• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.854-856
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• 2014

일인 다기기 시대에 맞추어 스마트 기기로 다양한 가전제품과 전자기기를 스마트 디바이스를 이용하여 제어 가능하게 출시하고 있다. 또한, 청소로봇과 냉장고, 에어컨, TV 등의 제품 수가 빠르게 증가하고 있으며 이러한 기기들을 이용하여 DLNA(Digital Living Network Alliance) 시스템을 구축하고 있다. 그리고 국내외에서 IoT(Internet Of Things)나 Alljoyn 같은 기술들을 개발 및 제공하고 있다. 하지만 현재 사용하고 있는 가전제품이나 전자기기들은 운영체제가 설치되어있는 제품보다 설치되어있지 않은 제품이 많다. 또한, 스마트 가전제품을 사용하지 않는 사용자는 스마트 가전제품 보다는 기존의 전자제품을 구입하는 경우가 더 많이 발생한다. 본 논문에서는 모바일 기기를 사용하여 사용자가 원하는 데이터를 수치화하고 아두이노 보드에 전송하여 운영체제가 없는 기존의 가전제품도 스마트 기기와 같은 제어를 할 수 있도록 하는 시스템을 제안하고 구현한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.799-806
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• 2021

사물인터넷 환경에서는 센서로부터의 이벤트 데이터가 시간의 흐름에 따라 지속적으로 보고된다. 이러한 추세로 입수되는 이벤트 데이터는 무한정 쌓이게 되므로 데이터의 효율적인 분석과 관리를 위한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 지속적으로 보고되어 유입되는 센서로부터의 이벤트 데이터에 대하여 효과적인 선택과 활용을 뒷받침 할 수 있도록 하는 데이터 스트림 분할 방안을 제안하였다. 분석 처리를 시작할 지점을 식별하기 위한 식별자를 선정하도록 하였다. 이러한 식별자의 역할을 존치시킴으로써 분석할 대상을 명확하게 할 수 있으며 데이터 처리량을 감소시킬 수 있다. 본 연구에서 제안하는 스트림 분할을 위한 식별자는 각 스트림의 이벤트 발생을 기준으로 하기에 의미 중심의 데이터 스트림 분할 방안이라고 할 수 있다. 스트림 처리에서의 식별자의 존재는 대용량의 지속적인 데이터 유입환경에서 효율성을 제공하고 비용을 저감하는 측면에서 유용하다고 할 수 있다.

• 한국물환경학회지
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• 제36권6호
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• pp.621-635
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• 2020

Water quality models are scientific tools that simulate and interpret the relationship between physical, chemical and biological reactions to external pollutant loads in water systems. They are actively used as a key technology in environmental water management. With recent advances in computational power, water quality modeling technology has evolved into a coupled three-dimensional modeling of hydrodynamics, water quality, and ecological inputs. However, there is uncertainty in the simulated results due to the increasing model complexity, knowledge gaps in simulating complex aquatic ecosystem, and the distrust of stakeholders due to nontransparent modeling processes. These issues have become difficult obstacles for the practical use of water quality models in the water management decision process. The objectives of this paper were to review the theoretical background, needs, and development status of water quality modeling technology. Additionally, we present the potential future directions of water quality modeling technology as a scientific tool for national environmental water management. The main development directions can be summarized as follows: quantification of parameter sensitivities and model uncertainty, acquisition and use of high frequency and high resolution data based on IoT sensor technology, conjunctive use of mechanistic models and data-driven models, and securing transparency in the water quality modeling process. These advances in the field of water quality modeling warrant joint research with modeling experts, statisticians, and ecologists, combined with active communication between policy makers and stakeholders.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.866-872
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• 2020

실내 위치 기반 서비스는 사람과 물체 간의 거리에 기반한 서비스를 제공한다. 이러한 실내 위치 기반 서비스는 최근 키넥트와 같은 저렴한 가격의 깊이 센서를 활용하여 구현하는 경우가 증가하고 있다. 다수의 깊이 센서들은 사람의 위치를 트랙킹하는 기능을 기본으로 제공한다. 하지만 물체의 위치는 직접 수동으로 측정해야 한다. 물체의 3차원 위치를 획득하기 위해서는 3차원 인터랙션이 필요한데 이는 일반 사용자들에게는 어렵다는 단점이 있다. 반면에 일반 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 GUI (Graphical User Interface) 의 경우에는 3차원 위치 획득이 제한된다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하고자 개발된 ILOCAT (Interactive LOcation Context Authoring Toolkit)을 제안한다. ILOCAT 은 일반 사용자들이 실공간에서 GUI를 활용하여 쉽게 물체의 3차원 위치를 취득할 수 있도록 설계되었다. 본 논문은 ILOCAT 의 디자인 및 구현을 상세히 설명한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.88-95
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• 2020

