• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권10호
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• pp.311-322
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• 2014

사물 인터넷은 개인, 산업, 공공 분야를 망라하여 각 분야의 말단 기기나 센서에 대한 직접 접근을 추구하는 상시 연결 인터넷 개념이다. 사물 인터넷에서는 실시간 데이터 접근이 가능하고, 디바이스의 데이터 포맷과 구성 형태가 다양하다. 또한, 사물 인터넷 환경에서는 기기 제어를 위한 양방향 통신이 이루어지기도 한다. 이런 관점에서, 사물 인터넷은 주로 인간이 사용하는 데스크톱에서 생성된 데이터가 간단하고 일방적인 인터넷 통신을 통해 서버에 집중되는 기존 인터넷과 대비된다. 이러한 사물 인터넷의 클라우드 혹은 포털 서비스를 위해서는 분산된 디바이스들에 대한 체계적인 명명 서비스와 이들의 다양성을 포용할 수 있는 일관된 접근 인터페이스를 제공하는 파일 관리 프레임이 요구된다. 이 연구에서는 사물 인터넷 구성요소의 속성 정보를 유닉스 스타일의 파일 시스템 뷰로 관리하는 DB 기반 가상 파일 시스템을 구현한다. 구현된 가상 쉘에 로그인한 사용자들은 가상 파일 시스템을 항해함으로써 사물 인터넷 구성요소를 탐색할 수 있고, 유닉스 스타일의 파일 입 출력 API를 이용하여 디바이스에 직접 접근할 수 있다. 구현된 DB 기반 가상 파일 시스템은 디렉터리 체계와 분산된 데이터 및 디바이스에 대한 지시자만을 관리하므로 가볍고 유연하다. Mkdir(), chdir() 등 구현된 주요 가상 쉘 프리미티브에 대한 시험 결과, 구현된 가상 파일 시스템의 원활한 기능이 검증되었다. 그리고 구현 파일 시스템에 간단한 디렉터리 캐시 기법을 적용한 경우 윈도우 운영체제 파일 시스템보다 더 우수한 탐색 성능을 보였다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제23권3호
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• pp.1-6
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• 2016

IoT 적용을 위해서는 다종 소자를 높은 connectivity 밀도로 집적화시키는 전자패키징 기술이 매우 중요하다. FOWLP 기술은 입출력 밀도가 높고, 소자의 집적화가 우수하고, 디자인 유연성이 우수하여, 최근 개발이 집중되고 있는 기술이다. 웨이퍼나 패널 기반의 FOWLP 기술은 초미세 피치 RDL 공정 기술과 몰딩 기술 개발이 최적화 되어야 할 것이다. 3D stacking 기술 특히 웨이퍼 본딩 후 TSV를 제조하는 방법(via after bonding)은 가격을 낮추면서 connectivity를 높이는데 매우 효과적이라 하겠다. 하지만 저온 웨이퍼 본딩이나 TSV etch stop 공정과 같이 아직 해결해야할 단위 공정들이 있다. Substrate 기술은 두께를 줄이고 가격을 낮추는 공정 개발이 계속 주목되겠지만, 칩과 PCB와의 통합설계(co-design)가 더욱 중요하게 될 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권12호
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• pp.323-331
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• 2017

본 논문에서는 사물인터넷을 증착 순서 공정에 적용하여 증착 공정을 진행하는 과정의 제어에 온도제어기, 압력제어기, 가스제어기, 입출력 제어기 등 네 가지 종류를 대체하여 개선된 순서제어에 따른 부하균등을 해석하였다. 먼저 증착 설비에서 사물인터넷의 적용 전과 후의 시퀀스 절차를 통해 각각의 기능을 갖는 온도제어기, 압력제어기, 가스제어기, 입출력 제어기로 제어에 필요한 데이터를 전송받아서 개선된 시퀀스 순서대로 실행을 비교하여 순서과정을 제안하였다. 또한, 증착 공정에서 사물인터넷의 도입 전과 후를 비교하면서 증착 공정의 시퀀스 다이어그램을 작성하여 증착과정의 센싱 영역에 대한 부하 균등을 수행하였다. 이를 위해 각 센서입출력을 랜덤 프로세스와 버스트 프로세스 도착으로 모델링하고 CPU 부하와 메모리 부하를 수행한 결과를 도출하였다. 결과적으로 증착설비의 증착 공정에 장비제어기에서 수행하던 일부 기능을 사물인터넷에서 수행함으로써 장비제어기의 부하 균등 조절로 부하를 감소시키고 순서제어의 감소로 신뢰성은 높아지는 결과를 확인하였다. 본 논문을 통해 확인한 바와 같이, 사물인터넷을 증착 공정에 적용하면 설비의 확장 시에도 장비제어기의 부하를 최소화 함으로써 설비의 안정성을 향상시킬 수 있을 것을 것으로 기대된다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.41-46
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• 2022

