최근 미세먼지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 미세먼지를 줄이기 위한 다양한 기술이 연구되고 있다. 본 연구에서는 기존 가솔린 이륜차의 단점을 극복하고 미세먼지 발생을 줄일 수 있는 배터리 교환식 이륜차 및 IoT 기반 지원시스템을 소개한다. 전기 이륜차에 탑재되는 IoT Edge device에서는 배터리 잔량, 배터리 ID, 위치 정보 등의 정보를 LTE-M 통신을 통해 IoT 클라우드에 전송하고, 배터리 교환이 필요한 경우 주변의 배터리 교환기 위치 및 교환 가능한 배터리 정보 전달 받을 수 있다. 현재 전기이륜차에 탑재될 IoT Edge device 및 사용자용 스마트폰앱을 개발하고 있으며, 배터리 교환기 및 클라우드 서비스 개발도 수행될 예정이다.
최근 네트워크와 연동된 스마트 단말들의 개발과 보급이 거세다. 이런 트렌드는 홈 가전 디바이스들에도 반영되어 스마트 기능을 탑재한 TV, 오디오, 전등, 냉장고, 세탁기 등이 속속 출시되고 있다. 이를 통해 미디어 콘텐츠들의 공유와 소비가 그 어느 때보다 편리하고 유연해지고 있다. 본 논문은 이러한 홈 내 스마트 디바이스들의 기능들이 상호공유되고 협력적으로 제어됨으로써 더욱 창의적이고 혁신적인 서비스 구성이 가능한 클라우드 기반 디바이스 가상화 프레임워크 기술을 제시한다. 본 논문에서는 홈 내에서 UPnP 통신 프로토콜을 사용하는 디바이스들의 서비스 정보 및 제공하는 기능정보를 클라우드 서버에서 자동으로 분석 및 처리하여 동적으로 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 제공할 수 있도록 한다. 이를 위한 디바이스 서비스 및 제공 기능정보를 분류하고 정의된 규칙에 의해 홈 내 스마트 디바이스들을 가상화된 자원으로 등록하고 검색 가능한 형태로 변환하는 기술을 제안한다. 디바이스 가상화 처리를 통해 독립적으로 제공되었던 스마트 디바이스들의 기능들이 상호 협업이 가능한 단위 기능들로 분해되고 이를 조합하여 클라우드 기반 신규 서비스 개발이 가능하게 된다. 본 논문에서는 이러한 디바이스 가상화 프레임워크와 이를 기반으로 하는 다양한 클라우드 서비스들을 제시하여 그 실효성을 검증한다.
본 논문은 새로운 디지털 기술로서 사물인터넷이 미디어기업 혁신에 어떻게 기여할 수 있으며 이를 위해 필요한 정책은 무엇인지 검토한다. 사물인터넷은 미디어기업의 상품/서비스, 생산공정과 비즈니스모델 혁신을 도움으로써 새로운 수익창출과 경쟁력 제고를 가능케 할 수 있다. 상호작용성과 몰입감을 높여 콘텐츠 완성도는 물론 소비경험을 제고시킴으로써 콘텐츠 경쟁력을 강화하고, 데이터가 핵심경쟁력으로 부상하는 시장 환경에서 타깃광고 등을 통해 수익모델을 개선하는데 기여할 수 있다. 미디어기업과 소비자 모두 사물인터넷을 통한 혁신의 혜택을 누리기 위해서는 혁신친화적 생태계가 구축되어야 한다. 가장 중요한 것은 사물인터넷에 대한 미디어기업의 인식전환과 적극적 투자이다. 정부 역시 사물인터넷의 혁신적 장점을 최대한 활용할 수 있는 제도적 인프라를 조성해야 한다. 가장 시급한 정책이슈는 개인정보수집과 데이터 활용에 관한 경직된 규제를 개선하고 사이버 보안을 강화하는 것이다.
