• 산업경영시스템학회지
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• 제44권3호
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• pp.117-124
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• 2021

The development of IOT technology and artificial intelligence technology is promoting the smartization of manufacturing system. In this study, data extracted from acceleration sensor and current sensor were obtained through experiments in the cutting process of SKD11, which is widely used as a material for special mold steel, and the amount of tool wear and product surface roughness were measured. SVR (Support Vector Regression) is applied to predict the roughness of the product surface in real time using the obtained data. SVR, a machine learning technique, is widely used for linear and non-linear prediction using the concept of kernel. In particular, by applying GSVQR (Generalized Support Vector Quantile Regression), overestimation, underestimation, and neutral estimation of product surface roughness are performed and compared. Furthermore, surface roughness is predicted using the linear kernel and the RBF kernel. In terms of accuracy, the results of the RBF kernel are better than those of the linear kernel. Since it is difficult to predict the amount of tool wear in real time, the product surface roughness is predicted with acceleration and current data excluding the amount of tool wear. In terms of accuracy, the results of excluding the amount of tool wear were not significantly different from those including the amount of tool wear.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.131-134
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• 2024

본 논문에서는 기존 철도 운영 및 관리시에 철도 주변환경으로 부터 발생하는 소음, 진동, 미세먼지 센서에서 다양한 실시간 스트림 데이터를 감지하고 정형화된된 데이터 패턴을 인식하고 분석할 수 있도록 데이터를 구성 및 저장하고 분석된 데이터를 표현할 수 있도록 시각화 지원을 위한 모니터링 시스템 플랫폼을 구현하였다. 데이터 전송을 위해 시리얼 통신 기법을 주로 적용하였으나, 센서와 디바이스의 증가로 인해 시리얼 통신의 한계가 나타났다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 아두이노와 서버 간의 직접 통신 방식 대신 라즈베리파이를 도입하여 MQTT Broker(브로커)를 설치하고 통신을 진행하였다. 철도 데이터 모니터링 시스템 플랫폼은 NoSQL 데이터베이스인 MonGoDB와 데이터 시각화할 수 있는 Grafana를 이용하여 구축하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권2호
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• pp.42-49
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• 2017

IoT 에서는 인간과 사물, 사물과 사물들이 통신하며 공통적인 네트워크를 형성하여 자동화 서비스를 실현하는 것이 무엇보다 중요하다. 인간과 사물, 사물과 사물을 공통적인 네트워크로 공유하는 방식으로 웹은 가장 강력한 수단 중의 하나이다. 따라서 IoT에서 사용되는 각 디바이스와 웹과의 통신방식의 효율성은 IoT의 성패를 가름할 수 있다. 웹 응용에서 소프트웨어의 재사용은 소프트웨어의 고품질과 고생산성을 위한 최상의 방법으로 여겨진다. 모듈, 클래스, 패턴, 프레임워크, 비즈니스 컴포넌트들은 다양한 관점의 재사용 요소들이다. 컴포넌트는 잘 정의된 인터페이스를 통해서 다른 것들과 쉽게 플러깅함으로써 응용 개발의 근본 문제인 복잡성을 극복하고 개발과 운용의 다양성을 제공할 수 있다. IoT 및 Network Management를 위한 웹 기반의 분산 환경은 각 종 디바이스에서 수집되는 정보를 이용하는 응용의 개발과 활용을 위한 표준 아키텍처이다. 따라서 IoT 및 NM 응용에서 최상의 서비스 제어를 위해 구성 자원들을 관리, 체계화하는 네트워크 관리는 개별 응용 뿐 아니라 응용의 대부분에서 하부 계층 지원 서비스로 요구된다. 본 논문에서는 이질적인 인터 네트워크상에서 컴포넌트 기반 IOT 및 관련 네트워크 관리 시스템 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 필요한 컴포넌트들의 분류 계층화를 위한 컴포넌트 아키텍처를 정의하고 네트워크 도메인에서 필요로 하는 컴포넌트를 식별, 분류하며 실제 네트워크 관리 시스템의 유형을 제시한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.620-626
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• 2020

본 연구는 IOT 장비인 라즈베리파이를 마스터(master)로 이용하고 인버터를 슬레이브(slave)로 하여 모드버스 TCP 통신을 기반한 태양광 발전 모니터링 시스템을 제안하였다. 본 모델은 라즈베리파이에 다양한 센서를 추가하여 태양광 발전소의 모니터링에 필요한 정보를 추가하였으며, 실시간 발전량 예측을 통해 발전량 예측과 모니터링 정보를 스마트 폰으로 송신하였다. 또한, 서버에 태양광 발전소에서 지속해서 생성되는 정보를 빅데이터로 구축하였으며, 발전량 예측을 위한 딥러닝 모델을 학습하여 갱신하였다. 연구 결과로서 인버터에서 라즈베리파이로 모드버스 TCP 기반으로 안정적인 통신이 가능하였고, 라즈베리파이에서 학습된 딥러닝 모델로 실시간 예측이 가능하였다. 서버는 빅데이터로 다양한 딥러닝 모델 학습이 가능하였으며, LSTM이 학습 오차 0.0069, 테스트 오차 0.0075, RMSE 0.0866 등으로 가장 좋은 오차를 보임을 확인하였다. 본 모델은 다양한 제조사의 인버터에 대해서 보다 간단하고 편리하며 발전량을 예측할 수 있는 실시간 모니터링 시스템 구현이 가능함을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.1055-1057
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• 2017

