본 연구에서는 한국과 미국의 사물 인터넷 관련 특허 초록을 수집하여 키워드 네트워크 및 키워드 커뮤니티 네트워크를 구축하고 네트워크 분석을 실시하였다. 먼저 TF-IDF 가중치를 적용하여 중요 키워드를 추출하고 이 중요 키워드와 상관관계가 높은 키워드들을 재추출하여 핵심 키워드를 선정하였다. 선정된 키워드를 중심으로 키워드 네트워크를 구축한 다음 네트워크 탐지를 시행하여 키워드 커뮤니티 네트워크를 재구축하여 기술 간의 연결 관계를 분석하였다. 본 연구에서 생성한 키워드 커뮤니티 네트워크는 특허의 내용을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 커뮤니티 간의 연결 관계를 분석함으로써 기술 간의 연관 관계도 파악할 수 있다. 키워드 커뮤니티 네트워크 분석 결과 한국은 보안, 반도체, 이미지 프로세스와 같은 사물 인터넷의 기반 기술 분야의 특허가 중요한 특허 기술로 나타난 반면 미국의 경우 스마트 홈, 대화형 매체 그리고 통신 등과 같은 사물 인터넷 환경, 응용 분야의 기술이 중요한 기술로서 자리잡고 있음을 알 수 있다.
Rapid changes to the paradigm of smart media have created a communication environment through merging with various media such as IoT technology, which is internet of things. Among them, user' need for a start home, which is one of people living conditions, has been growing and values of the communication environment in a living space using a smart mirror have been growing. However, studies on figuring out behavior and analyzing needs of family members who actually use the living space are insufficient. This study is to draw the service system of the home smart mirror by analysis of behavior and needs of users of the living space. For a research method for analysis of behavior of family members, I wrote two kinds of user's experience maps, which are frequency of use of a quantitative space of a living space and space's important value scales by persona study and depth interview. Through this, applied spaces of the home smart mirror (living room, bathroom, powder room, dress room, porch, kitchen, room) and the types of user needs (type of providing information, entertainment type, control type, service type) have been drawn and statistical analysis methodology has been utilized for a research of user preferences in regard to correlation between living spaces and types of user needs based on a survey. As a result of analysis of ages and gender, types of user needs by space have been drawn and the service system of the home smart mirror has been drawn. It would be utilized as a basic material for various contents development and design using the smart mirror in the future.
Mankind has been attempting to live a happy and safe family life in a residential space. Due to the advent of the mobile phone in the 1990s and the smart phone in the 2000s, when the information and communication age came, human life has been innovatively changed. The revolution of human civilization led to the Neolithic Revolution and the Iron Age, followed by a smart phone revolutionizing human life, and the revolution faces with the era of info-communication, smart phones became a daily life and the fourth industrial revolution. The fourth industrial revolution is an era of info-communication technology (ICT), creating a new paradigm across human life through technological developments such as artificial intelligence (AI), IoT, big data, mobile, and cloud. The smart home is actively researched in a direction to support the overall human life as a representative future residential culture paradigm. However, the study considering the needs according to the lifestyle, functional characteristics of each living space and human lifestyle of the Phono Sapiens era where smart phones live like daily life was relatively insufficient. In addition, research on smart home service design should be considered from the apartment residential space planning stage. Therefore, this study has significance in suggesting the direction of research on human-centered smart home service design considering the characteristics of each living space and resident's life-style in the smart phone era.
