In this paper, IO+5G dedicated hardware is developed and an AI device communication system equipped with a 5G is designed and tested. The AI device communication system equipped with a 5G receives the collected real-time images and the information collected from the IoT sensor in real time is to analyze the information and generates the risk detection events in the AI processing board. The event generated in the AI processing board creates a 5G channel in the dedicated hardware equipped with IO+5G. The created 5G channel delivers event video to the control video server. The 5G based dongle network enables faster data collection and more precise data measurement compared to wireless LAN and 5G routers. As a result of the experiment in this paper, the average test result of the 5G dongle network is about 51% faster than the Wi-Fi average test result in downlink and about 40% faster in uplink. In addition, when comparing the test result with terms of the 5G rounter to be set to 80% upload and 20% download, the average test result is that the 5G dongle network is about 11.27% faster when downloading and about 17.93% faster when uploading. when comparing the test result with terms of the the router to be set to 60% upload and 40% download, the 5G dongle network is about 11.19% faster when downlinking and about 13.61% faster when uplinking. Therefore, in this paper it describes that the developed 5G dongle network can improve the results by collecting data and analyzing it faster than wireless LAN and 5G routers.
사물인터넷 환경에서 다중 객체의 스위치 제어는 고전압을 구동하기 위해 레벨 시프터가 있는 여러 솔리드 스테이트 구조로써 낮은 ON 저항과 양방향 릴레이 MOS 스위치를 통합했으며 외부 직렬 논리 제어에 의해 독립적으로 제어되어야 한다. 이 장치는 의료용 초음파 이미지 시스템, 잉크젯 프린터 제어 등의 IoT 기기뿐만 아니라, 켈빈 4 단자 측정을 사용한 PCB 개방 / 단락 및 누출 테스트 시스템과 같은 저전압 제어 신호에 의한 고전압 스위칭 제어가 필요한 응용 제품에 사용하도록 설계되었다. 이 논문에서는 FPGA (Field Programmable Gate Array) 테스트 패턴 생성을 사용한 아날로그 스위치 제어 블록의 구현 및 검증에 대하여 고찰하였다. 각 블록은 Verilog 하드웨어 설명 언어를 사용하여 구현된 후 Modelsim에 의해 시뮬레이션 되고 FPGA 보드에서 프로토타입화 되어 적용되었다. 제안된 아키텍처는 IoT 환경에서 여러개의 개체들을 동시에 제어하여야 하는 분야에 적용할 수 있으며 유사 형태의 IC를 테스트하기 위해 제안된 패턴 생성 방법을 적용할 수 있다.
본 연구는 여러 형태의 복부 운동(crunch, spine V-up, prone V-up on ball, prone V-up on slide board, prone V-up on TRX, and prone V-up power wheel)을 하는 동안 URA, LRA, IO, EO and RF의 EMG 반응을 조사했다. 대상자들은 이러한 운동을 수행하는 동안 복근의 isometric contraction을 수행했다. 테스트 결과 EO, URA, LRA는 어떠한 운동 간에도 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. 하지만, IO를 검사 시에, 양와위 V-up운동은 slide운동 시 보다 유의하게 더 큰 근활성도를 보여주었다. 또한, crunch동안 EMG활성도는 다른5가지 어떠한 운동보다 현저히 적었다. 이러한 결과들은 등척성 복근 운동 시행 시에 장비가 없는 기반 운동이 장비 기반 운동과 유사하게 자극을 준다는 것을 나타낸다. 코어 강화는 오래 동안 운동 컨디셔닝과 수행능력의 핵심 구성 요소로 알려져 왔다. 복부 근육 조직은 개인의 코어를 구성하는 5가지 중 하나의 구성요소로 여겨진다. 복부 근육은 또한 요추의 적정한 기능을 보장한다. 모든 복부 근육이 요추 안정화에 기여하지만, TA & IO가 주요한 안정화(stabilizers)를 하는 것으로 보여주었다.
