• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.160-169
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• 2014

생활 주변의 사물들이 인터넷에 접속되어 사물들과의 통신이 가능한 "사물 인터넷" 시대의 흐름에 맞춰 본 논문에서는 스마트 전력 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 와이파이 기능을 내장한 파워 콘센트와 전력 소비량을 모니터링하고 제어할 수 있는 웹서버로 구성되어 있다. 또한, 사용자가 쉽게 전력 소비 상태를 체크하고 콘센트의 전원 상태를 조작할 수 있는 스마트폰용 웹페이지도 함께 개발하였다. 본 시스템은 방화벽 또는 컴퓨터의 환경 설정 문제가 없도록 고안되어 사용의 편리성을 보장하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.159-165
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• 2017

고령자들이 증가하면서 고령자들을 위한 다양한 IT 홈 시스템에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만 대부분의 시스템들이 위급한 상황이 발생할 경우 데이터를 전송하는 부분에 초점이 맞춰져 있으며 주거환경에서의 에너지 저감 부분을 고려한 시스템은 찾아보기 쉽지 않다. 사실, 기존의 고령자 주거를 위한 시스템들은 시스템의 기능 수행을 위하여 오히려 더 많은 전력의 소비를 촉진한다. 본 논문에서는 에너지 저감기능을 포함한 위험상황을 모니터링 시스템을 연구 및 구현 한다. 본 시스템을 통하여 위급상황을 모니터링 하면서도 저전력 주거환경을 현실화함으로써 고령자 사회와 그린 사회의 두가지 미래 지향적인 요소를 만족할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.63-70
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• 2018

Safety management agent manages the risk behavior of the worker with the naked eye, but there is a real difficulty for one the agent to manage all the workers. In this paper, IoT device is attached to a harness safety belt that a worker wears to solve this problem, and behavior data is upload to the cloud in real time. We analyze the upload data through the deep learning and analyze the risk behavior of the worker. When the analysis result is judged to be dangerous behavior, we designed and implemented a system that informs the manager through monitoring application. In order to confirm that the risk behavior analysis through the deep learning is normally performed, the data values of 4 behaviors (walking, running, standing and sitting) were collected from IMU sensor for 60 minutes and learned through Tensorflow, Inception model. In order to verify the accuracy of the proposed system, we conducted inference experiments five times for each of the four behaviors, and confirmed the accuracy of the inference result to be 96.0%.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.134-139
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• 2018

최근 초미세먼지는 사회적 재난으로 간주될만큼 국민건강에 심각하게 영향을 미쳐 사회문제가 되고 있다. 기존의 미세먼지 측정 방식은 베타선 흡수방식을 사용하여 실시간 측정 및 소형화가 어려운 단점이 존재한다. 본 논문에서는 광산란 방식을 사용하여 소형화 및 저비용의 센싱 장치를 개발하였다. 광산란 방식을 적용한 센서는 내부에 반도체 레이저 다이오드를 사용하여 구성하였으며, 전압레벨의 신호를 주파수레벨로 변환하여 기존 방식의 한계를 극복하고 미세먼지 입자 크기별 분리가 가능하도록 구현하였다. 또한 개발 시스템은 블루투스 통신으로 스마트폰과 연결하여 미세먼를 모니터링하고, 장치를 제어할 수 있다.

• 한국환경보건학회지
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• 제48권3호
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• pp.131-137
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• 2022

Public interest has been increasing the focus on the management of exposure to pollutants and the related health effects. This study reviewed exposure assessment methodologies and addressed future directions. Exposure can be assessed by direct (exposure monitoring) or indirect approaches (exposure modelling). Exposure modelling is a cost-effective tool to assess exposure among individuals, but direct personal monitoring provides more accurate exposure data. There are several population exposure models: stochastic human exposure and dose simulation (SHEDS), air pollutants exposure (APEX), and air pollution exposure distributions within adult urban population in Europe (EXPOLIS). A South Korean population exposure model is needed since the resolution of ambient concentrations and time-activity patterns are country specific. Population exposure models could be useful to find the association between exposure to pollutants and adverse health effects in epidemiologic studies. With the advancement of sensor technology and the internet of things (IoT), exposure assessment could be applied in a real-time surveillance system. In the future, environmental health services will be useful to protect and promote human health from exposure to pollutants.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.178-180
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• 2021