The Smart grid refers to the technology that enables efficient usage of electric power by collecting information concerning the power usage and power lines grafting information and communications technology to onto power grids. There are Zigbee, PLC or IEEE 802.11 WLAN MAC as a core technology of the Smart grid, but in this paper, the discussion is focused on the PLC. The PLC is the technology that carries out data communications using power lines and put into practical use in the field of lights or home appliances control recently but PLC-applied communications between electronic devices are rarely seen. For the reason that the PLC uses high-voltage power lines and has a disadvantage of experiencing higher data loss rate caused by the noises produced by going through transformers, the technology is yet to be used in many areas. Nevertheless, the PLC has been studied widely recently in respect that it's the low-cost communication solution for the Smart Metering [1]. Moreover, this technology is emerging as a novel data communication method and discussed as an important technology lately due to the developments of the Smart grid systems and Internet of things (IoT). Thus, in this paper, the results obtained from designing and performing implementation scenario for the PLC-based Smart grid home network system were compared and analyzed with that of IEEE 802.11 WLAN MAC (the foundation technology at Jeju Smart grid Test bed)-based Smart grid home network. Thus, in this paper, OPNET 14.5 PL8, OSI 7 layer, PLC router nodes and PLC nodes had been used for the designing and implementation simulations of both systems. Additionally, QoS was not considered in order to guarantee that all the traffics would not have the same processing priority.
사물인터넷은 센서, 통신, 인터페이스 기술들이 유기적으로 동작해야 하는 ICT의 대표적인 사례로 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 세계 각국에서는 사물인터넷 관련 기술에 대한 연구를 진행하고 있다. 하지만 사물인터넷은 보안 측면에서 지속적으로 문제가 제기되고 있다. 그 중에서도 프라이버시에 대한 문제는 사물인터넷에서 꼭 해결해야 할 문제이다. 사용자를 인증하는 과정에서 사용자 정보를 남기지 않는다면 이러한 프라이버시 문제를 해결할 수 있으며, 본 논문에서는 프라이버시 문제를 해결할 수 있는 사물인터넷 환경에 적합한 OAuth 기반의 사용자 인증 프레임워크를 제안하고 안전성을 분석한다.
스마트 팩토리화가 진행됨에 따라 자동화 설비 및 로봇의 활용이 늘어나고 있다. 또한 IT 기술의 발달로 음성인식을 활용한 시스템의 활용도도 올라가고 있다. 음성인식 기술은 스마트홈과 각종 IoT 기술에서 두각을 나타내고 있는 기술이지만 공장의 특수성으로 공장에 적용되기 힘든 상황에 있다. 따라서 본 연구에서는 제조 현장의 상황을 고려한 음성인식 기술을 활용하여 산업용 다관절 로봇을 제어하는 방법을 설계하였다. 모바일을 통해 로봇 조작을 위한 음성명령을입력 받은 후 네트워크 프로토콜 변환 및 명령어 변환 과정을 거쳐 로봇을 제어할 수 있음을 확인하였다.
모든 사물에서 네트워크 및 컴퓨팅이 가능한 IoT(Internet of Things) 환경이 빠르게 확산되고 있다. IoT 환경은 클라우드 기반 중앙처리 구조를 통해 데이터를 처리하고 사용자에게 서비스를 제공하기 때문에 병목현상 및 서비스 지연이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해, 최근 단말 IoT 노드와 네트워크에서 직접 데이터를 처리하여 사용자에게 서비스를 제공하는 Edge Computing이 주목받고 있으며 이러한 Edge Computing 환경에서 사용자에게 효율적으로 지능형 서비스를 제공하기 위한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 Edge Computing을 위한 전문가 시스템 기반 상황 인식 서비스 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 자원 제한적인 IoT 노드 간 효율적인 협업을 기반으로 데이터를 실시간으로 처리하고 상황 인식을 통해 사용자에게 최적화된 맞춤형 서비스를 제공한다. 또한, 사용자는 사용 용도에 따라 직접 상황 인식 서비스를 수정하여 원하는 서비스를 제공받을 수 있다. 제안하는 기법을 스마트 홈 환경에서 3가지 방범 서비스 모드를 이용하여 테스트하였으며, 본 논문의 IoT 기반 전문가 시스템 서버와 기존 PC 기반 전문가 시스템 서버의 자원 소모량을 비교하여 제안하는 기법의 안정성을 입증하였다.
