수위측정은 스마트 공장(Smart Factory), 스마트 농장(Smart Farm), 스마트 양식장(Smart Fish Farm) 등 IoT 모니터링 분야에서 활용도가 높다. 그러나 기존의 수위측정 방식은 복잡한 알고리즘과 고가의 센서 위주로 상품성과 산업현장 적용성이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 비접촉식 스마트센서인 적외선 거리 센서와 홀센서 기반 수위측정 방법을 각각 제안하였다. 센서의 고감도로 인해 발생하는 데이터 오류는 간단한 구조도입을 통해 해결함으로써 범용성을 높였다. 구현된 수위측정 방법은 성능평가 실험을 통해 그 유효성이 검증되었다. 본 연구를 통해 개발된 센서는 IoT 기술 기반 범용성 수위측정 모니터링 시스템으로 확장될 수 있을 것으로 기대한다.
기존의 IoT 센서 노드는 배터리로부터 에너지를 공급받아 동작하는데, 넓게 분포되어 다양한 정보를 수집해야 하는 센서 노드의 특성상, 주기적으로 배터리를 새로 교체해야 하는 단점이 존재한다. 이 단점을 극복하기 위해 에너지 하베스팅 시스템을 통해 태양광이나 고온 증기 등으로부터 에너지를 수확할 수 있다. 하지만, 기존의 에너지 하베스팅 시스템은 공급전력이 상당히 제한적이기 때문에 통신과 같이 순간적으로 높은 전력을 요구하는 어플리케이션을 활용하기가 어렵다. 이 논문에서 우리가 제안하는 고출력 에너지 하베스팅 시스템은 기존 에너지 하베스팅의 단점을 보완한 Switch Control Unit을 설계하여 수확된 에너지양과 어플리케이션 동작 모드에 따라 수확된 에너지를 에너지 저장장치에 저장하거나 수확 및 저장된 에너지를 순간적으로 모두 어플리케이션에서 사용할 수 있도록 구상하였다. 제안한 시스템을 검증하기 위해 태양광을 기반으로 한 에너지 하베스팅 시스템을 구현하였으며 각각의 동작 모드에 따라 어플리케이션에 공급하는 전력량과 에너지 저장장치의 용량에 따른 최대 공급 시간을 확인하였다.
In Internet of Things (IoT) environments, billions of interconnected devices and multimedia sensors generate a huge amount of multimedia traffic. Since the environment are in general deployed as a server-centric architecture wireless sensor networks could be bottlenecks between IoT gateways and IoT devices. The bottleneck causes high power consumption of the device and triggers very heavy network overload by transmission of sensing data. The deterioration could decrease the quality of multimedia streaming service due to delay, loss, and waste of device power. Thus, in this paper, we propose a context-based adaptive multimedia streaming scheme to support enhanced QoS and low power consumption in IoT environments. The goal of the scheme is to increase quality score per voltage of the streaming service, given an adaptation algorithm with context that are classified network and hardware such as throughput, RTT, and CPU usage. From the both context, the quality score per voltage is used in the comparison of a only network context-based adaptive multimedia streaming scheme, a fixed multimedia streaming and our scheme. As a result, we achieves a high improvement that means the quality score per voltage is increased up to about 4, especially in case of resolution change.
전 세계적으로 사물인터넷(IoT) 기술이 주목을 받으면서 사물 인터넷 기반의 헬스케어, 스마트 시티, 농업, 국방 등의 다양한 서비스 개발이 진행되고 있다. 그러나, IoT를 적용한 헬스케어 서비스는 환자의 생체정보가 제3자에게 유출되어 환자의 생명을 위협하는 상황이 발생할 수 있는 문제가 존재한다. 본 논문에서는 사물 인터넷 기반의 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 생체정보를 제3자에게 유출되지 않으면서 센싱된 데이터 및 자원을 이용하여 치료/행정 처리의 시간 및 절차를 간소화하기 위한 위치추적 센서 기반의 IoT 헬스케어 서비스 관리 모델을 제안한다. 제안 모델은 환자의 위치 정보를 이용하여 병원내 의료진들이 환자의 위치를 실시간으로 확인하고 응급상황이 발생했을 경우에도 신속하게 대응할 수 있다. 또한, 병원 내 의료장비에도 위치추적 센서를 부착해 치료에 필요한 장비들의 위치도 즉각적으로 확인 가능하기 때문에 의료서비스의 시간 및 절차를 최소화할 수 있는 장점이 있다.
축산 스마트팜의 구현이 사물인터넷 기술이 발전함에 따라 더욱 효율적으로 이루어질 수 있게 되었다. IoT 기술을 이용한 소의 질병 및 발정을 판단하여 자동적으로 소의 관리자 스마트폰으로 그 판단 결과를 푸시메지시로 알려주면 유용한 축산관리 시스템 구축이 가능해진다. 소의 질병 및 발정시기를 판단하는 방식은 온도센서 및 3축가속도 센서를 이용하여 가축의 생체데이터를 수집하여 IoT 통신과 인터넷을 이용해서 서버로 데이터를 전송하고 이 데이터는 인공지능 머신러닝 학습에 의해 이루어진다. 본 논문에서는 이와 같은 사물인터넷 기반 소관리 시스템을 구축하기 위한 전체 시스템 구조를 보여준다. 또한 객체지향방법을 이용한 사용자 요구사항 분석과 플로우차트 및 화면 설계를 보여줌으로써 이 시스템 소프트웨어를 개발하기 위한 효율적인 분석 및 설계 방법을 제시한다.
