작물의 생육에 따라 적기에 필요한 양만큼의 양분을 공급해 최고의 생산성을 올릴 수 있는 수경재배는 정보통신기술(ICT)을 융·복합한 스마트 농업 형태로 전환되고 있으나, 기술 발전에도 불구하고 여전히 환경 및 경제성 문제 등 많은 개선점을 가지고 있다. 본 논문에서는 딸기 수경재배지의 환경 데이터 및 생육 데이터를 수집하고, 터치스크린과 스마트폰을 통하여 배양액의 배액량, pH, EC, 온도, 습도를 실시간 및 정한 기간에 따라 모니터링이 가능한 수경재배 소규모 온실을 위한 SBC기반의 모니터링 시스템을 제안한다.
The data gathering delay and the network lifetime are important indicators to measure the service quality of wireless sensor and actuator networks (WSANs). This study proposes a dynamically cluster head (CH) selection strategy and automatic scheduling scheme of collectors for prolonging the network lifetime and shorting data gathering delay in WSAN. First the monitoring region is equally divided into several subregions and each subregion dynamically selects a sensor node as CH. These can balance the energy consumption of sensor node thereby prolonging the network lifetime. Then a task allocation method based on genetic algorithm is proposed to uniformly assign tasks to actuators. Finally the trajectory of each actuator is optimized by ant colony optimization algorithm. Simulations are conducted to evaluate the effectiveness of the proposed method and the results show that the method performs better to extend network lifetime while also reducing data delay.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.154-163
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2023
With the rapid development of AI technology, ChatGPT and other AI content creation tools are becoming common, and users are becoming curious and adopting them. These tools, unlike search engines, generate results based on user prompts, which puts them at risk of inaccuracy or plagiarism. This allows unethical users to create inappropriate content and poses greater educational and corporate data security concerns. AI content detection is needed and AI-generated text needs to be identified to address misinformation and trust issues. Along with the positive use of AI tools, monitoring and regulation of their ethical use is essential. When detecting content created by AI with an AI content detection tool, it can be used efficiently by using the appropriate tool depending on the usage environment and purpose. In this paper, we collect data on AI content detection tools and compare and analyze the functions and characteristics of AI content detection tools to help meet these needs.
정보통신기술 기반 건설자동화는 건설산업의 생산성 향상을 위한 중요한 분야로 인식되어 많은 연구가 진행되어 왔다. 이에 본 연구에서는 텍스트마이닝 기법을 활용하여 정보통신기술 기반 건설자동화 연구의 국내 동향을 살펴보았다. 분석 결과, '사업진행현황 수집 및 분석기술(26%)'과 '건설장비 자동화 요소분석 및 적용기술(28%)'이 주요한 연구 분야로 나타났다. '사업진행현환 수집 및 분석기술'에서는 건설정보가 핵심키워드로 나타났으며, 건설정보 중심의 자원관리, 현장관리, 정보관리 등의 연구와 실시간 정보를 통한 모니터링 연구 등이 주요한 연구방향으로 나타났다. '건설장비 자동화 요소분석 및 적용기술'에서는 유비쿼터스가 핵심 키워드로 등장하였으며 유비쿼터스 개념의 정보관리, 현장관리, 계측시스템 적용 등이 주요한 연구 방향으로 나타났다.
최근 ICT를 접목한 건강 상태 및 운동량 측정 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 대부분의 현재 운동량이나 건강 정보를 수집하여 사용자에게 제공하고 있다. 이에 본 논문에서는 칼만 필터를 이용한 걷기 운동량 예측 서비스를 설계하고 구현한다. 이 서비스는 사용자에게 과거 운동 이력과 실시간 운동 데이터를 측정하여 제공하고, 더불어 운동동기를 부여하고 촉진하기 위해 미래의 걷기 운동 활동량을 예측한 데이터를 제공한다. 이 서비스를 통해 많은 사람들에게 자신의 걷기 운동 상황과 미래 운동량을 사전에 파악하여 걷기 운동 동기를 유발할 수 있어 걷기 운동 증강에 도움을 줄 수 있다.
본 논문은 사물인터넷 국제 표준 oneM2M을 활용하여 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5) 측정 플랫폼을 이동식과 고정식으로 설계하였다. 미세먼지 측정 플랫폼은 미세먼지 측정 디바이스, 에이전트, oneM2M 플랫폼, oneM2M IPE, 모니터링 시스템으로 구성하고 설계하였다. 이동식과 고정식의 주요 차이는 이동식은 LTE 연결을 기반으로 사각지대 없이 디바이스와 서비스간에 상호연결을 위해 MQTT 프로토콜을 사용하였고, 고정식은 저전력과 넓은 통신범위를 가진 LoRaWAN 프로토콜을 사용하였다. 미세먼지뿐만 아니라 일상생활과 연관된 온도, 습도, 대기압, 휘발성 유기화합물(VOC), 일산화탄소(CO), 아황산가스(SO2), 이산화질소(NO2), 소음 데이터를 수집하였다. 수집된 센서 값들은 에이전트와 oneM2M IPE를 통해 oneM2M이 제공해주는 공통 API를 활용하여 관리하였고, AE, container 등 4가지 리소스 타입으로 설계하였다. 미세먼지 측정 플랫폼 설계를 통해 동작성, 유연성, 편의성, 안전성, 개방성, 확장성의 6가지 기능을 해석하였다.