본 논문에서는 고령 보행자의 안전한 보행을 위한 새로운 팔 스윙 보행 패턴 기반 보행안전 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 스마트 밴드, 스마트 워치 등 햅틱 기반의 디바이스를 활용한 고령 보행자용 보행 안전 시스템으로 기존의 하지 운동의 보행 패턴으로 보행자의 낙상 상황을 인지하기 어려운 문제점을 해결하기 위해 팔 스윙 기반의 보행 패턴을 활용한다. 팔 스윙 기반 보행 패턴은 디바이스의 가속도 센서를 이용한 팔의 스윙을 통해 걸음수 및 보행자의 낙상 상황을 인지하며 낙상 상황이 발생하는 위치를 데이터베이스화하여 고령 보행자에게 낙상 발생 예상 위치 근처를 보행할 시 경고 메시지를 전달하여 고령자에게 보행 안전을 제공한다. 이러한 시스템을 통해 고령자의 안전한 보행 권리 및 환경 개선할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.749-756
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• 2021

제조 생산공정에는 다양한 센서를 통해 실시간으로 양질의 데이터가 데이터베이스에 축적되고 있다. 이와 함께 통계적으로 접근하기 까다로운 데이터에 대해서 높은 수준의 정확도로 예측모델을 구축할 수 있는 머신러닝이 보급되면서 '4차 산업화 시대'를 맞이하고 있다. 본 논문에서는 이러한 제조업계의 흐름에 따라 업계의 주요 관심사인 제품의 품질특성을 예측하는 머신러닝 모델의 성능을 향상하는 방법을 제시한다. 머신러닝 모델의 성능을 향상하는데 일반적으로 사용되는 샘플 크기의 증가, Hyper-Parameter의 최적화 및 적절한 알고리즘 선택의 효과를 검증한다. 그리고, 새로운 성능향상 방법을 제시하고, 그 효과를 검증해본다. 논문에서 제시한 방법을 통해서 제조업에서는 더욱 향상된 성능의 예측모델을 구축, 품질예측과 관리에 크게 이바지할 수 있을 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.1-8
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• 2021

본 논문에서는 임업인의 신체 이상 징후를 실시간 모니터링하여 응급 조치를 수행함과 동시에 인근의 산불이나 산사태와 같은 자연재해 또는 열사병에 대한 알람을 제공하는 IOT 구축을 제안한다. 임업인에게 제공되는 노드에 6축 센서, 온도 센서, GPS, LoRa를 포함하도록 하고, LoRa 통신을 이용하여 측정된 데이터를 게이트웨이를 통해 네트워크 서버에 송신한다. 네트워크 서버는 6축 센서 데이터로 임업인의 신체 이상 징후 여부를 판단한 후 GPS 위치를 추적하여 응급 조치를 수행한다. 온도 데이터를 분석한 후 열사병 가능성이 있는 경우 또는 인근에서 산불 및 산사태가 발생했을 경우에 알람을 제공한다. 본 논문에서는 노드 및 게이트웨이를 제작하고, 네트워크 서버를 구축하여 얻은 데이터를 분석하여 임업인의 신체 이상 징후 실시간 감지 및 재해조기경보 IOT 구축이 가능함을 확인하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권3호
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• pp.433-443
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• 2022

연구목적: 본 논문에서는 스마트 디바이스의 높은 보급률을 활용하여 근감소증을 추정 및 예측하는 딥러닝 알고리즘을 제안과 연구를 수행한다. 연구방법: 딥러닝 학습을 위해 스마트 디바이스에 내장된 관성센서를 활용하여 실험 데이터를 수집하였다. 데이터를 수집하는 테스트용 어플리케이션 구현하여 '정상'과 '비정상'걸음과 '달리기', '낙상', '스쿼트' 자세의 5 가지 상태를 구분하여 데이터를 수집하였다. 연구결과: LSTM, CNN, RNN model 사용 시 예측 정확도를 분석했고 CNN-LSTM 융합형 모델을 활용하여 이진분류 정확도 99.87%, 다중 분류 92.30%의 정확도를 보였다. 결론: 근감소증이 있는 사람의 경우 걸음걸이의 이상이 생긴다는 점에 착안하여 스마트 디바이스를 활용한 연구를 진행하였다. 본 연구를 활용하여 근감소증으로 인해 생기는 재난안전을 강화 할 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.65-76
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• 2023

This paper identifies the aspects of living environment elements (PM^2.5, PM¹⁰, Noise) throughout Seoul and the urban characteristics that affect them by utilizing the big data of the S-Dot sensors in Seoul, which has recently become a hot topic. In other words, it proposes a big data based urban computing research methodology and research direction to confirm the relationship between urban characteristics and living environments that directly affect citizens. The temporal range is from 2020 to 2021, which is the available range of time series data for S-Dot sensors, and the spatial range is throughout Seoul by 500mX500m GRID. First of all, as part of analyzing specific living environment patterns, simple trends through EDA are identified, and cluster analysis is conducted based on the trends. After that, in order to derive specific urban planning factors of each cluster, basic statistical analysis such as ANOVA, OLS and MNL analysis were conducted to confirm more specific characteristics. As a result of this study, cluster patterns of environment elements(PM^2.5, PM¹⁰, Noise) and urban factors that affect them are identified, and there are areas with relatively high or low long-term living environment values compared to other regions. The results of this study are believed to be a reference for urban planning management measures for vulnerable areas of living environment, and it is expected to be an exploratory study that can provide directions to urban computing field, especially related to environmental data in the future.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.93-102
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• 2023

클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.