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.
The recent efforts in academia and industry represent a paradigm shift that will extend the IoT from the home environment so that it is interoperable with the Internet of Vehicles (IoV). IoV is a special kind of IoT. It allows to connect between vehicle and things located in infrastructure. Furthermore, IoV enable to create new intelligent services through collaboration with existing various services such as smart city and connected home. In this paper, we develop a service in order to realize IoV. To this end, we design a novel vehicle service platform which could automatical controlling the IoT device according to drivers' voice. To show practical usability of our proposed platform, we develop a prototype service could be call car-to-thing (C2T). We expect that our proposed platform could eventually contribute to realizing IoV.
지능형 IoT 장치를 사용하는 환경이 증가하면서 지능형 IoT 장치에서 송·수신되는 정보의 무결성을 보장하는 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 그러나, 이질적인 환경에서 생성되는 모든 IoT 정보들은 신뢰할 수 있는 프로토콜 및 서비스가 완벽하게 제공되지 않고 있는 상황이다. 본 논문에서는 지능형 IoT 장치에서 처리되는 다양한 정보 중 중요 정보만을 추출할 수 있는 지능형 기반의 다중 블록체인 모델을 제안한다. 제안 모델에서 IoT 장치에서 송·수신되는 IoT 정보의 무결성을 보장하기 위해서 블록체인을 사용한다. 제안 모델은 수 많은 IoT 정보를 신뢰할 수 있도록 수집된 정보의 상관관계 지수를 이용하여 상관관계 지수가 높은 정보만을 추출하여 블록체인으로 묶는다. 그 이유는 수집된 정보를 n-계층 구조로 확장할 뿐만 아니라 신뢰도를 보장할 수 있기 때문이다. 또한, 제안 모델은 블록체인기반으로 수집 정보에 가중치 정보를 부여할 수 있기 때문에 유사 정보를 우선 순위에 따라 선택(또는 바인딩)적으로 지정할 수 있다. 제안 모델은 IoT 장치 수와 상관없이 실시간으로 처리되는 데이터 처리 비용을 유지하면서 n-계층 구조로 수집 정보를 확장할 수 있다.
모바일 기기는 사물 인터넷으로 성장하여 지능형 건물과 관련된 많은 IoT 응용 프로그램으로 연계 된다. 예를 들어 주택 자동화 제어 시스템은 스마트 폰으로 제어 명령을 보냄으로써, 홈 서버에 액세스를 하는 클라이언트 구조의 웹 어플리케이션을 요구한다. 홈 서버는 광 통신 시스템으로 명령어를 수신 받고 컨트롤 한다. 게이트웨이 기반 REST 기술은 클라이언트에서 요청하는 명령어를 처리 및 증명해야 한다. 이러한 이유는 클라이언트 요청에 의해 다수의 게이트웨이 증가로 인한 인터넷이 지연 되기 때문이다. 본 논문에서는 동시성 이벤트를 처리하기 위한 IoT 게이트웨이 시스템 설계를 하고자 한다. 본 시스템을 통하여 동시성 최고의 다중 추상화 레벨을 확인 할 수 있다. 동시성을 확인하는 방법은 개체 간의 데이터 통신을 지원하는 객체 지향 시스템을 구축하는 것이다. 또한 IoT 게이트웨이 기반으로 양방향통신 방법 중 한쪽 통신 방향 프로토콜에 Node.js를 사용하여 이벤트 중심, 지능형 건물의 설계를 위한 아키텍쳐의 성능을 XMPP라는 미들웨어를 사용하여 확인하고자 한다. Node.js는 지능형 건물 제어장치가 중앙 집중화 형식의 허브를 통하여 통신이 될 수 있도록 하는 역할을 가지고 있다. Node.js는 스레드 기반의 접근 방식이 특징이며, 기존의 시스템보다 40% 이상 빠르다. Node.js를 서버 측에서 사용하기 위해 다수의 클라이언트 들로부터 요청을 한다. 따라서, IoT 환경에서 지능형 건축물의 작업수행 시간을 감소 시킨다.
