• Annual Conference of KIPS
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• 2022.05a
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• pp.118-121
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• 2022

국내 산업재해 사고 사망자의 상당수가 건설업에서 발생하고 있다. 건설 현장에는 굴삭기, 크레인과 같은 중장비가 많고 높은 곳에서 작업하는 경우가 흔해 위험 요소에 노출될 가능성이 높다. 물리적 사고 외에도 작업 중 발생하는 미세먼지에는 여러 유해 인자가 존재하여 건설근로자들에게 호흡기질환과 같은 직업병을 유발한다. 정부에서는 산업현장 안전 관리의 중요성이 증가함에 따라 각종 산업재해로부터 근로자를 보호하기 위한 법안을 마련하였다. 따라서 건설 현장의 경우 산업재해를 방지하기 위해서 위험요소를 사전에 인지하고 즉각 대응할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 통한 자동화 기술을 활용하여 24시간 안전 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 IoT 기반 통합안전 관리 시스템은 AI를 적용한 CCTV를 통해 산업 현장을 모니터링하고, 다수의 IoT 센서가 측정한 수치를 근로자 및 관리자가 실시간으로 확인할 수 있게 하여 산업 현장 내 안전사고를 예방한다. 구체적으로 어플리케이션을 통해 미세먼지 농도, 가스 농도, 온도, 습도, 안전모 착용 여부 등을 모니터링할 수 있다. 모니터링 중에 유해물질의 농도가 일정 수치를 넘기거나 안전모를 착용하지 않은 근로자가 발견될 경우 근로자 및 관리자에게 경고 알림을 발송한다. 유해물질 농도는 IoT 센서를 통해 측정하며 안전모 착용 여부는 카메라 센서에 딥러닝 모델을 적용하여 인식하였다. 본 연구에서 제시한 통합안전관리시스템을 통해 건설현장을 비롯한 산업현장의 산업재해 감소와 근로자 안전 증진에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.13 no.5
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• pp.1085-1092
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• 2018

Recently, Internet (IoT) and big data have been utilized in various fields such as medical, military and sports. Korea Nazarene University is a rehabilitation-welfare university with about 300 students with disabilities. This paper proposes a smart campus that provides the optimal path for the calculation of the route and risk avoidance using the BLE beacon and the 3-axis acceleration sensor when the students with disabilities move in the campus both indoors and outdoors. So we can manage the big data and sensor-based IoT technology for students with disabilities.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.842-845
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• 2020

본 연구는 시각-관성 기반의 딥러닝 학습으로 자유분방하게 움직이는 드론의 주행기록을 정확하게 추정하는 것을 목표로 한다. 드론의 비행주행은 드론의 온보드 센서와 조정값을 이용하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 이 온보드 센서 데이터를 학습에 사용하여 비행주행의 위치추정을 실험하였다. 선행연구로써 DeepVO[1]룰 구현하여 KITTI[3] 데이터와 Midair[4] 데이터를 비교, 분석하였다. 3D 좌표면에서의 위치 추정에 선행연구 모델의 한계가 있음을 확인하고 IMU를 Feature로써 사용하였다. 본 모델은 FlowNet[2]을 모방한 CNN 네트워크로부터 Optical Flow Feature에 IMU 데이터를 더해 RNN으로 학습을 진행하였다. 본 연구를 통해 주행기록 예측을 다소 정확히 했다고 할 수 없지만, IMU Feature를 통해 주행기록의 예측이 가능함을 볼 수 있었다. 본 연구를 통해 시각-관성 분야에서 사람의 지식이나 조정이 들어가는 센서를 융합하는 기존의 방식에서 사람의 제어가 들어가지 않는 End-to-End 방식으로 인공지능을 학습했다. 또한, 시각과 관성 데이터를 통해 주행기록을 추정할 수 있었고 시각적으로 그래프를 그려 정답과 얼마나 차이 있는지 확인해보았다.

• The Journal of Bigdata
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• v.6 no.1
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• pp.161-178
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• 2021

The importance of 'Big Data' is increasing to the point that it is likened to '21st century crude oil'. For smart city IoT data, attention should be paid to quality control as the quality of data is associated with the quality of public services. However, data quality indicators presented through ISO/IEC organizations and domestic/foreign organizations are limited to the 'User' perspective. To complement these limitations, the study derives supplier-centric indicators and their priorities. After deriving 3 categories and 13 indicators of supplier-oriented smart city IoT data quality evaluation indicators, we derived the priority of indicator categories and data quality indicators through AHP analysis and investigated the feasibility of each indicator. The study can contribute to improving sensor data quality by presenting the basic requirements that data should have to individuals or companies performing the task. Furthermore, data quality control can be performed based on indicator priorities to provide improvements in quality control task efficiency.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.2
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• pp.125-130
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• 2021

Implementation of livestock smart-farm can be done more effectively with IoT technology developing. An build of useful stock management system can be possibile if push messages of these judgement are notified on smart-phone after cattle's illness and estrus are judged using IoT technology. These judgement method of cattle's illness and estrus can be done with gathering living stock data using temperature sensor and 3 axis acceleration sensor and sending these data using IoT and internet network into server, and studying AI machine learning using these data. In this paper, to build this cattle management system based on IoT, effective system of the whole architecture is showed. Also an effective analysis and design method to develop this system software will be presented by showing user requirement analysis using object-oriented method, flowchart and screen design.

