사물인터넷 IoT를 넘어선 지능형사물인터넷 AIoT의 발달로 산업 분야가 전반적으로 변해가고 있다. 또한, 4차 산업 혁명 시대가 도래함 에 따라 자동차 산업 분야에서도 획기적인 변화와 발전이 이루어지고 있는데, 그 대표적인 예시가 바로 "자율주행자동차"라고 할 수 있다. 자율주행자동차에 대한 국내외적 관심이 높아짐에 따라 유관기관들의 관련 연구 또한 활발히 진행되고 있고, 실제로 많은 발전을 이루었으며 제한적이나마 상용화 단계로 까지 발전하였다. 하지만, 운전자가 아닌 자동차에 장착된 다양한 센서 들을 활용하여 데이터를 수집, 분석하여 제어하는 자율주행 자동차의 구조 상 보안에 대한 다중화 된 장치가 미흡하여 해킹에 고스란히 노출되는 경우가 많다. 이 경우, 운전자뿐만 아니라 주변 환경에도 위협이 될 수 있기 때문에 본 논문에서는 자율주행 자동차의 시스템 보안 향상을 위한 새로운 데이터 처리 기능을 제안하고자 한다.
사물인터넷 환경에서 인간의 개입 없는 지능화된 서비스를 위해서는 IoT 디바이스에서 생성되는 빅데이터로 부터 정상 패턴을 학습하고 이를 기반으로 불량, 오작동과 같은 이상 징후에 대해 예측하는 과정이 요구된다. 본 연구의 목적은 제품 공정의 다양한 기기에서 발생되는 빅데이터를 분석함으로써 제품 불량을 예측할 수 있는 기계 학습모델을 구현하는 것이다. 기계 학습 모델은 어느 정도 볼륨을 가진 기존 데이터를 기반으로 분석을 해야 하므로 빅데이터 분석도구 R을 사용하였으며, 제품 공정에서 수집된 데이터에는 제품에 대한 불량 여부가 포함되어 있으므로 지도 학습 모델을 활용하였다. 연구의 결과, 제품 불량에 영향을 주는 변수 및 변수 조건을 분류하였고, 의사결정 트리를 기반으로 제품의 불량 여부에 대한 예측 모델을 제시하였다. 또한, ROC Curve를 이용한 모델의 적합성 및 성능평가 분석에서 모델의 예측력은 상당히 높게 나타났다.
Fattah, Sheik Mohammad Mostakim;Kibria, Muhammad Golam;Jeong, Kwanghyeon;Chong, Ilyoung
한국통신학회논문지
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제40권2호
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pp.408-418
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2015
Virtualizing The Physical Devices And Resources As Well As Conceptual Entities Would Form Vos And Cvos, Which Provides Dynamicity And Intelligence Through Composition And Collaboration For Emergency Services In WoO Based Smart Shopping Mall (WSSM). Semantic Ontology In WoO Platform Supports Dynamic Composition And Collaboration Among Objects, VOs And CVOs To Provide Intelligent Services. This Paper Proposes An Architectural Model Of WoO Platform To Support The Smart Emergency Services In Shopping Mall. A Semantic Ontology Model For Wssm, And Information Reusability And Interoperability Among The Vos And Their Functional Models Have Been Presented.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권1호
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pp.90-97
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2017
Nowadays, the most of commercial buildings are build-out with complex architecture and decorated with more complicated interiors of buildings so establishing intelligible escape routes becomes an important case of fire or other emergency in a limited time. The commercial buildings are already equipped with multiple exit signs and these exit signs may create confusion and leads the people into different directions under emergency. This can jeopardize the emergency situation into a chaotic state, especially in a complex layout buildings. There are many research focused on implementing different approached to improve the exit sign system with better visual navigating effects, such as the use of laser beams, the combination of audio and video cues, etc. However the digital signage system based emergency exit sign management is one of the best solution to guide people under emergency situations to escape. This research paper, propose an intelligent evacuation route GUIDE that uses the combination centralized Wireless Sensor Networks (WSN) and digital signage for people safety and avoids dangers from emergency conditions. This proposed system applies WSN to detect the environment condition in the building and uses an evacuation algorithm to estimate the safe route to escape using the sensor information and then activates the signage system to display the safe evacuation route instruction GUIDE according to the location the signage system is installed. This paper presented the prototype of the proposed signage system and execution time to find the route with future research directions. The proposed system provides a natural intelligent evacuation route interface for self or remote operation in facility management to efficiently GUIDE people to the safe exit under emergency conditions.