본 논문은 인력양성의 성과에 미치는 요인별 영향을 분석한 I-O 모델을 기반으로 모션그래픽스 전공과 글로벌 호텔리어 전공을 기준으로 산학협력 인력양성 과정을 수행한 결과와 그 의미를 분석하였다. 산학협력을 통한 인력양성을 위해서는 먼저 산업체 수요조사를 통한 공통직무 개발과 기업의 환경에 맞도록 미러형 실습실을 구축하고 교과, 비교과 등 교육과정 전반에 걸친 산업체 전문가의 적극적인 참여가 있어야 맞춤형 인력양성이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 성공적인 산학 맞춤형 인력양성을 위한 전략으로는 산업체의 교육 참여를 통한 학생-산업체 매칭, 산학 일체형 교육, 교육 품질 고도화, 맞춤형 교육인프라 구축 등 4개의 추진전략으로 추진하였다. 본 논문에서는 모션그래픽스와 호텔리어 분야에서 5년간 산학협력을 통한 인력양성 성과를 분석하였고, 성과도출을 위한 노력이 어느 정도인지를 분석 및 개선점을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권9호
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• pp.371-376
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• 2015

사물인터넷 (IoT)은 데이터의 양을 상당히 증가시킨다. 데이터베이스 압축은 저장 시스템 비용과 I/O 대역폭을 절약할 수 있기 때문에 빅데이터에 있어서 중요하다. 그러나 데이터베이스 압축은 압축된 페이지에 대한 업데이트로 인해 OLTP와 같은 쓰기 집중적인 워크로드에 대해 낮은 성능을 보일 수 있다. 본 논문에서는 데이터베이스 압축의 성능 향상을 위한 실용적 가이드라인을 제시한다. 특히, 압축 페이지 크기에 의한 계산으로부터 예상되는 공간 절약과 거의 같은 공간 절약을 보이는 테이블들만을 압축하는 SELECTIVE 전략을 제시한다. TPC-C 벤치마크와 MySQL을 이용한 실험을 통해 SELECTIVE 전략이 압축하지 않는 방법에 비해 1.1배 높은 성능을 보이면서 17.3%의 공간을 절약한다는 것을 보였다.

• 기술혁신학회지
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• 제22권2호
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• pp.265-281
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• 2019

경제가 성장하고 인터넷이 발전되면서 사람들의 경제형태와 소비는 많이 바뀌었다. 중국 알리바바 그룹은 모바일, 온라인, 오프라인, 인공지능을 결합한 플랫폼으로 약 28조의 매출을 창출하고 있다. 이는 1초에 약 25만건을 처리하는 수준이며, 2016년 대비 40% 증가했다. 이를 가능하게 한 핵심 기술은 소위 Data Technology라고 불리는 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅이 융합된 기술이다. 기술의 발전속도에 비해 Data Technology에 관한 정확한 개념적 정의는 부족하다. 이에 본 논문은 빅데이터 분석기법인 TexTom을 활용하여 구글과 네이버의 최근 3개년(2015년 11월~2018년 11월) 신문기사를 데이터 마이닝 및 정제하여 'Data Technology' 키워드로 한정하여 관련 핵심 키워드를 도출하였다. 그 결과 빅데이터, O2O, 인공지능, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅의 핵심 키워드 기술이 Data Technology와 관계가 있음을 알수 있었다. 본 연구의 분석결과는 향후 Data Technology 시대가 도래되면 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.35-43
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• 2017

In IoT(Internet of Things) environment, users want to receive customized service by users' personal device such as smart watch and pendant. To fulfill this requirement, the mobile device should support a lot of functions. However, the miniaturization of mobile devices is another requirement and has limitation such as tiny display. limited I/O, and less powerful processors. To solve this limitation problem and provide customized service to users, this paper proposes a collaboration system for sharing various computing resources. The paper also proposes the method for reasoning and recommending suitable resources to compose the user-requested service in small device with limited power on expected time. For this goal, our system adopts MBTI(Myers-Briggs Type Indicator) to analyzes user's behavior pattern and recommends personalized resources based on the result of the analyzation. The evaluation in this paper shows that our approach not only reduces recommendation time but also increases user satisfaction with the result of recommendation.

