본 연구는 통합기술수용모델을 기반으로 반려동물 건강을 지키기 위한 반려인들의 스마트 IoT 기술 도입에 따른 수용요인과 그에 미치는 영향요인을 규명하였다. 선행 연구를 바탕으로 기술적 요인과 사회적 요인, 조절변인, 매개변인(UTAUT)으로 구성하고, 각 요인별 독립변인과 종속변인인 수용의도 사이의 경로분석을 통해 가설을 설정하고 변인들의 측정항목을 정의하여 변인들 간의 관계분석을 검증하기 위한 연구모형을 설계하였으며 494명을 대상으로 측정항목에 대한 설문을 조사하였다. 분석결과, 기술적 요인의 제품디자인, 서비스품질, 제품성능, 서비스 품질은 성과기대와 노력기대에 유의한 영향을 미쳤다. 그러나 제품안정성, 기능인지, 제품가격에서는 성과기대, 노력기대에서 유의한 영향을 미치지 못하였다. 사회적 요인에서는 인지적효과, 복지제도, 복지시설에서 유의한 영향을 미쳤다. 조절효과에서는 성별, 사용경험, 혁신성에서는 차이가 없는 것으로 나타났지만, 연령에서는 차이가 있는 것으로 나타났다. 최종적으로, 기술적 요인과 사회적 요인을 비교분석한 결과 사회적 요인의 복지제도와 복지시설이 수용에 더 크게 영향을 미치고 있다는 것을 파악되었다.
It takes lots of time and labor if a worker have to measure the water quality at a certain but designated time every day in an un-automated aqua farm. In addition, if the equipment is soaked in the sea water consistently, it will be contaminated by diverse floating matters and barnacles, and it often becomes mal-functional within 2~3 months. Therefore, we need to develop a system with which the sensed data could be checked in real time and operated automatically, while preventing the contamination of the sensor, a crucial component for water quality measuring equipment, as much as possible, and increasing the replacement cycle. We have developed a non-cleaning water quality measuring equipment and its software which are used in the fishery household of offshore aqua farms. By providing the workers with a mobile application which has a function of monitoring the water quality in real time, they can check the situation directly without going to the fishery household.
In the age of IoT, in which everything is connected to a network, there have been increases in the amount of data traffic, latency, and the risk of personal privacy breaches that conventional cloud computing technology cannot cope with. The idea of edge computing has emerged as a solution to these issues, and furthermore, the concept of ultra-low power edge intelligent semiconductors in which the IoT device itself performs intelligent decisions and processes data has been established. The key elements of this function are an intelligent semiconductor based on artificial intelligence, connectivity for the efficient connection of neurons and synapses, and a large-scale spiking neural network simulation framework for the performance prediction of a neural network. This paper covers the current trends in ultra-low power edge intelligent semiconductors including issues regarding their technology and application.
시간이 부족한 현대인들에게 식물은 정서적인 안정감을 주고 미세먼지와 같은 해로운 물질로부터 식물이 가지는 정화기능이 입증되면서 더 많은 관심을 받게 되었다. 본 연구에서는 일반적인 식물이 영향을 받는 요소(온도, 토양습도, 조도)등의 기준을 정해 전문적인 지식없이 쉽게 실내에서 키울 수 있는 식물 재배 시스템을 만들고 블루투스 기능을 이용하여 식물 관리에 필요한 간단한 온도, 습도 등의 정보를 제공하고 식물 관리에 필요한 노하우를 얻을 수 있는 컨텐츠를 제공해주는 시스템을 연구하였다.
Abdullah, Maram;Alsukayti, Ibrahim;Alreshoodi, Mohammed
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권3호
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pp.212-218
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2021
Low-power and Lossy Networks (LLNs) have become the common network infrastructure for a wide scope of Internet of Things (IoT) applications. For efficient routing in LLNs, IETF provides a standard solution, namely the IPv6 Routing Protocol for LLNs (RPL). It enables effective interconnectivity with IP networks and flexibly can meet the different application requirements of IoT deployments. However, it still suffers from different open issues, particularly in large-scale setups. These include the node unreachability problem which leads to increasing routing losses at RPL sink nodes. It is a result of the event of memory overflow at LLNs devices due to their limited hardware capabilities. Although this can be alleviated by the establishment of multi-sink topologies, RPL still lacks the support for effective load balancing among multiple sinks. In this paper, we address the need for an efficient multi-sink load balancing solution to enhance the performance of PRL in large-scale scenarios and alleviate the node unreachability problem. We propose a new RPL objective function, Multi-Sink Load Balancing Objective Function (MSLBOF), and introduce the Memory Utilization metrics. MSLBOF enables each RPL node to perform optimal sink selection in a way that insure better memory utilization and effective load balancing. Evaluation results demonstrate the efficiency of MSLBOF in decreasing packet loss and enhancing network stability, compared to MRHOF in standard RPL.
