최근 산업제어시스템은 정보기술과 운영기술을 융합하는 Industrial IoT의 도입과 함께 진화를 계속하고 있지만, 과거에는 경험하지 못한 다양한 사이버 공격 역시 증가하고 있다. 제어센터에서 전송되는 다양한 명령어 메시지를 통해 시스템을 구성하는 필드 디바이스들에 대한 모니터링 및 운영 제어가 행해지기에 명령어 메시지에 대한 무결성과 더불어 제어센터에 대한 인증은 필수 요구사항이 되고 있다. 기존의 대칭키 기반의 메시지인증코드 방식 또는 공개키 기반의 서명 방식은 제어센터 그리고 자원 제약적 필드 디바이스의 비대칭성에 따른 적용상의 제약들이 존재한다. 특히, 대칭키 방식에서는 필드 디바이스에 설치된 대칭키가 공격자에게 노출되면 시스템 전반적인 보안 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 명령어 메시지를 구성하는 구성 필드들이 취할 수 있는 데이터 값들이 제한적(낮은 엔트로피)이라는 점에 착안하여 암호해시함수로 구축된 이중 해시체인을 통한 메시지 인증기법을 제안한다. 한 쌍의 이중 해시체인은 오직 한 개의 명령어 메시지에 적용되기에 다중 사용을 위한 Merkle 트리에 기반을 둔 확장 기법 역시 제안한다. 메시지 인증을 위해 암호해시함수 이외의 암호 프리미티브는 사용이 안되기에 계산 복잡도는 매우 낮게 유지될 수 있음을 성능평가를 통해 확인한다.
전통주는 성장할 수 있는 전기를 맞이하고 있으나 전통적인 생산방식으로 인한 표준화, 품질관리의 문제점을 안고 있다. 이에 sensor 기술과 RFID 기술을 이용하여 품질관리와 표준화문제에 접근하고자 하였다. RFID 기술은 원거리 Sensing과 즉각적인 제어로서 표준화와 품질의 고급화를 이룰 수 있는 최적화 기술이다. 본 실험에서 3차에 걸친 발효과정을 측정하였는데 발효조의 내부온도에 따라 발효종말점이 14, 17, 20일까지 달랐다. pH의 경우 발효 초기 pH가 7.89, 7.95, 7.68에서 최종 pH 3.31에서 2.96까지 급격한 pH의 강하가 이뤄졌고 이후 서서히 상승으로 진행하다 최종에 pH 3.34에 도달하였다. 총산의 경우 발효 초기 0.1, 0.2, 0.1%에서 3~4일까지 급격히 총산이 증가하였고 이후 완만한 상승이 이어지다 최종에 pH 2.3~2까지 낮아졌다. 이는 발효 기간 중에 생성된 유기산과 밀접한 관계가 있다. 당도의 측정은 발효기에 부착한 sensor를 통하여 자료를 얻었는데 발효에서 당도의 변화는 초기 급격한 상승을 이룬 다음 중간 발효에서는 점차 낮아졌고 발효 후기에 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였다. 알코올의 측정과 총당의 측정은 아직까지 자동으로 검출이 어려워 manual 방식으로 측정하였는데, 알코올 함량은 초기에 급격히 증가하다가 발효 5일째서부터 대부분 완만한 증가를 보였고 1차 발효에서는 17.3%, 2차 발효에서는 16.7%, 3차 발효에서는 17.1%에서 발효가 완료되었다. 유리당은 1일째 4,171.44 mg%를 나타내다 초기에 급격한 감소를 보였고 10일을 전후하여 증가폭의 변화가 둔화되었다. 전체 중에 glucose가 제일 많은 함량이었고, 다음으로 sucrose, fructose 순이었다. 유기산의 경우 초기에 전체 61.48 mg%를 보이면서 발효 11일째까지 88.09 mg%를 보여 아주 완만한 상승이었는데, 이후 급격한 상승을 보였고 14일째 266.21 mg%에서 정점을 찍고 이후 완만한 진행을 보였다. 전통주의 발효에서 품질관리를 통한 전통주의 고급화 방법의 하나로 RFID 기술을 도입하여 이상발효의 차단과 적정한 sensor를 이용하여 지표로 활용, 정확한 발효과정을 판단할 필요가 있다. pH, 총산, 알코올 그리고 총당은 전통주 품질관리의 지표로 활용 가능한 바, 전통주 발효 전 과정을 monitering 하여 이상발효 유무의 중요한 지표로 활용이 가능할 것이다.
