• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.370-378
• /
• 2018

네트워크 인프라 환경과 센서 및 IoT 디바이스 기술의 발전에 따라 사용자나 건물, 환경에 대한 모니터링 및 이에 따른 상호작용 기술에 대한 연구 개발이 활발히 진행되고 있다. 특히, 사회적 약자인 노인, 장애인, 어린이들과 관련된 모니터링 기술에 대한 수요가 급증하고 있다. 본 연구에서는 IoT 케어 로봇 기반의 효율적인 병실 관리 시스템을 제안한다. IoT 디바이스와 클라우드 기반 플랫폼을 활용함으로써 보다 효율적이고 직관적으로 병실의 상태를 확인하고 제어할 수 있다. 본 연구에서는 ARTIK 디바이스와 ARTIK Cloud 플랫폼 기반의 프로토타입 구현을 통하여 제안하는 시스템의 활용 가능성을 확인하였으며, 센서 정보 수집 및 경고 상황 대응에 각각 약 600ms와 130ms가 소요되어 제안하는 시스템이 실시간으로 동작 가능함을 확인하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제8권6호
• /
• pp.909-917
• /
• 2018

최근 사물인터넷 (IoT) 기술이 많은 응용 분야에 적용되어 단말장치 및 응용들이 폭발적으로 증가하고 있다. IoT 시스템은 센서와 액츄에이터들이 연결되어 상호 메시지를 교환하면서 필요한 응용을 수행하는 시스템이다. 본 논문에서는 홈 디바이스들을 쉽게 모니터링 및 제어를 수행할 수 있는 IoT 시스템을 개발하였다. 본 논문의 시스템은 센서단말장치, IoT게이트웨이, IoT서버로 구성되어 있으며, 센서단말장치는 주변을 센싱하여 수집한 센서데이터를 BLE 통신을 이용하여 IoT게이트웨이를 통해 서버로 전송하며, Rfduino를 이용하여 구현하였다. 센서단말장치와 서버 사이의 통신을 중계하는 IoT 게이트웨이는 Raspberry Pi를 이용하여 구현하였고, IoT서버는 삼성 ARTIK cloud를 이용하여 구현하였다. 구현한 시스템은 대학 실험실내에 설치하여 테스트를 수행하였고, 실험결과 설치 및 관리가 용이하며 추가로 다른 기능을 쉽게 확장할 수 있음을 보여주었다. 또한 ARTIK cloud의 rule정의, action 메시지 기능을 통해 홈 디바이스에 대한 파라미터 제어 기능을 용이하게 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
• /
• pp.513-514
• /
• 2018

Recently, IoT(Internet of Things) technology is being actively used to develop smart products and services. This paper proposes the architecture and major functionalities of IoT outdoor exercise equipment using ARTIK IoT Platform. It provides an exerciser with date&time, weather information, the amount of exercise. The amount of exercise and a user's ID are sent to a service server by LTE-M modem and the server provides the exercise history by web or smartphone app. As additional functionalities, a fine dust alarm light and an emergency alarm button are embedded. The proposed system has been exhibited on CHINA SPORT SHOW 2018 held on Shanghai, China.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.664-671
• /
• 2018

일반적으로 감지식 태양광 추적 시스템은 태양의 위치를 추적하기 위해 광센서를 사용하여, 최대 전력을 생산한다. 광센서 채택은 시스템 제작 가격을 상승시키고, 오동작에 의한 성능 저하를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 IoT플랫폼 기반의 원격무선 모니터링이 가능하고, 광센서가 없는 새로운 태양광 추적 시스템을 제안한다. 태양광 발전을 위해 사용되는 여러 개의 태양광 패널의 출력 전류량을 비교하여 태양 위치를 광센서 없이 추적한다. 추적 성능의 검증을 위해서 12[V] 20[W] 태양광 발전 시스템을 제작하여 실험을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 IoT 플랫폼을 사용하여 원격모니터링이 가능하기 때문에 기존 태양광 추적 시스템에 비해 설치, 유지 보수 및 기능 확장의 장점이 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제22권8호
• /
• pp.47-53
• /
• 2017

In this paper, we present open hardware platforms for Internet of Things (IoTs) emphasizing their strengths and weaknesses. We introduce six representative platforms, Raspberry PI, Arduino, Garileo, Edison, Beagle board and Artik. We define important performance issues for open hardware platforms for IoTs and analyze recent platforms according to the performance issues. We present recent research project using open hardware platforms introduced in this paper. We believe that this paper provide wise view and necessary information for open hardware platforms for Internet of Things (IoT).

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.584-587
• /
• 2018

사물인터넷(Internet of Things; IoT)이 차세대 성장동력으로 부상하면서 선진국을 비롯한 많은 단체들이 IoT 육성을 위한 전략을 세우고 있다. 특히 플랫폼(platform)은 IoT의 중요요소기술로 여겨지면서 IoT 플랫폼 보안에 대한 관심은 나날이 높아지고 있다. 현재 국내 IoT 플랫폼('ARTIK', 'Thingplug', 'IoTMakers')들은 oneM2M과 같은 국제표준기술을 기반으로 플랫폼의 다양한 기능을 제공해줌으로서 사용자가 IoT 생태계(ecosystem)에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 독려하고 있다. 이렇듯 IoT 플랫폼 기술이 빠른 속도로 성장하고 있는 반면, 국내 IoT 플랫폼들의 보안에 대한 분석이나 연구사례가 거의 없다. 따라서 본 논문에서는 현재 상용화하고 있는 국내 IoT 플랫폼들을 대상으로 보안분석을 수행하고 보안이슈와 보완방안을 시사한다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제18권3호
• /
• pp.428-442
• /
• 2022

A reliable automatic passenger counting (APC) system is a key point in transportation related to the efficient scheduling and management of transport routes. In this study, we introduce a lightweight head detection network using deep learning applicable to an embedded system. Currently, object detection algorithms using deep learning have been found to be successful. However, these algorithms essentially need a graphics processing unit (GPU) to make them performable in real-time. So, we modify a Tiny-YOLOv3 network using certain techniques to speed up the proposed network and to make it more accurate in a non-GPU environment. Finally, we introduce an APC system, which is performable in real-time on embedded systems, using the proposed head detection algorithm. We implement and test the proposed APC system on a Samsung ARTIK 710 board. The experimental results on three public head datasets reflect the detection accuracy and efficiency of the proposed head detection network against Tiny-YOLOv3. Moreover, to test the proposed APC system, we measured the accuracy and recognition speed by repeating 50 instances of entering and 50 instances of exiting. These experimental results showed 99% accuracy and a 0.041-second recognition speed despite the fact that only the CPU was used.