본 연구는 산업과 사회 전반에 걸쳐서 많은 영향을 미칠 사물인터넷에 관한 국내 논문들을 수집하고 분석하여 사물인터넷 분야의 동향을 살펴보고자 한다. 본 연구를 위한 조사 기간은 2015년에서 2019년까지로 하였으며 네이버의 학술정보를 이용하여 사물인터넷에 관한 국내 논문들을 수집하였다. 기간별로 수집된 국내 논문으로부터 빈도가 높은 키워드들을 추출하였으며 빈도가 높은 키워드 중에서 중심적인 키워드를 파악하기 위해서 중심성 분석을 하였다. 키워드 빈도에서는 2015년부터 2017년까지는 '센서', '보안' 그리고 2017년부터는 '차', '지능'이 빈도가 높은 상위 키워드로 나타났다. 키워드 중심성에서는 2015년부터 2016년까지 '보안', '센서' 그리고 2017년부터는 '지능', '차', '산업혁명'이 중심성이 높은 키워드로 나타났다.
최근 4차 산업혁명기술로 인해 전쟁의 양상까지 진화하고 있다. 그 중에서도 인공지능 기술이 첨단 무기체계와 의사결정시스템에 적용됨에 따라 전쟁 수행 방식을 변모시키고 있다. 미국의 방위고등연구계획국에서 제시한 모자이크전은 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 모바일, 인공지능 기술을 접목시킴으로써 군사적전을 소모중심에서 결심중심으로 전환하고 네트워크화된 전장 상황에 따라 분산 배치된 전력을 적절히 재조합하여 신속하게 전쟁을 수행하는 방식이다. 즉, 획일화된 전투 프로세스에 의해 군사작전을 수행하는 것이 아니라 상황에 따라 분산체계를 통해 다양한 전력을 운용한다는 것이다. 사이버전에서도 인공지능이 사이버공격 기술에 적용됨에 따라 기존의 사이버 킬 체인과 같은 절차적 대응 방식으로는 한계가 있다. 그래서 본 논문에서는 공격 상황에 따라 대응 시스템을 운용할 수 있는 능동형 상황 탄력적 사이버작전을 효과적으로 수행하기 위해서 모자이크전의 수행 방식을 적용하고자 한다.
4차 산업혁명의 핵심 성장 동력인 사물인터넷 (IoT) 기술은 자율 형으로 상호 소통하며 공간과 상황에 따른 데이터를 복합처리 할 수 있는 단계로 성장하였다. 이에 따라 IT 인프라 구조는 점점 복잡해지고 시스템을 안정적으로 유지하기 위한 모니터링 분야의 중요도가 높아지고 있다. 모니터링 기술은 과거에도 사용되었지만, 빠르게 변하는 ICT 기술에 대응할 수 있는 유연한 모니터링 시스템을 모색할 필요성이 있다. 본 논문은 오픈소스 기반 Prometheus 모니터링 시스템을 설계하고 테스트 하는 연구를 진행한다. IoT 디바이스를 기반으로 간단한 인프라를 구축하고 Exporter를 통해 디바이스에 대한 데이터를 수집한다. Prometheus는 데이터를 Pull 기반으로 수집한 뒤 Grafana를 사용하여 하나의 대시보드에 통합하고 데이터를 시각화함으로써 디바이스에 대한 정보를 모니터링 할 수 있다.
4차 산업혁명의 도래와 함께 다양한 기술이 주목을 받고 있다. 4차 산업혁명과 관련된 기술로는 IoT(Internet of Things), 빅데이터, 인공지능, VR(Virtual Reality), 3D 프린터, 로봇공학 등이 있으며 이러한 기술은 종종 융합된다. 특히 로봇 분야는 빅데이터, 인공지능, VR, 디지털 트윈과 같은 기술과 결합할 것으로 기대된다. 이에 따라 로봇을 활용한 연구가 다수 진행되고 있으며 유통, 공항, 호텔, 레스토랑, 교통 분야 등에 적용되고 있다. 이러한 상황에서 인간-로봇 상호작용에 대한 연구가 주목을 받고 있지만 아직 만족할 만한 수준에는 이르지 못하고 있다. 하지만 완벽한 의사소통이 가능한 로봇에 대한 연구가 꾸준히 이루어지고 있고 이는 인간의 감정노동을 대신할 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 현재의 인간-로봇 상호작용 기술을 비즈니스에 적용할 수 있는지에 대한 논의가 필요하다. 이를 위해 본 연구는 첫째, 인간로봇 상호작용 기술의 동향을 살펴본다. 둘째, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링과 BERTopic 토픽모델링 방법을 비교한다. 연구 결과, 1992년~2002년 간의 연구에서는 인간-로봇 상호작용에 대한 개념과 기초적인 상호작용에 대해 논의되고 있었다. 2003년~2012년에는 사회적 표현에 대한 연구가 많이 진행되었으며 얼굴검출, 인식 등과 같이 판단과 관련된 연구도 수행되었다. 2013년~2022년에는 노인 간호, 교육, 자폐 치료와 같은 서비스 토픽들이 등장하였으며, 사회적 표현에 대한 연구가 지속되었다. 그러나 아직까지 비즈니스에 적용할 수 있는 수준에는 이르지 못한 것으로 보인다. 그리고 LDA토픽모델링과 BERTopic 토픽모델링 방법을 비교한 결과 LDA에 비해 BERTopic이 더 우수한 방법임을 확인하였다.