다양한 IoT 디바이스 사용이 증가함에 따라 IoT 플랫폼의 중요성 또한 대두되고 있다. 최근에는 IoT 디바이스에 인공지능 기술이 결합되는 추세이며, 저전력으로 많은 연산 처리가 가능한 뉴로모픽 아키텍처를 적용하는 연구도 증가하고 있다. 본 논문에서는 GUI 형식의 뉴로모픽 아키텍처 기반 자율형 IoT 응용 통합개발환경(NA-IDE:Integrated Development Environment for Autonomic IoT Applications based on Neuromorphic Architecture)에서 IoT 디바이스와 뉴로모픽 아키텍처 FPGA 디바이스를 사용하여 NA-IDE의 가능성 및 유효성을 확인하기 위한 IoT 응용 시나리오를 제안한다. 제안된 시나리오는 IoT 디바이스에 카메라 모듈을 연결하여 실시간으로 MNIST 데이터셋 이미지를 수집하여 뉴로모픽 보드를 통해 수집된 이미지를 인식하고 다른 IoT 디바이스에 연결된 센서 모듈을 통해 인식 결과를 표시한다. 이와 같이 이기종 IoT 디바이스에 뉴로모픽 아키텍처를 적용하여 다양한 응용 서비스에 활용한다면 뉴로모픽 아키텍처 기반 자율형 IoT 응용 통합개발환경은 4차 산업혁명을 주도하는 핵심 기술로 부상할 것으로 전망한다.
차량의 OBD 커넥터로부터 획득한 차량 정보를 스마트기기와의 통신을 통해 확인하는 기존의 제품은 차량 내혹은 차량의 근처에서만 통신이 가능할 뿐 외부로 전송하는 기능은 지원하지 않는다. 본 논문에서는 기존의 제품과 달리 OBD를 통해 얻은 차량 정보를 외부로 전송하여 서버에서 관리할 수 있는 OBD 차량 진단 정보 통신을 위한 IoT 장치의 구현에 관해 기술한다.
본 연구에서는 마이크로 데이터 센터의 환경 모니터링 시스템(EMS)을 설계하고 개발하는 방법을 나타낸다. 설계하는 환경 모니터링 시스템은 IoT 센서 및 싱글보드 컴퓨터를 이용하여 데이터센터 운영환경을 실시간으로 감지하여 데이터를 해석하고 운영환경을 모니터한다. 먼저, EMS 하드웨어 플랫폼 및 IoT 센싱 패키지 설계 방법에 대하여 나타낸다. 또한 서로 다른 프로토콜을 갖는 IoT 센서에 대한 데이터 수집 SW을 설계하고 원격에서 모니터링이 가능한 EMS 모니터링 SW를 개발한다. 데이터 수집 SW는 센서 수집 모듈과 수집 메니저 모듈로 구성된다. EMS 소프트웨어는 마이크로 서비스 아키텍츠(MSA) 개념을 적용하여 설계하며 각각의 서비스는 독립적인 비즈니스 로직을 포함한다.
