코팅제에 대한 연구는 고분자 산업에서 가장 보편화되고 활발하게 연구되고 있는 내용의 하나이다. 코팅제는 전자산업, 의료, 광학 분야 등에서 중요성이 더욱 커지고 있으며, 특히 자동차 및 전자부품의 첨단화에 힘입어 코팅제에 대한 성능과 정밀도 등 기술적인 요구사항이 증가하고 있는 추세이다. 또한 방대한 환경 정보와 상황 정보를 기반으로 한 사물 인터넷과 빅데이터 분석 기술의 도입을 통해 산업 현장에서는 더욱 지능화되고 자동화된 시스템과 처리 기술의 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 사물 인터넷 기술과 빅데이터 분석을 활용한 실험계획법 기반의 코팅제 배합 데이터에 대한 최적화 모형을 제안한다. 본 논문에서는 실제 생산현장에서 사용하는 코팅제 배합 기준 데이터와 발생한 오차에 대하여 작업자가 수정한 보정 결과 데이터를 실험계획법을 기반으로 분석하여 최적의 코팅제 배합 기준 데이터를 계산하였다. 또한 빅데이터 분석 기술과 사물 인터넷 기술을 활용하여 기존의 코팅제 배합 기준 데이터만을 적용한 공정이 아니라 제조 환경 정보와 상황 정보를 이용하여 색상과 품질 유지에 가장 중요한 인자를 검색하고 기준값을 보정하는 최적화 모형을 도출하였다. 실험 및 분석을 통해 확보된 기준 데이터는 제조 공정에 적용할 경우 배합의 정확도 향상과 LOT별 작업시간 단축을 가능하게 해주고, 건당 처리시간의 감소로 인한 생산 납품시간 단축, 불량률 감소 등에 따른 원가 절감에 기여할 수 있다. 또한, 다양한 모델링에 대한 제조 공정에서의 표준 데이터를 획득할 수 있다.
최근 사물인터넷(IoT)의 등장으로 인터넷에 연결된 다양한 기기들에 의해 대규모의 데이터가 생성됨에 따라 빅데이터 분석의 중요성이 증가하고 있다. 특히 실시간으로 생성되는 대규모의 IoT 스트리밍 센서 데이터를 분석하여 새로운 의미 있는 미래 예측을 통해 다양한 서비스를 제공하는 것이 필요하게 되었다. 본 논문은 AWS를 활용하여 IoT 센서로부터 생성되는 스트리밍 데이터에 기반하여 실시간 실내 PM10 농도 예측 LSTM 모델을 제안한다. 또한 제안 모델에 따른 실시간 실내 PM10 농도 예측 서비스를 구축한다. 논문에 사용된 데이터는 PM10 IoT 센서로부터 24시간 동안 수집된 스트리밍 데이터이다. 이를 LSTM의 입력 데이터로 사용하기 위해 PM10 시계열 데이터로부터 30개의 연속된 값으로 이루어진 시퀀스 데이터로 변환한다. LSTM 모델은 바로 인접한 공간으로 이동해 가는 슬라이딩 윈도우 프로세스를 통하여 학습한다. 또한 모델의 성능 개선을 위해 24시간마다 수집한 스트리밍 데이터에 대해 점진적 학습 방법을 적용한다. 제안한 LSTM 모델의 성능을 평가하기 위해 선형회귀 모델 및 순환형 신경망(RNN) 모델과 비교한다. 실험 결과는 제안한 LSTM 예측 모델이 선형 회귀보다 700%, RNN 모델보다는 140% 성능 개선이 있음을 보여주었다.
