자동차 부품산업은 자동차산업의 후방산업으로 완성차 메이커 제조산업의 조립용인 중간재 산업으로 부품의 품질에 따라 완성차의 성능이 좌우된다. 자동차 산업구조상 완성차에 종속적인 사업구조로 부품사의 독자 성장이 어렵고 수익성이 완성차업체에 종속 된다. 자동차부품사의 대형화 및 생산공정 자동화 변화로 기존의 수직계열화된 부품 공급 관계에도 변화가 예상되며, 완성차업체는 통합적인 시스템 부품을 생산할 수 있는 글로벌 대형 부품업체에 의존하는 상황이 전개될 수도 있다. 이와 같은 위기와 변화를 극복하기 위해 본 연구에서는 산업구조분석을 자동차 부품산업에 적용하여 자동차부품산업의 경쟁력제고 전략을 도출하고자 한다.
근래에 전 세계적으로 비전공자나 중등학생들에게도 코딩 교육이 폭넓게 이루어지고 있으며 파이썬(python)은 비전문가의 교육용으로도 널리 채택되고 있다. 그리고 아두이노(arduino)는 피지컬 컴퓨팅(physical computing)과 사물인터넷 용도로 사용되는 대중적인 하드웨어이지만 $C{^+^+}$ 언어로 제어되므로 비전문가가 초기에 진입하기에 어려움이 있다. 본 논문은 파이썬 언어와 I2C 통신으로 마스터(master) 기기에서 다수의 아두이노 기기들을 동시에 제어할 수 있는 무오류 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 구현된 프로토콜을 이용하면 다수의 아두이노를 파이썬으로 오류없이 제어할 수 있으므로 아두이노를 제어하는데 파이썬 프로그램의 장점을 활용할 수 있다.
In this paper, we propose a context-aware power management (CPM) scheme using beacons to reduce the power consumption of personal computers (PCs). In the proposed CPM scheme, the PC, smartphone, control server, and Internet of Things (IoT) device are necessary. PC users first log in the control server using their smartphones and select PCs to turn on. Then, the selected PCs automatically go into three different modes, i.e., sleep, shutdown, and standby power off modes, in order when the PC users leave the PCs without turning off them. Further, we develop a testbed with the proposed CPM scheme using the Arduino with Bluetooth low energy (BLE) and relay modules. Finally, it is shown that the proposed CPM scheme outperforms the conventional scheme in terms of the power consumption.
스마트 팩토리는 생산공정, 물류관리, 서비스를 통합 관리하는 지능형 공장으로 ICT와 제조업이 융합되는 신산업의 핵심으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 기존 물류센터에서 구축, 활용되고 있는 물류관리시스템에 최근 부각되고 있는 ICT기술과 사물인터넷 기술을 융합하여 보다 스마트한 물류 추적 기능을 탑재한 스마트팩토리 물류관리시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템은 블루투스 4.0 기반 비콘 Tag의 신호강도 값을 근거로 이동경로 및 보관위치를 추적하여 제품의 생산에서부터 출고까지의 모는 과정을 효율적으로 관리 할 수 있다. 아울러, 탈부착 형태의 편리한 설치, 센서를 연동한 최적화 관리 등 다양한 공장 환경에 적용이 가능할 수 있을 것으로 기대한다.
Edge computing 환경에서는 노드끼리 직접 또는 간접적으로 전송되는 많은 수의 데이터가 Computing 노드에 의해 수집된다. Computing 노드에 실시간 적으로 전송되어지는 데이터의 저장 및 처리를 위해 기계학습(Machine learning) 기법이 사용된다. 기존의 기계학습 모델의 학습방법의 경우 Edge computing 노드의 지능화에 다소 맞지 않는 방법이며 노드들 간의 협업 시스템을 기계학습 모델에 구축하는 것 또한 중요개선사항 중 하나이다. 본 논문에서는 Edge computing 환경에서 적용 가능한 기계학습 모델을 조사하였다. 본 조사를 통하여 향후 edge computing 환경에서의 제약사항에 대해 더 구체적이며 다양한 연구방향을 제시할 수 있으며 효율적인 모델 적용을 목표로 한다.