With the recent expansion of electric kickboards and bicycle sharing services, more and more people use them. In addition, the rapid growth of the delivery business due to the COVID-19 has significantly increased the use of two-wheeled vehicles and personal mobility. As the accident rate increases, the rule related to the two-wheeled vehicles is changed to 'mandatory helmets for kickboards and single-person transportation' and was revised to prevent boarding itself without driver's license. In this paper, we propose a wearable smart safety equipment, called SafetyHelmet, that can keep helmet-wearing duty and lower the accident rate with the communication between helmets and mobile devices. To make this function available, we propose a safe driving assistance function by notifying the driver when an object that interferes with driving such as persons or other vehicles are detected by applying the YOLO v5 object detection algorithm. Therefore it is intended to provide a safer driving assistance by reducing the failure rate to identify dangers while driving single-person transportation.
영상처리는 인공지능과 스마트팩토리, IoT 산업 등 4차 산업혁명의 중요한 분야에서 다양한 형태로 사용되고 있다. 특히 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 데이터 처리가 필요한 시스템에서는 전처리 단계로 잡음 제거를 사용하고 있으나, 기존 알고리즘은 필터링 과정에서 블러링 현상이 나타나는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 스위칭 퍼지 가중치를 사용한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크의 표준편차에 저주파 영역과 고주파 영역을 구분하여 퍼지 함수를 스위칭하였으며, 퍼지 가중치에 따라 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 개선된 결과를 보였으며, 고주파 성분이 강하게 나타나는 영역에서 우수한 특성을 나타내었다.
사물인터넷 IoT를 넘어선 지능형사물인터넷 AIoT의 발달로 산업 분야가 전반적으로 변해가고 있다. 또한, 4차 산업 혁명 시대가 도래함 에 따라 자동차 산업 분야에서도 획기적인 변화와 발전이 이루어지고 있는데, 그 대표적인 예시가 바로 "자율주행자동차"라고 할 수 있다. 자율주행자동차에 대한 국내외적 관심이 높아짐에 따라 유관기관들의 관련 연구 또한 활발히 진행되고 있고, 실제로 많은 발전을 이루었으며 제한적이나마 상용화 단계로 까지 발전하였다. 하지만, 운전자가 아닌 자동차에 장착된 다양한 센서 들을 활용하여 데이터를 수집, 분석하여 제어하는 자율주행 자동차의 구조 상 보안에 대한 다중화 된 장치가 미흡하여 해킹에 고스란히 노출되는 경우가 많다. 이 경우, 운전자뿐만 아니라 주변 환경에도 위협이 될 수 있기 때문에 본 논문에서는 자율주행 자동차의 시스템 보안 향상을 위한 새로운 데이터 처리 기능을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 IoT를 이용하여 원격 개폐가 가능한 스마트 공간 보안에 대한 장치 개발을 제안한다. 기존의 공간 보안 장치는 하드웨어를 부수거나 버튼 장치 또는 복제된 열쇠를 사용하여 개폐를 제어할 수 있었다. 최근 COVID-19 사태로 비접촉 장치에 대한 여러 응용 분야가 생겨났다. 본 연구에서는 장치에 접촉하지 않아도 앱을 통해 잠금을 해제 하는 기능을 가진 소형 공간 보안 장치 개발을 제안한다. 제어의 권한을 스마트폰으로 이전하여 사용자의 선택에 따라 하드웨어 조작만으로는 개폐할 수 없는 기능을 가진 장치를 고안하였다. 잠금 장치 접촉을 하지 않아도 앱을 이용하여 개폐가 가능하므로 편리하고 위생적이다. 스마트폰의 지문 인식 및 패턴 입력으로 사용자 인증 후 앱을 이용하므로 다중보안 기능을 가지고 있다. 사용자가 원한다면 앱 보안 해제 후 금고 또는 공간에 장착된 버튼을 직접 터치하거나 열쇠로 열면 보안이 해제된다. 또한 앱에 비활성 기능을 추가시켜 열쇠를 분실하거나 소형의 금고를 분실했을 경우 사용이 불가능하게 되어 금고의 문이 열리지 않도록 설계하였다. 본 연구는 보안이 필요한 사물에 다양하게 응용하여 효과적으로 확장할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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