본 논문은 IOT 체계에서 우리 실생활에 밀접하게 관련되어 있는 전자기기,헬스케어,스마트카,스마트홈,원격검침,원격진료 같은 실효성이 있는 시스템 사용이 증가함에 따라, 점차적으로 IOT 체계시스템을 다루기 위해서는 사용자가 어느 시점에 얼마의 기간 동안 어떠한 용도로 시스템에 접근하여 사용했는지에 대한 확인 및 관리 필요에 수요가 증가함에 따라 이러한 문제를 해결 할 수 있는 방법인 IOT 통합계정솔루션이 필요하다. 각 사물인터넷에 endpoint 시스템에 대한 통신 알고리즘, IOT 시스템 관리권한정책, 사용자 정보 등을 구성하며, IOT시스템 스마트카, 스마트홈에 어떻게 적용할 것인지를 제안한다.
기존의 안면인식 CCTV(Closed-circuit Television) 와 홈 IOT(Internet of Things)는 개별적인 각자의 하드웨어 요소를 가지고 있어 그들의 센서들과 CCTV의 측정 결과값을 동시에 한 화면에서 볼 수 없다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존 CCTV와 홈 IOT의 상기 단점을 극복하기 위하여 라즈베리파이를 이용하여 CCTV와 홈 IOT를 하나의 하드웨어 요소로 구성하고 그들의 측정결과를 스마트폰 애플리케이션을 통해 한 화면에서 확인하는 하나의 통합 플랫폼을 제안한다. 제안하는 통합 플랫폼 CCTV와 홈 IOT 시스템은 애플리케이션을 스마트폰으로 실행하여 라즈베리파이에서 측정한 센서값과 파이카메라를 통해 촬영한 화면을 확인 할 수 있는 시스템이다. 구현된 시스템은 온도, 습도, 가스, 먼지를 측정하고 파이카메라를 통해 촬영한 화면에 안면인식 기술을 접목하여 스마트폰으로 한눈에 확인할 수 있게 하였다.
본 연구는 건축설계 안에서 사물인터넷서비스를 시뮬레이션 하는 일종의 전문가 시스템을 개발하는 연구로서 건물정보를 활용하여 보다 향상된 기능의 시뮬레이션을 구현하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 소개되는 프로토타입 시스템(iotBIM)은 사용자의 행위와 사물인터넷서비스를 디자인 대안으로부터 자동으로 생성된 가상공간상에서 시뮬레이션 한다. iotBIM의 개발을 위하여 본 연구에서는 상용 건축정보모델링(BIM) 저작도구를 이용하였다. iotBIM의 개발을 위하여 건축정보모델링 플랫폼을 활용한 것은 BIM 설계과정에 이미 세밀한 3차원 모델이 생성되기 때문이다. 따라서 iotBIM은 BIM기반 플랫폼에 장착되어 디자인 대안에 대한 시뮬레이션 모듈로 활용된다. 건축 디자인 과정 중에서 건축가는 iotBIM을 실행시킬 수 있으며 이를 통하여 가상공간에서 이루어지는 시뮬레이션을 통하여 사물인터넷 서비스 상황을 눈으로 확인하고 디자인 의사결정을 할 수 있다. 본 연구는 기초적 성격의 연구로서 본 연구의 궁극적인 목표 달성을 위한 이론적 기술적 기반을 마련하기 위한 것이다.
우리나라 산업의 근간인 뿌리기업의 자동화 스마트 공정상 IOT 미들웨어는 사물인터넷 기기(센서 등)의 데이터 정보를 해석하고 관리하며 제어할 수 있는 중추적 역할이 요구된다. 특히 뿌리산업은 산업별 공정 흐름이 상이하고 기업별 데이터 처리요구도 다양해 이를 수용하기 위한 범용 IOT 미들웨어가 필요한 상황이다. 본 논문이 제시한 IOT 미들웨어 구조는 그에 대한 해결책으로 통신, 데이터 수집과 처리, 서비스 연계 등 미들웨어 기본 프로세스는 엔진부로 범용화 시키고 뿌리산업 분야별 사물인터넷 기기와 기업별 처리 요구사항은 개별적으로 대응할 수 있는 Plug-in 구조를 도입함으로서 유연하고 효과적인 뿌리산업 스마트 공정을 제안하였다. 또한 미들웨어 Plug-in과 연계 서비스 계층 간 네트워크 데이터에 대한 암호화를 통해 변조, 탈취 등에 대한 예방과 보안을 강화하는 방안을 제시하였다. 향후 MQTT, COAP, XAMP 등 다양한 네트워크 프로토콜에서 확장 가능할 수 있도록 뿌리산업에 특성화된 IOT 미들웨어 플랫폼으로 발전시킬 시스템을 제안하고자 한다.
