최근 IoT(Internet of Things)는 다양한 분야에 활용되어 특정 장소에 스마트 환경을 구성함으로써 사용자들에게 서비스를 제공하고 있다. 그러나 기존 시스템은 주변 환경의 변화에 따라 디바이스의 동작과 작업이 변화하지 않기 때문에 사용자는 환경 및 상황이 변화할 때마다 수동적으로 동작해야 한다. 이에 본 논문에서는 실시간 데이터 분류 기반 상황별 작업 제어 시스템을 제안한다. 센서 데이터를 서버로 전송하고 실시간, 비 실시간 데이터로 분류한 뒤 의사 결정 트리에 삽입하여 상황에 따른 작업을 식별한다. 또한 위험상황을 가스 누출 및 화재 발생과 같이 2단계로 나눠 경고 메시지를 전송한다. 이에 따라 전력의 낭비와 오작동 발생을 감소시킬 수 있으며 작업 효율이 증대된 서비스를 제공받을 수 있을 것으로 사료된다.
안드로이드 플랫폼 기반 모바일 애플리케이션은 디컴파일이 간단하여 정상 앱과 유사한 악성 애플리케이션을 만들 수 있으며, 제작된 악성 앱은 안드로이드 서드 파티(third party) 앱 스토어를 통해 배포되고 있다. 이 경우 악성 애플리케이션은 기기 내 개인정보 유출, 프리미엄 SMS 전송, 위치정보와 통화 기록 유출 등의 문제를 유발한다. 따라서 최근 이슈가 되고 있는 머신러닝 기법 중에서 최적의 성능을 제공하는 모델을 선별하여 악성 안드로이드 앱을 자동으로 판별할 수 있는 기법을 제공할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 공인 실험 데이터셋을 이용하여 안드로이드 앱의 특징정보를 선별한 후에 총 네 가지의 성능 평가 실험을 통해 안드로이드 악성 앱 판별에 최적의 성능을 제공하는 머신러닝 모델을 제시하였다.
음성 인식 제어 시스템은 사용자의 음성을 인식하여 주변 장치를 제어하는 시스템이다. 최근 음성 인식 제어 시스템은 스마트기기 뿐만 아니라, IoT(: Internet of Things), 로봇, 차량에 이르기까지 다양한 환경에 적용되고 있다. 이러한 음성 인식 제어 시스템은 사용자의 음성 외에 주변 잡음에 의한 인식률 저하가 발생한다. 이에 본 논문은 사용자의 음성 외에 주변 잡음을 제거하기 위하여 MEMS(: Microelectromechanical Systems) 마이크로폰용 이중 채널 음성 빔포밍 하드웨어 구조를 제안하였으며, 제안한 하드웨어 구조를 TowerJazz $0.18{\mu}m$ CMOS(: Complementary Metal-Oxide Semiconductor) 공정을 이용하여 ASIC(: Application-Specific Integrated Circuit)을 설계하였다. 설계한 이중 채널 음성 빔포밍 ASIC은 $48mm^2$의 Die size를 가지며, 사용자의 음성에 대한 지향성 특성을 측정한 결과 4.233㏈의 특성을 보였다.
최근 생체 인증 기술이 발전함에 따라 생체 인증을 이용한 사용자 인증 기법들이 많아지고 있다. 기존에 존재하는 ID/PW 등 다양한 인증 기법에는 다양한 문제점이 제시되고 있다. 따라서 최근에는 2차 인증을 도입하여 보안성을 높이는 방식을 채택하여 사용하고 있다. 본 논문에서는 근거리 무선 장치(Beacon)와 다양한 생체 인증방식 중 심장의 전기적 생체신호를 이용하여 위·변조가 매우 어려운 특징을 가진 ECG를 이용하여 사용자의 신원 인증과 이상징후를 탐지할 수 있는 사용자 인증 시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템은 손목에 장착 가능한 웨어러블 디바이스 형태의 ECG 측정 도구를 통해 기록한 ECG 데이터와 데이터베이스에 블록체인 형태로 저장된 신원 정보 및 생체데이터를 비교하여 일차적으로 신원을 확인하고 비콘(Beacon)을 활용하여 사용자의 위치를 파악함으로써 사용자의 이상징후를 탐지하고자 한다.
최근, 모바일 OS 시장이 확대됨과 동시에 안드로이드가 탑재된 각종 스마트폰 및 에어컨, 스마트 TV, 청소로봇, 카메라 등 그 수가 빠른 속도로 보급되고 있다. 하지만 많은 기기들을 한 번에 제어하는 모듈 및 어플리케이션이 보급되지 않고, 한 기기의 제어를 한 어플리케이션이 담당하고, 하나의 디바이스에서 모든 기기들을 관리할 수 있는 어플리케이션이 부족한 실정이다. 이에 따라, 본 논문에서는 Web을 이용하여 Server에 등록되어있는 기기를 Web으로 관리, 접속, 제어할 수 있는 시스템을 제안 및 설계하였다. 이는 현재 연구가 활발히 진행 중인 IoT(Internet of Things)분야에 활용될 것으로 사료된다.
