사물인터넷 기술은 농업, 낙농업 등의 기술에 적용되어 도시에서도 간편하고 손쉽게 농작물을 재배하는 것을 가능하게 한다. 특히, 농업 부문에서 재배작물의 생장환경에 맞도록 지능적으로 판단하고 제어하는 사물인터넷 기술이 발전되고 있다. 본 논문에서는 지능형 사물인터넷을 이용하여 식물의 수분 공급 주기를 학습함으로써 식물의 생장 환경을 예측하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 토양 수분량의 수분단계를 지도 학습으로 찾아내고, 측정된 수분단계를 기반으로 수분 공급의 규칙을 찾아낸다. 이러한 규칙을 기반으로 수분 공급 주기를 예측하고, 미디어를 이용하여 출력함으로써 사용자가 사용하기에 편리하도록 구현하였다. 또한, 센서가 측정하는 값의 오차를 줄이기 위하여 식물간에 서로 정보를 교환함으로써 오류가 있는 경우의 값을 보완해 가면서 예측의 정확도를 높였다. 생장 환경 예측 시스템의 성능을 평가하기 위하여 토양 수분 공급량이 현격히 차이가 있는 여름과 겨울로 나누어서 실험하였으며, 정확도가 높음을 검증하였다.
본 논문은 IoT 서비스 지능화 환경에서 디바이스 웹 서비스로 제공할 수 있도록 물리적인 디바이스를 오브젝트화 하고, 오브젝트화 된 디바이스들을 사용자가 이용할 수 있는 웹 서비스 형태로 제공할 수 있는 스마트 게이트웨이 구조와 기능을 제안한다. 또한 서비스 오버레이 네트워크의 개념을 이용하여 다양한 디바이스 웹 서비스들을 오케스트레이션 하여 사용자에게 제공할 수 있는 메커니즘을 제안한다. 그리고 스마트 게이트웨이와 웹 서비스 플랫폼 사이의 디바이스 웹 서비스 및 서비스 오케스트레이션을 위한 인터페이스를 정의한다. 본 논문을 통해서 오브젝트화된 디바이스는 서비스 오버레이 네트워크를 이용하여 웹 서비스 오브젝트와 다른 디바이스의 콘텍스트 등과 결합하여 IoT 환경에서 지능적이고 능동적인 서비스를 제공할 수 있다.
음성 상호작용은 스마트 기기의 활용에 능숙하지 못한 디지털 소외계층을 대상으로 하는 애플리케이션에서 특히 효과적이다. 그러나 공개 API를 기반으로 한 애플리케이션들은 기존의 터치스크린 중심의 UI와 제공되는 API의 한계로 인해 음성 신호를 짧고 단편적인 입출력에만 활용하고 있다. 본 논문에서는 사용자와 지능형 모바일/IoT 애플리케이션의 대화형 음성 상호작용 모델을 설계하고, 편집 거리(Levenshtein distance) 기반 키워드 탐지 기법을 제안한다. 제안 모델 및 기법은 안드로이드 환경에서 구현되었으며, 편집 거리 기반 키워드 탐지 기법은 음성인식을 통해 부정확하게 인식된 키워드에 대해 기존 기법보다 높은 인식률을 보였다.
뉴로모픽 아키텍처 기반 하드웨어를 이용한 IoT 엣지 서비스는 단말 장치에서 지능형 처리를 수행할 수 있기 때문에 자율형 IoT 응용 지원에 적합하다. 그러나 IoT 개발자가 뉴로모픽 하드웨어에서 사용되는 SNN을 이해하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 뉴로모픽 하드웨어의 제약조건을 고려하며 사용자의 요구 성능을 만족하는 SNN 모델 생성 기법을 제안한다. 제안 기법은 프로파일링된 데이터에서 최적의 SNN 모델 파라미터를 찾도록 전처리된 데이터로 사전 학습한 모델을 활용한다. 전체 탐색 기법과 비교 결과, 두 기법 모두 사용자 요구사항을 모두 만족하였지만, 제안 기법이 수행 시간 측면에서 더 좋은 성능을 보였다. 또한, 신규 하드웨어의 제약조건을 명확히 알지 못하더라도 새로운 하드웨어의 프로파일링된 데이터를 활용할 수 있으므로 높은 확장성을 제공할 수 있다.
Emerging mobile edge computing (MEC) can be used in battery-constrained Internet of things (IoT). The execution latency of IoT applications can be improved by offloading computation-intensive tasks to an MEC server. Recently, the popularity of unmanned aerial vehicles (UAVs) has increased rapidly, and UAV-based MEC systems are receiving considerable attention. In this paper, we propose a dynamic computation offloading paradigm for UAV-based MEC systems, in which a UAV flies over an urban environment and provides edge services to IoT devices on the ground. Since most IoT devices are energy-constrained, we formulate our problem as a Markov decision process considering the energy level of the battery of each IoT device. We also use model-free Q-learning for time-critical tasks to maximize the system utility. According to our performance study, the proposed scheme can achieve desirable convergence properties and make intelligent offloading decisions.
