International journal of advanced smart convergence
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제9권4호
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pp.184-191
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2020
With the emergence of the 4th Industrial Revolution, core technologies that will lead the 4th Industrial Revolution such as AI (artificial intelligence), big data, and Internet of Things (IOT) are also at the center of the topic of the general public. In particular, there is a growing trend of attempts to present future visions by discovering new models by using them for big data analysis based on data collected in a specific field, and inferring and predicting new values with the models. In order to obtain the reliability and sophistication of statistics as a result of big data analysis, it is necessary to analyze the meaning of each variable, the correlation between the variables, and multicollinearity. If the data is classified differently from the hypothesis test from the beginning, even if the analysis is performed well, unreliable results will be obtained. In other words, prior to big data analysis, it is necessary to ensure that data is well classified according to the purpose of analysis. Therefore, in this study, data is classified using a decision tree technique and a random forest technique among classification analysis, which is a machine learning technique that implements AI technology. And by evaluating the degree of classification of the data, we try to find a way to improve the classification and analysis rate of the data.
International journal of advanced smart convergence
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제8권4호
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pp.16-25
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2019
The Internet of things (IOT) is remodeling the agribusiness empowering the agriculturists through the extensive range of strategies, for example, accuracy as well as practical farming to deal with challenges in the field. The paper aims making use of evolving technology i.e. IoT and smart agriculture using automation. The objective of this research paper to present tools and best practices for understanding the role of information and communication technologies in agriculture sector, motivate and make the illiterate farmers to understand the best insights given by the big data analytics using machine learning. The methodology used in this system can monitor the humidity, moisture level and can even detect motions. According to the data received from all the sensors the water pump, cutter and sprayer get automatically activated or deactivated. we investigate a remote monitoring system using Wi-Fi. These nodes send data wirelessly to a central server, which collects the data, stores it and will allow it to be analyzed then displayed as needed and can also be sent to the client mobile.
Muhammad Saifullah ;Imran Sarwar Bajwa;Muhammad Ibrahim;Mutyyba Asgher
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.
IoT(Internet of Things) 분야의 기술은 현대 사회의 여러 분야에 영향을 미치고 있다. 대표적으로 IoT 환경에서 가전제품들을 사용할 경우 기존의 수동적인 명령 기반의 방법으로 가전제품을 사용할 때보다 효율적으로 작업을 진행할 수 있다. IoT 환경에서 디바이스들을 효율적으로 사용하기 위해서는 진행해야할 디바이스들의 작업 목적과 디바이스들의 현재 상태를 파악하고, 상황에 맞는 디바이스를 선정한 뒤 작업을 진행해야 한다. 본 논문에서는 Wi-Fi 네트워크 환경에서 디바이스들이 서로간의 관계를 맺고, 디바이스의 상태와 우선순위를 판별하는 알고리즘을 제시한다. 이는 특정 작업과 관련된 디바이스들의 상태를 파악한 뒤 우선순위가 높은 디바이스들이 작업을 진행하게 한다.
본 논문에서는 1인 가구를 대상으로 전기 안전, 전기 에너지 소비 관리 그리고 비상시 네트워크를 연결하여 예약된 연락처에 메시지를 전송하는 사물인터넷 기반의 스마트 콘센트 시스템 구축 방식을 제안한다. 제안된 스마트 콘센트 시스템은 서버와 모듈, 어플리케이션, WiFi AP 수신기 사이에 패킷 데이터와 프로토콜을 파싱하여 구현된다. 통신을 위해 구축된 WiFi AP는 콘센트 뿐 만 아니라 가스 차단, 도어락 등에 연결하여 사용하는 것이 가능하다. 또한 제안된 방식은 AC 전류센서(SCT-013)를 통해 받아온 해당 콘센트의 전력량을 실시간으로 수신하여 원격 모니터링 기능을 제공할 수 있다. 스마트 콘센트 시스템은 대기전력 차단 기능과 더불어 전력 사용 자동 분석을 통해 비상시 전력 자동 차단 기능까지 할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 한국에서는 다양한 분야의 직업군을 가지게 되면서 우리나라의 20대부터 40대 젊은 인력들이 대거 도시로 몰리는 현상이 발생하고 있으며, 우리 국내 농업분야의 생산인구가 감소되고 고령화가 빠르게 진행되고 있다. 또한 WTO, FTA와 같은 세계적인 농업시장의 개방화를 통하여 전 세계의 농작물과의 경쟁을 해야 하는 어려움에 직면하고 있다. 본 논문에서는 오픈소스 하드웨어인 라즈베리파이와 오픈소스 프로젝트를 활용하여 누구나 쉽게 환경을 구축할 수 있도록 하여 제안하는 기술을 농업 산업에 빠르게 적용시킬 수 있는 기술을 소개한다. 즉, 생산지의 환경을 모니터링 할 수 있는 디바이스를 구성하게 함으로써 누구나 쉽게 사물인터넷 기술을 이용하여 농업분야에 활용하고 직접 적용시켜 생산과정의 자동화를 통해 농촌의 일손 부족상황을 대치하면서 실시간으로 농작물의 상태를 체크하고, 여러 상황에 맞게 대응을 하면서 농작물의 품질을 향상 시키고, 가격경쟁력을 확보하여 전 세계 농작물과의 비교에서도 경쟁력을 갖게 될 것이다. 또한 사물인터넷을 활용하는 과정에서 발생하는 데이터 수집 및 분석을 통하여 다른 여타 비즈니스에 활용하는 방안을 모색하고자 한다.
