• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.1-6
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• 2022

최근 IoT 센서를 이용하여 데이터를 로컬에서 생산하고 스트림으로 제공하는 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 응용 분야가 넓어지고 있다. 대량으로 생산된 데이터는 실시간 처리를 위해 모바일 장치의 데이터베이스에 저장했다가 필요한 시점에 서버와 동기화된다. 이러한 응용 분야를 지원하기 위한 다양한 모바일 데이터베이스가 개발되었다. CloudScape, DB2 Everyplace, ASA, PointBase Mobile 등이며 그중 가장 널리 사용되는 대표적 모바일 데이터베이스는 리눅스 기반 SQLite3이다. 이 논문에서는 서버와 동기화 시 필요한 성능에 초점을 맞추었다. SQLite3의 정보 선택 시 필요한 검색 성능을 데이터베이스가 저장된 각 리눅스 파일 시스템의 종류에 따라 비교 분석하였다. 그래서 다양한 검색 쿼리 유형에 따라 파일 시스템별로 성능 차이를 확인하고 인덱스 사용 환경과 테이블 스캔 환경에 따라 더 적합한 리눅스 파일 시스템을 적용하는 기준을 마련하고 제시하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.44-49
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• 2022

최근 IoT 기술과 통신매체의 발전에 따라 다양한 영상 장비가 산업 현장에서 사용되고 있다. 카메라와 센서에서 취득된 영상 데이터는 송수신 과정에서 잡음의 영향을 받기 쉬우며, 시스템의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 잡음 제거가 필수적으로 선행되고 있다. 본 논문에서는 AWGN에 훼손된 영상을 복원하는 과정에서 디테일을 보존하기 위해 화소값 분포패턴에 기반한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 화소값 분포패턴에 따라 가중치를 계산하였으며, 필터링 마스크에 적용하여 영상을 복원하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음 제거 성능을 분석하기 위해 기존 방법과 비교하여 확대영상 및 PSNR을 사용하여 시뮬레이션하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 중요 특성을 보존하며 기존 방법에 비해 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권4호
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• pp.90-96
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• 2021

현재 개발중인 그리고 운행중인 대부분의 자동차에는 다양한 IoT 센서들이 탑재되어 있지만, 자동차 사고를 일으키는 요인 중 몇몇 요인들은 상대적으로 탐지하기 힘들다. 이러한 요소 중 대표적인 위험 요인 중 하나가 블랙 아이스이다. 블랙 아이스는 블랙 아이스가 깔린 부분을 지나가는 모든 차량에 영향을 줄 수 있어 대형 사고를 유발할 가능성이 가장 높은 요인 중 하나이다. 따라서 대형 사고를 막기 위해 블랙 아이스 검출기법은 꼭 필요하다. 이를 위해 몇몇 연구가 과거 진행되었으나 몇몇 부분에서 현실적이지 않는 요소들이 반영된 경우가 있어, 이를 보충하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 CNN 기법으로 컬러 이미지를 분석하여 블랙 아이스를 탐지하고자 하였으며, 일정 수준의 블랙 아이스 탐지에 성공하였다. 다만 기존 연구 와 차이가 있어 그 이유를 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.19-27
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• 2022

본 연구에서는 시계열 데이터 이상 탐지 수행을 위한 MLOps(Machine Learning Operations) 워크플로를 기술하고 관리할 수 있는 언어와 플랫폼을 제안한다. 시계열 데이터는 IoT 센서, 시스템 성능 지표, 사용자 접속량 등 많은 분야에서 수집되고 있다. 또한, 시스템 모니터링 및 이상 탐지 등 많은 응용 분야에 활용 중이다. 시계열 데이터의 예측 및 이상 탐지를 수행하기 위해서는 분석된 모델을 빠르고 유연하게 운영 환경에 적용할 수 있는 MLOps 플랫폼이 필요하다. 이에, 최근 데이터 분석에 많이 활용되고 있는 Python 기반의 AMML(AI/ML Modeling Language)을 개발하여 손쉽게 MLOps 워크플로를 구성하고 실행할 수 있도록 제안한다. 제안하는 AI MLOps 플랫폼은 AMML을 이용하여 다양한 데이터 소스(R-DB, NoSql DB, Log File 등)에서 시계열 데이터를 추출, 전처리 및 예측을 수행할 수 있다. AMML의 적용 가능성을 검증하기 위해, 변압기 오일 온도 예측 딥러닝 모델을 생성하는 워크플로를 AMML로 구성하고 학습이 정상적으로 수행됨을 확인하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권4호
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• pp.847-860
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• 2022

