본 논문은 아두이노를 기반으로 윈도우 팜 수경재배를 자동으로 모니터링하는 시스템의 구현에 관한 논문으로 4차산업혁명의 아이콘으로 떠오르고 있는 아두이노의 오픈소스를 활용한다. 창문형 수경재배를 의미하는 윈도우 땅은 도시에서의 바쁜 일상에서 벗어나 식물을 재배하고 싶은 사람들의 욕망을 채울 수 있는 대안으로 제시되고 있다. 본 논문에서 제안한 시스템은 아두이노 우노 보드와 4채널 모터쉴드, 그리고 온습도, 조도센서, 리얼타임 클럭모듈을 이용하여 창문형 수경재배 환경을 실시간으로 자동 모니터링하는 시스템을 개발하였다. 수경재배를 위한 모듈은 다양한 형태로 발전되어 왔으나 대부분 일반천원과 모터 등을 활용하기 때문에 전력사용량이 높다. 그리고 자동으로 모니터링 하는 시스템이 아니기 때문에 관리자가 늘 시스템의 동작상태를 관리해야 하는 단점이 있다. 본 시스템은 IOT 센서로 활용되고 있는 온습도, 조도센서를 활용하여 식물의 생장환경에 가장 적절한 물공급 체계를 갖추고 있다. 또한 리얼타임 클럭모듈을 이용하여 계절과 시간에 맞는 물공급을 조절할 수 있다. 그리고 본 시스템은 라즈베리파이3와 아두이노 우노를 이용하여 Linux환경에서 스케치 코프로 구현하였다.
국토의 70%가 산지인 우리나라는 산악지 거동으로 인한 시설물 피해가 많이 발생한다. 그런데 최근에 모노레일 등 산악활동을 위한 시설물에 대한 건설수요가 증가하면서, 시설물 피해 가능성이 점점 더 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 유선기반 산악지 모니터링 시스템을 개선하여, IoT기술이 적용된 산악지 실시간 모니터링시스템을 구축하고, 현장 적용성을 평가하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 기존 산악지 시설물 현황과 모니터링 현황을 조사 분석하고, 기존 유선 모니터링 기술을 분석하였다. 둘째, IoT기반 모니터링을 위한 시나리오를 개발하고, 이에 적합한 RF통신모듈과 RF통신모듈 인터페이스, 전원부, 태양전지 등 센서노드를 개발하였다. 셋째, K대 현장에 테스트베드를 구축하고, 이에 대해서 현장적용성 실험을 수행하였다. 그 결과 초기 무선통신의 오류를 보완한 이후에는 유선시스템과 동일하게 데이터가 수집되는 것으로 나타났다. 넷째, 개발된 시스템을 활용하면, 약 25%(4시간)의 공기단축과 약 3~52%(8~119만원) 수준의 비용절감이 가능할 것으로 예상된다. 다섯째, 피복케이블 운반과 같이 위험한 작업환경인 사면현장에서 수행해야 하는 작업들 중 일부를 제거함으로써, 작업원의 안전도를 크게 향상시킬 수 있다. 본 연구의 한계로는, IoT환경에 최적화된 센서를 사용하지 못하였고, 센서노드의 수가 적다는 점을 들 수 있다.
IoT 기술이 발전함에 따라 사용자의 이동성 및 정체성을 확인하기 위한 위치 기반 서비스(Location Based Service)에 대한 수요가 증가되고 있다. 초기의 LBS 시스템은 GPS(Global Positioning System) 위성에서 보내오는 신호의 위상을 측정하거나 반송파 신호의 코드를 추적하여 위성까지의 거리를 측정함으로써 위치정보를 확인하는 기술이 주로 사용되었다. 그러나 GPS위성을 사용하는 방식은 실내에서는 위성 신호의 수신이 어렵기 때문에 그 효용성이 떨어진다. 따라서 실내 환경에서 활용할 수 있는 위치인식기술을 위해 UWB, RFID, Zigbee 등과 같은 무선 통신 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 저전력 기반의 위치 인식을 위한 IEEE 802.15.4a의 표준을 활용하여 CSS를 위한 2.45GHz 대역과 UWB를 위한 3.1~10.6GHz대역 및 250-750 MHz대역의 주파수 대역을 포함을 하는 LBS 시스템을 설계하였다. 그 결과로서 2.45GHz ISM RF 트랜시버와 Ranging 기능을 하드웨어로 구현하여 0dBm의 출력파워를 갖음을 확인하였다.
