모든 사물이 지능화되고 인터넷과 연결되는 IoT의 시대가 열리고 있다. IoT 생태계 구축과 활성화를 위해서는 개방형 IoT 서비스 플랫폼이 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 개방형 IoT 서비스 플랫폼의 한 요소로서 오픈 소스 하드웨어와 Blutooth4.0을 기반으로 하는 BLE 센서 모듈을 개발하여 그 도달거리와 사용가능시간과 같은 성능을 평가하고, 테스트베드를 구축하여 그 기능을 확인하였다.
최근 IoT 센서 즉, 사물 인터넷 기반 기술에 대한 연구가 많이 진행되고 있으며, 다양한 제품들이 출시되고 있다. 대표적으로 홈 IoT 제품으로 가정에서 인터넷과 스마트폰 어플리케이션을 이용하여 가스 밸브, 보일러, 전등 등을 제어하는 것을 볼 수 있다. 하지만, 농업분야에서는 농작물 생산지의 환경 정보를 수집하고, 그에 맞춰 온습도 등을 제어하기 위해 관리자 혹은 생산자가 수동적으로 처리해야만 하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 비닐하우스와 축산농가 등에서 사용할 수 있는 IoT 센서 기반 무인 관리 어플리케이션을 설계하고자 한다. 사용자가 비닐하우스 혹은 축산농가에 들어가지 않아도 사용자가 스마트폰 어플리케이션을 통해 모니터링 하면서 온습도를 조절하고, 센서의 고장 유무를 파악하여 교체시기를 알려 주는 등의 기능을 포함 한다.
사회적으로 1인 가구의 증가와 Home IoT 기술의 발전에 따라 주거 환경의 편의성 개선이 중요시된다. 또한 'COVID-19'에 의한 실내 활동 증가에 따라 1인 가구의 주거 편리성을 위한 제품 개발이 요구되고 있다. 이러한 추세로 그 전보다 현재 주거 환경과 상호작용이 수월해졌으며, 이에 따라 Home IoT 기술 발전의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문은 온도, 습도, 미세먼지와 같이 실내 환경 유지에 필요한 정보를 모니터링하여 사용자와 상호작용 할 수 있도록 하였으며, 가스 누출 및 화재와 같은 안전사고 예방에 필요한 IoT 센서를 탑재하여 증가하는 실내 활동에 안전성을 향상하는 시스템을 제안하였다.
모든 사물이 통신으로 연결되는 사물인터넷(IoT) 시대가 도래 하면서, IoT센서를 통한 데이터 시각화에 대한 요구가 증가 하고 있다. 본 연구에서는 전문적인 지식이 없는 사람도 쉽게 방대한 센서 데이터를 저장, 수집 후 쉽게 데이터 시각화할 수 있는 시스템을 구성 하였다. 본 논문에서는 데이터 시각화를 접근성이 용이한 웹 브라우저에서 구현하였고, 웹 브라우저에서 이를 구현하기 위해서는 웹의 다양한 비표준 플러그인(Flash, SilverLight, ActiveX 등)을 사용해야하는 불편함있다. 이를 개선하기 위해 HTML5, CSS, Javascript를 사용해 플러그인을 설치하지 않고 초음파 센서를 사용한 데이터의 실시간 차트 구현을 하였다. 본연구의 결과는 향후, 초음파 센서데이터를 활용한 전후방 장애물 감지 센서, 도난 경보 시스템, IoT센서 데이터 시각화 서비스 등에 활용 될 것으로 기대된다.
산업용 IoT 환경에서 센서들은 감지하고 있는 대상의 데이터들을 연속으로 생성하며, IoT 게이트웨이에 전달한다. 따라서 대량의 실시간 센서 데이터를 관리하는 것은 IoT 게이트웨이에 필수적인 기능이며 이러한 센서 데이터를 관리하기 위해 키-값 스토리지 엔진들이 널리 사용되고 있다. 그러나 IoT 게이트웨이에 사용되는 키-값 스토리지 엔진들은 산업용 IoT 환경에서 생성되는 센서 데이터들의 특징을 고려하지 않고 있으며 이 때문에 제한된 성능을 보인다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 센서 데이터의 특징을 활용하여 키-값 스토리지 엔진을 최적화한다. 제안하는 최적화 기법은 키-값 스토리지 엔진의 입력인 키를 분리하여 계층적인 색인화 작업을 하는 것이다. 이를 통해 과도하게 발생하는 쓰기 증폭을 줄이며 성능을 향상 시킬 수 있다. 이러한 최적화 기법을 LevelDB에 구현하였으며, 제안하는 기법을 평가하기 위해 TPCx-IoT의 워크로드를 사용했다. 실험 결과에 따르면 제안하는 기법의 성능은 기존의 방법보다 21배 더 좋으며 이는 제안하는 기법이 산업용 IoT 환경에서 데이터 수집을 고속으로 처리할 수 있음을 보인다.