저전력, 저품질의 네트워크 환경인 LLNs(Low power and Lossy Networks) IoT 네크워크 환경에서는 IETF에서 제안한 IPv6 라우팅 프로토콜인 RPL이 대표적으로 사용된다. RPL은 루프가 존재하지 않는 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 생성하는 것을 목표로 하며, 이를 위해 loop avoidance, loop detection 메커니즘과 문제 발생 시 복구를 위한 DIO Poisoning 메커니즘을 정의하고 있다. 하지만, 기존의 DIO Poisoning은 루프 발생 노드에서 일어난 poisoning이 해당 노드의 서브트리로 전파되어 복구 시간과 컨트롤 메시지가 증가하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RPL 기반 IoT 무선 네트워크에서 루프 복구 과정 시 서브 트리의 라우팅 오버헤드가 추가로 발생할 수 있는 현상을 보완한 효율적인 경로 복구 기법을 제안한다. 개선된 RPL 루프 복구 과정에서는 기존 선호 부모로 선택될 수 없던 경로를 활용하여 빠르게 복구함으로써 새로운 경로설정을 위한 컨트롤 패킷 트래픽과 경로 복구 시간을 줄인다. 시뮬레이션을 사용하여 제안한 프로토콜이 기존 프로토콜에 비해 복구 시간 단축과 컨트롤 패킷의 감소를 통한 복구 성능을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 스마트워터그리드의 핵심기술 중 하나인 수도미터 원격검침(AMR)을 LoRa IoT 네트워크를 이용하여 구현하는 방법에 대한 연구이다. 연구의 주된 내용은 한 대의 PC 서버에서 LoRa 통신으로 다수 세대의 수도미터기 검침 값을 수신받아 데이터베이스에 저장하는 한편 인터넷을 통하여 웹 서버의 클라우드 저장을 하여 사용자의 스마트폰으로 검침 데이터를 열람할 수 있는 네트워크를 구성하는 시스템을 개발하고 테스트 결과를 보인다. 시스템 구성을 위하여 디지털 수도미터기 메인보드의 하드웨어와 펌웨어를 자체적으로 설계 제작하고, PC 서버프로그램으로서 계량데이터운용시스템(MDMS) 프로그램을 비주얼 C#으로, 사용자 스마트폰에서 구동되는 앱 프로그램은 안드로이드 스튜디오로 자체 설계 제작한다. 제작된 각각의 구성을 연결하여 전체 시스템을 실험실 내의 유량 테스트벤치에 장착하여 테스트하여 결과를 보이고, 실제 사용환경 테스트를 위하여 대학 주변의 5곳을 선정하여 전송 거리 테스트를 하여 개발된 시스템이 실사용 현장에 사용 가능함을 보인다. 본 연구결과는 워터그리드에서 충분히 활용할 수 있어 물 사용량 소비패턴, 위치 정보 등을 분석하여 효과적인 물 사용량 관리뿐만 아니라 독거, 치매 어르신 등이 정상적인 생활을 하는지를 추정까지 가능하다는 등 다양한 사회안전망으로도 확대 가능하다.
보안관제시스템은 보안관제를 위해 보안관제센터에서 운영하고 있는 시스템이다. 최근 인터넷 가입자의 급격한 증가와 더불어 생활 전반의 모든 일들이 웹 서비스를 통하여 이루어짐에 따라 네트워크 보안에 대한 필요성이 급격히 증가하였고, 이에 따라 사이버 보안관제가 큰 이슈가 되어 각 기관에서는 보안관제시스템을 구축하여 보안관제 업무를 수행하고 있다. 하지만 보안관제시스템에 대한 보안 기능 요구사항이 정확히 명시되지 않아, 보안관제시스템을 구축 및 설계 개발 하는데 있어 많은 어려움이 있어 보호프로파일이 필요성이 요구된 실정이다. 본 논문에서는 보안관제시스템의 보안 기능 요구사항 명세를 위한 보안관제시스템 보호프로파일을 개발 하였다.
IoT 환경에서 사용자에게 상황인지 서비스를 제공하기 위해서는 상황정보가 필요하다. 이를 위해 센서나 액츄에이터 같은 장치에서 수집된 데이터를 온톨로지를 통해 상황정보로 변환한다. 기존의 상황인지 서비스를 위한 온톨로지는 타겟 서비스를 기반으로 온톨로지를 설계하여 사용자의 요구사항, 서비스 조건, 환경 등이 변하거나 또는 전혀 다른 서비스를 원할 경우 온톨로지를 전반적으로 재설계해야 하는 불편함이 있다. 이러한 점을 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자가 장소나 상황에 구애 받지 않고 자신이 원하는 장소에서 원하는 서비스를 정의할 수 있는 크로스 버티컬(Cross-vertical) 온톨로지 모델인 Generic Ontology Models(GOMs)를 제안한다. 또한 IoT 서비스의 데이터 흐름을 나타내는 IoT 서비스 개념 모델과 IoT 서비스를 제공하기 위한 IoT 서비스 환경을 제안하고 제안된 환경에서 GOMs를 이용하여 다양한 서비스 시나리오에 적용해봄으로써 IoT 환경에서 상황인지 서비스가 가능함을 보인다.
4차 산업혁명의 핵심 성장 동력인 사물인터넷 (IoT) 기술은 자율 형으로 상호 소통하며 공간과 상황에 따른 데이터를 복합처리 할 수 있는 단계로 성장하였다. 이에 따라 IT 인프라 구조는 점점 복잡해지고 시스템을 안정적으로 유지하기 위한 모니터링 분야의 중요도가 높아지고 있다. 모니터링 기술은 과거에도 사용되었지만, 빠르게 변하는 ICT 기술에 대응할 수 있는 유연한 모니터링 시스템을 모색할 필요성이 있다. 본 논문은 오픈소스 기반 Prometheus 모니터링 시스템을 설계하고 테스트 하는 연구를 진행한다. IoT 디바이스를 기반으로 간단한 인프라를 구축하고 Exporter를 통해 디바이스에 대한 데이터를 수집한다. Prometheus는 데이터를 Pull 기반으로 수집한 뒤 Grafana를 사용하여 하나의 대시보드에 통합하고 데이터를 시각화함으로써 디바이스에 대한 정보를 모니터링 할 수 있다.