• 전자공학회논문지
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• 제54권7호
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• pp.93-102
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• 2017

최근 스마트폰 기기의 공급 확대로 저전력 블루투스(BLE)와 같은 무선통신과 다양한 센서 네트워크의 접근성에 의해 근접한 데이터 정보를 손쉽게 공유하는 사물인터넷(IoT)의 활용빈도가 높아지고 있다. 자동문 역시 2.5m~3m 높이에 설치된 제어부 동작 상태에 의한 고장유무와 원인을 파악하고 관리자에게 신속한 정보를 원격으로 제공하는 응용 프로그램의 개선으로서 BLE 기반의 연구가 가능하다. 현재 자동문 또한 원활한 관리환경을 위해 많은 진화를 추구하고 있는 현실이다. 제안한 시스템은 BLE 모듈를 추가 확장하여 기존 관리의 문제점으로 지적되고 있는 자동문의 정상상태 및 고장증상을 제어부를 통해서 일괄적으로 확인하는 스마트기기의 애플리케이션 구현으로 현장실험을 진행하였다. 본 논문의 결과를 바탕으로 이종기기 간의 데이터 신뢰도를 평가와 기존 자동문의 제어부의 통신모듈의 확장 가능성을 제공하는 기초자료가 되며, 향후 자동문의 제어부가 다 채널로 구성될 경우의 중앙관리 감시체제를 구축하는 계기가 될 것이다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권1호
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• pp.179-187
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• 2019

소형 컴퓨팅 기기의 최근 발달과 더불어, 사물인터넷 기반 센서 네트워크가 광범위로 확산되고 있으며, 이제는 저렴한 비용으로 센서 연산 기능과 통신 기능을 사용가능하게 되었다. 센서 데이터 관리는 사물 인터넷 환경에서 주요한 요소이다. 센싱 장비로부터 발생되고 전파되는 엄청난 분량의 자료는 많은 유효 정보를 제공하고 사업추진을 위한 다음세대의 빅데이터로 생각되고 있다. 최신 컬럼 기반 압축 기법이 높은 공간 효율 때문에 대용량 서버에 장착되고 있다. 센서는 좁은 대역폭과 오류가 많은 무선 채널을 사용하므로, 센서 기반 저장 시스템은 불안정한 데이터 서비스에 노출되어 있다. 본 연구에서는 사물 인터넷 센서망에 대한 분석을 간략하게 서술하며, 사물 인터넷을 위한 신규 스토리지 관리 방법을 제안한다. 제안한 관리 방법은 레이드 스토리지 모형을 근거로 하고, I/O 성능의 감쇄 없이 공간 효율성을 높이기 위하여 컬럼 기반 분리 및 압축법을 활용한다. 컴퓨터 모의 성능 실험을 통하여 본 제안 저장 기법이 기존 Raid 제어 기법보다 우수하다는 결론을 얻었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권5호
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• pp.135-147
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• 2023

Internet of things has revolutionaries every field of life due to the use of artificial intelligence within Machine Learning. It is successfully being used for the study of Radiation monitoring, prediction of Ultraviolet and Electromagnetic rays. However, there is no particular system available that can monitor and detect waves. Therefore, the present study designed in which IOT enables intelligence system based on machine learning was developed for the prediction of the radiation and their effects of human beings. Moreover, a sensor based system was installed in order to detect harmful radiation present in the environment and this system has the ability to alert the humans within the range of danger zone with a buzz, so that humans can move to a safer place. Along with this automatic sensor system; a self-created dataset was also created in which sensor values were recorded. Furthermore, in order to study the outcomes of the effect of these rays researchers used Support Vector Machine, Gaussian Naïve Bayes, Decision Trees, Extra Trees, Bagging Classifier, Random Forests, Logistic Regression and Adaptive Boosting Classifier were used. To sum up the whole discussion it is stated the results give high accuracy and prove that the proposed system is reliable and accurate for the detection and monitoring of waves. Furthermore, for the prediction of outcome, Adaptive Boosting Classifier has shown the best accuracy of 81.77% as compared with other classifiers.