연구목적: 본 논문은 자가발전기반을 통한 항만구조물의 건전성 모니터링 시스템 개발에 대한 기초연구이다. 연구방법: 자가발전 시스템 개발 및 해수용 광섬유(FBG)센서 개발로 항만구조물 건전성 모니터링 시스템 구축에 대한 기초연구 데이터를 제공한다. 연구결과: 일조량 시뮬레이션 분석을 통해 국내환경에서 4-5시간의 일조량 확보가 가능하며, 이를 통해 해수적용이 가능한 광섬유센서의 Raw 데이터를 수집하는 광분배기(인트로게이터), 수집된 데이터를 연산하는 MCU와 무선 통신기능이 탑재된 IoT 모듈, 모니터링 서버부로 송신하는 Gateway로 구성된 장치에 대한 전원공급이 가능한 시스템을 구축하였다. 결론: 광섬유(FBG)센서를 통한 항만구조물의 직접적인 거동에 대한 센싱 모니터링 구축과 이를 위한 자가발전시스템 적용의 가능성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.208-210
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• 2021

인터넷에 연결되는 사물의 수가 급격히 증가함에 따라 센서와 통신 기능을 포함해서 단순 모니터링 기능을 하거나, 서버로 전달하는 기능에서 벗어나 점점 인간에게 직접 가치를 제공하는 지능형 디바이스 개발 사업이 확장되고 있다. 따라서 디바이스가 주변 센싱 정보를 분석해서 주변 환경을 사용자들의 기호나 안전을 고려해서 변경하는 기술을 개발할 전망으로. 공기를 이용하여 다양한 효과를 가져올 수 있는 개발 제품에 생체신호 측정 시스템을 구축함으로써, 착좌 시 압력 분포의 변화 패턴을 통해 사용자의 상태를 파악할 수 있게 할 예정이다. 온도측정 센서와 사용자의 접촉을 통해 에어카시트 사용에 쾌적함을 높이고, 본 논문에서는 생체신호 측정 데이터에 의한 에어펌프 제어 시스템을 연계하여 구축하여 측정된 생체신호는 스마트폰 애플리케이션을 통해 보호자가 확인 및 조절을 할 수 있도록 하여 효과적으로 관리가 가능한 구축 시스템을 제안한다.

• 융합보안논문지
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• 제22권2호
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• pp.59-66
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• 2022

최근 스마트 홈(smart home) 기술은 홈 오토메이션(home automation)의 편리함으로 큰 호응을 얻으며 발전하고 있다. 특히 스마트 홈은 홈 네트워크(home network)에 여러 IoT(Internet of Things) 및 센서들을 유·무선 네트워크로 연결하여 다양한 서비스를 제공하고 있다. 그리고 스마트 홈 서비스는 월패드(wall pad)를 통해 조명이나 에너지, 환경, 도어 카메라 등을 쉽고 편리하게 제어하고 있다. 그러나 최근 월패드의 해킹사고로 인해 사회적 이슈가 되고 있는 가운데, 개인정보의 유출 및 사생활 침해가 예상된다. 이에 월패드 보안에 대한 실질적인 예방과 대응책 마련이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 월패드와 관련한 취약 원인을 고찰하고 대응 방안을 제안함으로써, 향후 스마트 홈의 대응 기술 개발에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.37-44
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• 2023

