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.
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).
The business of Internet of Vehicles (IoV) is growing rapidly, and the large amount of data exchange has caused problems of large mobile network communication delay and large energy loss. A strategy for resource allocation of IoV communication based on mobile edge computing (MEC) is thus proposed. First, a model of the cloud-side collaborative cache and resource allocation system for the IoV is designed. Vehicles can offload tasks to MEC servers or neighboring vehicles for communication. Then, the communication model and the calculation model of IoV system are comprehensively analyzed. The optimization objective of minimizing delay and energy consumption is constructed. Finally, the on-board computing task is coded, and the optimization problem is transformed into a knapsack problem. The optimal resource allocation strategy is obtained through genetic algorithm. The simulation results based on the MATLAB platform show that: The proposed strategy offloads tasks to the MEC server or neighboring vehicles, making full use of system resources. In different situations, the energy consumption does not exceed 300 J and 180 J, with an average delay of 210 ms, effectively reducing system overhead and improving response speed.
사물 인터넷(IoT) 산업이 확산되면서 사용자의 정보를 특별한 조작 없이 물체가 스스로 인식하는 일이 매우 중요해졌다. 그중에서도 성별(남, 여)은 생물학적인 구조가 달라 성향이 다르고 사회적으로도 기대하는 바가 다르기 때문에 매우 중요한 요소이다. 하지만 얼굴 이미지를 기반으로 한 성별 인식과 관련된 연구는 동일한 성별이라도 다양한 생김새를 가지고 있어서 여전히 도전적인 분야이다. 그리고 성별인식 시스템을 사물 인터넷에 적용하기 위해서는 디바이스 크기를 소형화 시켜야 하며 저전력으로 구동이 가능해야 한다. 따라서 본 논문에서는 저전력으로 실제 사물에서 성별을 인식할 수 있는 기능을 탑재하기 위해 딥 러닝 기반의 성별 인식 알고리즘을 제안하고 이를 모바일 GPU 임베디드 보드에 포팅하여 최종적으로 실시간 성별인식 시스템을 구현하였다. 실험에서는 소비전력과 초당 처리 가능한 프레임 수를 PC환경과 모바일 GPU 임베디드 환경에서 측정하여 저전력 환경에서도 성별 인식이 가능함을 증명하였다.
센서들을 네트워크로 연결하면서 시작된 사물인터넷은 인공지능 기술과 결합하면서 지능형 IoT로 발전되고 있다. 도심 고층 건물들은 승강기가 필수적으로 설치되고, 승강기는 층을 이동하며 화물 운반과 사용자 이동의 기능을 수행한다. 고층 건물이나 특수 환경(병원 등)의 승강기 사용자에게 안전하고 편리한 서비스를 제공해야 한다. 대형 병원과 같이 신속한 환자 운송이 중요한 환경에서 병원 직원 및 환자용 승강기에 일반인들도 수시로 이용하는 문제점이 존재한다. 특히, 골든 타임이 중요한 환자 이동 시 승강기를 탑승하기 위한 대기 시간은 큰 방해 요소이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서 스마트폰 블루투스를 이용하여 승강기 호출 지능형 IoT 시스템을 제안한다. 먼저 스마트폰 블루투스를 이용하여 승강기 호출 IoT 시스템을 실험하고, 실험결과, 승강기 사용자의 인증 및 불필요한 탑승 대기시간을 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 지능형 IoT로 연계하는 승강기 호출 지능형 IoT 시스템을 제안한다.
Internet of Things(IoT)-devices are now expanding inter-connecting networking technologies to invent healthcare monitoring system especially for assessing physiological conditions of the chronically-ill patients those with cardiovascular diseases. Hence, IoT system is expected to be utilized for home healthcare by dedicating the original usage of IoT devices to collect the biomedical data such as electrocardiogram(ECG) and photoplethysmography(PPG) signal. The aim of this work is to implement health monitoring system by integrating IoT devices with Raspberry-pi components to measure and analyze ECG and the multi-channel PPG signals. The acquired data and fiducial features from our system can be transmitted to mobile devices via wireless networking technology to support the concept of tele-monitoring services based on IoT devices.
