이 논문은 강화학습기반으로 지역난방 열사용자 기계실 설비의 열효율 향상을 시도하는 연구를 소개하며, 한 예시로서 모델을 특정하지 않는 강화학습 알고리즘인 딥큐러닝(deep Q learning)을 활용하는 학습 네트워크(DQN)를 구성하는 일반적인 방법을 제시한다. 또한 복수의 열에너지 기계실에 설치된 IoT 센서로부터 유입되는 방대한양의 데이터 처리에 있어 에너지 분야에 특화된 빅데이터 플랫폼 시스템과 열수요 통합관리시스템에 대하여 소개 한다.
최근 무선 에너지 하비스팅 기술이 센서와 같은 소형 IoT 디바이스들의 크기 제한으로 인한 배터리 부족 문제의 해결방법으로 각광을 받고 있다. 이 기술이 기존의 인지무선 네트워크에 적용된다면 인지 유저들의 운용시간 증가로 인한 네트워크 처리량의 증가를 기대할 수 있다. 본 논문에서는 인지 유저(Cognitive User)가 근처에서 동작 중인 우선 유저(Primary User)의 특정 거리 안에 존재할 때 우선 유저가 전송한 통신 신호로부터 무선 에너지 하비스팅을 하고 특정 거리 밖에 존재할 때 비어있는 채널을 골라 통신을 하도록 한다. 이 때 우선 유저와 인지 유저는 Homogeneous Poisson Pont Process 형태로 분포되어 있고 통신을 하고 있는 수신자들과 일정한 거리로 떨어져있다. 위와 같은 네트워크 모델에서 주어진 여러 가지 조건하에 인지 유저 네트워크 처리량을 최대화할 수 있는 전송파워, 인지 유저 밀도 제안하고 앞으로의 연구방향을 제시한다.
현재 질식 가스 및 폭발위험이 있는 물질에 대하여 실시간으로 경고를 제공하는 서비스 및 시스템에 관한 연구가 진행되고 있지만, 현재 스마트 형 밴드 형태의 서비스는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 작업장 내의 정전기로 인한 폭발위험요소의 실시간 확인 및 사고 발생 요인의 즉각적인 제거를 지원하고 작업자 상태 및 작업장의 위험요소(산소, 유해 화학 물질 농도)등의 실시간 모니터링 및 위험 발생시 즉시 경고 및 데이터 분석을 통한 사전 사고 예방시스템 구축방법을 제안한다. 이로써, 산업현장에서 발생할 수 있는 각종 재해를 IoT 기반의 지능형 센서노드, 무선 네트워크기술 그리고 데이터 가공 미들웨어 및 통합 관제시스템을 이용해 모니터링하고 실시간 산업현장에서의 위험정보를 전달함과 동시에 사고를 예방해 작업자의 안전한 작업환경 지원으로 사후 수습 비용 대비 획기적 비용절감을 할 수 있다.
일반적인 평판 프린터 시스템은 PC와 전용 S/W로 구성되어 사용에 불편함이 존재한다. 결국, 평판 프린터 시스템 구성의 간소화, 스마트화 등을 통해 다양한 형태의 프린팅을 쉽고 편리하게 사용할 수 있는 기술이 필요하다. 즉, 한 대의 프린터로 여러 종류의 소재에 인쇄가 가능하며, 다양한 형태의 상품을 인쇄할 수 있는 다입체 프린터에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 Head Encoder/Trigger 제어를 이용하여 다입체 인쇄가 가능한 평판 프린터 시스템을 개발하였다. 이를 위해, 평판 프린터 내부 모듈을 입력 형태 감지 센서를 연계시키고, 별도의 메인 콘트롤러를 통해 프린터의 Head Encoder와 Head Trigger 신호에 의해 모든 동작 상태를 제어하는 평판 프린터를 개발하였다. 이를 통해, IoT 기술의 발전 및 보급의 확산으로 산업 전반에 걸쳐 스마트 환경의 프린터 제어가 발전된 형태로 확대될 것이며, 향후 3D 프린팅 산업 발전에 기여할 것으로 기대된다.
Lodhi, Muhammad Ali;Rehman, Abdul;Khan, Meer Muhammad;Asfand-e-yar, Muhammad;Hussain, Faisal Bashir
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권4호
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pp.2002-2019
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2017
RPL routing protocol for low-power and lossy networks is an Internet Engineering Task Force (IETF) recommended IPv6 based protocol for routing over Low power Lossy Networks (LLNs). RPL is proposed for networks with characteristics like small packet size, low bandwidth, low data rate, lossy wireless links and low power. RPL is a proactive routing protocol that creates a Directed Acyclic Graph (DAG) of the network topology. RPL is increasingly used for Internet of Things (IoT) which comprises of heterogeneous networks and applications. RPL proposes a single path routing strategy. The forwarding technique of RPL does not support multiple paths between source and destination. Multipath routing is an important strategy used in both sensor and ad-hoc network for performance enhancement. Multipath routing is also used to achieve multi-fold objectives including higher reliability, increase in throughput, fault tolerance, congestion mitigation and hole avoidance. In this paper, M-RPL (Multi-path extension of RPL) is proposed, which aims to provide temporary multiple paths during congestion over a single routing path. Congestion is primarily detected using buffer size and packet delivery ratio at forwarding nodes. Congestion is mitigated by creating partially disjoint multiple paths and by avoiding forwarding of packets through the congested node. Detailed simulation analysis of M-RPL against RPL in both grid and random topologies shows that M-RPL successfully mitigates congestion and it enhances overall network throughput.
