교육 장소에서 실제 수업하거나, 시뮬레이션 환경에서 교육하는 방법에 대한 방향이 제시되고 있다. 4차 산업혁명 이후에 다양한 분야의 산업 발전이 이루어지고 있고, 특히 IoT와 관련된 교육이 실행되고 있는 실정이다. 제안 모델은 3D 환경에서의 시뮬레이션 시스템을 응용하여 큰 비용 없이 다양한 IoT 시스템을 간접적으로 구축하여 교육할 수 있는 모델로서, 아두이노 플랫폼을 기반으로 가상 리모트 IO를 구현하였으며, 이를 통하여 교육을 위한 시스템 구축비용의 경감과 시스템을 간접적으로 구축하여 학습할 수 있는 모델이다. 또한 교육과 관련된 콘텐츠들을 다양하게 실습할 수 있다. 테스트 코드를 작성하여 실제 시스템과 가상의 시스템과의 동작 일치성을 확인하였다.
국내, 외에서 개발된 IP, SIP 전관방송 시스템들은 윈도우나 리눅스 서버 환경에서 개발되어 서버-랙에 장착되어 운용되는 구조이며, 소비전력이 많고, 시스템 장애 시 원격 대응에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 전광방송을 위해 사물인터넷 서비스 구조를 이용하여 IoT 디바이스와 IoT 게이트웨이를 IoT 서비스 서버에 연결하는 IoT 플랫폼을 구성하고, 이 구조를 이용하여 호 처리 및 방송 기능을 내장하며 공공장소의 비상통화 및 비상방송을 처리할 수 있는 임베디드 OS 기반의 안전관리 시스템 서버를 설계 했다. 본 서버는 표준 SIP를 지원하는 다양한 SIP기반 통화 및 방송장치와 상호호환되어 구내전화 및 구내방송시스템과 통합구축이 가능하다.
본 연구에서는 산업용 사물인터넷(IIoT)의 맥락에서 포그 컴퓨팅(Fog Computing, FC)를 위해 특별히 고안된 혁신적인 인지 사물인터넷(Cognitive IoT) 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 인지 IoT 플랫폼의 복잡한 설계 및 기능적 아키텍처에 초점을 맞추고, 이 아키텍처는 서비스 제공, 인지 의사결정, 분산 모니터링 및 제어와 같은 핵심 구성 요소를 원활하게 통합하는 것을 제안한다. 이 플랫폼의 중요한 측면은 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI)을 통합하는 것으로, 다양한 산업 애플리케이션에서 운영의 유연성과 상호 운용성을 향상시켜 실시간 기계 상태 모니터링에 중점을 둔 예측 유지보수-서비스(Predictive Maintenance-as-a-Service, PdM-as-a-Service) 모델을 통해 제시된다. 이 모델은 실시간 데이터 분석을 활용하여 유지보수 및 관리 작업을 수행함으로써 전통적인 유지보수 접근법을 뛰어넘고, 실증적 결과는 포그 컴퓨팅 환경 내에서 플랫폼의 효과성을 입증하며, 산업용 IoT 애플리케이션 분야에서의 변혁적 잠재력을 보여 IIoT 플랫폼 개발에 기여 하는 연구이다.
