본 연구에서는 OSHW에서 가장 많이 활용되고 있는 아두이노 기반 IoT코딩 환경과 영국에서 개발되어 확산되고 있는 마이크로비트 기반 IoT코딩 환경을 비교하고 분석하였다. 결과를 통하여 마이크로비트 기반 교육 환경이 다양한 이점을 제공할 수 있는 것으로 보인다. 기초적인 문제를 정의하여 비교하였지만 많은 차이가 발생한다. 마이크로비트를 기반으로 하는 환경이 아두이노 기반 대비 오버헤드가 적어 IoT코딩 교육에 효과적일 것으로 판단되었다.
사물인터넷 기반의 응용서비스의 활용이 높아지고 네트워크 사용량이 급격히 증가함에 따라 네트워크 처리량을 개선하기 위하여 네트워크 코딩을 적용하는 연구가 활발하다. 네트워크 코딩에서 노드들은 주변 노드로부터 수신한 패킷을 여러 개 조합한 인코딩 패킷으로 변환하여 전송하고 목적지에서 디코딩할 수 있도록 한다. 이런 방식은 노드간 신뢰를 기반으로 하지만 노드의 참여가 자유로운 사물인터넷 환경에서는 악의적인 노드가 구성에 참여할 경우 패킷을 조작할 수 있게 된다. 목적지에서 수신된 패킷은 하나의 소스에서 전송한 것이 아니라 여러 노드에서 생성한 여러 패킷이 조합된 것이므로 인코딩된 패킷의 진위를 식별하는 것이 어렵게 된다. 본 논문에서는 목적지에서 수신한 패킷이 전송 중에 공격을 받아 "유효하게 식별되는" 위장된 패킷의 존재를 탐지하는 방법과 디코딩 결과 중에 유효한 메시지를 식별하는 방법을 제안한다. 이 방법은 목적지가 위장패킷의 존재에도 불구하고 높은 확률로 재전송없이 수신된 패킷만으로 유효한 메시지를 구할 수 있으므로 네트워크 코딩의 성능이 향상됨을 보여준다.
본 연구는 IoT 센싱 데이터의 무 손실 실시간 전송에 활용 가능한 BL-beta 코드의 엔코딩 및 디코딩 성능 개선을 통해 효과적으로 압축 데이터를 실시간으로 전송하고, 해독할 수 있도록 로직을 개선한 결과에 대한 연구이다. BL-beta 코드의 엔코딩 과정에는 비교적 연산 부담이 큰 로그 함수와 지수 함수, 나눗셈 및 제곱근 연산 등이 포함되어 있는데 이를 개선하여 비트 연산과 이진수 패턴 분석 그리고 비트 패턴을 이용한 뉴턴-랩슨 방법의 초기 값 설정을 통해 빠르게 데이터를 BL-beta 코드로 엔코딩 및 디코딩 할 수 있는 새로운 규칙성을 발견하였으며 이를 적용하여 기존 연구와 비교하여 알고리즘의 엔코딩 속도를 평균 24.8%, 디코딩 속도를 평균 5.3% 개선하였다.
본 연구에서는 현재 운영 중인 코딩교육 플랫폼인 코딩퍼즐 시스템에서 학습자들이 직접 손으로 조작할 수 있는 탠저블 블록형태로 제작된 코딩퍼즐 입력용 명령어들의 배치를 증강현실 환경에서 제한 시간 안에 안정적으로 다수의 블록을 인식할 수 있는 인식시스템의 설계 및 배치 인식 성능 측정 결과를 제시한다. 그 결과, 5초 이내로 30개 이상의 탠저블 블록 형태의 명령어들의 배치를 안정적으로 인식할 수 있었다. 본 인식시스템을 기존 코딩퍼즐 모바일 앱에 성공적으로 이식하였으며, 블루투스에 연동되는 모바일 앱을 통해 IoT 로봇을 구동할 수 있다.
본 논문에서는 AIoT를 위한 비주얼 블록 코딩 도구를 설계하였다. AI 블록 코딩이 가능한 EduB 플랫폼에 피지컬 컴퓨팅을 가능하게 하는 모듈을 추가함으로써 블록을 사용한 쉬운 피지컬컴퓨팅 코딩과 AIoT 코딩이 가능하다. 도구는 WebSocket과 Wifi를 사용해 EduB와 타겟보드인 RaspberryPi의 무선 통신을 하며, 블록으로 생성된 코드를 RaspberryPi 내부에서 실행하여 GPIO와 SenseHAT을 제어할 수 있게 하였다. 따라서, 코딩 결과를 콘솔 출력이나 그래프로만 확인할 수 있어 정적이던 AI 교육을 LED나 모터를 제어해 동적으로 결과를 확인할 수 있게 하여 흥미와 관심을 유발할 수 있도록 한다.
최근 사물인터넷(IoT)이 도래함에 따라 IT 산업을 중심으로 소프트웨어의 활용 용도가 컴퓨터 뿐 아니라, 의료, 교육, 금융, 자동차, 에너지 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이처럼 소프트웨어 활용 분야가 본격적으로 확산됨에 따라 소프트웨어 보안 취약점을 이용한 공격위험 또한 증가하고 있으며, 이에 따라 시큐어코딩의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 기존 시큐어코딩 관리 시스템 환경에서 효율적인 시큐어코딩 관리를 위해 운영서버와 Program Server를 이용한 시큐어코딩 관리 시스템 향상 방안을 제안한다. 제안하는 시스템을 시큐어코딩 프로그램에 적용한다면, 시큐어코딩 프로그램 성능향상과 효율적인 시큐어코딩 시스템 관리에 도움이 될 것으로 기대된다.