한국승강기안전관리원 사고현황 분석 자료에 따르면 안전사고 요인으로 이용자의 과실 부주의가 60%를 차지하여 안전한 엘리베이터 사용을 위한 수시 모니터링이 가능한 스마트 관리시스템의 필요성이 대두되는 시점이다. 이에 본 논문은 현재 엘리베이터 안전점검의 기준 및 사고 발생율을 살펴보고 기존 엘리베이터 관리시스템 구조와 자체 결함 감지 및 알림기능의 IOT기반 스마트 관리시스템 구조의 차이를 확인한다. 또한 엘리베이터 전문가 집단의 의사결정을 통해 IOT 기반 스마트 관리시스템을 도입할 경우 기대되는 관리 효과에 대해 신뢰성 검증을 한 뒤 기존 엘리베이터 안전사고의 주된 요인인 이용자의 과실 부주의에 대한 구체적 대안으로 제안한다.
본 연구는 중소기업 생산정보화시스템 구축을 위하여 표준모델을 분석 및 설계하고 효과를 연구한다. 본 연구로 생산정보화를 구축하고자 하는 중소기업 및 관련 전문 IT업체 들이 표준모델을 적용하여 시스템을 보다 효과적으로 구축 할 수 있으며, 시스템에 대한 구축 용이성과 신뢰성을 제공한다. 중소기업이 IOT기반 생산정보화시스템을 적용함으로써 생산공정의 불합리한 요소제거, 생산제품 품질 향상, 생산비용절감도 가능하다. 또한 원자재수급 관리와 생산량 집계 프로세스를 표준화 시키고 표준 모듈을 적용하여 시스템을 보다 효과적으로 구축 할 수 있다.
사물인터넷의 발달에 따라 IOT 장비의 보안 중요성도 더욱 가중되고 있다. 특히 사물인터넷의 특성 상 수십, 수백 개에 이르는 IP 카메라, 홈 IOT 장비, 다양한 측정 장비 등의 계정 관리는 시스템 관리자나 사용자들이 필수적으로 수행해야 하는 번거로운 작업이 되었다. 본 논문에서는 사물인터넷 상에 사용될 수 있는 다양한 장비들의 계정 관리를 체계적으로 설계하여 사용자에게 업무 효율을 높일 수 있는 시스템을 제안한다. 계정 관리의 주요 기능을 6 가지 기능으로 나누어 제공하고 기존의 시스템들보다 개선된 기술들을 적용하였다. 제안 시스템은 권위있는 기관의 인증 테스트를 성공적으로 통과하여 현재 실무 현장에 활용되고 있으며 향후 AI 기술을 적용한 스마트 계정 관리 시스템으로 개발 중이다.
As the number of IOT devices is growing rapidly, various 'see-thru connection' techniques have been reported for efficient communication with them. In this paper, we propose a deep learning based IOT device recognition system for interaction with these devices. The overall system consists of a TensorFlow based deep learning server and two Android apps for data collection and recognition purposes. As the basic neural network model, we adopted Google's inception-v3, and modified the output stage to classify 20 types of IOT devices. After creating a data set consisting of 1000 images of 20 categories, we trained our deep learning network using a transfer learning technology. As a result of the experiment, we achieve 94.5% top-1 accuracy and 98.1% top-2 accuracy.
IOT 시스템 기반 Smart Mirror는 거울에 IOT 기술을 접목하여 일상생활을 Support 해주는 하드웨어 장치로써 사용자가 원하는 정보의 틀을 미리 선정하여 별다른 조작 없이 해당 정보를 가져와 사용자에게 제공함으로써 삶의 질과 만족도를 보다 높임으로써 일상생활의 편리성 평균을 높이는 목적이 있다.
사물인터넷의 활용은 4차산업혁명 시대의 핵심으로 다양한 데이터와 서비스를 축적, 융합, 분석하여 재활용하는 기본이 된다. 4차 산업혁명의 발전 속도와 사업 전환의 패러다임이 급격히 변화하고 예측하기 힘든 상황에서 사물인터넷을 연계하고 관리할 수 있는 시스템과 프레임워크가 요구된다. 본 논문에서는 국내 오픈소스이며 서비스인 OKMindmap에 사물인터넷을 접합하고 Node-RED 서비스를 연계하여 사물인터넷 관리시스템으로 개발하였다. 개발된 시스템은 OKMindmap의 장점과 프로세스적 프로그래밍이 가능한 Node-RED의 장점이 결합되어 쉽게 설치할 수 있으며 웹 브라우저 기반으로 사물인터넷을 연결하고 다양한 데이터 및 서비스 변환 및 연계를 할 수 있다. 라스베리파이에 카메라 모듈, 온습도 센서 모듈, 전동기 제어 모듈을 개발하여 기본적인 기능을 구현하였으며, 점차 아두이노와 SOC 등의 사용으로 연계 소자들을 확산해 나아갈 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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