온라인 쇼핑 시장이 성장하는 가운데 소비자의 구매 프로세스는 온 오프라인의 경계 없이 복잡해졌고, 지능적인 맞춤형 서비스를 원하는 스마트 컨슈머가 등장하였다. 변화하는 소비자 및 소비 환경에 따라 각 관련 분야의 기업들은 다양한 옴니채널과 O2O 서비스를 제공하고 있으나 패션업계에서의 대응은 많이 늦은 편이다. 그리고 최근에 사물인터넷 환경도 표준화 기반 오픈 플렛폼으로 변화하고 있으며 사물의 유형에 따른 지능적인 서비스의 다양화가 요구되고 있다. 본 논문 에서는 패션업계에 적합한 스마트 피팅 디스플레이를 활용한 패션 O2O 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 오프라인 매장에서 사용자가 수행한 피팅에 관한 정보를 데이터베이스화하여 사용자에게 제공하며 오프라인에서 수행한 사용자의 활동들을 온라인에서도 지원함으로써, 사용자의 구매활동을 지속적으로 유지, 관리할 수 있도록 한다. 아울러, 매장관리시스템 및 배송시스템의 정보 연계를 통해 고객 중심의 지능적인 피팅 서비스가 가능할 것으로 기대한다.
지속적인 IoT의 발전으로 인한 스마트팜 보급은 고령화와 일손부족 현상이 지속되고 있는 우리나라 농촌의 해결책으로 부각되고 있다. 이에 현재 스마트팜의 보급은 지속적으로 증가하고 있다. 스마트팜은 사람을 대신하여 온도, 습도, 이산화탄소, 그리고 날씨와 같이 작물 재배를 위한 환경을 모니터링하고 제어한다. 특히 작물을 재배함에 있어서 온도를 제어하는 것은 매우 중요하다. 온도를 제어하기 위해 스마트팜 내에서는 에어컨, 팬과 같이 온도를 제어할 수 있는 기기가 널리 사용되고 있다. 하지만 이러한 기기들은 전력소모가 심해 생산비의 증가를 초래한다. 본 논문은 인공지능을 이용하여 스마트팜 빅데이터를 학습하고 1시간후의 비닐하우스 최적온도를 예측하고 창문을 이용해 온도를 제어함으로써 다른 온도제어기기들보다 전력을 절약할 수 있는 전력절약형 스마트팜 시스템을 제시한다. 본 논문에서 연구한 방법을 이용한 시뮬레이션을 통해 기존에 사용하는 팬보다 특정 조건 하에서 83%전력소모가 절약될 수 있다는 것을 확인하였다.
실제 복잡다난한 농작물 밭 환경에서 잡초를 정밀하게 검출하는 것은 이전의 접근방법들로는 이미지 프레임을 정확하게 처리하는 속도 면에서 부족했다. 식물의 질병 분류 문제가 중요시 되는 상황에서 특히 작물의 잡초 문제는 큰 화제가 되고 있다. 이전의 접근방식들은 빠른 알고리즘을 사용하지만 추론 시간이 실시간에 가깝지 않아 통제되지 않은 조건에서 비현실적인 해결책이 된다. 따라서, 복잡한 벼 잡초 검출 과제에 대한 탐지 모델을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 우리의 접근 방식의 추론 시간은 잡초 검출 과제에서 상당한 시간절약을 보여준다. 실제 조건에서 실제로 적용할 수 있는 것으로 나타난다. 주어진 예시들은 쌀의 두 가지 성장 단계에서 수집되었고 직접 주석을 달았다.
