)등을 이용하여 구성한 경우가 연구되었으나 이러한 위성항법은 좌표 값이 미리 저장된 고정 노드가 필수적이라는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 실내 환경과 같이 이동거리가 길지 않으며, 기존 환경 및 외부로부터의 영향에서 자유로운 관성항법을 이용한 실내 활동추적시스템을 제안하였다. 이를 위해 지자계 센서와 3축 가속도 센서를 사용한 신호 계측부와 Zigbee기반의 무선 센서 네트워크를 이용한 무선 전송부를 구성하였으며, 계측된 데이터의 분석으로부터 실내 위치추적의 가능성을 평가하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.428-431
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• 2009

기존의 첨단주택은 IT 차원에서 접근되어 에너지 절약을 위한 기술은 시도하지 않았고 에너지 환경관리 기술이 미흡하였다. 본 논문에서는 실제 사용자 생활 패턴을 파악하여 에너지 소모를 얼마나 줄일 수 있는지 테스트 하였다. 복도, 출입구 그리고 현재 근무 중인 테이블에 조도 센서와 인체 감지 센서를 설치하였는데 조도 센서와 인체감지 센서는 하나의 그룹을 이루며 생활패턴을 파악하고 조도 값에 따라 실내등을 소등할 수 있도록 한다. 모든 센서 노드는 스타 토폴로지(one-hop) 형태로 연결되며 데이터는 USN 브릿지에 있는 베이스노드로 수집되고 이더넷을 통해 서버로 전달하면 DB에 저장된다. 그러므로 실시간으로 실내 환경 데이터를 수집하여 실내 환경 통합 감시 및 모니터링이 가능하고 에너지 소모를 줄일 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.95-104
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• 2020

본 연구는 사물인터넷(IoT) 센서를 이용해 실내공기질에 주요한 영향을 미치는 미세먼지, 초미세먼지, 이산화탄소, 유기화학물과 온도, 습도 데이터를 실시간으로 수집/분석할 수 있는 실시간 실내공기질 모니터링 서비스를 클라우드 플랫폼으로 구현하였다. 이를 실내공기 정화시설인 청정환기장치와 연동하여 실시간 실내공기질 상태에 따라 환기장치 최적관리할 수 있도록 하였다. 본 플랫폼은 청정환기장치 내외부에 장착된 실내공기질 측정 센서로부터 실시간으로 데이터를 수집하는 IoT 데이터 수집부, 수집된 데이터를 클라우드 환경에서 가공/처리/적재하는 클라우드 데이터 처리부, 적재된 빅데이터를 분석하고 공기질 현황을 웹과 모바일에 시각화하여 보여주는 데이터 분석 서비스부로 구성된다. 그리고 이러한 플랫폼의 가동과 효과를 검증하기 위해 공기질에 민감한 영유아의 교육 생활환경인 국공립 어린이집 교실을 대상으로 실증을 실시하였다. 모든 분석 결과는 웹과 모바일에서 실시간으로 시각화 서비스될 수 있도록 실증 구현하였고, 환기장치의 실내공기질 개선효과는 실내공기질 측정 센서들의 측정값을 통계적으로 검증하여 공기질 개선에 기여하고 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.597-599
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• 2018

최근 IOT(Internet of Things)환경에서 위치기반 서비스를 제공하기 위해 실내 위치인식 연구가 활발히 진행되고 있으며 실내 위치인식 기술은 주로 WiFi, 블루투스, RFID 등으로 구현되고 있다. 본 논문은 Arduino를 이용해 WiFi 측정 및 통신이 가능한 Smart Watch를 제작하였다. 실내위치 측위를 위해 WiFi Fingerprinting기법 Radiomap을 구축한 다음 Arduino Smart Watch에서 측정한 AP신호 값을 Radiomap과 비교하여 실내위치 측정 및 데이터 수집하였다. 향후 수집된 다수의 사용자 데이터를 군집도 분석하거나 실내공간에서의 IOT(Internet of Things)분야에 활용 가능 할 것으로 예상된다.