본 논문은 무전원의 백스케터 통신이 결합된 RF 에너지 하비스팅 시스템에서 주파수 자원의 효율을 높이기 위한 스펙트럼 센싱 알고리즘을 연구했다. 송신기 측에 스팩트럼 센싱 알고리즘을 이용해서 유휴주파수 대역을 찾고, 찾은 유휴주파수 대역 중에서 페이딩 영향이 적은 채널을 선택한다. 알고리즘을 적용한 송신기는 페이딩의 영향이 적은 신호를 송신하여, 수신측에서 수신신호의 간섭을 완화시키고, 수신신호강도를 향상시킬 수 있다. 따라서, 백스케터 통신이 결합된 RF 에너지 하비스팅에 스팩트럼 센싱 알고리즘이 적용된 송신기를 사용하고, 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 백스케터 통신의 BER과 수신거리별 수신세기, 그리고 RF 에너지 하비스팅의 성능이 이전보다 향상하는 것을 확인하였다.
Pervasive augmented reality (AR) technology can be used to efficiently search for the required information regarding products in stores through text augmentation in an Internet of Things (IoT) environment. The evolution of context awareness and image processing technologies are the main driving forces that realize this type of AR service. One of the problems to be addressed in the service is that augmented objects are fixed and cannot be replaced efficiently in real time. To address this problem, a real-time mobile AR framework is proposed. In this framework, an optimal object to be augmented is selected based on object similarity comparison, and the augmented objects are efficiently managed using distributed metadata servers to adapt to the user requirements, in a given situation. To evaluate the feasibility of the proposed framework, a prototype system was implemented, and a qualitative evaluation based on questionnaires was conducted. The experimental results show that the proposed framework provides a better user experience than existing features in smartphones, and through fast AR service, the users are able to conveniently obtain additional information on products or objects.
본 논문에서는 자이로 센서와 가속도 센서로부터 얻은 정보를 보정 및 융합하여 자세를 추정하는 칼만 필터 기반 센서 융합 필터의 설계를 제안한다. 최근 센서 네트워크 기술의 발전으로 인해 센터 데이터의 융합 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 필터의 비선형 시스템 모델을 Jacobian Matrix 연산을 통해 선형 시스템 모델로 변환하며, 오일러 적분을 통해 추정 값을 예측한다. 제안한 필터는 Xilinx 사의 Virtex-6 FPGA Board 를 이용하여 구현하였다. 구현한 필터는 74MHz 동작 주파수로 동작하며, 기존 필터들과 구현한 필터를 비교하여 추정 자세의 정확도 및 신뢰도를 확인하였다.
최근 활발하게 연구 및 개발 중인 사물인터넷 기술에 있어서 아마존의 AWS, IBM의 Bluemix와 같은 클라우드 플랫폼들이 원활한 서비스 제공을 위해 많이 사용되고 있다. 이러한 클라우드 플랫폼 환경의 사용 증가에 따라 여러 보안 위협들이 제기되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경 상에서의 보안기술 및 개인정보보호 기법에 대한 연구와 관련 제도 및 법률적 연구의 동향을 살펴보며, 이를 바탕으로 기술적, 법률적 측면에서의 향후 클라우드 플랫폼 환경에서의 보안 및 프라이버시 보호 기법 연구에 대한 전망을 제시한다.
사물인터넷이 고도의 지능화가 됨에 따라 다양한 분야로 적용되고 있다. 그중에 센서-서버-DB를 결합해 하나의 플랫폼을 만들어서 다양한 분야에 접목하면 데이터를 쉽게 관리 할 수 있는 사물인터넷 기반의 시스템이 구현 가능하다. 이에 따라, 본 논문에서는 사물인터넷 기반 NodeJS와 MongoDB를 활용하여 스마트폰 기울기에 따른 서보모터 동작 제어 시스템 구현을 위해 Rasberry Pi, 서보모터, 스마트폰으로 시스템을 구성하고, NodeJS, MongoDB, npm모듈, HTML을 활용한 서보모터 센서 값이 발생하면 NodeJS로 전송하여 데이터를 저장 관리 할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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