최근 다양한 센서들을 사용하여 특정 데이터를 추출하는 가상 센싱(Virtual Sensing) 기술이 사물인터넷 서비스 인터페이스에 적용되고 있다. 이와 같은 센서들의 사용률이 증가하면서 IoT(Internet of Things) 환경에서의 센서는 필수요소가 되었다. 그러나 IoT 환경에서 사용되는 특정 센서들의 사용률이 증가하는 반면에 사용률이 떨어지는 센서들이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 불필요한 센서 차단 알고리즘을 설계하였다. 이를 통해 사용률이 저조한 센서의 전력을 차단하여 전력 소비량을 낮출 수 있고 이와 같은 센서의 사용을 차단함으로써 모니터링을 통한 센서 제어 서비스를 사용자가 보다 효율적이고 편리하게 제공받을 수 있을 것으로 사료된다.
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.
본 논문에서는 모션인식을 활용한 Human UI/UX를 위한 IoT 기반 스마트헬스 서비스를 제안한다. 현재까지 M2M기반의 u-healthcare에서 적용되는 센서 네트워크에서는 TCP/IP 프로토콜이 아닌 non-IP프로토콜을 이용하고 있다. 그러나 서비스의 이용 확대와 IoT 기반의 센서 네트워크 관리를 용이하게 하기 위해서는 다수의 센서들의 인터넷 연결이 반드시 요구된다. 따라서 센서들에 의하여 측정된 자료들을 인터넷과 통신하는 것은 물론 이동이 가능해야 하기 때문에 네트워크 이동성을 고려한 IoT 기반 스마트헬스 서비스를 설계하였다. 또한 IoT 기반 스마트헬스 서비스는 기존의 헬스케어 플랫폼과는 다르게 바이오 정보뿐만이 아니라 동작감지를 위한 스마트 헬스 서비스를 개발하였다. u-healthcare에서 사용되는 WBAN 통신은 일반적으로 많은 네트워크화된 장치 및 게이트웨이로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 WBAN 센서 노드간의 이동성을 지원하는 기술을 이용함으로써 무선 환경에서도 동적 변화에 쉽게 대응할 수 있고, 사용자의 동작감지를 통해 체계적인 관리가 이루어진다.
기존의 센서가 컴퓨팅과 통신기능을 갖추게 되면서, 분산된 센서가 통신망을 통해 전달하는 현장의 물리량 변화를 직관적으로 판단할 수 있게 돕는 재사용 가능한 데이터 시각화 컴포넌트의 수요가 높다. 본 연구에서는 라즈베리파이를 IoT센서로 보고, 분산된 복수의 IoT센서들로부터 현장의 온도 값을 웹 서버에서 모아, 사용자가 클라이언트 단말을 통해 현장의 온도변화 상황을 직관성 있게 판단할 수 있도록 돕는 회귀분석 시각화컴포넌트를 개발하였다. 본 연구에서는 이종분산의 IoT 환경에서 다양한 브라우저를 지원할 수 있도록 Non-ActiveX 기반 데이터 시각화 컴포넌트 개발을 논한다. 본 연구의 결과는 단일의 온도센서가 보고하는 온도값을 현장의 온도값이라고 대표할 수 없는 항온항습 시설의 온도 감시제어 응용에서 본 연구 결과가 널리 활용될 것으로 본다.
데이터의 양은 기술의 발전과 함께 크게 증가하였다. Hadoop은 빅데이터 분야에서 사용되는 대표적인 빅데이터 처리 플랫폼으로 IoT 분야에서도 사용된다. HDFS(Haddop Distributed File System)는 Hadoop의 코어 프로젝트로 블록 기반의 대용량 데이터 저장소다. 기존의 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 환경은 HDFS를 사용한다. 그러나 HDFS의 Small File로 인한 네임노드의 과부하 문제와 한 번 Import된 데이터의 Update와 Delete를 지원하지 않는 Hadoop의 특징으로 인해 성능과 활용이 제한적이다. 본 논문에서는 기존 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 환경의 단점을 극복하기 위해 Lambda 구조를 적용한 IoT 센서 데이터 수집 환경을 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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