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.
초연결 사회(Hyper-connected society)가 도래함에 따라 각 국가, 중앙정부와 일부지자체도 관련 정책을 추진 중에 있다. 경기도는 대한민국의 대표적인 지방자치단체로서 사물인터넷 관련산업의 역량이 뛰어나 능동적으로 대응방안을 마련해야한다. 본 논문은 경기도의 사물인터넷 생태계를 산학연 중심으로 분석하고 전문가 심층인터뷰를 통하여 정책수요를 파악해 올바른 정책방향을 수립하는 데 있다. 경기도에는 사물인터넷 관련 중소기업이 디바이스분야 특히, 전자집적회로, 유무선 통신장비 제조업 등에 집중되어 있고, 대학은 경기도R&D와 중앙정부R&D로 사물인터넷 관련 연구를 수행하고 있다. 뿐만 아니라 도내에 위치한 중앙정부 산하 연구기관에서 사물인터넷 관련 연구를 수행하고 있으며, 각각의 혁신주체들은 협업을 통해 연구를 수행하고 있다. 사물인터넷 관련 산학연 간 유기적인 협력체계가 좀 더 활발하게 작동하도록 경기도 지방자치단체는 사물인터넷 관련 산업육성을 위한 정책기반을 확보하고, 사물인터넷이 더욱 활성화 될 수 있는 환경을 조성하며, 사물인터넷 서비스 실현을 위한 실증지구를 지정하여 사물인터넷 적용 기회를 마련하도록 한다.
본 논문은 Wake-up radio를 활용한 지역화 Time Slotted Channel Hopping (TSCH) 슬롯프레임 기반 항공 데이터 수집 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 무인항공기가 대규모 서비스 영역 내 배치된 센서 기기들의 데이터를 수집할 때 소요되는 지연 시간 및 소모 에너지를 최소화하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 제안 기법은 서비스 영역을 다수의 지역으로 분할하고, 각 지역 내 센서 기기들이 요구하는 셀의 수에 따라 지역별로 TSCH 슬롯프레임의 길이를 결정한다. 이후, 각 지역 내 센서 기기들의 ID를 활용하여 TSCH 슬롯프레임 내 데이터 전송 전용 셀을 할당한다. 에너지 효율적인 데이터 수집을 위해, 센서 기기는 Wake-up radio를 활용한다. 구체적으로, 센서 기기는 Wake-up radio를 활용하여 비콘 수신 및 데이터 전송을 위해 할당된 셀에서만 네트워크 인터페이스를 활성화한다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법이 기존 기법 대비 지연 시간 및 에너지 소모 측면에서 더 우수한 성능을 가지는 것을 보여주었다.
사물인터넷의 발달에 따라 IoT 기기에서 처리되는 데이터의 정확성도 중요시되고 있다. 사물인터넷에서 생산되는 데이터는 센서마다 다양한 포맷과 프로토콜을 사용하고 있기에 수집된 센서 데이터에 이상이 발생하면 정규화하고 통합하는 과정에서 데이터 오류로 인해 실패하거나 잘못된 데이터를 구성하게 된다. 사용자의 상황이나 IoT 기기의 이상 증상은 정확하게 판단되지 않기 때문에 사용자 서비스 장애가 발생하거나 실패하는 문제가 발생한다. 본 논문은 IoT 환경에서 발생되는 다양한 형태의 데이터가 IoT 기기의 특성을 반영하여 정상적인 범주 내에서 변화되는지를 수학적 함수로 산출하여 데이터의 정합성을 탐지하는 방법을 제안한다. IoT 데이터의 발생 특성을 파악하기 위해 '기울기 분석'을 활용한 방법과 '선형 회귀 분석'을 활용한 방법을 각각 제시하고 실험하였다. 기울기를 활용하는 방법은 '증가하는 속도'가 다음에 일어나는 현상에 영향을 미치는 IoT 데이터(센서 기기)에 적합하며, 선형 회귀를 활용하는 방법은 선형적으로 데이터가 움직일 때 '선형 회귀 함수로부터의 차이'가 다음에 일어나는 현상에 영향을 미치는 데이터(수도, 전기 계량기)에 적합하였다.
국내 상수도관의 파열, 결함 등으로 인한 누수율로 인한 손실이 매우 크고, 이런 누수를 예방을 위한 방지 대책이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 진동 센서를 활용한 누수 탐지 센서를 개발하고 인공지능 기술을 활용한 최적의 누수 탐지 알고리듬을 제시하고자 한다. 상수도 배관에서 취득한 진동음은 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용한 전처리 과정을 거친 뒤, 최적화된 트리 기반 부스팅 알고리듬을 적용하여 누수 분류를 하였다. 다양한 실증 환경에서 취득한 약 26만여 개의 실험 데이터에 적용한 결과 기존의 SVM(Support Vector Machine) 방법에 비해약 4%가 향상된 97%의 정확도를 얻었고, 연산 처리속도는 약 1,362배가 향상되어 엣지 디바이스 적용에도 적합함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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