건축물의 LCC 분석 결과의 신뢰성은 정확한 분석 절차와 불확실성이 제거된 데이터에 의해서 결정된다. 그러나 지금까지는 이 데이터를 자동으로 계측하고 DB화 할 수 있는 시스템들이 실용화되지 못하였다. 이에 본 연구에서는 4차 산업혁명의 핵심도구인 IOT를 활용하여 설비시스템의 전기에너지 소모량 데이터를 자동으로 수집하여 분석하고, 분석된 결과들을 활용하여 설비시스템의 효율적 운전이 가능한 S-LCC 플랫폼의 개념모델을 제안하였다. 제안된 개념 모델은 기존의 유지관리 시스템(BLCS)에 IOT를 융합하여 모델링되었으며, 이것은 시설물관리모듈, LCC분석모듈, 에너지사용량 관리모듈, 상태효율분석모듈, 유지보수기준재설정모듈 등 5개의 세부 모듈로 구성되어야 업무프로세스가 효율화될 수 있다. 이 시스템에서 도출하는 LCC분석결과를 활용하여 설비시스템의 노후화 상태를 실시간으로 파악할 수 있으며, 또한 기존설비의 보수율과 교체주기, 수명 등에 관한 기준들을 재설정하고, 신규설비의 유지관리기준을 새롭게 설정하는 기초자료로 활용될 수 있다. S-LCC 플랫폼이 구축될 경우, LCC 분석의 신뢰성 증대, 자료입력을 위한 노동력 절감, 정확성 제고 등의 효과뿐만 아니라 지금까지 버려졌던 데이터를 잠재가치가 큰 빅 데이터로 바꿀 수 있다.
4차 산업혁명의 도래와 함께 빠른 속도로 발전하고 있는 IoT 기술은 다양한 센서의 무선화를 가능하게 하였으며 많은 분야에서 응용연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 철도현장의 경우 수 km에 이르는 교량, 터널 등 계측사이트의 규모가 매우 방대한 특징으로 인해, 보편적으로 활용되는 전기식 센서의 경우 원거리 계측으로 인한 신호 잡음 문제, 전철화에 따른 고전압 환경에 기인한 전자기파 간섭 문제로 계측에 어려움이 있다. 이를 극복하고자, 전기식 센서를 대체하기 위한 광섬유 센서 연구가 많이 수행되었으나, 센서 종류의 다양성 부족 등이 현장 적용의 한계로 작용하고 있는 실정이다. 이런 현장의 상황을 토대로, 전기식 센서와 광섬유 센서를 동시에 사용할 수 있으며 IoT 기술을 통해 무선 데이터 통신이 가능한 하이브리드 계측시스템이 개발되었다. 본 연구에서는, 선행연구를 통해 개발된 하이브리드 계측시스템의 다양한 계측현장 적용성을 평가하기 위해 4가지 형태의 계측환경을 모사하여 실시간 계측 실험을 수행하였다. 실험결과, 전기식 및 광학식 센서 모두 높은 추종성을 보이며 원격지에서 실시간으로 계측이 가능하였으며, 본 계측시스템이 50개의 센서를 동시에 2.5kHz의 샘플링으로 계측할 경우에도 적용 가능한 수준임을 확인하였다. 향후, IoT 기반 하이브리드 계측시스템의 다양한 현장 적용을 통해 실시간 건전성 모니터링 기술 기반의 구조안전성 향상에 기여할 것으로 기대한다.
우버, 에어비앤비, 카카오택시 등 오프라인과 온라인을 연결하여 새로운 가치를 창출하는 다양한 유형의 O2O(Online to Offline) 서비스가 국내외에서 등장하고 있다. 온라인의 편리함과 오프라인의 현장성을 결합하는 O2O 서비스는 모바일, 사물인터넷, 핀테크, 빅데이터 등 ICT 기술 발전에 힘입어 관련 시장 규모도 급속도로 성장하고 있다. 본 연구에서는 국내 O2O 서비스 사례 및 현황을 살펴보고, 국내 O2O 서비스 및 산업 활성화와 관련된 이슈들을 분석하였다. 구체적으로는 O2O 산업과 관련한 법제도 규제 현황, 기존 오프라인 사업자와의 이해관계 충돌 문제, O2O 서비스 지원 기술 인프라 현황, O2O 서비스 부작용 또는 역기능 등의 쟁점을 정리하였다. 이러한 현황 및 이슈 분석에 기초하여, 최종적으로 O2O 산업 활성화 및 발전을 위한 종합적인 정책 방향을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 이러한 정책방향이 정부 정책에 반영되어 미국, 중국 등 O2O 산업 선도국가와의 격차를 해소하고, 국내 O2O 산업의 경쟁력 강화에 기여하기를 기대된다.
