스마트 주얼리는 사물인터넷의 구성요소를 적용하여 센서의 입력으로 얻은 상황정보를 처리하고, LED의 출력장치에 빛의 색상을 제어하여 보석에서 느낄 수 있는 반짝반짝 빛을 내는 아름다움과 신비감을 느낄 수 있도록 색과 빛의 효과를 부각시켜 심미 기능을 적용하였다. 상호작용이 가능하도록 통신 기능과 신체에 착용할 수 있는 웨어러블 기능이 있는 스마트 주얼리이다. 본 스마트 주얼리 보드에 컬러, 온도, 조도 센서를 장착하고, 블루투스 모듈로 상호작용이 가능하도록 설계하였다. 스마트 주얼리 착용자의 상황에 따라 주얼리 빛의 색상이 변할 수 있도록 알고리즘을 적용하여 모바일 어플리케이션을 구현하였다. 디지털 기술과 생활의 융합을 실현하고 더 나아가 IoT 환경에서의 스마트 주얼리 디바이스 개발의 방향성을 제시할 수 있을 것이다.
현재 스마트폰의 급격한 보급과 IoT을 대상으로 활성화로 인해 소셜네트워크 서비스를 이용하여 악성코드를 유포하거나 지능화된 APT와 랜섬웨어 등과 같은 지능적인 침입이 진행되고 있고 이로 인한 피해도 이전의 침입보다는 많이 심각해지고 커지고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 이런 지능적인 악성 코드로 이루어지는 침입행위를 탐지하기 위하여 지능적인 침입 상황 인식 추론 시스템을 제안하고, 제안한 시스템을 이용하여 지능적으로 진행되는 다양한 침입 행위를 조기에 탐지하고 대응하게 하였다. 제안 시스템은 이벤트 모니터와 이벤트 관리기, 상황 관리기, 대응 관리기, 데이터베이스로 구성되어 있으며 각 구성 요소들 사이에 긴밀한 상호 작용을 통해 기존에 인식하고 있는 침입 행위를 탐지하게 하고 새로운 침입 행위에 대해서는 학습을 통해 추론 엔진의 성능을 개선하는 기능을 통하여 탐지하게 하였다. 또한, 지능적인 침입 유형인 랜섬웨어를 탐지하는 시나리오 통하여 제안 시스템이 지능적인 침입을 탐지하고 대응함을 알 수 있었다.
최근 주방의 역할은 이전의 생존 영위를 위한 공간으로부터, 현재의 생활과 문화를 보여주는 공간으로 발전하였다. 이러한 변화와 더불어, IoT 기술의 사용이 확산되고 있다. 그 결과로, 주방에서의 새로운 스마트기기의 발전과 보급이 이루어지고 있다. 때문에 이러한 스마트기기를 사용하기 위한 사용자 경험 또한 중요해지고 있다. 이는 맥락적 사용자 기반의 데이터를 통해 사용자와 컴퓨터간의 보다 자연스러우며 효율적인 상호작용을 기대할 수 있기 때문이다. 본 논문은 주방에서 사용하는 스마트기기의 사용자 인터페이스(user interface, UI)를 바탕으로 기기와 접촉을 하지 않는 자연스러운 사용자 인터페이스(natural user interface, NUI)를 고찰하고자 한다. 그 방법으로, 기기에 부착되어 있는 카메라를 이용하여 사용자의 손 제스처를 인식한 뒤 인식된 손의 모양을 인터페이스에 적용하는 영상 처리 기술을 활용하였으며 사용자의 맥락과 상황에 맞는 제스처를 제안하고자 하였다. 본 실험에 사용된 제스처의 기본방향은 직관성과 학습 용이성에 중점을 두었으며 기본적인 5개의 제스처를 분류하여 이를 인터페이스에 활용하였다.
In recent years, edge computing technology consists of several Internet of Things (IoT) devices with embedded sensors that have improved significantly for monitoring, detection, and management in an environment where big data is commercialized. The main focus of edge computing is data optimization or task offloading due to data and task-intensive application development. However, existing offloading approaches do not consider correlations and associations between data and tasks involving edge computing. The extent of collaborative offloading segmented without considering the interaction between data and task can lead to data loss and delays when moving from edge to edge. This article proposes a range segmentation of dynamic offloading (RSDO) algorithm that isolates the offload range and collaborative edge node around the edge node function to address the offloading issue.The RSDO algorithm groups highly correlated data and tasks according to the cause of the overload and dynamically distributes offloading ranges according to the state of cooperating nodes. The segmentation improves the overall performance of edge nodes, balances edge computing, and solves data loss and average latency.
아두이노는 소형 마이컴으로 다양한 산업에 사용되고 있으며 특히, 오픈소스 하드웨어 IoT 디바이스로 널리 사용되고 있다. 아두이노의 멀티태스킹 방식은 크게 수퍼루프 타이밍과 RTOS 쓰레드 방식으로 나뉘며 수퍼루프 타이밍 방식은 구현이 단순하고 이해하기 쉽다는 장점이 있지만 하나의 작업이 길어지면 다음 작업의 실행에 영향을 줄 수 있다는 단점을 가진다. 또 RTOS 쓰레드 방식은 다른 작업시간에 영향을 받지 않고 실행할 수 있다는 장점을 갖지만 소형 마이컴인 아두이노는 쓰레드의 개수가 늘어나면 쓰레드의 컨텍스트 스위칭타임으로 수퍼루프 타이밍 방식에는 없는 부가 시간이 발생하는 단점이 있다. 본 논문은 이와 같은 서로 다른 특징들을 분석하기 위하여 아두이노 우노 R3와 FreeRTOS를 사용하였으며 실험을 위한 태스크는 빌트인 LED 포트에 8000번의 디지털 신호를 보내도록 작성하였다. 같은 크기의 태스크를 두 방식으로 실행하면 수퍼루프 방식이 FreeRTOS 멀티태스킹 보다 3ms 빠른 실행을 보인다. 여러 개의 태스크를 동시에 실행하면 수퍼루프 방식의 태스크는 순차 실행으로 첫 태스크와 마지막 태스크의 실행시간 차가 크게 나타나며 FreeRTOS 방식은 모두 중첩되어 동시에 실행 가능하지만 30ms 정도의 컨텍스트 스위칭타임의 실행 시간지연이 발생한다.