본 논문에서는 바다 환경의 변화로 인한 양식장의 피해를 막을 수 있도록 양식장의 환경 데이터를 실시간 모니터링하고 기계 학습 기반의 예측 서비스를 제공하는 시스템 설계를 다룬다. 제안 시스템은 양식장의 주요 위치에 수소 농도, 염도, 용존 산소량 그리고 수온을 측정할 수 있는 센서들로 구성되는 사물인터넷 기반의 디바이스 모듈을 설치하며, 이들로 부터 수집한 데이터는 LTE 또는 LoRa 통신 기술을 이용해 클라우드 DB로 전송한 후 웹사이트나 모바일 애플리케이션을 통해 실시간으로 양식장의 환경 데이터 모니터링을 가능하게 한다. 아울러 수집된 데이터를 활용한 기계학습 기반의 예측 기술을 적용해 양식장의 환경 변화에 미리 대비할 수 있도록 하는 기능을 가진다.

• ETRI Journal
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• 제39권2호
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• pp.202-212
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• 2017

With the advent of the Internet-of-Things paradigm, the amount of data production has grown exponentially and the user demand for responsive consumption of data has increased significantly. Herein, we present DART, a fast and lightweight stream processing framework for the IoT environment. Because the DART framework targets a geospatially distributed environment of heterogeneous devices, the framework provides (1) an end-user tool for device registration and application authoring, (2) automatic worker node monitoring and task allocations, and (3) runtime management of user applications with fault tolerance. To maximize performance, the DART framework adopts an actor model in which applications are segmented into microtasks and assigned to an actor following a single responsibility. To prove the feasibility of the proposed framework, we implemented the DART system. We also conducted experiments to show that the system can significantly reduce computing burdens and alleviate network load by utilizing the idle resources of intermediate edge devices.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.287-298
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• 2016

This paper proposes an effective smart plug system capable of monitoring power, cutting off standby power and overload current. The key design concept is focused on measurement accuracy, self power consumption and controlling via smart phone application. The system is composed of several plugs and a hub, and adopts a star-topology-styled TDMA wireless protocol for communication between plug and hub. The test result shows that the implemented smart plug system meets K10026 regulation and is worth in electrical safety, energy saving, easy living.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.517-524
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• 2020

Recently, many researches have been conducted to automatically recognize license plates of vehicles and use the analyzed information to manage stolen vehicles and track the vehicle. However, such a system must eventually be investigated by people through direct monitoring. Therefore, in this paper, the system of tracking a vehicle is implemented by sharing the information analyzed by the vehicle image among cameras registered in the IoT environment to minimize the human intervention. The distance between cameras is indicated by the node and the weight value of the weighted-graph, and the eigenvector centrality is used to select the camera to search. It demonstrates efficiency by comparing the time between analyzing data using weighted graph searching algorithm and analyzing all data stored in databse. Finally, the path of the vehicle is indicated on the map using parsed json data.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.1060-1061
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• 2015

국내 공작기계 시장은 일본 화낙사 컨트롤러를 사용하는 비중이 80[%] 전후이며 그 비중이 높다고 할 수 있다. 최근, 기계가공 분야에서도 IoT(Internet of Thins) 환경을 도입하여 공장의 스마트화가 이루어지고 있다. 대부분의 공작기계를 소유하고 있는 산업현장에선 공작기계에 관한 모니터링 시스템에 대한 필요성을 인식하고 있으며, 공작기계의 가동률 체크 뿐만 아니라 가공패턴 및 가공시간 등을 견적서 자료로 활용하려하고 하고 있다. 이러한 요구조건을 충족시키기 위하여 가공기계 분야에도 ERP(Enterprise Resource Planning)시스템을 도입하여 생산 공정관리의 기초 데이터로 활용하고 있다. 이러한 생산 현장을 감안하여 공작기계에 대한 공정 모니터링 기능 및 스마트화가 무엇보 다 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 화낙(fanuc)에서 제공하는 FOCAS 라이브러리를 활용하여 공작기계 가동률에 대한 체크가 가능하도록 Wi-Fi 기반의 데이터 전송 모듈을 개발하여 공작기계 모니터링에 필요한 소형의 통신모듈을 제시하고자 한다.