• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.603-604
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• 2022

본 논문은 AIoT 기반 누수 탐지 시스템의 구성과 기능을 제안한다. 그리고 누수 탐지 시스템에서 마신러닝 기능과 광대역 통신 기능을 갖는 스마트 미터링용 게이트웨이를 아울러 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.199-201
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• 2024

최근 병원에서는 빅데이터, 지능형 사물인터넷(AIoT) 등 인공지능 기반 기술들을 활용하여 환자 진료 및 치료 영역은 물론 의료산업 및 의료 시설 등과 관련된 다양한 영역에서의 활용방안을 모색하고 있다. 지능형 사물인터넷(AIoT, Internet of Things)은 AI와 IoT의 기술적인 결합으로 산업의 혁신을 가져와 국가 전체의 생산성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 삶의 질의 변화는 물론 병원의 의료 환경에 있어서도 많은 파급 효과를 가져다 줄 것으로 예상하고 있다. 본 논문에서는 병원의 효율적인 공간관리를 위한 AIoT 기반의 가변 스마트 진료실 예약 시스템에 대한 설계 및 구현을 통하여 병원의 주요 자산인 공간이라는 개념을 효율적으로 이용하고 병원 내 소통과 협업을 위한 유연한 진료 환경을 제공함으로서 병원의 규모와 진료 전문성에 맞추어진 가변적 공간 기능을 통해 병원의 경쟁력을 높이는 것을 그 목적으로 하고 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.154-162
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• 2022

연구목적: 건설현장 안전관리를 인적 역량 중심에서 첨단기술인 AIoT와 Mobile 기술을 활용한 시스템 중심의 관리체계로의 전환을 위한 건설현장 안전관리 활성화 방안을 마련하고자 한다. 연구방법: AIoT와 Mobile 기술을 활용한 건설현장 안전관리 모니터링 시스템이 건설현장의 유효성에 대하여 공동주택현장의 골조공종에 종사하고 있는 작업자를 대상으로 가상휀스, 화재감시, 안전모 미착용 인식 3개의 알고리즘을 적용하여 실험을 실시 하였다. 연구결과: 실험대상 근로자는 215명, 가상휀스 침입은 7.61명으로 불안전 행동 발생율은 실험대상 인원 대비 3.5%, 화재감지는 0.16건으로 실험대상 대비 불안전 행동 발생율이 0.07% 나타났으며, 안전모 미착용 인지는 월 평균 안전모 미착용은 8.79명으로 실험대상 대비 불안전 행동 발생율 4.05% 나타났다. 결론: AIoT와 Mobile 기술을 활용한 건설현장 안전관리 모니터링 시스템이 건설현장에 유효한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.168-170
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• 2022

정부는 2021년 1월에 '중대재해처벌법'을 제정 공포하여, 상시 근로자 50명 이상 사업장에 대해 법을 시행하고 있다. 하지만, 2021년 산업재해 사고자수가 전년동기 대비 10.7% 증가하였고, 화학 가스 누출 및 폭발로 인한 안전사고도 빈번히 발생하고 있다. 따라서, 고위험 산업 현장에서는 종합적인 안전대책이 시급한 현실이다. 본 연구에서는 통신 환경이 열악한 산업현장에 BLE Mesh 네트워킹 기술을 적용한다. 복합센서 AIoT 디바이스로부터 위험 상황을 가스 센싱값, 음성, 모션값으로 인식하고, 서버에 전송한다. 서버에서 AIoT 전송 정보를 인공지능 LSTM 알고리즘과 CNN 알고리즘을 통해 정보값 분석과 판단을 통해 위험 상황을 실시간으로 모니터링한다. 본 연구를 통한 가스센싱, 음성 및 모션인식이 가능한 AIoT 디바이스와 AI 적용 안전관리 시스템의 개발로, 고위험군 산업현장에 확대 적용시켜 사회안전망 확대에 기여할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.1-2
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• 2022

본 논문은 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능과 IoT를 피지컬 컴퓨팅을 이용해 교육을 할 수 있는 플랫폼을 설계하였다. 플랫폼은 파이썬 비주얼 블록 프로그래밍을 기반으로 사용자의 코딩 언어의 구문적인 어려움을 감소시키며 데이터 분석과 머신러닝을 쉽게 응용할 수 있다. 피지컬 컴퓨팅을 위한 AIoT 타겟 보드로는 라즈베리파이를 활용하였으며 타겟보드의 하드웨어에 대한 선수 지식을 최소화해서 원하는 시스템을 개발할 수 있다. 응용에서는 센서로 수집한 데이터를 분석하고 인공지능 모델 생성을 할 수 있으며 학습된 모델을 액추에이터 제어에 활용하는 등 AIoT 피지컬 컴퓨팅 교육에 여러 장벽을 낮추었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1272-1278
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• 2022