무선통신은 사물인터넷(IoT)을 구성하는 핵심기술이나 사물인터넷에 활용되고 있는 다양한 무선통신 기술들을 실습을 통해 학습할 수 있는 적합한 교육장비가 존재하지 않는다. 본 논문에서는 다양한 IoT 무선통신 실습을 수행해 볼 수 있는 첨단교육훈련장비 개발을 다룬다. 다양한 센서들을 제어하기 위한 디바이스로 아두이노 메가 보드를 사용하며 센싱한 데이터를 무선으로 송수신하기 위한 IoT 무선네트워크 기술로 WPAN 기술 중 RFID/NFC, Bluetooth 무선네트워크 기술, WLAN 기술 중 WiFi 기술을 사용하며 WWAN 기술 중 LoRa와 2.4GHz 무선 트랜시버를 사용한다. 그 밖에 GPS, 적외선통신, I2C 통신, SPI 통신에 대하여 실습을 통해 다양한 IoT 무선통신 기술들을 학습할 수 있도록 구성하였다. 또한 본 논문에서 개발한 교육장비는 2개의 디바이스를 장착하고 있어 장비내에서 무선네트워크 기술에 대한 송수신 실험을 수행해 볼 수 있도록 설계하였다.
라즈베리 파이는 영국 라즈베리 파이(Paspberry Pi) 재단에서 만든 초소형/초저가 PC이며 교육용 프로젝트의 일환으로 개발되었다. RCA 연결 잭을 가지고 있으며 2012년 3월에 출시되어 1시간만에 모두 매진되기도 했다. 라즈베리 파이는 리눅스 커널 기반 운영체제를 사용하여 Raspbian이라는 라즈베리 파이에 최적화된 데비안 계열의 무료 운영체제를 주로 사용하고 있다. 현재 라즈베리 파이는 큐비 보드와 함께 IoT 분야에서 상당히 각광받고 있으며 큐비 보드보다 많은 자료를 보유하고 있다. 아두이노는 상당히 쉬운 접근을 허용하지만 avr의 접근성 및 코드 연계등이 불가능하여 모든 커스터마이징을 라이브러리로만 해결해야하는 단점이 존재한다. 라즈베리파이는 라즈비안을 사용하며 가격이 저렴하지만 입출력이 작은 한계점이 존재한다. 그래서 이 둘의 결합을 위해 GPOI를 사용한 하드웨어 제어를 생각하게 되었다. 본 논문에서는 GPIO를 사용한 RaspberryPi 보드를 제어하기 위해 Cooking Hacks 실드를 사용하여 입출력이 부족한 라즈베리 파이 확장을 확인하였고 잘 동작됨을 검증하였다.
과적차량은 도로 주행환경의 안전을 위협하고 도로구조물의 수명단축에 직접적인 영향을 주는 주요 원인이다. 자중계는 화물차량에 탑재하여 중량을 측정할 수 있는 유일한 장비로, 운전자는 스스로 과적상태를 확인하고 운행 전 상차 시 적재중량을 조절하여 과적을 사전에 예방할 수 있다. 본 연구에서는 과적 적재물 중 골재 및 토사가 전체의 36.55%로 주요 과적적재물로 나타나 이를 주로 운송하는 30대의 건설폐기물 수집·운반차량을 선정하였으며, 자중계의 시범설치 및 원격 모니터링을 수행하여 운행데이터를 수집하였다. 운전자에게 중량을 인지할 수 있는 중량표시 앱을 배포하기 전 1달과 배포한 후 1달 동안 운행데이터를 비교하여 과적 예방효과를 분석하였다. 자중계로부터 제공받은 적재중량을 인지함으로써 과적운행이 6.1%가 감소한 것을 확인하였으며, 운송량을 극대화하면서 단속을 우려하여 원거리로 우회 주행을 할 필요가 없어 운송거리와 시간이 줄어 운송 효율이 높아진 것을 확인하였다.
Elliptic curve cryptography (ECC) can achieve relatively good security with a smaller key length, making it suitable for Internet of Things (IoT) devices. DNA-based encryption has also been proven to have good security. To develop a more secure and stable cryptography technique, we propose a new hybrid DNA-encoded ECC scheme that provides multilevel security. The DNA sequence is selected, and using a sorting algorithm, a unique set of nucleotide groups is assigned. These are directly converted to binary sequence and then encrypted using the ECC; thus giving double-fold security. Using several examples, this paper shows how this complete method can be realized on IoT devices. To verify the performance, we implement the complete system on the embedded platform of a Raspberry Pi 3 board, and utilize an active sensor data input to calculate the time and energy required for different data vector sizes. Connectivity and resilience analysis prove that DNA-mapped ECC can provide better security compared to ECC alone. The proposed method shows good potential for upcoming IoT technologies that require a smaller but effective security system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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