4차 산업혁명(industry 4.0)으로 제시되는 지능정보사회 전환 정책 이후, 정부는 2020년 한국형 뉴딜 정책으로 디지털 뉴딜과 그린 뉴딜 정책을 발표하였다. 본 연구는 해당 정책을 분석하고 지질자원 분야 공공연구기관의 정부출연 R&D사업을 분석하였다. 해당 사업 중에서 유망기술 분야로 디지털 트윈, 환경 모니터링에 주목하여 유망기술·시장 분석을 실시하였다. 한국판 뉴딜 종합계획의 '데이터댐'과 관련하여 지질자원 기술 분야에서는 실감기술(AR/VR)을 적용한 디지털 지질자원 콘텐츠 개발, 공공데이터 구축·공유 시스템 개발이 가능하다. '1, 2, 3차 전산업으로 5G, AI 융합 확산'에 대응하여 스마트 마이닝, 디지털 오일 필드 등 ICT와 융합한 지질자원기술의 산업적용이 필요하다. '디지털 트윈'과 관련하여 정부는 도심지 등 주요지역 3D 지도 구축을 제시하고 있다. 지질자원 기술 분야에서는 안전한 국토/시설 관리를 위한 3차원 지도 및 사물인터넷(IoT) 시스템 개발이 가능하다. 그린 뉴딜 정책으로 정부는 자원순환을 포함한 녹색산업 기술개발, CCUS 통합실증, 전기차·수소차 보급 확대를 제시하였으며 한국지질자원연구원은 관련 연구사업 수행 및 국내 에너지 저장광물 개발 연구를 착수했다. 디지털 트윈 관련하여 논문 및 국제 시장분석기관에서 석유가스분야를 제시하고 있으며 광산자동화, 디지털 지도 측면에서도 많은 진전이 일어나고 있다. 디지털 트윈어스(Digital Twin Earth) 구축 또한 지질자원 분야의 유망 기술 분야이다. 디지털 트윈, 환경 모니터링 관련 지질자원 연구 분야는 데이터 분석, 시뮬레이션, 인공지능·기계학습, 사물인터넷(IoT)과 깊은 관련이 있으며, 관련 센서 및 컴퓨팅 소프트웨어/시스템 등 민간 회사와의 협업이 중요하다.
다중 센서를 활용하는 상황인식에 있어서 각각의 센서가 감지하여 보내온 센서 데이터를 활용할 때, 센서 별로 가중치를 달리하여야 할 필요가 있다. 같은 상황에 대하여 같은 종류의 센서를 구성하였더라도 다른 부차적인 요인 때문에 가중치 부여를 달리하여야 하는 경우가 있다. 실제 세계의 이벤트에 가중치 부여를 하지 않을 수 없으며, 다중 센서를 활용하는 상황인식 시스템에서 활용할 수 있는 가중치 부여 방안은 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 시간이 경과하면서 센서들이 계속 감지 활동을 하는 가운데 호스트로 보고하는 각 센서에 대한 가중치 부여 방안을 제안한다. 대부분의 사물인터넷 환경에서 센서는 감지 활동을 지속적으로 이어나가며, 감지한 값이 사전에 정해 둔 범위 이상의 변화양상을 보일 때, 호스트로 보고하는 것을 기본으로 한다. 이러한 것을 일종의 데이터 스트림 환경이라고 할 수 있다. 데이터 스트림 환경에서 다중 센서로부터의 감지 데이터를 대상으로 하는 가중치 부여 방안에 대하여 제안하였으며, 새로운 가중치 부여 방안은 스트림 상에서 상황 변화를 주도적으로 나타내는 데이터를 선별하여 가중치를 부여하는 것으로 하였다.