현재 질식 가스 및 폭발위험이 있는 물질에 대하여 실시간으로 경고를 제공하는 서비스 및 시스템에 관한 연구가 진행되고 있지만, 현재 스마트 형 밴드 형태의 서비스는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 작업장 내의 정전기로 인한 폭발위험요소의 실시간 확인 및 사고 발생 요인의 즉각적인 제거를 지원하고 작업자 상태 및 작업장의 위험요소(산소, 유해 화학 물질 농도)등의 실시간 모니터링 및 위험 발생시 즉시 경고 및 데이터 분석을 통한 사전 사고 예방시스템 구축방법을 제안한다. 이로써, 산업현장에서 발생할 수 있는 각종 재해를 IoT 기반의 지능형 센서노드, 무선 네트워크기술 그리고 데이터 가공 미들웨어 및 통합 관제시스템을 이용해 모니터링하고 실시간 산업현장에서의 위험정보를 전달함과 동시에 사고를 예방해 작업자의 안전한 작업환경 지원으로 사후 수습 비용 대비 획기적 비용절감을 할 수 있다.
최근 IoT 및 딥러닝 관련 기술요소들이 영상보안감시시스템에서도 다양하게 응용되고 있다. 그 중 CCTV를 통해 촬영된 동영상에서 자동으로 특정 객체를 검출, 추적, 분류 하는 감시 기능이 점점 지능화되고 있다. 본 논문에서는 보급형 CPU만 사용하는 PC 환경에서도 실시간 처리가 가능한 알고리즘을 목표로 하였다. GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용한 배경 모델링과 헝가리안 알고리즘, 그리고 칼만 필터를 조합한 추적 알고리즘은 전통적이며 복잡도가 비교적 적지만 검출 오류가 높다. 이를 보강하기 위해 대용량 데이터 학습에 적합한 딥러닝을 기술을 적용하였다. 특히 움직임이 있는 사람의 특징을 강조하기 위해 추적된 객체에 대해 SRGB-3 Layer CNN을 사용하였다. 성능 평가를 위해 기존의 HOG와 SVM을 이용한 시스템과 비교했을 때 Move-in은 7.6%, Move-out은 9.0%의 오류율 감소가 있었다.
우리가 살아가는 사회는 무엇보다 우리들의 정신과 육체를 자유롭게 건강하게 유지하고자 하는 웰빙에 대한 기대가 확산되면서 헬스케어(health care)라는 의미가 빅데이터, IoT, AI, 블록체인 등의 4차 산업혁명의 핵심적인 융합기술 등을 활용하여 고도화된 의료정보 서비스산업의 발전을 도모하고 있다. 디지털 헬스케어는 인공지능, 빅데이터, 클라우드와 같은 정보기술에 힘입어 전통 의료·헬스케어 산업의 디지털 전환(Digital transformation)으로 추진되어, 보건, 의료, 복지 등에서 그 필요성은 점진적으로 확대되고 있는 경향이다. 그러나 디지털 헬스케어 의료정보의 효율적 운용을 통하여 인간의 자유로운 삶의 행복 추구와 스마트 의료산업으로의 발전을 추구하고자 하는 데는 인적, 물리적 요인의 어려움이 존재하는 것이 현실이다. 나아가 디지털 헬스케어의 글로벌 경쟁력을 확보하기 위해서는 헬스케어 의료정보 관련 첨단기술력과 양질의 데이터 확보, 관련 콘텐츠 개발과 이에 적합한 비지니스 모델을 발굴하는 데 적극적인 투자와 연구가 요구되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 우선, 디지털 헬스케어 의료정보의 일반적인 의미와 현황 등을 살펴보고, 이어, 디지털 헬스케어 의료정보를 활성시키기 위한 발전적 과제 등을 중점적으로 분석, 검토하여 앞으로 디지털 헬스케어 의료정보의 활용성을 제고하는데 목적을 두고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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