• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.193-194
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• 2018

본 논문에서는 IIoT(Industrial IoT) 환경에서 사용되는 수 천 개 이상의 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 분산 게이트웨이 시스템을 제안한다. 이 시스템은 대량의 센서에서 측정되는 데이터를 단일 게이트웨이 단위로 처리할 때 늘어나는 작업부하와 처리 시간 지연, 신뢰성 및 정확성 저하를 해결하기 위하여 복수의 게이트웨이 간 연계를 통해 대량의 센서에서 측정되는 데이터를 실시간 처리가 가능한 게이트웨이로 지연시간 없이 균등 할당함으로써 작업부하의 완화와 처리 시간의 가속화, 신뢰성 및 정확성 확보를 이루어낼 수 있다. 본 논문에서는 단일 게이트웨이 시스템과 분산 게이트웨이 시스템의 비교를 통해 수천 개 이상의 센서에서 측정되는 데이터 처리 시간의 차이를 확인함으로써 IIoT 환경에서 분산 게이트웨이의 활용도 면에서 우수함을 보인다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권1호
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• pp.69-75
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• 2024

본 연구에서는 산업용 사물인터넷(IIoT)의 맥락에서 포그 컴퓨팅(Fog Computing, FC)를 위해 특별히 고안된 혁신적인 인지 사물인터넷(Cognitive IoT) 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 인지 IoT 플랫폼의 복잡한 설계 및 기능적 아키텍처에 초점을 맞추고, 이 아키텍처는 서비스 제공, 인지 의사결정, 분산 모니터링 및 제어와 같은 핵심 구성 요소를 원활하게 통합하는 것을 제안한다. 이 플랫폼의 중요한 측면은 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI)을 통합하는 것으로, 다양한 산업 애플리케이션에서 운영의 유연성과 상호 운용성을 향상시켜 실시간 기계 상태 모니터링에 중점을 둔 예측 유지보수-서비스(Predictive Maintenance-as-a-Service, PdM-as-a-Service) 모델을 통해 제시된다. 이 모델은 실시간 데이터 분석을 활용하여 유지보수 및 관리 작업을 수행함으로써 전통적인 유지보수 접근법을 뛰어넘고, 실증적 결과는 포그 컴퓨팅 환경 내에서 플랫폼의 효과성을 입증하며, 산업용 IoT 애플리케이션 분야에서의 변혁적 잠재력을 보여 IIoT 플랫폼 개발에 기여 하는 연구이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1104-1108
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• 2018

IIoT는 IoT를 산업현장에 적용하여 생산, 제조, 안전 등의 요소를 모니터링하며, 작업자가 쉽게 현장을 관리하게 해주는 솔루션이다. 이러한 IIoT에서 중요한 기술요소는 센서를 이용하여 산업현장의 정보수집과 관리자에게 신뢰성 있는 정보를 전달하는 기술이 요구된다. 따라서 일반적인 산업현장에는 Ethernet과 RS485 등의 유선 네트워크 방식을 이용해 정보를 전달한다. 하지만 네트워크 구축에 있어 기반비용의 문제와 넓은 범위의 회선구축에 있어 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 공작기계가 즐비해있는 생산라인에 IEEE 802.15.4 Ad-Hoc 무선 센서 네트워크를 구축한다. 또한 공작기계의 배치형태를 고려한 라우팅 방식과 센서노드 고장을 감지하는 알고리즘을 설명한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제10권4호
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• pp.65-69
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• 2018

In this paper, we propose an interworking architecture for building indoor air quality monitoring server (BEMS) using IIoT (Industrial Internet of Things). The proposed monitoring server adopts IIoT-based standard protocol so that interaction with BEMS installed in existing buildings can be performed easily. It can effectively communicate with indoor air quality measurement sensor installed in the building based on IIoT, Indoor air quality monitoring is possible. We implemented a proposed monitoring server, and confirmed the availability and monitoring of data from sensors in the building.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.289-301
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• 2018

IoT 기술을 산업현장에 적용시킨 IIoT는 생산율 향상 및 작업자의 안전을 위한 모니터링의 기술로 이용되고 있다. 하지만 수십에서 수백 대의 공작기계가 부품을 가공하고 있는 생산라인에 Ethernet과 RS485 등을 유선 네트워크를 이용한 IIoT 네트워크의 구축을 통한 모니터링은 기반비용 및 네트워크의 유연성 및 유동성의 문제를 가진다. 이로 인해 유선 네트워크에서 무선 네트워크로의 변화가 필요한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 표준 무선네트워크 디바이스를 이용하여 생산라인에 Ad-Hoc WSN를 구축한다. 또한 추가적으로 Payload Frame을 모든 센서노드가 공유하는 특징을 가지는 EtherCAT 통신방식을 이용하여 센서노드의 전송주기 및 순서를 설정하였다. 이를 통해 무선 센서 네트워크의 패킷충돌로 인한 신뢰성 저하와 실시간성 문제를 해결했으며 실제 산업현장에 사용할 수 있는 무선 네트워크 라우팅 방식을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.39-40
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• 2018