Accurate prediction of stochastic behavior of occupants is a well known problem for improving prediction performance of building energy use. Many researchers have been tried various sensors that have information on the status of occupant such as $CO_2$ sensor, infrared motion detector, RFID etc. to predict occupants, while others have been developed some algorithm to find occupancy probability with those sensors or some indirect monitoring data such as energy consumption in spaces. In this research, various sensor data and energy consumption data are utilized for decision tree algorithms (C4.5 & CART) for estimation of sub-hourly occupancy status. Although the experiment is limited by space (private room) and period (cooling season), the prediction result shows good agreement of above 95% accuracy when energy consumption data are used instead of measured $CO_2$ value. This result indicates potential of IoT data for awareness of indoor environmental status.
최근에 의료, 군사, 스포츠 등의 다양한 분야에서 사물인터넷(IoT)와 빅데이터가 활용되고 있다. 나사렛대학교는 여러 형태의 장애 등급과 장애 유형을 가지고 있는 약 300여명의 장애학생이 있는 재활복지 중심대학이다. 본 논문은 캠퍼스 내에서 장애 학생들이 실내와 실외를 이동할 시에 BLE비콘과 3축 가속도 센서를 이용하여 이동경로 산정과 위험상황 회피를 위한 최적의 경로를 제공하는 스마트 캠퍼스를 제안한다. 이를 위하여 센서기반 IoT 기술을 이용한 장애학생 보행 데이터를 빅데이터로 관리한다.
ICT 강국을 중심으로 국가자원에서 IoT기반의 기술을 지원하고 있으며, 기업 및 연구소에서도 기술 개발 및 생태계 조성을 위해서 활발히 연구되고 있다. 서울시의 도로 곳곳에서는 IoT기반의 공공시설이 도입되고 있으며, 사용자들로부터 다양한 서비스 및 편의성을 제공하고 있다. 하지만 IoT의 본격적인 도래와 발전을 위해서는 보안 및 프라이버시 침해와 생명과 안전에 대한 위협하는 사례가 빈번히 발생하고 있다. 또한 IoT 환경은 기존의 센서 네트워크, 이 기종 통신 네트워크, IoT 환경에서 최적화된 Device 등 다양한 환경기술을 포함하고 있으므로 기존의 보안 위협 및 다양한 공격 기법을 계승한다. 그러므로 본 논문에서는 IoT환경에서 안전한 통신을 위한 속성기반 암호화기술에 대해서 연구한다. 디바이스에서 수집된 데이터를 속성기반의 암호화 기법을 활용하여 전송하며, 키 생성 프로토콜을 설계하여 디바이스와 사용자에 대한 등급 및 권한을 식별하여 안전한 메시지를 전송하도록 한다. 성능평가를 수행하여 기존의 RSA 알고리즘 대비 암호화, 서명부분에서 대략 69%, 40%의 향상된 속도를 확인하였으며, IoT환경에서 발생하는 보안위협에 대해서 안전성을 분석하였다.
현재, 5G 상용화 성공에 따라 IoT 기술이 고도화 되고 있어 다양한 사물인터넷 공공 안전 서비스를 통합한 서버 시스템이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 IP PBX를 기반으로 IoT 디바이스와 게이트웨이를 연결하는 IoT 플랫폼인 공공 안전 통합서버를 구현하였다. 본 서버는 임베디드 OS 기반으로 다양한 IoT 서비스가 하나의 시스템에서 수행되고 공공장소의 비상통화 및 방송을 처리하는 호 처리/방송서버 기능을 내장하고 있고, IoT센서 데이터와 비상벨 정보를 수집하여 응급 상황 시 사고현장에서 비상알람과 대피방송 등을 자동송출 하며, 일상적인 정보는 상위의 IoT 서비스 서버에 전달하여 IoT서비스 서버의 명령에 따라 공공안전관리 서비스를 제공하여 국가 사회의 안전망 서비스를 편리하고 저렴하게 제공할 수 있다.
최근 스마트폰의 폭발적인 보급, IoT와 클라우드 컴퓨팅 기술의 고도화, 그리고 IoT 디바이스의 보편화로 대용량 스트리밍 센싱데이터가 출현하였다. 또한 이를 기반으로 데이터의 공유와 매쉬업 통해 새로운 데이터의 가치를 창출하기 위한 요구사항의 증대로 대용량 스트리밍 센싱데이터 환경에서 시맨틱웹 기술과의 접목에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 데이터의 대용량성 스트리밍성으로 인해 새로운 지식을 도출하기 위한 지식 추론분야에서 많은 이슈들에 직면하고 있다. 이러한 배경하에, 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센싱데이터를 시맨틱웹 기술로 처리하여 서비스하기 위해 RDFS 규칙기반 병렬추론 기법을 제시한다. 제안된 기법에서는 기존의 규칙추론 알고리즘인 Rete 알고리즘을 하둡프레임워크 맵리듀스를 통해 병렬로 수행하고, 공용 스토리지로서 하둡 데이터베이스인 HBase를 사용하여 데이터를 공유한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센싱데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하고, 이를 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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