현재 우리 사회에서 자주 언급되고 있는 단어들 중 하나는 스마트 머신이라 할 수 있다. 스마트 머신은 똑똑하거나 혹은 지능적인 기능을 포함한 기계를 의미한다. 이러한 스마트 머신이 최근 우리 가정환경에서 적용되고 있는 사례들이 늘어나고 있다. 바로 스마트 홈의 결과로서 발생하는 현상들이다. 스마트 홈 환경에서 스마트 스피커는 전통적인 음악 재생의 기능에서 벗어나 이제는 스마트 홈의 다양한 구성 요소인 디바이스들을 제어하는 인터페이스 역할이 증대되고 있다. 본 연구에서는 국내, 외 스마트 스피커 시장의 기술 동향 등을 살펴보고, 현 제품들에 대한 문제점을 분석하였으며, 필요한 핵심기술에 대해 기술하였다. 국내 스마트 스피커 시장에서는 SKT와 KT가 관련 산업을 리드하고 있으며, 반면에 국외에서는 대표적인 IT 기업인 아마존, 구글, 애플 등이 관련 제품의 출시 및 기술 개발에 주력하고 있다.
그동안 인터넷은 인간이 정보를 주고 받는 유일한 공유의 장소로 인식되어 사용되어 왔다. 더불어 정보기술의 발달로 인해 다양한 디바이스들이 등장하였다. 이들 디바이스들은 인터넷을 통해 서로 연결되었으며, 사용자과 사용자는 물론 사용자와 물체, 물체와 물체간에 때와 장소에 구분되지 않으면서, 소통 가능한 사물 인터넷에 대한 관심이 고조되고 있다. 이런 사물인터넷은 여러 가지의 다른 정의 혹은 개념으로 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 사물인터넷을 이용한 스마트 산업현장의 사례들에 대해 살펴보고 앞으로의 발전 가능성에 대해 연구하였다. 사물인터넷 기반의 스마트 산업의 도메인은 우리 생활과 밀접한 관련성을 갖는 분야로 하였으며, 공간적 의미를 포함하는 스마트 시티, 생활의 주된 대상인 스마트 홈 및 건강과 관련된 스마트 헬스 영역으로 구분하여 기술하였다.
본 논문에서는 최적의 스마트 홈 제어 시스템의 설계 및 구현 방법에 대해 설명한다. 최근 센서와 통신과 같은 기술들을 발전으로 사물인터넷은 전구, 콘센트, 옷과 같은 다양한 사물을 제어할 수 있게 되었으며, 다양한 기업에서는 사물간의 협업을 통해 사용자의 삶을 향상 시킬 수 있는 서비스들을 출시되고 있다. 하지만, 기존 사물인터넷 시스템에서는 엔드 투 엔드 디바이스인 경우 다양한 프로토콜을 통해 데이터를 전송하지만 서버 및 게이트웨이는 단일 프로토콜을 지원하는 경우가 빈번하다. 또한, 사물인터넷 시스템의 제조사에 따라서 전용 어플리케이션이 존재하며, 여러 사물인터넷 디바이스들을 등록하고 제어하는데 있어서 높은 복잡성을 가지고 있다. 증강현실 사물인터넷 시스템인 경우 사물들을 검출하기 위해 OpenCV 또는 OpenGL을 사용하여 특징점 및 엣지 추출 기술을 사용 하지만 사물의 인식률이 샘플링 데이터에 따라서 편차가 크게 존재하며, 비교적 낮은 문제점이 존재한다. 제안하는 최적의 스마트 홈 시스템에서는 기존의 문제점을 보완하기 위해 OneM2M을 기반으로 사물인터넷 게이트웨이를 구현하여 엔드 투 엔드 디바이스의 다양한 프로토콜들을 지원하고, 단일 어플리케이션을 통해 다양한 사물을 제어 등 사용자의 접근성을 향상시켰다. 또한, 인공지능 분야의 딥러닝을 사용하여 디바이스들을 학습시키고 추론 및 검출을 통해 기존 시스템의 사물 인식률 향상과 인식률의 편차를 낮추었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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