실시간 관제 시스템은 IoT, 이동통신과 같은 기반 기술의 발달과 공장관리, 차량 운행 체크 등 실시간성이 중요시되는 서비스가 증가함에 따라 급격히 성장하고 있다. 이 시스템의 시간적 민감성을 높이기 위해 다양한 솔루션이 제시되어 왔으나, 현재 대부분의 실시간 관제 시스템은 관제소 등에 위치한 로컬 서버와 다수의 클라이언트로 구성되어 있고, 이들은 다양한 단계를 거쳐 관제 시스템이 위치한 로컬 서버로 전송되고, 그 대응 역시 동일한 단계를 거쳐 진행되는 등 기존 네트워크 및 시스템의 구조적 한계가 있다. 본 논문에서는 실시간 관제 시스템 중 하나인 버스 정보 시스템이 정보를 수집한 시점에서 사용자에게 해당 정보를 제공하기까지 소모되는 시간을 줄일 수 있는 엣지 컴퓨팅 기반 실시간 관제 모델을 제안하였다. 기존 모델과 엣지 컴퓨팅 모델을 시뮬레이션 한 결과, 엣지 컴퓨팅 모델은 사용자에게 데이터를 전송하기 위한 코스트가 기존 모델에 비해 최소 10% 에서 최대 80%까지 감소함을 확인하였다.
인공지능이 발전하면서 AI 챗봇 시스템의 활용이 활발히 이루어지고 있다. 그 예로 공공기관에서는 민원, 행정 분야에서 업무 보조, 전문지식 서비스 등으로 챗봇 활용 분야가 확대되고 있으며 민간기업은 대화형 고객 응대 서비스 등으로 챗봇을 활용하고 있다. 본 연구에서는 시나리오 기반의 AI 음성 챗봇 시스템을 제안하여 박물관의 운영 비용을 절감하고 관람객에게 양방향성 안내 서비스를 제공하고자 한다. 구현한 음성 챗봇 시스템은 실시간으로 특정 디렉터리를 감시하여 사용자의 음성을 감지하는 감시자 객체와 음성 파일이 생성되면 순차적으로 모델별 추론을 수행하여 AI의 응대 음성을 출력하는 이벤트 핸들러 객체로 구성되며, 스레드와 데크를 활용한 중복 방지 기능을 포함하여 단일 GPU 환경에서 추론 중에 GPU의 연산이 중복되지 않도록 한다.
최근 차량은 다양한 ICT 기술을 도입하고 활용하는 방향으로 변화하고 있다. 이에 따라 자동차에는 다수의 소프트웨어가 설치되었고, 그에 따라 해킹 등 사이버 보안 위협 문제가 발생되고 있다. 이 때문에 각국은 자동차 사이버보안 확보를 위한 법규정을 마련하고 있으며, 법규정 내 위협기술에 대해 리스크 완화방안 준비가 강제되고 있다. 다만 자동차 기술의 발전 속도에 비해 법규정의 제정은 상대적으로 느릴 수 밖에 없기에, 지속적으로 자동차 기술 발전 트렌드 파악을 통해 법규정을 개정할 필요가 있다. 본 연구에서는 최신 자동차 사이버보안 특허출원을 탐색 및 분석하여 신규로 자동차 사이버보안의 보완이 필요한 기술 분야를 탐색한다. 또한 신규 기술분야에 대해서는 위협기술, 보안요구사항을 특허분석을 통해 제시하고자 한다. 본 연구는 자동차 사이버보안이 강화될 필요가 있는 기술분야를 사전에 도출함으로써, 법규정 개정의 필요성에 대한 논리를 제공하고, 자동차 제조사로 하여금 발생 예상되는 위협기술을 사전에 준비할 수 있도록 하는데 기여하고자 한다.
본 연구는 국내 육계농가의 사육규모 대형화에 따라 정밀축산(PLF)의 관점에서 ICT기반 영상분석기법을 활용하여 사육밀도에 따른 육계의 영역별 머무는 빈도(%)에 대해 평가하고, 일령별 육계의 정상적인 행동패턴을 이해하고자 수행하였다. 경기도 소재 육계농장 내 설치된 시험계사(3.3×2.7 m)에서 Ross308 육계를 공시축으로 이용하였다. 사육 밀도는 각각 9.5 수/㎡ (n=85), 19 수/㎡ (n=170)로 하였으며, 탑뷰(top view) 카메라를 이용해 급이·급수 및 휴식공간 영역별 머무는 빈도(%)를 모니터링 하였다. 사육밀도에 따라 개체 식별된 육계 3수에 대해 일령별(12, 16, 22, 27, 및 29일)로 6시간씩 영상이미지 데이터를 획득하였다. 수집된 영상데이터는 물체 추적(object tracking) 기법으로 초당 30프레임으로 약 64만장의 프레임을 연결하여 누적 이동경로를 기록하여 영역별 머무는 빈도(%)를 수치화하였다. 각 사육밀도에서 영역별 머무는 빈도(%)는 휴식공간, 급이영역, 급수영역 순으로 유의적인 차이를 나타내었다(p<0.001). 사육밀도(9.5 수/㎡)에서는 57.9, 24.2, 17.9%으로 나타났으며, 사육밀도(19 수/㎡)에서는 73.2, 16.8, 10.0%로 나타났다. 결과적으로 ICT기반 영상분석기법을 활용해 육계의 스트레스를 최소화하는 방법으로 사육밀도에 따른 육계의 영역별 머무는 빈도(%)를 평가할 수 있으며, 향후 본 연구결과는 실시간 모니터링을 통한 ICT기반 사양관리 시스템을 개발하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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