인터넷의 사용이 증가하며 촉발된 기기들 간의 상호작용이 활발히 일어나는 IoT(Internet Of Things)가 산업 전반에 확산되면서 사용자와 IoT 기기들간의 상호작용을 네트워크를 통하여 실시간으로 웹 서버 및 어플리케이션으로 데이터를 전송하는 기술은 필요함을 넘어서서 이제 하나의 IT 융합 프레임워크로서의 제공을 요구한다. 본 논문에서는 IoT 환경을 기반으로 사용자의 이동 단말기와 각종 센서들을 이용한 콘텐츠 제작을 위한 프레임워크 설계 시 고려해야할 부분과 그에 대한 제안 기법을 보였으며, 제안 기법들을 적용한 프로토타입의 프레임워크를 보이고, 이를 적용한 예로써 IoT 환경에서의 게임을 제작하여 IoT 환경에서 서비스로의 게임의 가능성을 보였다.
최근 정보통신기술의 발전에 따라 사물인터넷(이하 IoT) 관련 기술이 지속적으로 발전하고 있다. IoT 시스템은 다양한 센서들을 바탕으로 센서마다 고유한 데이터를 네트워크를 통해 주고 받는다. IoT 시스템에서 발생하는 데이터는 실시간으로 발생한다는 특징과, 그 양이 설치된 센서의 양과 비례한다는 점에서 연속적으로 수집되는 데이터들은 빅 데이터로 정의할 수 있다. 현재까지의 IoT 시스템은 중앙 집중 처리 방식을 통한 데이터 저장, 처리 및 연산을 적용하였다. 하지만, 구축 규모가 커지고 다량의 센서를 사용하는 경우 기존의 중앙 집중 처리 방식의 서버는 병목 현상으로 인한 부하가 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생하는 실시간 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 시스템의 고가용성을 목적으로 하는 데이터의 중요도 기반 알고리즘을 적용하기 위한 분산 처리 시스템에 대해 제안하였다.
현재 산업 분야 전반에 걸쳐 다양한 IoT 기술들이 연구되고 있으며 이 기술들을 효과적으로 적용하는 중이다. 그러나 IoT 대부분의 연구들은 센서 디바이스, 게이트웨이, 네트워크 서버, 그리고 어플리케이션 서버로 연결되는 복잡한 구조에 의존한다. 물론 유연성과 확장성 측면에서 이들은 분명한 장점이 있다. 문제는 이와 같은 복잡한 구성은 구현상의 어려움과 추가적인 비용을 초래하기 때문에 소규모 네트워크 환경의 산업 분야에서 IoT 도입을 저해하는 결과로 나타나고 있다. 따라서, 본 논문에서는 소규모/저비용의 IoT 환경이 필요한 산업분야에 적용 가능한 시스템 구조를 제안 한다. 또한 RF433 기반의 무선 센서 네트워크, 아두이노 윤 기반의 게이트웨이, APM (Apache, PHP, MySQL)을 적용한 어플리케이션 서버를 구현하고 이들 간의 효율적인 전력관리 방안을 제시한다.
본 연구는 논에 적용된 수위센서, 송수구 그리고 배수구 장치를 통하여 수위 관리를 수행 한다. 게이트웨이는 LoRa 접속을 통하여 수위센서 물높이 정보를 IoT(: Internet of Thing) 플랫폼에 oneM2M(: Machine to Machine) 규격으로 정보전달 한다. IoT 플랫폼에서 요청하는 물의 높이에 따라서, 게이트웨이는 송수구 또는 배수구 모터 스위치를 On 또는 Off하고 수위센서 정보를 전달한다. IoT 플랫폼은 물높이의 조건에 따라 지능적인 어플리케이션 기능을 수행한다.