Recently, though it was developed several services using the context-awareness technology of IoT, there exist also obstacles for high quality service. Specifically it is short the study for uncertainty of context-awareness. This study focused on understanding the effect of frequency interference among several environmental factors for location determination to increase precision of location determination. It was found that frequency interference between devices using 2.4Ghz frequency effect on the location determination precision. It was resulted that frequency interference increase the error of location determination precision. Then, we confirmed that it was required the suitable compensation method corresponding to frequency interference.
In this paper, we propose a context-aware power management (CPM) scheme using beacons to reduce the power consumption of personal computers (PCs). In the proposed CPM scheme, the PC, smartphone, control server, and Internet of Things (IoT) device are necessary. PC users first log in the control server using their smartphones and select PCs to turn on. Then, the selected PCs automatically go into three different modes, i.e., sleep, shutdown, and standby power off modes, in order when the PC users leave the PCs without turning off them. Further, we develop a testbed with the proposed CPM scheme using the Arduino with Bluetooth low energy (BLE) and relay modules. Finally, it is shown that the proposed CPM scheme outperforms the conventional scheme in terms of the power consumption.
최근 다방면으로 활용되고 있는 드론은 무인 환경에서 동작하고 보안이 취약한 무선 통신을 사용하기 때문에 물리적 탈취 공격, 정보 유출 공격 등 다양한 보안 위협에 취약하다. 특히, 불법 드론 탈취로 인해 저장정보 유출 및 무단 도용 등의 피해를 예방하기 위한 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 드론이 불법적으로 탈취당한 경우에, 저장된 내부 정보를 보호하고, 무단 도용을 예방할 수 있는 상황인지 기반 드론 제어 메커니즘을 제안하고, 제안 메커니즘의 실현성을 프로토타입 구현 및 실험으로 보였다.
International journal of advanced smart convergence
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제10권2호
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pp.21-30
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2021
With the rapid development of artificial intelligence and big data, a lot of medical data is effectively used, and the diagnosis and analysis of diseases has entered the era of intelligence. With the increasing public health awareness, ordinary citizens have also put forward new demands for panic disorder health services. Specifically, people hope to predict the risk of panic disorder as soon as possible and grasp their own condition without leaving home. Against this backdrop, the smart health industry comes into being. In the Internet age, a lot of panic disorder health data has been accumulated, such as diagnostic records, medical record information and electronic files. At the same time, various health monitoring devices emerge one after another, enabling the collection and storage of personal daily health information at any time. How to use the above data to provide people with convenient panic disorder self-assessment services and reduce the incidence of panic disorder in China has become an urgent problem to be solved. In order to solve this problem, this research applies the context awareness to the automatic diagnosis of human diseases. While helping patients find diseases early and get treatment timely, it can effectively assist doctors in making correct diagnosis of diseases and reduce the probability of misdiagnosis and missed diagnosis.
센서네트워크 센서노드의 위치정보는 기본적으로 센싱 데이터가 얻어진 위치를 알려주는 목적으로 사용되며 Context 기반 고차원 서비스를 제공하기 위한 가장 중요한 정보중 하나이다. 센서네트워크상에서 위치인식을 위해 다양한 방법들이 연구되고 제안되어 왔으며, 이러한 방법 중에 IEEE 802.15.4 센서네트워크의 물리 계층과 매체 접근 계층을 이용한 위치인식 방법에 관한 연구방법이 크게 대두되고 있다. IEEE 802.15.4 프로토콜은 장치간의 저가격, 저속의 무선 통신을 지향하기 때문에 구현에 있어서 고도화된 최적화가 중요한 요구사항이라 할 수 있다. 하지만 수신 신호의 세기를 가지고 센서 노드들의 위치를 계산하는 방법은 최적화 문제의 해를 구하기 위한 과정이기 때문에 많은 연산 량이 필요로 하게 되고, IEEE802.15.4를 지원하는 System-On-a-Chip (SoC)의 경우 8비트 마이크로 컨트롤러기반으로 설계되어 있다는 점을 고려하면, IEEE802.15.4 기반의 위치 인식 서비스를 위해서는 하드웨어에 기반을 둔 위치 인식 엔진의 필요성이 무엇보다 중요하다. 본 논문은 IEEE 802.15.4 물리계층에 기반을 둔 가중치 기반의 최대우도방법 위치인식기 하드웨어 구현에 관해 제안하고자 한다. 테스트 베드를 이용한 필드테스트 결과 제안하는 하드웨어 기반 가중치 방식의 위치 인식방법은 정확도에서 10% 정도의 개선과 함께 내장 마이크로 컨트롤러의 연산량 및 메모리 액세스를 30% 정도 감소시켜 시스템 전원소모를 줄일 수 있는 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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