스마트 팩토리는 최신 정보통신기술과 제조공정이 결합된 생산시설로, 급속한 발전과 글로벌 제조업의 변화를 반영하고 있다. 로보틱스 및 자동화, 사물인터넷의 통합, 인공지능 융합기술을 활용하여 다양한 제조환경의 생산 효율성을 극대하고 있다. 하지만 스마트 팩토리 환경에서 다양한 공격기법으로 인해 보안위협 및 취약점이 발생하고 있다. 스마트 팩토리 환경에서 보안위협이 발생하면 금전적인 손해, 기업이미지하락, 인명피해가 발생하여 이에 따른 보안대응이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 스마트 팩토리 환경에서 안전한 통신을 수행하기 위한 보안 인증 메커니즘을 제안하였다. 제안한 인증 메커니즘에 대한 구성요소에서는 스마트 디바이스, 내부 운영관리 시스템, 인증 시스템, 클라우드 스토리지 서버가 있다. 스마트 기기 등록과정, 인증 절차. 이상징후 및 갱신절차를 세부적으로 설계히였다. 그리고 제안한 인증 메커니즘의 안전성을 분석하였고, 기존 인증 메커니즘과의 성능분석을 통해 대략 8%의 효율성을 확인하였다. 그리고 제안한 기술을 적용하기 위한 경량화 프로토콜 및 보안정잭에 대한 연구방향을 제시하여 보안성 향상에 도움을 주고자 한다.
본 논문은 아두이노를 기반으로 윈도우 팜 수경재배를 자동으로 모니터링하는 시스템의 구현에 관한 논문으로 4차산업혁명의 아이콘으로 떠오르고 있는 아두이노의 오픈소스를 활용한다. 창문형 수경재배를 의미하는 윈도우 땅은 도시에서의 바쁜 일상에서 벗어나 식물을 재배하고 싶은 사람들의 욕망을 채울 수 있는 대안으로 제시되고 있다. 본 논문에서 제안한 시스템은 아두이노 우노 보드와 4채널 모터쉴드, 그리고 온습도, 조도센서, 리얼타임 클럭모듈을 이용하여 창문형 수경재배 환경을 실시간으로 자동 모니터링하는 시스템을 개발하였다. 수경재배를 위한 모듈은 다양한 형태로 발전되어 왔으나 대부분 일반천원과 모터 등을 활용하기 때문에 전력사용량이 높다. 그리고 자동으로 모니터링 하는 시스템이 아니기 때문에 관리자가 늘 시스템의 동작상태를 관리해야 하는 단점이 있다. 본 시스템은 IOT 센서로 활용되고 있는 온습도, 조도센서를 활용하여 식물의 생장환경에 가장 적절한 물공급 체계를 갖추고 있다. 또한 리얼타임 클럭모듈을 이용하여 계절과 시간에 맞는 물공급을 조절할 수 있다. 그리고 본 시스템은 라즈베리파이3와 아두이노 우노를 이용하여 Linux환경에서 스케치 코프로 구현하였다.
IoT 기술이 발전함에 따라 사용자의 이동성 및 정체성을 확인하기 위한 위치 기반 서비스(Location Based Service)에 대한 수요가 증가되고 있다. 초기의 LBS 시스템은 GPS(Global Positioning System) 위성에서 보내오는 신호의 위상을 측정하거나 반송파 신호의 코드를 추적하여 위성까지의 거리를 측정함으로써 위치정보를 확인하는 기술이 주로 사용되었다. 그러나 GPS위성을 사용하는 방식은 실내에서는 위성 신호의 수신이 어렵기 때문에 그 효용성이 떨어진다. 따라서 실내 환경에서 활용할 수 있는 위치인식기술을 위해 UWB, RFID, Zigbee 등과 같은 무선 통신 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 저전력 기반의 위치 인식을 위한 IEEE 802.15.4a의 표준을 활용하여 CSS를 위한 2.45GHz 대역과 UWB를 위한 3.1~10.6GHz대역 및 250-750 MHz대역의 주파수 대역을 포함을 하는 LBS 시스템을 설계하였다. 그 결과로서 2.45GHz ISM RF 트랜시버와 Ranging 기능을 하드웨어로 구현하여 0dBm의 출력파워를 갖음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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