인터스트리4.0의 주요 기술인 인간-로봇 협업은 작업자의 안전을 보장하기 위한 추가적인 조치들이 필요하다. 협동로봇과 작업자간 충돌을 회피하는 기존 방식은 주로 로봇에 부착된 센서와 카메라를 기반으로 총돌을 탐지한다. 이러한 방식은 로봇, 사람 물체를 지속적으로 추적하고 충돌회피를 위한 복잡한 알고리즘이 필요하며, 작업 환경 변화에 빠르게 대응하지 못하는 단점이 있다. 본 논문은 인간과 로봇이 협업하는 과정에서 작업자가 위험을 느낄 때의 감정을 인식하여 협동로봇과의 충돌을 방지할 수 있는 웹 기반 플랫폼을 개발하였다. 이를 위해 웨어러블 뇌파장치를 이용하여 감정 관련 뇌파를 수집하고 저장하는 웹 기반 애플리케이션을 개발하였으며, 중립/긍정/부정 감정의 특징을 추출하고 분류하는 딥러닝 모델을 제안하였다. 또한 분류된 감정에 따라 모터동작을 제어하는 사물인터넷 인터페이스 프로그램을 개발하였다. 구현된 시스템의 성능분석을 위해 공개 데이터세트와 실제 수집된 데이터 세트를 사용하여 제안한 딥러닝 모델의 성능을 분석하였다. 공개 데이터 세트의 경우 정확도는 96.8%이며, 실제 수집 데이터세트의 경우 정확도는 70.7%이다.

• 디지털정책학회지
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• 제2권4호
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• pp.11-15
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• 2023

최근 사람이 많이 모이는 극장에서 갑자기 화재가 나서, 대피로를 찾지 못한 많은 사람들이 뒤엉켜 다치고 연기를 마시어 질식하는 등 대형 화재 사고가 있었다. 젊은 사람이 대부분인 상황에도 대피하지 못하였는데 만약 노약자였다면 더 큰 인명피해로 이어질 수 있었다. 특히 실내의 경우는 GPS로부터 정확한 위치정보를 전달받기 어렵기 때문에 비콘을 이용한 위치기반서비스와 직관적으로 스마트폰을 이용하여 증강현실로 대피로를 보여주는 긴급대피 시스템이 절실하게 필요하게 되었다. 본 논문에서는 비콘(Beacon)과 화재센서(IoT) 이용한 화재위치 및 대피로 경로 파악을 바탕으로 하여 증강현실 기반의 긴급대피용 스마트폰 앱을 개발하였다. 향후 제안 시스템이 사람이 밀집되는 실내공간에 적용된다면 갑작스런 화재사고에서도 신속한 대피가 가능하여 인명피해를 최소화 할 수 있을 것이다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.61-67
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• 2024

신품종 농작물 생육 환경 모니터링을 위해 보급형 스마트센서 태그 기술을 활용한 농업 생산 인프라 구축 및 농업 자원 관리 체계 강화가 필요하다. 또한, IoT 기술을 활용한 고품질의 신품종 농작물 개량 인프라 구축 및 모니터링 체계를 강화해야 하며, 신품종 작물 개량에 필요한 환경 모니터링을 위한 보급형 스마트 센서 (RFID UHF Sensor Tag) 기술이 스마트팜 환경에서 절실히 필요한 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 이기종 통합 센서 기반의 스마트 태그 기능을 구현할 수 있는 통합 센서를 구현하였다. 또한, 구현된 스마트 통합 태그와 스마트폰 연동을 통해 농작물을 실시간으로 관리할 수 있는 기술을 개발하였다. 이를 위해, RFID와 블루투스 통신이 가능한 통합형 안테나를 구성하였고, 블루투스 기능을 통하여 스마트폰에서 직접 정보를 수집할 수 있는 통신 방법을 병행하였다.