We propose an active color model based method for tracking motions of multiple human using a networked multiple-camera system in IoT space as a human-robot coexistent system. An IoT space is a space where many intelligent devices, such as computers and sensors(color CCD cameras for example), are distributed. Human beings can be a part of IoT space as well. One of the main goals of IoT space is to assist humans and to do different services for them. In order to be capable of doing that, IoT space must be able to do different human related tasks. One of them is to identify and track multiple objects seamlessly. In the environment where many camera modules are distributed on network, it is important to identify object in order to track it, because different cameras may be needed as object moves throughout the space and IoT space should determine the appropriate one. This paper describes appearance based unknown object tracking with the distributed vision system in IoT space. First, we discuss how object color information is obtained and how the color appearance based model is constructed from this data. Then, we discuss the global color model based on the local color information. The process of learning within global model and the experimental results are also presented.
최근 여러 기업과 연구기관들이 IoT 장비에서 수집되는 다양한 데이터를 분석하고 실제 응용 서비스를 통해 제공하기 위한 지능형 IoT 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 IoT 기기에서 수집되는 데이터들을 연구 및 개발에 사용하기 위해 데이터를 송수신하는 과정에서 개인정보유출과 같은 보안상의 이슈가 발생할 수 있다. 그리고 여러 IoT 기기에서 수집되는 데이터가 증가할수록 데이터 관리에 어려움이 존재하며 데이터를 이동하는 데 큰 비용과 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 다양한 기기로 이루어진 연합학습 환경에서 보안상의 이슈와 비효율성을 개선하기 위해 신뢰성이 보장된 이더리움 네트워크 기반의 연합학습 시스템을 개발하고자 한다.
시맨틱 기반 IoT 시스템을 통하여 제공되는 시맨틱 정보는 우리가 지금까지 알고 경험해 왔던 것과는 전혀 다른 새로운 고부가가치 결과물을 만들 수 있을 것이다. 이러한 관점에서 현재 IoT 기술 및 응용에 대한 핵심이슈는 지능적 IoT 플랫폼 아키텍쳐의 개발이다. 본 논문에서 제안된 시스템은 클라우드 컴퓨터에서 센서들의 IoT 데이터를 취합하고, 이들을 RDF로 변환한 후 시맨틱 주석 처리한다. 변환된 시맨틱 데이터는 온톨로지 레포지토리를 통해 공유되고 활용된다. 클라우드 컴퓨팅 환경으로써 KT의 IoTMakers를 이용하고, 온톨로지 레포지토리는 Jena의 Fuseki 서버를 사용하여 SPARQL 질의 결과를 Daum Map API와 Highcharts API를 사용하여 웹으로 표현하였다. 이를 통해 사람들이 시맨틱 IoT 매쉬업 서비스를 쉽게 접근할 기회를 제공하여 다양한 응용 가능성을 가진다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권6호
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pp.145-161
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2021
Recently, as personal information utilization devices such as IoT, artificial intelligence, and wearable devices that focus on the individual have spread, privacy violations are also increasing. However, the privacy paradox of providing personal information to enjoy services while worrying is getting stronger. However, there are still preliminary studies on this. In this study, an intelligent home camera based on IoT technology was selected as a research object, and whether privacy paradox exists in the IoT environment, including smart home camera, was studied. To this end, the effect of perceived usefulness, a benefit factor of smart home camera use, and privacy concern, a risk factor, on intention to use was verified. In addition, it was investigated whether the relationship between privacy concerns and intention to use differs according to the presence or absence of use experience. In order to verify the research model, a survey was conducted with people with and without experience in using smart home cameras, and a total of 298 data samples were used for statistical analysis. As a result of the analysis, it was found that both perceived usefulness and privacy concerns had a positive effect on the intention to use, proving that privacy paradox exists in the IoT-based smart home camera environment. In addition, by analyzing the fact that privacy concerns have different effects on usage intentions depending on the user experience, it was verified that those with experience have a strong privacy paradox and those without experience have a weak privacy paradox. This study is meaningful because it seeks strategic implications to improve service and business performance by understanding the relationship between privacy attitudes and behaviors of IoT service providers, including smart home cameras.
모든 사물에서 네트워크 및 컴퓨팅이 가능한 IoT(Internet of Things) 환경이 빠르게 확산되고 있다. IoT 환경은 클라우드 기반 중앙처리 구조를 통해 데이터를 처리하고 사용자에게 서비스를 제공하기 때문에 병목현상 및 서비스 지연이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해, 최근 단말 IoT 노드와 네트워크에서 직접 데이터를 처리하여 사용자에게 서비스를 제공하는 Edge Computing이 주목받고 있으며 이러한 Edge Computing 환경에서 사용자에게 효율적으로 지능형 서비스를 제공하기 위한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 Edge Computing을 위한 전문가 시스템 기반 상황 인식 서비스 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 자원 제한적인 IoT 노드 간 효율적인 협업을 기반으로 데이터를 실시간으로 처리하고 상황 인식을 통해 사용자에게 최적화된 맞춤형 서비스를 제공한다. 또한, 사용자는 사용 용도에 따라 직접 상황 인식 서비스를 수정하여 원하는 서비스를 제공받을 수 있다. 제안하는 기법을 스마트 홈 환경에서 3가지 방범 서비스 모드를 이용하여 테스트하였으며, 본 논문의 IoT 기반 전문가 시스템 서버와 기존 PC 기반 전문가 시스템 서버의 자원 소모량을 비교하여 제안하는 기법의 안정성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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