최근 무선통신의 급격한 발전과 스마트 기기의 확산으로 인해 Tving, pooq 등 다양한 모바일 방송 서비스가 급속도로 증가하고 있다. 또한 다양한 영상처리 기법 등이 등장함에 따라 4K, 8K급의 UHD 동영상들이 속속들이 등장하고 있다. 이로 인해 트랜스코딩을 통해 가공되는 동영상의 포맷 및 해상도 또한 매우 다양해질 것으로 전망된다. 현재까지의 트랜스코딩 연구사례는 사용자의 이동환경을 고려한 안정적 QoS 보장 또는 서버의 부하를 줄이기 위한 분산처리 기법 등의 연구 위주로 진행되어 온 것이 현실이다. 하지만 상기 조건(adaptive streaming 및 서버부하 처리)들을 충족시키긴 위해선 보다 효율적인 트랜스코딩 시스템의 제공이 선행 되어야 할 것이다. 이에 따라 본 논문에서는 사용자 관점에서 보다 빨리 스트리밍 서비스를 제공 받기 위하여 우선순위 큐 알고리즘을 적용한 시스템을 설계 및 구현하였다. 검증을 위하여 4가지 콘테이너(.MOV, .FLV, .MKV, .AVI)를 실험대상으로 하였고, 비교 대상 트랜스코딩 시스템은 상용 스트리밍 서비스인 YouTube를 활용하였다. 성능 측정결과, 총 트랜스코딩 완료시간은 YouTube에 비해 41.61%로 시간이 단축되었다. 또한 모바일 TV시청자가 55%를 차지한다는 점을 고려하여 컨트롤 서버에서는 최단시간 서비스 제공을 위하여 저해상도부터 추출하여 스트리밍 서버를 통해 송출하도록 구현하였다. 본 연구결과는 트랜스코딩 성능개선 뿐만 아니라 모바일 대상자를 위한 맞춤형 서비스를 보다 빨리 제공할 수 있을 것이며, 그 수요는 점차 증대될 것으로 예상된다.
3GPP (3rd Generation Partnership Project)에서는 IoT (Internet of Things) 서비스의 제공을 위해 초다수의 단말을 지원할 수 있는 NB-IoT (narrowband IoT) 시스템 표준화를 진행 중이다. NB-IoT 시스템은 넓은 커버리지 내 초다수의 단말들을 서비스하면서 시스템의 성능을 향상시키기 위해 커버리지 클래스를 사용하며, 이를 위해 이동 중인 단말은 기지국과 단말 사이의 채널 환경이나 거리 등과 같은 커버리지 클래스 변경 기준에 따라 커버리지 클래스를 변경한다. 하지만 종래의 NB-IoT 시스템 표준에서 단말은 고정된 커버리지 클래스 변경 기준을 사용하기 때문에 이동 중인 단말이 커버리지 클래스를 변경하는 경우 시스템 성능이 열화 된다. 본 논문에서는 IoT 단말의 위치 또는 채널 상태에 따라 동적으로 커버리지 클래스를 변경함으로써 NB-IoT 시스템의 성능을 향상시키는 커버리지 클래스 변경 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 커버리지 클래스 변경 기법이 기존 커버리지 클래스 변경 기법 대비 시그널링 오버헤드와 PDCCH 디코딩 오류율을 모두 감소시키는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 최근 무선통신분야에서 주목 받고 있는 가시광통신과 IoT(Internet of Things) 시스템을 융합한 실내 IoT 모니터링 시스템을 제안한다. 제안 개발된 시스템의 주요한 특징과 기여도는 다음과 같다. 첫째, 실내에서 발생하는 실제 데이터를 가시광 통신만을 사용하여 오직 서버를 통하여 가공 처리 할 수 있다. 둘째, 가시광 통신을 이용하여 스마트폰으로 수집된 데이터를 모니터링 한다. 성능평가는 보통의 형광등이 비추는 곳에서 실험을 하였다. 먼저 데이터 수집 시스템의 송신 및 수신모듈간의 전송성공여부를 확인 한다. 모니터링 시스템은 LED의 집광 정도와 거리를 변화시켜 전송여부를 실험하고 제안된 스마트폰 어플리케이션의 디코딩 성공률을 실험 하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 실내뿐만 아니라 실외 IoT 분야에도 응용 적용 될 것으로 기대한다.
뉴로모픽 기술은 인간의 뇌 구조와 연산과정을 하드웨어로 모방하는 기술로 기존 인공지능 기술의 단점을 보완하기 위하여 제안되었다. 뉴로모픽 하드웨어 기반의 IoT 응용을 개발하기 위해 NA-IDE가 제안되었으며, NA-IDE에서 SNN 모델을 구현하기 위하여 일반적으로 많이 사용되는 입력 데이터를 SNN모델에 사용할 수 있도록 변환이 필요하다. 본 논문에서는 이미지 데이터를 SNN 입력으로 사용하기 위하여 스파이크 시계열 패턴으로 변환하는 신경코딩 방식의 인코더 컴포넌트를 구현하였다. 디코더 컴포넌트는 SNN 모델이 스파이크 시계열 패턴을 생성하는 경우, 출력된 시계열 데이터를 다시 이미지 데이터로 변환하도록 구현하였다. 디코더 컴포넌트는 출력 데이터에 인코딩 과정과 동일한 매개변수를 사용한 경우, 원본 데이터와 유사한 정적 데이터를 얻을 수 있었다. 제안된 인코더와 디코더를 사용한다면 image-to-image나 speech-to-speech와 같이 입력 데이터를 변환하여 재생성하는 분야에 사용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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