국내에서도 내진설계의 필요성이 점차 증대되고 있다. 그 중에서도 비구조요소인 소화배관의 흔들림 방지 버팀대에 관한 연구가 계속되고 있다. 이에 본 연구에서는 흔들림 방지 버팀대의 하중 시험을 통하여 유효한 범위를 측정하였다. 그 결과, 하중 0에서부터 18.5 kN까지 설계안전 범위로 측정되었으며 최대 29.4 kN에서도 흔들림 방지 버팀대의 구조 및 성능에 이상 없이 정상 작동하였다. 또한 사물인터넷의 환경을 이용하여 센서노드로부터 데이터를 전송받아 유효 하중범위 안에서 추출과 예측단계를 거쳐 재난정보를 수신케 하는 모니터링 시스템의 모듈을 구성하였다.
최근 사물인터넷은 인공지능의 발전, 연결된 기기의 증가와 클라우드 시스템의 높은 성능으로 인해 급격하게 발전하고 있다. 많은 기기와 센서로부터 생산되는 엄청난 양의 데이터들은 지능적 진단, 추천 서비스 뿐 아니라 스마트 관제 서비스와 같이 서비스 영역의 확대를 이끌고 있다. 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)에 대한 연구는 높은 성능을 지닌 하드웨어를 바탕으로 작은 또 하나의 서버로써의 역할에 국한되어 연구되고 있다. 그러나 데이터를 분석하고 의미성에 따른 서비스를 구현하기 위해서는 범용적 서버로써의 역할보다는 도메인에 특화된 기능과 요구사항을 지녀야 한다. 스마트 팩토리에서의 엣지는 제한적 필터링, 사전 포맷팅을 포함하는 전처리와 그룹 컨텍스트 융합, 지역적 룰의 관리 등을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 공장 특성에 맞는 효율성과 강건함 측면을 강조하는 요구사항들을 도출하고, 클라우드와 학습된 요소 공유 방법을 기반으로 하는 엣지 컴퓨팅의 구조를 제안하고자 한다. 이 엣지는 네트워크 자원 소모를 감소시키고 룰과 학습화된 모델의 변경을 쉽게 할 수 있도록 한다.
Recently, a number of researchers have produced research and reports in order to forecast more exactly air quality such as particulate matter and odor. However, such research mainly focuses on the atmospheric diffusion models that have been used for the air quality prediction in environmental engineering area. Even though it has various merits, it has some limitation in that it uses very limited spatial attributes such as geographical attributes. Thus, we propose the new approach to forecast an air quality using a deep learning based ensemble model combining temporal and spatial predictor. The temporal predictor employs the RNN LSTM and the spatial predictor is based on the geographically weighted regression model. The ensemble model also uses the RNN LSTM that combines two models with stacking structure. The ensemble model is capable of inferring the air quality of the areas without air quality monitoring station, and even forecasting future air quality. We installed the IoT sensors measuring PM2.5, PM10, H2S, NH3, VOC at the 8 stations in Jeonju in order to gather air quality data. The numerical results showed that our new model has very exact prediction capability with comparison to the real measured data. It implies that the spatial attributes should be considered to more exact air quality prediction.