본 프로젝트는 아두이노 기기와 라즈베리파이 기기, 그리고 여러 센서와 카메라를 이용하여 건강 상태 모니터링 및 판단 기술을 통해 노약자의 위급상황 시에 조치를 취할 수 있게끔 도와주는 프로그램을 개발한다. 라즈베리파이 카메라를 통해 얻은 영상으로 노약자의 위급한 상황의 여부를 판단하고 아두이노를 이용하여 온도와 습도를 측정하여 쾌적한 환경의 적합성을 판단한다. 원격으로 노약자의 응급 상황과 생활 환경의 쾌적함 정도를 웹에서 보호자가 확인할 수 있고, 위급한 상황이 발생할 때 빠른 대처를 취할 수 있게 한다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2018년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.55-56
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• 2018

In order to reduce the risk of accidents, we proposed a construction safety management system combined with wearable device and LoRa (Low-Range Wireless Network) communication method to apply the usefulness of Internet (IoT) technology which means "everything connected". to construction safety management Management system. The proposed wearable safety device is a device that relays information exchange between wearable safety device and safety management server by LoRa wireless communication method. The safety management server can store workers bio-data and perform big data analysis. If a risk factor is determined from the analysis result, a warning is sent to the wearable safety device and the manager's application. The goal of this system is to prevent construction workers from entering the dangerous area that is not suitable for work, and to prevent safety accidents caused by human cause by detecting abnormal condition during work.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2018년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.57-58
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• 2018

The number of deaths in the korean construction industry is more than three times the OECD average. Although safety management system should be improved to prevent the safety accidents, it is difficult to improve due to domestic safety conditions. Especially, in order to prevent accidents at construction sites, there is an increasing tendency to monitor the movement of workers and equipment in real time by introducing a location positioning system. Therefore, this study proposes a system that can monitor the position of workers and heavy equipments in real - time, detect danger and transmit alarms so that workers can pay attention to safety and keep safety. The system is expected to reduce safety accidents by transmitting alarms to workers so that they can pay attention.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권9호
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• pp.269-274
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• 2016

본 논문은 사물인터넷을 인프라로 한 IoT 서비스를 기반으로 품질평가 모델을 제시한다. 제시된 품질평가 모델은 기존 ISO 9126의 전통적인 소프트웨어 어플리케이션을 평가하는 품질평가 요인과 ISO25000에서 제시된 보안성(Security)에 초점을 맞춰 품질평가모델을 제시한다. 전통적인 품질평가 중 4가지 요소에 보안성(Security)에 관련된 품질평가 요소를 Metric에 적용하여 품질평가의 신뢰성과 효율성을 검증 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.91-92
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• 2021

최근 사물 인터넷 관련 해킹 우려 신고 건수가 증가하는 추세를 보이고 있다. 하지만 급격하게 늘어나는 IoT 환경에 따라서 관리자가 새로운 침입 탐지 공격패턴을 인식하는 것에 대한 어려움이 있으며, 대량의 공격이나 새로운 공격패턴이 등장할 경우 이에 맞는 특징을 재선정해야 할 경우도 발생한다. 본 논문에서는 운영 네트워크 상에 특정이상동작 파악 및 근원지 진단을 위한 목적을 가진 전반적인 네트워크 상태 분석 및 사용자 이슈 식별이 가능한 프레임워크를 설계하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.205-212
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• 2023

현대사회는 화석연료 등의 사용으로 기후변화로 인한 기상이변이 전 세계가 이례적인 피해가 속출하고, 코로나와 같은 전염병이 인간에게 더욱 생활의 질이 악화되고 있는 실정이다. 온실가스를 줄이고 신재생에너지 사용이 시급한 현실이다. 화석연료의 사용을 줄이고 신재생에너지 사용으로 지구환경 오염을 줄이고자 한다. 본 논문에서는 태양광을 이용해 지능형 CCTV 및 인터넷 WiFi, 냉난방 시스템을 통한 사계절 환경과 안전 및 통신 기능이 가능하고, 스마트폰 앱을 통한 태양광의 생산량과 소비량을 실시간으로 모니터링하여 최적화된 전력관리를 할 수 있는 시스템을 제안한다. 태양광 발전 시스템을 사용할 수 없는 한파, 태풍, 자연재해 등의 계통 정전과 같은 비상시 끊김 없는 디젤 발전을 지원하는 하이브리드 발전시스템을 제안한다.