본 연구는 사물인터넷과 스마트홈 시대의 도래를 맞아 에너지 기업과 소비자 간 실시간 의사소통 도구로 기대되고 있는 스마트 기기개발을 위해 소비자의 효율적 에너지 소비를 유도하는 데 효과적인 정보는 무엇인지 알아보고자 했다. 총 105명의 미국 성인들을 대상으로 에너지 소비 수준에 따라(평균 초과 혹은 미달) 그리고 추가적인 정보의 프레임에 따라 (경제/안보/환경/건강) 총 8가지 버전의 설문을 진행한 결과, 에너지 미달조건의 소비자들이 초과조건 소비자에 비해 환경문제를 더 걱정하는 것으로 나타났다. 초과조건에서는 경제 프레임 추가정보를 받은 소비자들이 다른 프레임의 정보를 받은 소비자들에 비해 에너지 절약 행동을 실행할 의사가 가장 낮은 것으로 나타났고, 미달조건에서는 경제와 안보 프레임정보를 받은 사람들이 지구온난화에 대해 더 우려하는 것으로 나타났다. 결론적으로 소비자의 에너지 소비량에 맞춰 관련정보를 어떤 콘텐츠로 제공하느냐에 따라 소비자의 에너지 절약 의사와 환경문제에 대한 관심도가 달라질 수 있음이 밝혀졌다. 본 연구결과는 에너지 소비 관련 스마트기기 개발에 있어 전문가들이 참고할만한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대되며 더 나아가 한국 소비자들을 대상으로 에너지 소비에 대한 문화차를 탐색하는 후속연구가 필요할 것으로 보인다.
인터넷과 모바일 사용이 일상화되고 활용 범위가 넓어지면서 어디서나 온라인에 접속해 일을 처리하고 결정을 내리는 속도가 매우 빨라지고 있다. 기존 행동실험경제학 연구 분야에서 종속변인은 주로 점수나 상금 같은 수행 결과였으나, IT 발전과 함께 변화하는 시대적 흐름을 고려할 때, 의사결정의 '시간'도 온라인에서 중요한 결과변인으로 다룰 필요가 있다. 이 연구는 온라인의 전파성과 익명성에 주목해 돌발적 정서와 사회적 거리라는 심리적 변인이 온라인 지네 게임 속 의사결정 시간에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 실험 결과, 게임수행시간은 분노조건에서 짧고, 행복조건에서 긴 경향이 있었다. 또 타인보다 지인과 게임을 할 때 게임수행시간이 더 길었다. 집중에 어려움을 느끼는 사람일수록 게임시간이 짧아졌고, 복잡한 문제를 싫어하는 사람일수록 자기 결정의 이유를 설명하는 데 시간을 짧게 쓰는 것으로 나타났다. 이 연구는 기존 연구에서 주목받지 못했던 의사결정시간을 결과 변인으로 다뤘다는 점에서, 그리고 온라인 의사결정 맥락에서 심리적 변인의 효과를 탐색했다는 점에서 의의가 있다. 후속 연구로 다른 온라인 의사결정 상황이나 심리적 변수들을 고려한 확장연구들이 가능할 것으로 기대된다.
사용이 증가하고 있는 냉동컨테이너에 적재된 화물의 손실을 방지하기 위해서는 냉동컨테이너의 실시간 상태 모니터링 및 원격 관리가 필요하지만 현재 냉동컨테이너의 대표적인 모니터링 방식인 PCT 방식은 모니터링만 가능할 뿐 냉동컨테이너 설정온도 관리 등 원격 관리 및 육상운송 중 실시간 모니터링이 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위한 IoT 기반 냉동컨테이너 실시간 관리 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 각 냉동컨테이너에 부착되어 냉동컨테이너 데이터 포트를 통해 RS-232 통신을 이용하여 냉동컨테이너의 실시간 데이터를 수집하고 이를 WCDMA/GSM 통신을 이용하여 데이터 수집 미들웨어로 전송한다. 미들웨어는 수신한 데이터를 데이터베이스에 저장하고 웹 및 모바일 프로그램을 통해 각 물류주체들에게 실시간으로 정보를 제공한다. 이때 웹 프로그램을 통해 사용자는 원격지에서 냉동컨테이너의 실시간 설정온도 변경이 가능하다. 끝으로 딸기화물을 실은 냉동컨테이너에 적용하여 운송과정을 실시간으로 모니터링하는 테스트를 통해 구현한 시스템의 기능을 검증하였다.
최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.