최근 모바일, 클라우드, 그리고 사물인터넷의 융합으로 다양한 스마트팩토리 서비스가 제공되고, 많은 기업에서도 관심을 가지고 있다. 그러나 대부분의 시스템은 근로자 관점에서 구현되지 않았기 때문에 근로자로부터 외면 받고 있다. 이에 본 논문은 스마트공장 서비스를 수요자들이 정의하여 사용할 수 있도록 서비스 제작을 현장 근로자가 직접할 수 있는 개발도구를 구현하였다. 서비스에 사용되는 제조데이터는 제조설비와 연결된 센서로부터 실시간으로 수집하여 스마트팩토리 플랫폼 내에 저장된다. 그리고 플랫폼에 저장된 제조데이터로부터 설비 모니터링, 공정상태분석, 설비 제어 등 다양한 스마트 공장 서비스를 근로자가 직접 드래그앤드롭 방식으로 매우 쉽게 만들 수 있다. 구현된 시스템은 특히 소규모 제조 기업에서 기업의 특정 목적에 맞게 수시로 서비스를 변경해야하는 환경에서 더욱더 큰 효과를 낼 것으로 예상된다. 또한, 현장 근로자의 스마트팩토리 운용 및 활용 능력 향상은 물론 중소기업의 스마트팩토리 인재 양성에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
Over the last five years, 568 people have died while hiking according to 2015 statistics from the public safety ministry. Among those deaths, approximately 33% were due to loss of footing or falling. In this respect, the highly advanced functions of hiking boots should be considered to prevent these unfortunate accidents. For example, by utilizing the Internet of Things (IoT) and Information and Communications Technology (ICT), hiking boots equipped with a Global Positioning System (GPS) or vital signs monitoring systems should be considered. In addition, many challenges remain for the production of 3D printed hiking boots, because the functions of hiking boots are variable, which is important when handling changing terrains and situations. The design of customized hiking boots was introduced in this paper, and 3D printing applications for midsoles using a Porous Polymer Printing (PPP) method was also suggested to verify the possibility of manufacturing hiking boots.
본 논문은 온도와 빛, 수분의 량을 탐지하여 자동으로 습도와 조도를 채워주는 스마트 화분을 만든 사례를 소개한다. 화분을 담는 용기는 3D 프린터로 제작하고, 용기의 내부에는 Wi-Fi가 내장된 NodeMCU 마이크로컨트롤러를 장착하였다. 온도와 습도, 조도를 감지하는 센서와, 펌프를 NodeMCU에 연결하고 제어 프로그램을 작성하여 NodeMCU 스스로 습도와 조도를 조절하도록 하였다. 또한 subscribe-publish 모델로 작동하는 MQTT 서버를 구축하고, NodeMCU와 본 연구에서 개발한 안드로이드 앱이 정보를 교환하도록 하였다. 안드로이드 앱의 사용자는 식물에게 적절한 온도, 습도, 조도를 스마트 화분에게 전달하고, 스마트 화분으로부터 현재 온도, 습도, 조도 정보를 모니터링 할 수 있게 하였다.
본 논문에서는 이종 통신을 이용한 스마트 디지털 도어락 시스템을 제안한다. 이 시스템은 RF통신과 인터넷 통신을 이용하여 효율적인 기능을 가지고, 카메라 제어기술을 접목하여 실시간으로 접근과 출입자의 이미지를 확인하여 기존 제품과의 독자적인 경쟁력을 확보한다. 이것은 사물인터넷 기술과 센서를 이용하여 스마트폰으로 이미지를 전송받고, 사람의 행동을 감지한다. 모의실험 결과, 90%이상의 이미지 전송률과 10,000장의 이미지를 전송하는데 걸리는 시간이 평균 3초대의 빠른 전송속도를 보이고 있다. 실시간으로 최소한의 방범 및 화재 모니터링 서비스가 가능하여 향후 도어락의 보안성을 증대시키는데 경쟁력을 확보할 것으로 보인다.
산업현장에서의 안전사고는 언제 어디서나 발생할 수 있다. 최근 사물인터넷을 기반으로 하는 산업현장 안전관리 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. doi지만 대부분의 연구가 안전사고가 발생한 이후 조치에 대한 연구이거나 단순 모니터링을 하는데 그치는 경우가 많다. 본 논문에서는 안전사고가 발생하기 전에 안전장비를 착용하도록 안내하고 대상자를 근로자뿐만 아니라 방문자까지 관리할 수 있도록 하였다. 또한 안전사고가 발생하기 전에 사용자의 모션 및 상황을 주기적으로 감지하고 예측하여 사고에 대처할 수 있도록 하는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 안전관리를 위한 기기를 안전모에 부착하고 사용자의 스마트폰 및 산업현장에 부착된 블루투스 비콘 기기를 이용하여 주기적으로 안전 상황을 모니터링할 수 있는 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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