정부는 2021년 1월에 '중대재해처벌법'을 제정 공포하여, 이 법을 시행하고 있다. 하지만, 2021년 산업재해 사고자수가 전년 동기 대비 10.7% 증가하였다. 따라서, 산업 현장에서는 안전대책이 시급한 현실이다. 본 연구에서는 통신 환경이 열악한 고위험 산업현장의 안전관리를 위하여 BLE Mesh 네트워킹 기술을 적용한다. 복합 센서 AIoT 디바이스로 가스 센싱값, 음성, 모션값을 실시간으로 수집하여, 인공지능 LSTM 알고리즘과 CNN 알고리즘을 통해 정보값을 분석하여 위험 상황을 인식하고, 서버에 전송한다. 서버에서는 전송 받은 위험정보를 실시간으로 모니터링 하여 즉각적인 구호조치가 수행되도록 한다. 본 연구에서 제안하는 AIoT 디바이스와 안전관리 시스템을 고위험군 산업 현장에 적용함으로써, 산업재해를 최소화하고 사회안전망 확대에도 기여할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.407-408
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• 2022

본 논문에서는 AIoT를 위한 비주얼 블록 코딩 도구를 설계하였다. AI 블록 코딩이 가능한 EduB 플랫폼에 피지컬 컴퓨팅을 가능하게 하는 모듈을 추가함으로써 블록을 사용한 쉬운 피지컬컴퓨팅 코딩과 AIoT 코딩이 가능하다. 도구는 WebSocket과 Wifi를 사용해 EduB와 타겟보드인 RaspberryPi의 무선 통신을 하며, 블록으로 생성된 코드를 RaspberryPi 내부에서 실행하여 GPIO와 SenseHAT을 제어할 수 있게 하였다. 따라서, 코딩 결과를 콘솔 출력이나 그래프로만 확인할 수 있어 정적이던 AI 교육을 LED나 모터를 제어해 동적으로 결과를 확인할 수 있게 하여 흥미와 관심을 유발할 수 있도록 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.83-89
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• 2022

최근 정보통신기술의 발전에 따라 사물인터넷 기술이 비약적으로 발전하고 있다. IoT 기술은 다양한 센서들을 활용하여 각 센서의 고유한 데이터를 발생시켜 시스템 상태의 진단을 가능하도록 한다. 하지만, 현재 적용되고 있는 장비운용 시스템은 장비에 문제가 발생한 후 관리자가 해당 문제를 처리해야하는 사후보전 방식의 개념이며, 이는 시스템의 에러로 인한 시스템의 신뢰성 및 가용성 문제점을 의미할 수 있으며, 정비를 위한 시스템 중단으로 생산성에 부정적 영향으로 인한 경제적 손실을 초래할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 지능형 IoT(AIoT) 기술을 적용하여 공장 내 정류기를 보다 효율적으로 운용하기 위한 엣지 컨트롤러 제어 의사 결정 알고리즘과, 정류기 부품별 고장 상황 정보에 대한 도메인 지식 기반의 모델링을 작성하여, 이를 바탕으로 수집된 각 센서 데이터에 대한 상관관계 분석을 통해 시나리오별 Abnormal 데이터에 대하여 적정 수준의 상태 메시지를 출력함을 확인할 수 있었으며, 이를 통한 기존 현장의 장비 운용 시스템의 가용성과 생산성이 향상됨을 확인하였다.

• 공기청정기술
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• 제34권3호
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• pp.38-46
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• 2021

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.81-86
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• 2020

사물인터넷 IoT를 넘어선 지능형사물인터넷 AIoT의 발달로 산업 분야가 전반적으로 변해가고 있다. 또한, 4차 산업 혁명 시대가 도래함 에 따라 자동차 산업 분야에서도 획기적인 변화와 발전이 이루어지고 있는데, 그 대표적인 예시가 바로 "자율주행자동차"라고 할 수 있다. 자율주행자동차에 대한 국내외적 관심이 높아짐에 따라 유관기관들의 관련 연구 또한 활발히 진행되고 있고, 실제로 많은 발전을 이루었으며 제한적이나마 상용화 단계로 까지 발전하였다. 하지만, 운전자가 아닌 자동차에 장착된 다양한 센서 들을 활용하여 데이터를 수집, 분석하여 제어하는 자율주행 자동차의 구조 상 보안에 대한 다중화 된 장치가 미흡하여 해킹에 고스란히 노출되는 경우가 많다. 이 경우, 운전자뿐만 아니라 주변 환경에도 위협이 될 수 있기 때문에 본 논문에서는 자율주행 자동차의 시스템 보안 향상을 위한 새로운 데이터 처리 기능을 제안하고자 한다.