현재 각종 스마트 기기가 발전되고 최근엔 인간의 신체에 부착되어 스마트 컴퓨팅이 가능한 Wearable Device 가 다양하게 연구되고 있다. 또한 인간의 환경적, 유전적 요인으로 인해 기미, 여드름, 아토피, 두피 트러블 등의 피부 질환들이 지속적으로 증가하고 있어 치료를 위한 개인의 의료 부담이 증가하고 있는 실정이다. 이에 따라 피부 미용과 관련된 다양한 피부 트러블을 분석하고, 관리할 수 있는 높은 휴대성과 진단 정확성을 가진 스마트폰이나 태블릿 기반의 스마트 헬스케어 이미징 시스템 개발의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 IoT를 기반으로 수분 및 UV 센서를 활용한 Wearable Device인 스마트 미밴드 H/W 및 센서정보 모니터링 S/W를 결합한 통합 시스템을 제안한다.
현대 사회는 정보통신기술(ICT)의 발달로 제4차 산업혁명이 가져오는 지능정보사회에 다가가고 있다. 우리 주변의 사람과 사물, 사물과 사물 등은 사물인터넷 기술의 발달로 공간에 제약을 받지 않고 네트워크로 연결되어 빅데이터가 산출되고 서로 정보를 송 수신 할 수 있게 되었다. 그러나 단말기 분실 및 물리적 파괴, 무선신호 교란 정보유출, 데이터 위 변조, 서비스 거부 등 기존의 통신환경에서 생성되는 위협들은 정보보안의 3대 요소인 기밀성, 무결성, 가용성을 침해하여 사물인터넷의 보안을 위협할 수 있다. 이런 위협에 대비하여 사물인터넷에 대한 보안과 정보유출 등의 정보보호 기술을 강화해야 한다. 본 논문에서는 사물인터넷의 구성과 활용 분야를 알아보고 각기 다른 구성요소에서 나타나는 보안 취약점이 발생할 때 대응할 수 있는 사물인터넷 보안기술을 센서와 디바이스, 네트워크와 서버, 플랫폼과 앱의 3가지 구성으로 나누어 안전성 확보를 위한 보안 기술을 분석하였다.
사물인터넷 서비스 환경에서는 사물과 인간의 활동을 추적하는 센서가 기본 요소로 포함되며, 정보를 수집하고 처리하는 매개수단으로 스마트폰이 적극 활용되고 있다. 특히, 사물인터넷 구현 시에 스마트폰에서 제공하는 무선 및 근거리통신기술은 정보 교환을 위해 꼭 필요하다. 본 논문에서는 출석정보의 확인을 자동으로 처리하여 대학 강의의 질을 향상시킬 수 있도록 비콘과 BLE 기반의 스마트 출석 확인 시스템을 제안하고 구현한다. 제안한 시스템은 강의실 출입을 자동으로 인식하기 위한 센서로 비콘을 사용하고, 학생과 교수의 스마트폰에서 제공하는 BLE 통신을 매개수단으로 사용한다. 제안한 시스템을 사용함으로써 교수는 출석확인 시간을 최소화하여 좀 더 강의에 시간을 투자할 수 있어 강의의 질을 높일 수 있는 장점이 있다.
IoT, 무선 센서 네트워크와 같이 제한된 자원을 갖는 응용분야의 보안에 적합하도록 개발된 경량 블록 암호 알고리듬 SPECK의 하드웨어 구현에 관해 기술한다. 블록 암호 SPECK 크립토 코어는 8가지의 블록/키 크기를 지원하며, 회로 경량화를 위해 내부 데이터 패스는 16-비트로 설계되었다. 키 초기화 과정을 통해 복호화에 사용될 최종 라운드 키가 미리 생성되어 초기 키와 함께 저장되며, 이를 통해 연속 블록에 대한 암호화/복호화 처리가 가능하도록 하였다. 또한 처리율을 높이기 위해 라운드 연산과 키 스케줄링이 독립적으로 연산되도록 설계하였다. 설계된 SPECK 크립토 코어를 FPGA 검증을 통해 하드웨어 동작을 확인하였으며, Virtex-5 FPGA 디바이스에서 1,503 슬라이스로 구현되었고, 최대 동작 주파수는 98 MHz로 추정되었다. 180 nm 공정으로 합성하는 경우, 최대 동작 주파수는 163 MHz로 추정되었으며, 블록/키 크기에 따라 154 Mbps ~ 238 Mbps의 처리량을 갖는다.
수중 자원 탐색 및 해양 탐사, 환경 조사 등 수중 통신에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 하지만 수중 무선 통신을 사용하기 앞서 많은 문제점을 가지고 있다. 특히 수중 무선 네트워크에서 환경적 요인으로 인해 불가피하게 발생하는 불필요한 지연 시간과 노드 거리에 따른 공간적 불평등 문제가 존재한다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 ALOHA-Q를 기반으로 한 새로운 NAV 설정 방법을 제안한다. 제안 방법은 NAV 값을 랜덤하게 사용하고 통신 성공, 실패 유무에 따라 보상을 측정한다. 이후 보상 값에 따라 NAV 값을 설정 한다. 수중 무선 네트워크에서 에너지와 컴퓨팅 자원을 최대한 낮게 사용하면서 NAV 값을 강화 학습을 통하여 학습하고 한다. 시뮬레이션 결과 NAV 값이 해당 환경에 적응하고 최선의 값을 선택하여 불필요한 지연 시간문제와 공간적 불평등 문제를 해결할 수 있음을 보여준다. 시뮬레이션 결과 설정한 환경 내에서 기존 NAV 설정 시간 대비 약 17.5%의 시간을 감소하는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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