본 논문에서는 최근 스마트폰이나 웨어러블 디바이스처럼 IoT/M2M 을 위한 여러 종류의 모바일 기기에 사용되는 센서 중에서 각속도를 검출하는데 사용되는 3축 자이로스코프 센서 IC와 가속도를 검출하는데 사용되는 3축 가속도 센서IC를 1 chip으로 하는 6축 관성센서 IC를 설계하였다. 특히 본 논문에는 자이로스코프 센서의 잡음을 분석하고 이를 효과적으로 제거하기 위한 구조를 제안하였다. 자이로스코프 센서는 가속도 센서, 지자기 센서와 더불어 사용자의 동작을 인식하고, 상대적 위치를 추정하기 위한 용도로 사용되는 센서이다. 위치를 추정할 때 사용되는 센서는 아주 작은 잡음이라도 오차로 누적되기 때문에, 정확도를 높이기 위해서 저잡음 IC 설계가 아주 중요한 요소이다. 본 논문에서는 자이로스코프 센서를 모델링하고 MEMS(micro-electro-mechanical system)와 회로에서 발생하는 잡음의 주파수 특성을 분석하여 이를 효과적으로 제거하기 위한 회로 구조를 제안하였으며, 초소형, 저전력 환경에서 사용 가능하면서 잡음 수준이 아주 낮은 3축 자이로스코프 센서와 3축 가속도 센서를 포함하는 6축 1 chip IC를 제작하였다. 제작된 IC는 자이로스코프 센서 잡음의 주요 원인이 되는 quadrature error를 효과적으로 제거하기 위한 회로 구조를 사용하였고, 0.18um CMOS공정을 이용하여 0.01dps/${\sqrt{Hz}}$의 자이로스코프 센서 잡음밀도를 가지는 IC를 제작하였다.
최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.
Kumaran, K. Manikanda;Chinnadurai, M.;Manikandan, S.;Murugan, S. Palani;Elakiya, E.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2377-2398
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2021
In the recent modernized world, utilization of natural resources (renewable & non-renewable) is increasing drastically due to the sophisticated life style of the people. The over-consumption of non-renewable resources causes pollution which leads to global warming. Consequently, government agencies have been taking several initiatives to control the over-consumption of non-renewable natural resources and encourage the production of renewable energy resources. In this regard, we introduce an IoT powered integrated framework called as green home architecture (GHA) for green score calculation based on the usage of natural resources for household purpose. Green score is a credit point (i.e.,10 pts) of a family which can be calculated once in a month based on the utilization of energy, production of renewable energy and pollution caused. The green score can be improved by reducing the consumption of energy, generation of renewable energy and preventing the pollution. The main objective of GHA is to monitor the day-to-day usage of resources and calculate the green score using the proposed green score algorithm. This algorithm gives positive credits for economic consumption of resources and production of renewable energy and also it gives negative credits for pollution caused. Here, we recommend a green score based tax calculation system which gives tax exemption based on the green score value. This direct beneficiary model will appreciate and encourage the citizens to consume fewer natural resources and prevent pollution. Rather than simply giving subsidy, this proposed system allows monitoring the subsidy scheme periodically and encourages the proper working system with tax exemption rewards. Also, our GHA will be used to monitor all the household appliances, vehicles, wind mills, electricity meter, water re-treatment plant, pollution level to read the consumption/production in appropriate units by using the suitable sensors. These values will be stored in mass storage platform like cloud for the calculation of green score and also employed for billing purpose by the government agencies. This integrated platform can replace the manual billing and directly benefits the government.
농경지, 농기계, 농작업자 간 IoT 등의 통신 기술을 이용한 유기적인 정보교환을 통해 생산성, 효율성, 수익성을 높이는 지능형 데이터 농업 형태인 커넥티드 팜이 상용화 단계에 있다. 본 연구는 지능형 농업기계의 교육과정과 농업기계 안전교육 성과지표를 개발하고자 ICT, 로봇, 인공지능 등 첨단 기술을 적용한 농업생산의 무인화 및 고효율화 변화에 따른 농업기계의 특허 동향을 조사 분석하였다. 노지용 자동화 기술과 관련해서 미국, 일본, 유럽, 한국의 특허 건수는 각각 541건, 326건, 128건, 85건으로 미국에서의 특허 활동이 가장 활발한 것으로 나타났고, 일본, 유럽, 한국의 순으로 조사되어 한국에서의 농업 자동화 기술이 선진국에 비해 뒤쳐져있는 것으로 조사되었다. 노지 자동화 기술의 세분기술 분야로 보면, 경로 생성 및 추종 기술, 환경 인식을 통한 작업기 제어 기술, 로봇 농작업 시스템 설계 기술, 작물 및 환경 센싱 기술, 수확량 및 품질 모니터링 기술 분야 순으로 출원 점유율이 높은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 AI 엣지 디바이스를 이용한 스마트 팩토리 위험도 개선시스템 및 위험도 개선방법을 설계한다. 스마트 팩토리 위험도 개선시스템은 AI 엣지 디바이스를 이용하여 스마트 팩토리에서 작업자의 작업수행 과정을 수집, 분석, 예방 및 신속 대처하고, 작업자의 작업 수행시 불량률을 개선하면서 작업시 발생 가능한 위험을 저감할 수 있다. 특히 작업자 이미지 정보, 작업자 생체정보, 장비 구동 정보 및 제조된 제품의 품질정보에 기초하여 위험도 이상 조건을 설정할 수 있고, 효율적이고 정확도 높은 작업이 되도록 위험도 개선이 가능하다. 또한 스마트 팩토리 내부의 카메라 및 IoT 센서 등에서 수집된 데이터는 모두 클라우드로 보내지 않고 AI 엣지 디바이스에서 처리하고, 필요한 데이터만 클라우드 등으로 전송할 수 있으므로 처리 속도가 빠르고, 보안에 관한 문제가 적다는 장점이 있다. 추가적으로 AI 엣지 디바이스를 사용함으로써 클라우드로 데이터 전송량이 감소하여 데이터 통신비 및 데이터 전송 대역폭을 확보하는 비용이 절감되는 장점이 있다.