본 논문은 CNC(Computer Numerical Control) 장비로부터 나사선 형태로 가공된 나사를 비전 시스템을 통해 선별된 양품을 이송해 주는 철재 파렛트에 삽입될 NFC(Near Field Communication) 안테나 모델링에 대한 연구이다. 여기서 사용되는 CNC 장비는 IoT((Internet of Things)) 해당하는 ICT(Information & Communication Technology)을 접목 시키고, 서비스 인터넷에 해당하는 POP(Point Of Production System)을 연결하여 쌍방향으로 자유롭게 정보를 교환하면서 생산하는 스마트팩토리 시스템 기술이 반영하여 진화된 장비이다. 따라서 본 연구에서는 기존 아날로그식 장비에 POP 모니터링 시스템을 접목하여 자재 관리로 사용되는 철재 파렛트에 삽입된 NFC 안테나를 나사 가공품에 대한 위치 정보를 수집할 수 있도록 철재 파렛트 특성을 고려하여 현장 검증을 통해 그 특성을 알아보았다.
최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하는 응용프로그램 및 하드웨어가 잇달아 소개되고 있다. 이런 추세에 더불어, 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷(IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 사물인터넷을 활용한 산업 중 하나로 자동차 산업을 들 수 있다. 최근에는 연료 효율과 원활한 교통 환경뿐만 아니라 운전자와 승객의 안전을 최우선으로 하는 자율 주행 자동차가 화두가 되고 있다. 이전부터 센서, 라이다, 카메라, 레이더 기술 등을 이용하여 자율 주행 자동차를 위한 주위 환경 인식에 대한 연구가 활발히 진행돼 왔다. 현대에는 차세대 무선통신 기술인 WAVE를 기반으로 차량과 차량, 차량과 주변의 교통 인프라와의 통신을 통한 네트워킹을 형성하고 주변 환경에 대한 정보를 공유하는 등 사물인터넷을 활용한 자율 주행 자동차 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 자율 주행 자동차의 주위 환경 인식 기술의 일환으로 고속도로 교통 표지판 및 전방 잔여거리 인식에 관한 연구를 진행하였다. 본 연구는, 도로 교통 표지판이 설치 규정에 의하여 정해진 규격과 지정된 설치 위치를 갖고 있다는 특성을 이용하였다. 궁극적으로, 고속도로 주행 중 촬영한 영상을 이용하여 해당 비디오 영상 내에서 도로 교통 표지판을 인식한 뒤 추가적으로 표지판에 씌어 있는 문자 정보를 인식하고 이를 운전자 및 승객이 인지하도록 하는 이론 학습과 해당실험 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 사물인터넷 서비스 개발 과정에서 발생할 수 있는 오류에 대한 분석 및 추적, 알림 시스템을 설계하였다. 오류에 대한 세부적인 부가정보(OS, Browser, Device)들을 체계적으로 분석하고 오류가 발생한 상황을 개발자가 인지하도록 하여 시스템의 신뢰성을 강화하였다. 특히 서비스 내에서 오류가 발생한 경우 개발자가 이를 인지하기 어려운 상황을 고려하여 다양한 알림 매체(Email, Slack, SMS)를 통해서 인지할 수 있도록 하였다. 설계 및 개발과정에서 사물인터넷 환경의 특성 상 여러 언어(Typescript, Swift, Android)에 대해 수용할 수 있도록 공용 인터페이스를 고안했으며, 이 인터페이스를 활용하여 모바일, 웹, 데스크톱 어플리케이션 등 여러 사물인터넷 시스템에서 발생한 오류를 수용해서 분석할 수 있다. 또한 각각의 오류 이슈를 통해 집합으로 표현함으로써 개발자가 서비스 개발 시 어떤 이슈가 있는지 쉽게 파악할 수 있으며 대시보드를 통해서 발생한 오류들을 인지할 수 있는 시각화 기능을 제공하였다.