사장교에서 케이블 부재는 하중을 전달하는 가장 중요한 부재 중 하나이다. 따라서 사장교의 구조적 상태 및 안정성을 평가하기 위해서는 케이블의 상태를 파악하기 위해 지속적인 모니터링을 수행하는 것이 중요하다. 이러한 모니터링 시스템은 케이블에 부착된 가속도계를 통해 진동을 측정하고 이를 토대로 케이블 장력과 감쇠비를 추정하고, 이를 토대로 케이블의 상태 평가의 기초자료로 활용한다. 이러한 상시 모니터링 시스템은 지속적으로 진동 데이터를 측정하기 때문에 데이터 수집 시스템을 포함한 하드웨어가 안정적이고 전력 효율성이 높아야 한다. 또한 지속적으로 생성되는 대량의 진동 신호들을 사람의 개입을 최소화하며 안정적으로 분석할 수 있는 자율모니터링 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 IoT를 활용한 도메인 지식 기반 자율 모니터링 시스템을 개발하였다. 케이블 자율 모니터링 시스템을 구현하기 위한 가장 중요한 요소는 케이블의 장력과 감쇠비의 추정을 위한 진동 신호의 주파수 영역 내 발생하는 첨두의 자동 추정이다. 본 연구에서는 도메인 지식 기반 첨두 자동 추정 알고리즘을 데이터 수집 및 On-Board Processing이 가능한 IoT 시스템에 내장하여 IoT 센서 단에서 Edge computing이 가능한 효율적인 IoT 자율 모니터링 시스템을 구현하였다. 개발된 자율 모니터링 시스템을 국내 사장교에 설치하여 장기간 현장 운영 성능을 평가하였으며, 그 결과 장기 데이터 수신률, 장력 추정의 정확성, 효율성 측면에서 기존 시스템과 비교하여 작동 성능을 확인하고 검증하였다.
본 논문에서는 스텝핑 모터와 연동하여 방향 제어되는 LED 빔 포밍 통신 시스템을 HW로 구현하였다. ATMega1284 MCU를 이용하여 제어 보드를 구성하였으며, PC와 연결되는 RS232 IO와 스텝핑 모터 구동 보드 제어용 포트(Port)를 이용하여 외부 인터페이스를 구성하였다. 스텝핑 모터는 200 PWM으로 360도 회전하고 동시에 반경이 커지는 아르키메디스의 소용돌이(Archimedian Spiral) 방식을 적용하여 목표하는 지점을 선택적으로 조명할 수 있도록 하였다. 이 빔 포밍은 RS232와 연결된 PC 툴(tool)에 의해서 제어되며, ATMega1284 MCU 보드가 호스트(host) 역할을 하였다. 빔 포밍의 동작은 실제 구현된 HW/SW 기반으로 그 유용성을 검증하였다.
최근 의료 분야에서의 IoT 기술에 대한 관심이 지속적으로 증가하고 있다. 기존 IoT 기술은 주로 만성 질환 환자 관리나 또는 일반인의 신진 대사를 관리하는데 초점이 맞추어져 있으나, 점차 병원에서 집중 관리가 필요한 환자를 대상으로 사용 범위가 확장되고 있다. 따라서 이를 위한 IoT 기술은 보다 정확하고 빠른 정보 전달 및 보안이 요구 된다. 본 논문에서는 의료 기관에서의 IoT 서비스 시나리오를 정의하고, 실제 아두이노 보드, 상용센서, 그리고 웹 기반 IoT 플랫폼을 이용하여 의료 IoT 서비스 플랫폼을 구축했다. 상기 테스트 베드에서의 실험을 통해 제안한 서비스 플랫폼이 의료 정보 전달 지연 및 정확도 측면에서 고려될 수 있음을 보여준다.
자중계는 화물차 운전자들이 자신의 화물무게를 인지하지 못해서 생기는 부득이한 과적을 방지하기 위해서 반드시 필요한 기술이다. 본 연구에서는 자중계의 일본의 의무장착 사례와 국내 활용현황에 대하여 조사하고 자중계와 GPS, 모뎀을 연동한 IoT 관제시스템을 시험차량에 설치한 후 원격 모니터링을 통해 과적운행패턴을 규명하고, 자중계 설치 시 과적 예방효과와 운송 효율성에 대하여 분석하고자 하였다. 장기 모니터링 데이터를 분석한 결과, 자중계 설치 후 운전자가 화물중량을 인지함으로써 과적율과 과적 중량이 감소되는 효과를 확인하였으며, 건설기계 차량의 경우 운송거리 단축에 의한 운송효율이 높아지는 결과를 확인하였다. 또한 단속지점의 GPS 좌표와 화물차량의 이동경로를 매칭하여 과적상태인 경우 회피 운행경로를 분석하였으며, 적재물의 종류에 따른 운행거리와 적재중량을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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