본 논문은 사물인터넷 국제 표준 oneM2M을 활용하여 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5) 측정 플랫폼을 이동식과 고정식으로 설계하였다. 미세먼지 측정 플랫폼은 미세먼지 측정 디바이스, 에이전트, oneM2M 플랫폼, oneM2M IPE, 모니터링 시스템으로 구성하고 설계하였다. 이동식과 고정식의 주요 차이는 이동식은 LTE 연결을 기반으로 사각지대 없이 디바이스와 서비스간에 상호연결을 위해 MQTT 프로토콜을 사용하였고, 고정식은 저전력과 넓은 통신범위를 가진 LoRaWAN 프로토콜을 사용하였다. 미세먼지뿐만 아니라 일상생활과 연관된 온도, 습도, 대기압, 휘발성 유기화합물(VOC), 일산화탄소(CO), 아황산가스(SO2), 이산화질소(NO2), 소음 데이터를 수집하였다. 수집된 센서 값들은 에이전트와 oneM2M IPE를 통해 oneM2M이 제공해주는 공통 API를 활용하여 관리하였고, AE, container 등 4가지 리소스 타입으로 설계하였다. 미세먼지 측정 플랫폼 설계를 통해 동작성, 유연성, 편의성, 안전성, 개방성, 확장성의 6가지 기능을 해석하였다.
모든 사물들이 인터넷에 연결되는 사물 인터넷 시대에 즈음하여 본 논문에서는 라즈베리파이와 지그비를 이용하여 실내의 LED 조명등과 멀티탭을 on/off 하고 조명등의 밝기와 출입문의 전자 도어락을 스마트폰으로 원격 제어하는 시스템을 제안한다. 라즈베리파이에 적외선 송신 모듈을 연결하여 리모트컨트롤이 가능한 에어컨 등의 가전제품을 스마트폰 어플로 제어했으며 실내의 영상, 실내온도, 조도 등을 모니터링 했다. 리모트컨트롤이 가능한 모든 가전제품들을 원격 제어하기 위해서는 IR 송신코드를 알아내어야 하는데 AVR 마이크로컨트롤러를 이용해서 IR 송신코드를 알아내는 방법을 제안했다. 상용의 사무실용 도어락을 개조하여 원격으로 개폐하는 방법을 제안했다. LED 조명의 밝기는 ATmega88로 PWM 신호를 발생시켜서 0에서 10 레벨까지 컨트롤했고 멀티탭의 제어는 ATmega32와 포토커플러, TRIAC를 사용하였다. 측정된 온도 및 조도는 Tiny44A를 사용하여 A/D 변환되고 SPI 통신으로 라즈베리파이에게 송신된다. 카메라는 라즈베리파이의 CSI(Camera Serial Interface) 헤드에 연결하였다. 스마트 멀티탭은 일정시간 동안 on 시킬 수 있고 미래시점에 on이 되도록 예약할 수 있다. 대기전력을 줄이기 위해서는 수동으로 멀티탭의 콘센트를 뽑거나 스위치을 꺼면 되지만 스위치를 꺼지 않고 외출한 경우에도 스마트폰으로 원격 제어하여 스위치를 꺼면 대기전력을 줄이는데 많은 도움이 될 것이다.
터치 인터페이스는 스마트 디바이스에서 널리 사용하고 있는 입력 방식이다. 최근 터치 입력 방식에서 힘 인식을 포함한 새로운 방식의 터치 인터페이스인 포스터치가 등장하였다. 포스터치는 사용자의 입력을 위치 뿐 아니라 압력을 제공함으로서 한 번의 터치에 두 가지이상의 입력을 제공하여 제한된 공간에서 다양한 입력이 가능한 방식이다. 다양한 입력이 가능하기 때문에 포스터치를 이용하는 디바이스는 기존의 일반적인 터치를 이용하는 디바이스와는 다른 사용자 인터랙션이 요구된다. 이는 기존의 터치 방식이 포스터치에서 이용할 수 있는 입력의 깊이(depth)를 사용하지 못 하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 포스터치를 제공하지 못 하는 스마트 디바이스에게 포스터치를 위한 방안으로 포스터치 커버를 제작한다. 제작된 포스터치 커버를 통해 압력을 측정하는 센서의 정확성과 압력을 가하는 위치에 따라 변화하는 압력값을 분석한다. 또한, 사용자가 포스터치를 사용할 때 요구하는 피드백(feedback) 시간을 분석하여 사용자 중심적인 포스터치 구현을 위한 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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