산업 발전에 따른 대기 오염은 인간의 건강을 크게 위협할 만한 수준이 되었다. 일반적으로 실내 공기 오염이 실외보다는 낮다고 생각하지만, 현대인들은 대부분의 시간 동안 실내에서 생활하기 때문에, 자신의 건강을 지키고 삶의 질을 높이기 위해서는 실내 공기 품질을 쾌적하게 유지하는 것이 필수적이다. 따라서, 현재 주목받고 있는 사물인터넷, 데이터 처리 기술을 활용한 실내환경 관리 플랫폼 개발은 매우 의미 있는 연구라고 생각된다. 본 논문에서는 원격에서 실내환경을 모니터링하고 제어할 수 있는 IoT 기반의 관리 플랫폼을 설계하였다. 또한, 플랫폼을 구성하는 IoT 단말, 게이트웨이, 데이터 서버의 기능을 오픈소스와 공개 라이브러리를 이용하여 구현하였고, 기능 동작도 모두 확인하였다. 특히, 본 논문의 IoT 단말과 게이트웨이는 BLE 통신을 이용하여 데이터를 교환하기 때문에 상대적으로 저전력으로 동작할 수 있으며, 게이트웨이는 BLE Advertising 모드를 사용하여 미리 설정하지 않은 IoT 단말을 자동 인식할 수 있는 장점이 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.974-992
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2021
Recently, the healthcare field has undergone rapid changes owing to the accumulation of health big data and the development of machine learning. Data mining research in the field of healthcare has different characteristics from those of other data analyses, such as the structural complexity of the medical data, requirement for medical expertise, and security of personal medical information. Various methods have been implemented to address these issues, including the machine learning model and cloud platform. However, the machine learning model presents the problem of opaque result interpretation, and the cloud platform requires more in-depth research on security and efficiency. To address these issues, this paper presents a recent technology for Internet-of-Things-based (IoT-based) health big data processing. We present a cloud-based IoT health platform and health big data processing technology that reduces the medical data management costs and enhances safety. We also present a data mining technology for health-risk prediction, which is the core of healthcare. Finally, we propose a study using explainable artificial intelligence that enhances the reliability and transparency of the decision-making system, which is called the black box model owing to its lack of transparency.
사물인터넷(IoT)은 다양한 플랫폼, 컴퓨팅 성능, 기능을 가지는 장치를 연결한다. 네트워크의 다양성과 IoT 장치의 편재로 인해 보안 및 개인 정보 보호에 대한 요구가 증가하고 있다. 따라서 암호화 메커니즘은 이러한 증가된 요구 사항을 충족할 만큼 충분히 강력해야 하고 동시에 저 사양의 장치에 구현될 수 있을 만큼 충분히 효과적이어야 한다. 논문에서는 IoT에서 사용할 수 있는 다양한 유형의 장치에 대한 최신 암호화 기본 요소 및 체계의 성능 및 메모리 제한 사항을 제시한다. 또한, IoT 네트워크에 자주 사용되는 저 사양의 장치에서 가장 일반적으로 사용되는 암호화 알고리즘의 성능에 대한 자세한 성능 평가를 수행한다. 데이터 보호 기능을 제공하기 위해 바이너리 링에서 암호화 비대칭 완전 동형 암호화와 대칭 암호화 AES 128비트를 사용했다. 실험 결과 IoT 장치는 대칭 암호를 구현하는데 충분한 성능을 가지고 있었으나 비대칭 암호 구현에서는 성능이 저하되는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 모션인식을 활용한 Human UI/UX를 위한 IoT 기반 스마트헬스 서비스를 제안한다. 현재까지 M2M기반의 u-healthcare에서 적용되는 센서 네트워크에서는 TCP/IP 프로토콜이 아닌 non-IP프로토콜을 이용하고 있다. 그러나 서비스의 이용 확대와 IoT 기반의 센서 네트워크 관리를 용이하게 하기 위해서는 다수의 센서들의 인터넷 연결이 반드시 요구된다. 따라서 센서들에 의하여 측정된 자료들을 인터넷과 통신하는 것은 물론 이동이 가능해야 하기 때문에 네트워크 이동성을 고려한 IoT 기반 스마트헬스 서비스를 설계하였다. 또한 IoT 기반 스마트헬스 서비스는 기존의 헬스케어 플랫폼과는 다르게 바이오 정보뿐만이 아니라 동작감지를 위한 스마트 헬스 서비스를 개발하였다. u-healthcare에서 사용되는 WBAN 통신은 일반적으로 많은 네트워크화된 장치 및 게이트웨이로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 WBAN 센서 노드간의 이동성을 지원하는 기술을 이용함으로써 무선 환경에서도 동적 변화에 쉽게 대응할 수 있고, 사용자의 동작감지를 통해 체계적인 관리가 이루어진다.