• KNOM Review
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• v.22 no.2
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• pp.29-38
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• 2019

The rapid growth of IoT (Internet of Things) owing to the advancement and spread of technologies such as wireless networks, communication modules, sensors, smart terminals, etc. enables the development of new services in diverse public and private sectors. In particular, research on IoT technology and its applications has increased in the field of science. To establish an IoT infrastructure in this field, KREONET launched the wireless IoT network, called ScienceLoRa, based on low power wide area network (LPWAN). ScienceLoRa aims to collect a variety of data from sensors and utilize and analyze the collected data for research in a variety of scientific fields. In this article, the authors present the concept, current status, applications and future plans of ScienceLoRa.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.340-340
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• 2020

본 연구는 산지-도심-해안으로 연결된 해안도시의 지역적인 특성으로 인해 해일과 같은 조위 상승 원인이 침수 및 홍수 위험을 증가시키는 복합재난에 대응하기 위하여 실시간 침수 위험정보 확인 및 대응, 대시민 상황전파 등이 가능하도록 IoT 융합 침수 대응시스템을 개발하는 것이다. 또한, 침수 및 홍수방어벽 등의 구조적대책을 검토하여 실시간 IoT 융합 침수 대응시스템과 연계운영함으로써 해안도시의 시설 및 재산을 보호하고 시민의 안전을 확보하는데 기여할 수 있는 실증연구를 수행하는 것을 목표로 한다. 침수 대응을 위한 구조적 대책은 양산형 IoT 침수 및 하천수위 감지 장비, 센서 연동 침수 및 홍수방어벽, 복합재난알림 디스플레이 등의 개발이며, 비구조적 대책은 강우-하천수위-조위 실측자료기반의 머신러닝 침수위험 분석 모듈 개발, 수치모의에 의한 예상 침수심 및 침수위험지도 작성, 재난상황 전파 알림서비스 등이 있으며 개발된 시제품과 기술을 테스트베드에 적용하고 부산광역시에서 운영하는 재난상황관리시스템인 스마트빅보드(SBB, Smart Big Board)에 연계 및 탑재함으로써 향상된 침수대응 및 대시민 서비스가 가능한 시스템을 구축 및 실증하고자 한다. 센서, 통신, 자료연계 및 분석에 대한 IoT 융합 기술을 침수 대응 기술개발에 적극 활용하여 실측자료와 수치모의 분석 결과가 연계된 침수위험정보를 생산하고 실시간 대응이 가능한 효율적이고 실질적으로 피해를 저감 할 수 있는 기술을 개발하고 적용성을 입증한다면 국내외 해안도시에 확대 보급이 가능해져 침수 피해로부터 효과적으로 국민의 재산과 생명 보호할 수 있다. 또한, IoT 기술을 연계한 재난 모니터링 시스템의 확산으로 복합재난 대응 연구에 기여할 수 있고 상대적으로 실측자료 수집, 연구에 소외되어 온 소하천 등에도 적용이 가능하여 재난으로 인한 사회적 비용을 경감시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.6
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• pp.1239-1244
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• 2023

In this study, we developed an IoT-based management system to manage a can/PET crusher. Various sensors such as two load cells, DHT22 temperature and humidity sensor, and fine dust meter were interfaced with ESP32 to construct an IoT device, and a management server was built using Node-RED. The system monitors the weight of pressed cans and shredded PET bottles in real time and sends a text message to the manager when the weight exceeds the predetermined threshold for timely collection. The results of the operational test confirmed that the system provides accurate monitoring and efficient notification functions, and offers the possibility of solving environmental problems by improving the efficiency of waste management such as cans and PET bottles.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.41 no.8
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• pp.942-949
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• 2016

Efficient routing protocols designed for Wireless Sensor Networks (WSN) can be extended and applied to Internet of Things (IoT) data routing, as IoT can be considered to be an extension from WSN. When the size of the data in IoT is often bigger than in conventional WSNs, existing cluster routing protocol such as LEACH may cause high data loss rate due to its incomplete load balancing. We present an enhanced LEACH-based protocol which can minimize the data loss which is an important performance measure in IoT. In our proposed protocol, the base station estimates the location of nodes by the trilateration technique to make sure optimal number of cluster heads and members in a deterministic manner. We evaluate our proposed protocol via computer simulations in terms of data loss rate and average network lifetime.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.8
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• pp.9-14
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• 2019

Currently, with the success of 5G commercialization, a server system that integrates various Internet public safety services should be developed. In this paper, we developed a public safety integrated server, which is an IoT platform connecting IoT device and IoT gateway based on IP PBX. This server is based on embedded OS and various IoT services are executed in one system and call processing / broadcasting server function that processes emergency call and emergency broadcasting in public places is built in. This system collects IoT sensor data and emergency bell information and automatically sends out emergency alarms, emergency evacuation broadcasts, etc. at an accident site in an emergency situation, and transmits the daily information to the upper IoT service server, Provide public safety management services.