에지 네트워크 환경에서 IoT 장치가 다양하게 활용되면서 IoT 장치에서 수집되는 정보들을 여러 응용 분야에서 활용하는 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 그러나, 네트워크 환경(간섭, 전파방해 등)에 따라 수집되는 IoT 데이터들이 누락 또는 오류가 발생하는 상황이 빈번해지면서 정확한 IoT 데이터들을 바로 적용하기가 쉽지 않은 상황이다. 본 논문에서는 에지 네트워크 환경에서 수집되는 IoT 데이터들의 오류를 줄이기 위해서 IoT 데이터의 서명 값을 랜덤하게 생성하여 비트 형태로 보안 정보(Security Information, SI) 값만을 IoT 데이터들에 각각 할당함으로써 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 IoT 장치로부터 수집되는 데이터들을 비대칭적으로 서로 연계 처리하도록 다중 해쉬 체인을 적용하여 IoT 데이터를 블록체인으로 묶는다. 이때, 블록 체인화된 IoT 데이터들은 딥러닝 기반으로 상관관계 지수에 따라 가중치를 적용한 확률 함수를 사용한다. 또한, IoT 데이터의 무결성과 처리 비용을 낮추기 위해서 제안 기법은 그룹화된 IoT 데이터를 n-계층 구조로 확장 운영 가능하다.
전 세계적 모바일 스마트 기기 혁명은 사람이 접하는 모든 공간에서 독립된 형태의 전기회로를 요구하고 있으며, 전자기기간 연결된 사물인터넷의 구현은 사용자 측면에서 운용이 쉽고 지속 가능한 디지털 생태계 인프라 구축에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 이러한 기술은 자동차 전장품, 가정용 가전제품 및 웨어러블 기기의 생산 기술 발전으로 이어지고 있으며, 특히 최근 소개된 인몰드 전자기기(in-mold electronics, IME)는 기존의 대량 공정의 장점을 극대화할 수 있는 기술로 대두되고 있다. 이 기술은 평평한 2차원 기판에 기능성 잉크를 인쇄하고, 3차원 형상으로 열/사출 성형하여 경량화 및 저비용으로 장치를 생산해내는 경제성 강점을 이유로 산업적인 가치를 평가받고 있다. 본 논문에서는 인몰드 전자 장치의 제조기술 및 응용 측면에 대한 가장 최신의 국내외 연구 그룹에서 제안된 기술 개발을 소개하고자 한다. 신체 표면상에서 독립된 형태의 바이오센서 전자소자의 운용을 위한 생체 모사 기술, 에너지 소자, 생체신호 모니터링 센서들을 인몰드 기술로 구현하는 기술 및 장치 구성은, 4차 산업혁명과 함께 성장 중인 유연인쇄전자 기술과 융합되어 회로 기판 제조기술의 혁신을 가져올 것으로 기대된다.
중앙처리장치를 중심으로 하는 각종 내장형 시스템은 현재 각종 산업에 매우 광범위하게 쓰이고 있다. 특히 사물인터넷 등의 deeply embedded (심층 내장형) 시스템은 저비용, 소면적, 저전력, 빠른 시장 출시, 높은 코드 밀도 등을 요구한다. 본 논문에서는 이러한 요구 조건을 만족시키는 중앙처리장치를 제안하고, 이를 중심으로 한 시스템온칩 플랫폼을 소개한다. 제안하는 중앙처리장치는 16 비트라는 짧은 명령어로만 이루어진 확장형 명령어 집합 구조를 갖고 있어 코드 밀도를 높일 수 있다. 그리고, 다중사이클 아키텍처, 카운터 기반 제어 장치, 가산기 공유 등을 통하여 로직 게이트가 차지하는 면적을 줄였다. 이 코어를 중심으로, 코프로세서, 명령어 캐시, 버스, 내부 메모리, 외장 메모리, 온칩디버거 및 주변 입출력 장치들로 이루어진 시스템온칩 플랫폼을 개발하였다. 개발된 시스템온칩 플랫폼은 변형된 하버드 구조를 갖고 있어, 메모리 접근 시 필요한 클락 사이클 수를 감소시킬 수 있었다. 코어를 포함한 시스템온칩 플랫폼은 상위 언어 수준과 어셈블리어 수준에서 모의실험 및 검증하였고, FPGA 프로토타이핑과 통합형 로직 분석 및 보드 수준 검증을 완료하였다. $0.18{\mu}m$ 디지털 CMOS 공정과 1.8V 공급 전압 하에서 ASIC 프론트-엔드 게이트 수준 로직 합성 결과, 50MHz 동작 주파수에서 중앙처리장치 코어의 논리 게이트 개수는 7700 수준이었다. 개발된 시스템온칩 플랫폼은 초소형 보드의 FPGA에 내장되어 사물인터넷 분야에 응용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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