KANG, Minsoo;KIM, Baek Seob;SEO, Jin Won;KIM, Kyu Ho
한국인공지능학회지
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제9권2호
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pp.15-21
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2021
This paper conducted a feasibility study by applying an Internet of Things and Artificial intelligence-based management system for the elderly living alone in an aging society. The number of single-person families over the age of 50 is expected to increase, and problems such as health, safety, and loneliness may occur due to aging. Therefore, by establishing an IoT-based care system for the elderly living alone, a stable service was developed through securing a rapid response system for the elderly living alone and automatically reporting 119. The participants of the demonstration test were subjects under the jurisdiction of the "Seongnam Senior Complex," and the data collection rate between the IoT sensor and the emergency safety gateway was high. During the demonstration period, as a result of evaluating the satisfaction of the IoT-based care system for the elderly living alone, 90 points were achieved. We are currently in the COVID-19 situation. Therefore, the number of elderly living alone is continuously increasing, and the number of people who cannot benefit from care services will continue to occur. Also, even if the COVID-19 situation is over, the epidemic will happen again. So the care system is essential. The elderly care system developed in this way will provide safety management services based on artificial intelligence-based activity pattern analysis, improving the quality of in-house safety services.
개인 식단을 작성하기 위해서는 많은 고려 사항들이 있다. 개인 식단은 질병에 대한 식이요법, 체중에 따른 다이어트 등에 따라 다르다. 또한 음식의 선호도와 계절, 날씨, 기분에 따라 선택하는 식단이 달라진다. 개인은 건강관리를 위해 영양상태의 균형을 바로잡는 식단 추천을 기대한다. 본 논문에서는 이 같은 요구를 충족시키기 위하여 개인 맞춤형 식단추천시스템 구축 프레임워크를 제안한다. 식단을 추천하기 위해서는 시스템은 개인의 신체상황, 식품 재료 상황, 환경 상황, 심리 및 감정 상황 등의 정보를 입력으로 받고, 다른 외부의 응용시스템으로부터 생성된 식단 작성 관련 온톨로지를 이용해 추론함으로써 식단 추천 서비스를 제공할 수 있다. 이 같은 서비스를 제공하기 위해서는 사물인터넷(IoT) 환경이 토대가 되어야 한다. 따라서 본 논문은 oneM2M 공통 서비스 플랫폼을 갖고 있는 IoT 표준화 환경에서의 개인 맞춤형 식단추천시스템 프레임워크를 제안한다.
광 산업은 국가 경제 활성화에 지대한 영향력을 갖고 있으며, IT기술의 발전은 관광객의 특성, 행위, 구매 성향, 관심사 등에 기반한 개인 프로파일 정보 및 위치정보, 활동정보 등의 수집과 분석이 가능해졌다. 이를 구현하기 위해 융합형 스마트관광 정보 서비스 플랫폼 구현은 3단계로 나누어 비지니스 모델 개발, IoT & 빅데이터 통합관리 시스템, 빅데이터 알고리즘 개발 및 분석 플랫폼 개발로 완성된다. 플랫폼 및 알고리즘의 원천기술은 오픈소스를 채택하고 그 기반위에 서비스 요소를 확장한 후, 지역을 연계한 Test-Bed 실증 시험을 통해 문제점을 보완하는 과정을 진행하게 된다. 이 플랫폼을 활용하면 다양한 정보를 통합적으로 분석하여 관광객별 맞춤화된 서비스를 제공할 수 있는 스마트관광 환경이 가능해진다. 또한 지역중심의 스마트관광 생태계 조성을 통해 관광 목적지 주민의 삶을 개선하고 지역 재생과 일자리 창출에도 기여할 수가 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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