우리나라는 최근 10여 년간 정보통신기술을 중심으로 융합에 대한 높은 관심을 보이고 있으나, 방송과 통신 분야의 성공적인 융합으로 IPTV 등의 성공적인 융합사례 일부 분야를 제외하면, 타 분야 정보통신기술의 융합을 통해 국민, 시민이 체감할 수 있는 성과는 제한적이다. 또한, 사물 인터넷과 빅데이터의 결합으로 서비스 이용자를 둘러싼 자연과 사회 환경에서의 무한한 데이터가 생성되고 활용되어, 보다나은 서비스를 창출할 수 있을 것으로 나타났으나 부처 및 부서 간 칸막이, 정보의 연계 미흡, 정보통신기술 융합을 촉진할 수 있는 정책 제도의 한계점 등의 문제점으로 융합산업 육성에 한계를 보이고 있다. 그러므로 본 논문에서는 사물 인터넷과 빅데이터의 융합을 통한 신산업 창출 추진하기 위해 저해효소는 무엇인지 현황조사를 통해 문제점을 도출하며 문제점 해결 및 사물 인터넷과 빅데이터 활성화를 위한 기술개발, 부가가치 서비스 창출을 위한 추진방안 도출 등의 개선방안을 제시하고, 관련 기술의 융합 활성화를 위한 정책제언 및 활용방안을 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.3950-3969
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2021
Radio Frequency (RF)-based indoor localization technologies play significant roles in various Internet of Things (IoT) services (e.g., location-based service). Most such technologies require that all the devices comply with a specified technology (e.g., WiFi, ZigBee, and Bluetooth). However, this requirement limits its application scenarios in today's IoT context where multiple devices complied with different standards coexist in a shared environment. To bridge the gap, in this paper, we propose a cross-technology localization approach, which is able to localize target nodes using a different type of devices. Specifically, the proposed framework reuses the existing WiFi infrastructure without introducing additional cost to localize Non-WiFi device (i.e., ZigBee). The key idea is to leverage the interference between devices that share the same operating frequency (e.g., 2.4GHz). Such interference exhibits unique patterns that depend on the target device's location, thus it can be leveraged for cross-technology localization. The proposed framework uses Principal Components Analysis (PCA) to extract salient features of the received WiFi signals, and leverages Dynamic Time Warping (DTW), Gradient Boosting Regression Tree (GBRT) to improve the robustness of our system. We conduct experiments in real scenario and investigate the impact of different factors. Experimental results show that the average localization accuracy of our prototype can reach 1.54m, which demonstrates a promising direction of building cross-technology technologies to fulfill the needs of modern IoT context.
ICT 기술의 빠른 발전과 함께 Internet of Things (IoT) 환경에서의 Internet Protocol (IP) 카메라의 사용률이 증가하면서, IP 카메라에 대한 개인정보 이슈와 제품의 보안성 검토 관련 소비자의 개인정보 유출 우려가 증가하고 있다. 본 논문에서는, IP 카메라에 대한 4개 종류의 Denial of Service (DoS) 공격을 통해 IP 카메라 이상 반응을 확인했다. 또한, 이 과정에서 수집한 공격 패킷 데이터를 기반으로, DoS 공격을 탐지하는 간단한 피쳐 구성과 머신러닝 모델을 제안하였다. 최종적으로, DoS 공격을 통해 실제 IP 카메라에 대한 가용성 테스트를 수행하였으며 머신러닝 알고리즘 4개 Decision Tree, Random Forest, Multilayer Perceptron, SVM에서의 DoS 공격 탐지 성능을 비교하였다.
지오펜스는 사용자의 행동을 기반으로 상황을 주도적으로 유발할 수 있는 PoI(관심 지점, Point of Interest)의 지리학적인 측면을 묘사하기 위한 일반적인 개념이다. 그러나, 일시적인 사건이나 사고, 전염병 등의 감염성 바이러스의 지역적 확산이지만 일시적인 환경에 반영하는 PoI에는 지오펜스를 지속적으로 유지할 필요가 없다. 그러므로 본 논문에서는 PoI를 지원하기 위한 지오펜스 플랫폼 TemG를 제안한다. 제안된 TemG는 지오펜스의 기본적인 상황 인식 기능에 한시성을 갖도록 시간을 제한적으로 적용하는 속성을 부여함으로써 지오펜스의 지속성을 보장한다. 향후에는 TemG가 IoT를 위한 HPS(Hybrid Positioning System)와 확장되는 것이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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