Energy harvesting technologies that can convert wasted various energy into usable electrical energy have been widely investigated to overcome the limitation of batteries for the powering of IoT sensors and small electronic devices. Hybrid energy harvesting is known as a technology that enhances the output power of single energy harvesting device by housing two or more various energy harvesting mechanisms. In this study, we introduce a hybrid MME (Magneto-Mechano-Electric) generator coupled with the triboelectric effect. Through FEA modeling, four triboelectric materials, including PI (Polyimide), PFA(Teflon), Cu, and Al, were selected and compared with the expected triboelectric potentials. The effect of surface morphology was investigated as well. Among various combination of triboelectric materials and surface morphologies, PFA-Al combination with the surface morphology having nano-scale square projections showed highest output potential under triboelectrification. It is also experimentally confirmed that output voltage and power of the hybrid MME generator with triboelectric material combinations.
본 연구에서는 자율 주행을 위한 지능형 교통 시스템(ITS)을 최적화하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 혁신적인 잠재력을 연구하였다. 방대한 양의 데이터를 로컬에서 실시간으로 처리하는 엣지 컴퓨팅의 능력은 신속한 의사 결정 및 향상된 안전 조치를 포함하여 자율주행차의 중요한 요구 사항을 해결하는 데 필수 요소이다. 엣지 컴퓨팅과 기존 ITS 인프라의 통합을 탐구하고, 현지화된 데이터 처리가 대기 시간을 크게 줄여 자율주행차의 반응성을 향상시키는 방법을 강조한다. 실시간 교통 관리, 충돌 방지 시스템 및 동적 경로 최적화를 지원하는 강력한 프레임워크를 집합적으로 형성하는 엣지서버, 센서 및 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 기술의 배포를 검토한다. 또한 본 연구는 보안, 데이터 통합, 시스템 확장성 등 ITS에서 엣지 컴퓨팅을 구현하는 데 있어 가장 중요한 과제를 다루며 잠재적인 솔루션과 향후 연구 방향에 대한 통찰력을 제공한다. 이 논문은 완전 자율 주행이라는 비전을 실현하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 중추적인 역할을 강조하고, 보다 안전하고 효율적이며 지속 가능한 교통 시스템을 달성하는 데 기여하는 논문이다.
본 논문은 가전로봇 항해 성능 개선을 위하여 사용된 SLAM기반 확률적 필터 개선 알고리즘을 이용하여 최근 각광받고 있는 사물인터넷과 융합한 아파트 실내나 베란다에서 사용이 가능한 스마트 가든 시스템을 설계 구현하였다. 이를 위하여 개방하드웨어 제어기인 아두이노와 센서들을 이용하였고, 세 가지 무선방식(블루투스, 이더넷, 와이파이)으로 자동 급수 및 조명, 성장모니터링을 제어 및 관찰이 가능하도록 설계하였다. 본 시스템은 이미 많은 활용이 되고 있는 기존의 식물공장과 같은 대규모 재배 시스템이 아니고 아파트와 같은 실내에서 사용 할 수 있도록 하기 위하여 개발되었다. 개발된 시스템은 스마트폰 앱을 통한 제어는 물론 토양센서, 조도센서, 습도센서, 온도센서 등을 이용하여 환경데이터를 수집하고 수집된 데이터를 분석하여 급수펌프와 LED 램프, 온도를 제어하기 위한 환기팬 등의 기능으로 구성되었다. 무선 원격제어 방법으로는 블루투스, 이더넷, 와이파이 등이 모두 가능하도록 구현 하였다. 따라서 사용자가 집안에 없을 때 원격 제어 및 모니터링이 가능하도록 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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