• 한국융합학회논문지
• /
• 제11권12호
• /
• pp.23-30
• /
• 2020

본 연구에서는, 천연가스(NG) 데이터와 가스 관련 환경 요소 간의 관계를 기계학습 알고리즘을 사용하여 가스 누출 데이터를 직접 측정하지 않고 가스 누출 위험 수준을 예측하였다. 이번 연구는 서버가 제공하는 오픈 데이터인 IoT 기반 원격 제어 피카로(Picarro) 가스 센서 사양을 기반으로 사용했다. 천연 가스는 공기 중으로 누출이 되며, 대기 오염, 환경, 그리고 건강에 큰 문제가 된다. 본 연구에서 제안하는 방법은 천연 가스의 누출 위험 예측을 위한 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류 기반 다변량 특이치 제거 방법이다. 비지도 k-평균 클러스터링 후에 실험 데이터 집합은 불균형 데이터이다. 따라서 우리는 제안된 모델이 중간과 높은 위험 수준을 가장 잘 예측할 수 있다는 점에 초점을 맞춘다. 이 경우 각 분류 모델에 대한 수신자 조작 특성(ROC) 곡선, 정확도, 평균 표준 오차(MSE)를 비교했다. 실험 결과로 정확도, 수신자 조작 특성의 곡선 아래 영역(AUC, Area Under the ROC Curve), MSE가 각각 MOL_RF의 경우 99.71%, 99.57%, 및 0.0016의 결과 값을 얻었다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.74-87
• /
• 2020

과적차량은 도로 주행환경의 안전을 위협하고 도로구조물의 수명단축에 직접적인 영향을 주는 주요 원인이다. 자중계는 화물차량에 탑재하여 중량을 측정할 수 있는 유일한 장비로, 운전자는 스스로 과적상태를 확인하고 운행 전 상차 시 적재중량을 조절하여 과적을 사전에 예방할 수 있다. 본 연구에서는 과적 적재물 중 골재 및 토사가 전체의 36.55%로 주요 과적적재물로 나타나 이를 주로 운송하는 30대의 건설폐기물 수집·운반차량을 선정하였으며, 자중계의 시범설치 및 원격 모니터링을 수행하여 운행데이터를 수집하였다. 운전자에게 중량을 인지할 수 있는 중량표시 앱을 배포하기 전 1달과 배포한 후 1달 동안 운행데이터를 비교하여 과적 예방효과를 분석하였다. 자중계로부터 제공받은 적재중량을 인지함으로써 과적운행이 6.1%가 감소한 것을 확인하였으며, 운송량을 극대화하면서 단속을 우려하여 원거리로 우회 주행을 할 필요가 없어 운송거리와 시간이 줄어 운송 효율이 높아진 것을 확인하였다.

• Journal of Platform Technology
• /
• 제9권4호
• /
• pp.79-89
• /
• 2021

본 논문은 사물인터넷 국제 표준 oneM2M을 활용하여 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5) 측정 플랫폼을 이동식과 고정식으로 설계하였다. 미세먼지 측정 플랫폼은 미세먼지 측정 디바이스, 에이전트, oneM2M 플랫폼, oneM2M IPE, 모니터링 시스템으로 구성하고 설계하였다. 이동식과 고정식의 주요 차이는 이동식은 LTE 연결을 기반으로 사각지대 없이 디바이스와 서비스간에 상호연결을 위해 MQTT 프로토콜을 사용하였고, 고정식은 저전력과 넓은 통신범위를 가진 LoRaWAN 프로토콜을 사용하였다. 미세먼지뿐만 아니라 일상생활과 연관된 온도, 습도, 대기압, 휘발성 유기화합물(VOC), 일산화탄소(CO), 아황산가스(SO2), 이산화질소(NO2), 소음 데이터를 수집하였다. 수집된 센서 값들은 에이전트와 oneM2M IPE를 통해 oneM2M이 제공해주는 공통 API를 활용하여 관리하였고, AE, container 등 4가지 리소스 타입으로 설계하였다. 미세먼지 측정 플랫폼 설계를 통해 동작성, 유연성, 편의성, 안전성, 개방성, 확장성의 6가지 기능을 해석하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제27권6호
• /
• pp.872-884
• /
• 2022

IoT 산업 발전으로 다양한 산업군에서 서로 다른 형태의 시계열 데이터를 생성하고 있으며 이를 다시 통합하여 재생산 및 활용하는 연구로 진화하고 있다. 더불어, 실제 산업에서 데이터 처리 속도 및 활용 시스템의 이슈 등으로 인해 시계열 데이터 활용 시 데이터의 크기를 압축하여 통합 활용하는 경향이 증가하고 있다. 그러나 시계열 데이터의 통합 가이드라인이 명확하지 않고 데이터 기술 시간 간격, 시간 구간 등 각각의 특성이 달라 일괄 통합하여 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 통합 기준 설정 방법과 시계열 데이터의 통합시 발생하는 문제점을 기반으로 두 가지의 통합 방법을 제시하였다. 이를 기반으로 시계열 데이터의 특성을 고려한 이질적 시계열 데이터 통합 프레임워크를 구성하였으며 압축된 서로 다른 이질적 시계열 데이터의 통합과 다양한 기계 학습에 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.54-61
• /
• 2023