The main objective of this study was to assess the applicability of IoT (Internet of Things)-based flood management under climate change by developing intelligent water level monitoring platform based on IoT. In this study, Arduino Uno was selected as the development board, which is an open-source electronic platform. Arduino Uno was designed to connect the ultrasonic sensor, temperature sensor, and data logger shield for implementing IoT. Arduino IDE (Integrated Development Environment) was selected as the Arduino software and used to develop the intelligent algorithm to measure and calibrate the real-time water level automatically. The intelligent water level monitoring platform consists of water level measurement, temperature calibration, data calibration, stage-discharge relationship, and data logger algorithms. Water level measurement and temperature calibration algorithm corrected the bias inherent in the ultrasonic sensor. Data calibration algorithm analyzed and corrected the outliers during the measurement process. The verification of the intelligent water level measurement algorithm was performed by comparing water levels using the tape and ultrasonic sensor, which was generated by measuring water levels at regular intervals up to the maximum level. The statistics of the slope of the regression line and $R^2$ were 1.00 and 0.99, respectively which were considered acceptable. The error was 0.0575 cm. The verification of data calibration algorithm was performed by analyzing water levels containing all error codes in a time series graph. The intelligent platform developed in this study may contribute to the public IoT service, which is applicable to intelligent flood management under climate change.
사물인터넷 환경에서의 지능형 에이전트는 사람의 간섭 없이 다양한 사물들과 상호작용하여 특정 목적을 달성하는 계산 능력을 가진 자율적 개체이다. 최근 사물인터넷 기술의 발전으로 인하여 지능형 에이전트가 활용할 수 있는 자원이나 서비스의 규모가 커짐에 따라 지능형 에이전트들이 서로 간에 협업을 수행할 수 있는 환경이 필요하게 되었다. 이러한 변화를 효과적으로 지원하기 위해서는 지능형 에이전트들이 다양한 그룹을 형성하고 이를 바탕으로 협업을 수행할 수 있는 워크스페이스를 제공하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 지능형 에이전트들 간의 효과적인 협업 환경을 위한 이더리움 기반 그룹 워크스페이스인 TSpace를 제시한다. TSpace에서는 개발된 CoAP/RESTful 웹서비스를 이용하여 사물인터넷 환경에서의 지능형 에이전트들이 이더리움 블록체인 기반 그룹 서비스를 사용할 수 있다. 이를 위하여, TSpace는 지능형 에이전트들이 이더리움 기반 그룹 서비스를 이용할 수 있도록 이더리움 계정을 관리하고 이를 이용하여 이더리움 트랜잭션을 생성하는 새로운 기법을 소개한다.
사물인터넷(IoT)는 지능형 스마트 홈 네트워크를 구축하는데 매우 중요한 핵심기술이며 유비쿼터스 환경에서 스마트폰, 클라우드 컴퓨팅 등과 연계되어 중요한 역할을 담당할 것으로 전망된다. 본 논문에서는 인간의 자율 신경계에 의한 내부 조절 시스템을 연구하여 그의 핵심 메커니즘을 지능형 스마트 홈 네트워크를 위한 IoT 기반 자동조절 시스템을 설계하는데 응용하였다. 구성된 기기들이 연결되어 상호작용함으로써 온도, 습도, 조도가 자율적으로 조절되는 메커니즘을 제안하고 이를 적용하여 조절과정을 시뮬레이션 하였다.
모든 사물이 지능화되고 인터넷과 연결되는 IoT의 시대가 열리고 있다. IoT 생태계 구축과 활성화를 위해서는 개방형 IoT 서비스 플랫폼이 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 개방형 IoT 서비스 플랫폼의 한 요소로서 오픈 소스 하드웨어와 Blutooth4.0을 기반으로 하는 BLE 센서 모듈을 개발하여 그 도달거리와 사용가능시간과 같은 성능을 평가하고, 테스트베드를 구축하여 그 기능을 확인하였다.
오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.
Recently, Internet of Things (IoT) have become popular for research and development in many areas. IoT makes a new intelligent network between things, between things and persons, and between persons themselves. Social network service technology is in its infancy, but, it has many benefits. Adjacent users in a social network tend to trust each other more than random pairs of users in the network. In this paper, we propose recommendation technique using social network in Internet of Things environment. We study previous researches about information recommendation, IoT, and social IoT. We proposed SIoT_P(Social IoT Prediction) using social relationships and item-based collaborative filtering. Also, we proposed SR(Social Relationship) using four social relationships (Ownership Object Relationship, Co-Location Object Relationship, Social Object Relationship, Parental Object Relationship). We describe a recommendation scenario using our proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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