사회문화적 변화와 고령화에 따른 독거노인 등의 증가로 고독사는 꾸준히 증가하고 있으며 각 지자체마다 사회적 문제로 정의하기 시작하였으며, 정부에서도 고독사 문제에 대응하기 위해 제도적 기반을 마련하는 등 고독사 예방을 위한 법적근거를 제정하기 시작하였다. 본 연구는 고독사 예방을 위한 정책방안 모색을 위하여 고독사 예방을 위한 비대면 정책 추진을 위해 대구광역시에서 추진하고 있는 스마트 디지털 정보기술(AI, IOT)을 활용한 고독사 예방정책 사례를 살펴보았다. 고독사 관련 정책은 고독사 예방사업과 발굴 후 지원사업의 두 가지 축으로 구분한다. 이들사업을 효율성 있게 운영하기 위해서는 인공지능, 사물인터넷을 통한 비대면 서비스의 제공 등이 새로운 서비스 전달체계 방식으로 인식되고 있으므로, 비대면 서비스의 중요성과 필요성이 더욱 증대되고 있다. 국가 차원의 비대면 산업 확대를 위한 시스템 구축 등 다각적인 변화와 준비가 필요한 시점이라고 할 수 있으며 향후 또 다른 국가 재난 상황에서 대응할 수 있도록 고독사 예방 등 다양한 복지정책에서 비대면 스마트돌봄체계가 확대되고 활성화되어야 할 것이다.
4차 산업혁명은 2016년 1월 다보스 세계 경제포럼에서 클라우스 슈바프 회장이 처음 던진 화두로 사물인터넷(IOT), 인공지능(AI), 로봇기술, 생명과학이 주도하는 차세대 산업혁명을 의미하고 있다. 또한, 우리의 삶 속에는 알게 모르게 인간과 컴퓨터, 기계가 유기적으로 연결돼 있으며 모든 삶의 영역에 맹렬한 속도로 유기적인 관계가 더욱 진화되고 발전되고 있다. 과거 1953년 휴전협정 이후, 우리나라는 북한과 대치 상태를 지속적으로 유지하고 있으며 서해교전, 연평도 포격도발, 천안함 폭침, 무인기 및 발목지뢰 사건 등 북한에 의한 국지도발 전투행위는 지속되고 있다. 이러한 국지도발에 대한 대비를 위해 우리 군은 부단히 대비를 하고 있으며 첨단 군사장비를 개발하고 도입하여 전투력을 강화해야 할 것이다. 결국, 국방분야에서도 새로운 전쟁 양성에 따른 4차 산업혁명에 연계된 군사 드론 산업분야에 정확한 진단과 앞으로의 급격한 과학기술 및 IT 기술의 발전 속도에 맞춰 군사 드론에 대한 연구를 지속해야 할 것이다.
본 연구에서는 근무자의 주관적인 판단으로 이루어지는 기존의 좌석배치 방법을 보완하고 근무효율성을 높이기 위한 IOT 기반 데스크 배치 방안을 제안하였다. 경량화 된 사물 인터넷 시스템을 근무장 데스크 배치에 도입하여 근무자 좌석 배치 추천을 합리적으로 보조하기 위하여 데스크의 업무상태를 알아내기 위한 센서의 기능과 종류와 네트워크 프로토콜을 결정하였고 데스크 배치를 위한 근무형태 인지 자료 수집 방법을 제안하였다. 획득한 데이터를 이용하여 좌석배치 추천방안을 결정 할 때, Block Stacking에서 사용하는 알고리즘을 활용하였다. 그 결과 사물인터넷 환경에서 합리적인 데스크 배치를 위한 산술적 근거를 제시할 수 있었으며, 향후 근무자들의 선호도에 더하여 근무형태를 근거로 하는 진보된 유연 좌석제에 적용할 수 있음을 보였다.
최근 기후변화에 의한 수온상승, 과다한 영양염류의 유입 및 하천환경의 변화로 인한 주요하천 및 호소에 대한 조류발생 빈도 및 범위가 증가하고 있다. 이상조류에는 녹조와 적조가 있다. 녹조현상은 물속의 클로로필(Chl-a) 등의 남조류가 과다 성장하여 물의 색이 짙은 녹색으로 변하는 현상으로, 미량의 냄새물질과 독소를 생성하여 수질악화와 식수안전에 대한 우려가 급증하고 있다. 본 연구는 생활주변 환경의 생태하천과 호소에서 측정된 수질정보를 원격지에서 1:1 실시간모니터링 및 제어하기 위하여 디지털트윈의 3D 가상세계를 구축하고, 사물인터넷(IOT) 센서기반의 수질정보 센서측정기를 개발하며, AI의 머신러닝 기반 수집데이터 분석을 토대로 녹조 등 수질오염의 발생원인과 확산패턴을 예측하여 조류경보와 수질예보를 할 수 있는 스마트 수질환경 서비스 플랫폼 구축을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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