최근 대규모 항만 건설 및 기존 부두 리모델링과 같은 해안 공간 구조물 확충사업이 활발하게 진행되고 있으며 항만 구조물 거동 장기계측을 위한 센서에 대한 관심도 높아지고 있다. 기존의 항만에 적용한 전기식 센서들은 수개월 정도 단기간의 구조물 거동 측정은 가능하지만 수년 이상의 장기계측 시 염수분에 의한 부식 및 내구성에 취약하기 때문에 원활한 측정에 한계점이 있고 센서 설치를 위한 항만 외곽지역 구조물과 육상전원공급설비 배전반 사이의 거리로 인하여 긴 연장의 횡단로 가설전선 보호대 등을 설치해야 하는 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 항만 구조물 거동 장기계측을 위해 기존 전기식 센서들의 부식문제점을 파악하여 해수용 4종 센서 IoT 모듈 패키징을 설계하고 외부 전원공급 방해 영향을 최소화한 태양광 발전을 적용한 항만 구조물 거동 계측 시스템을 제안하였다.
인공지능을 위한 병렬연산 능력이 향상됨에 따라 인공지능 적용 분야가 다양한 방향으로 확대되고 있다. 특히 방대한 데이터를 처리해야 하는 IoT센서의 데이터를 처리하기 위해 인공지능이 도입되고 있다. 하지만 시간에 따른 데이터의 중요도가 달라지는 IoT 시계열 데이터 특성상 기존의 인공지능 학습 기법을 그대로 적용하기에는 한계점이 있다. 본 과제에서는 IoT 센서 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 시간가중치기반 및 사용자 상태값 기반 인공지능 처리기법을 연구한다. 상기 기법을 통해 기존 인공지능 학습을 적용시키는 것 보다 높은 센서 정확도를 확보 할 수 있게 된다. 이에 더해, 해당 연구를 기반으로 다양한 분야에서 인공지능 학습을 적용하는 방안을 제시하고, 지속적인 연구를 통해 다양한 분야로의 확장을 기대할 수 있다.
Internet of Things (IoT) 특성상 경량 디바이스를 사용하기 때문에 한정된 메모리 용량과 컴퓨팅 파워를 효율적으로 활용하기 위한 경량 통신 프로토콜이 요구된다. 본 논문에서는 IoT 기기에서 사용하는 경량 프로토콜인 MQTT를 이용해 센서 노드들이 보내는 데이터의 양을 최소화하여 트래픽 효율을 높이는 broker 캐싱을 제안한다. Broker 캐싱은 MQTT에서 센서 노드가 보낸 데이터를 broker가 캐싱해두고, 센서 노드로부터 중복 처리형 패킷을 받았을 때 캐싱한 데이터를 subscriber에게 전송한다.
본 논문는 IoT 센서를 활용한 스마트 옷장을 연구하였다. 스마트 의류 관리 애플리케이션은 사용자가 등록한 옷을 카테고리별로 확인할 수 있으며, 기상청 API를 통한 날씨에 따른 의류 추천, 사용자가 착용한 의류 통계 정보와 의류 세탁 주기 정보를 제공한다. 스마트 옷장은 UV_LED를 활용한 의류 살균, 자동 미세먼지 감지 센서를 이용한 옷장 공기순환장치 기능을 제공한다. 또한 의류의 미세먼지 등을 제거할 수 있는 의류진동 기능을 제공한다. 애플리케이션 기능으로 옷을 등록할 때 옷을 계절별로 등록, 빨래 주기 설정 등 다양한 카테고리를 제공하여 기존 IoT 옷장의 기능을 개선하여 더 편리하게 의류를 관리할 수 있다.
최근 사물들에 인터넷 서비스를 제공하는 IoT(Internet of Things) 기술에 관한 관심이 높아지고 있다. IoT는 홈 네트워크, 헬스 케어, 재난 알림 등에서 다양한 서비스를 제공하고 있다. LLN(Low Power & Lossy Networks) 특징을 갖는 IoT는 빈번한 센서 노드의 손실이 발생한다. IoT의 표준 라우팅 프로토콜인 RPL은 센서 노드의 손실이 발생하면 전체 경로 재설정(Global repair)을 수행하여 데이터를 전송한다. 하지만 낮은 사양의 센서 노드로 인한 빈번한 센서 노드 손실은 잦은 전체 경로 재설정으로 인해 네트워크 성능 저하를 일으킨다. 본 논문에선 Storing mode 센서 노드 선정 이후에도 잦은 경로 재설정 문제로 인한 네트워크 성능 저하 문제를 해결하기 위한 Storing mode 센서 노드의 추가 선정 방법을 제안하고 각 Instance의 전체 경로 재설정 횟수의 평준화 방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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