본 논문에서는 IIoT(Industrial IoT) 환경의 분산 게이트웨이 시스템(Distributed-gateway System)에서 하위의 수 천 개 이상의 센서로부터 데이터를 전송받는 각 게이트웨이의 작업부하(Workload)를 감소시키고 데이터 처리 속도를 향상시키기 위하여 신경망(Neural network) 알고리즘을 이용한 센서 데이터 할당 기법을 소개한다. 각 센서의 중요도에 따른 Weight와 측정 간격에 따른 Bias를 설정하고 학습과정을 통해 Output weight를 산출하여 데이터를 효율적으로 게이트웨이에 할당시킴으로써 신뢰성과 정확성, 신속성을 확보한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.195-196
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• 2018

본 논문에서는 IIoT(Industrial IoT) 환경에서 사용되는 각 종 센서의 특성을 고려하여 K-means clustering을 이용해 측정 주기에 따른 군집화를 통해 평준화함으로써 센서에서 게이트웨이로의 데이터 전송 시 일어날 수 있는 1:1 독점 통신 현상 및 작업부하를 해결 할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 해당 기법의 효율을 보다 극대화할 수 있는 분산 게이트웨이 환경에서 실험을 진행하였으며, 해당 실험의 결과에 따르면 분산 게이트웨이 시스템에서 사용되는 게이트웨이들의 작업부하가 현저히 낮아졌고 각 종 센서들이 할당되는 빈도수가 일정하게 나타남으로써 신뢰성과 정확성을 확보에 보다 우수함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.199-200
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• 2018

본 논문에서는 IIoT(Industrial IoT) 환경의 분산 게이트웨이 시스템(Distributed-Gateway System)에서 사용되는 수 천 개 이상의 센서에서 데이터 전송을 받는 각 게이트웨이의 데이터 처리 속도를 향상시키고 작업 오류를 줄이기 위하여 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용한 센서 데이터 할당 기법을 제안한다. 각 센서의 반복 측정 간격과 중요도에 따라 작업부하(Workload)를 구하고, 이를 순차 반복 비교를 통해 Sub-task 값을 구한다. 이렇게 구해진 Sub-task값을 기준으로 각 게이트웨이에 할당시킴으로써 신뢰성과 정확성, 신속성을 확보한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제7권4호
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• pp.75-83
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• 2018

Predictive IoT Sensor Algorithm is a technique of data science that helps computers learn from existing data to predict future behaviors, outcomes, and trends. This algorithm is a cloud predictive analytics service that makes it possible to quickly create and deploy predictive models as analytics solutions. Sensors and computers collect and analyze data. Using the time series prediction algorithm helps to predict future temperature. The application of this IoT in industrial environments like power plants and factories will allow organizations to process much larger data sets much faster and precisely. This rich source of sensor data can be networked, gathered and analyzed by super smart software which will help to detect problems, work more productively. Using predictive IoT technology - sensors and real-time monitoring - can help organizations exactly where and when equipment needs to be adjusted, replaced or how to act in a given situation.

• 스마트미디어저널
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• 제5권4호
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• pp.9-17
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• 2016

앞으로 20여 년 동안은 인터넷과 스마트폰에서 사물인터넷으로 대이동이 시작될 것이다. 사물인터넷의 핵심은 인간을 둘러싼 사물들이 서로 연결되면서 인간에게 새로운 편익 혹은 가치를 부여하는 것이다. 미래의 산업 환경은 제품 생산 과정에 있는 모든 기계와 기계, 공장과 공장을 포함한 모든 공정이 긴밀하게 연결되며, 가상 세계와 실세계의 결합인, 전체 제품과 생산주기의 디지털화를 통해 마침내 디지털 공장은 현실로 구현될 것이다. 제안한 IoT 또는 IIoT 기반의 다운로드 OTA(Over-the-Air)는 네트워크를 통한 임의의 형식과 크기의 미디어 객체(Media Object)를 다운로딩하기 위한 유연성 있는 메커니즘을 제공한다. 더불어 제안한 DLOTA는 경량 암호화, OTP, 그리고 CapBAC 기술에 의한 일부분의 보안 기능을 제공한다.