IoT 기술과 인공지능의 발전에 따라 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라 또는 센서에서 취득되는 과정 중 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 영상처리 과정에서 악영향을 미치기 때문에 전처리 과정으로 잡음제거가 요구되고 있다. 본 논문에서는 랜덤 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 잡음추정에 기반한 스위칭 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 국부마스크 내부의 화소값의 유사성에 따라 잡음추정과 에러 검출을 진행하였으며, 국부마스크에 존재하는 잡음 비율에 따라 필터를 선택하여 스위칭하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR 비교 결과 기존 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제11권3호
• /
• pp.187-196
• /
• 2022

In this paper, we propose an example of designing and constructing a roof-type solar power plant structure equipped with a Pseudo-BIPV (Building-Integrated Photovoltaic) shape suitable for use as a roof of a small warehouse with a sandwich-type panel structure. As the characteristics of the roof-type solar power generation facility to be installed in the small warehouse proposed in this study, the shape of the roof is not a general A type, but a right-angled triangle shape with the slope is designed to face south. We chose a structure in which an inverter for one power plant and a control facility are linked by grouping several roofs of buildings. In addition, the height of the roof structure is less than 20 cm from the floor, and it has a shape similar to that of the BIPV, so it is building-friendly because it is almost in close contact with the roof. At the same time, the roof creates a reflective light source due to the white color. By linking this roof with a double-sided solar panel, we designed it to obtain both the advantage of the roof-friendliness and the advantage of efficiency improvement for the electric power generation based on the double-sided panel. Compared to the existing solar power generation facilities using A-shaped cross-sectional modules, the power generation efficiency of roofs in this case is increased by more than 11%, which we can confirm, through the comparison analysis of monitoring data between power plants in the same area. Therefore, if the roof-type solar structure suitable for the small warehouse we have presented in this paper is used, the facilities of electric power generation is eco-friendly. Further it is easier to obtain facility certification compared to the BIPV, and improved capacity of the power generation can be secured at low material cost. It is believed that the roof-type solar power generation facility we proposed can be usefully used for warehouse or factory-based smart housing. Sensor devices for monitoring, CCTV monitoring, or safety and environment management, operating in connection with the solar power generation facilities, are linked with the Internet of Things (IoT) solution, so they can be monitored and controlled remotely.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.478-480
• /
• 2022

차세대 철도 기술로서 스마트 철도는 정보통신기술의 발전과 함께 급격하게 진화할 것으로 예상된다. 특히 5G의 상용화와 더불어 이를 기반으로 한 스마트 철도는 철도 운영뿐 아니라 승객 서비스 등에서 한층 진화된 교통수단으로 발전할 것으로 예상된다. 따라서 스마트 철도를 지원할 이동통신 구조로서 5G 및 이를 기반으로 한 AI, 빅데이터, 딥러닝을 비롯한 서버 기술, 정보보호 기술, 센서 및 IoT 기술 등에서 스마트 철도와 연관된 기술 동향을 조사, 분석하는 하는 것은 매우 중요한 일이라 생각된다. 따라서 본 연구에서는 스마트 철도와 관련된 5G 기반 통신 기술 및 응용기술 들을 분석하고 신기술 동향을 고찰하여 본다. 본 연구의 결과는 스마트 철도 연구 및 구축, 스마트 철도 통신 기술의 연구 및 개발 등에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.213-215
• /
• 2021

IoT 기술의 발달에 따라 인공지능과 자동화와 같이 다양한 기술들이 산업현장에 접목되고 있으며, 이에 따라 데이터처리의 중요성이 높아지고 있다. 특히 디지털 이미지에 기반한 시스템은 센서의 결함 및 통신 환경의 문제 등으로 영상에 잡음이 발생하여 오작동이 발생할 수 있다. 따라서 전처리 과정으로 영상처리의 연구가 지속되어 왔으며, 잡음의 종류와 영상의 특징에 따라 효과적인 잡음제거 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 임펄스 잡음제거 과정에서 에지성분의 보호를 위한 변형된 공간가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링마스크를 4개의 영역으로 분할하여 각 영역의 표준편차를 계산한다. 최종출력은 표준편차값이 가장 낮은 영역에 대해 공간가중치를 적용하여 필터링하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 기존 방법에 비해 우수한 임펄스 잡음제거 성능을 보였다.

• 한국환경보건학회지
• /
• 제48권1호
• /
• pp.44-51
• /
• 2022

Background: Air pollution is increasing together with industrialization and urbanization. In order to reduce air pollution, public transportation is recommended rather than private cars, and the number of passengers using public transportation is increasing accordingly. This study observes the concentration of indoor pollutants in city buses over time. Through this means, we intend to suggest a plan to manage the indoor air quality in city buses. Objectives: The concentration of indoor pollution in public transportation was investigated from April 2021 to January 2022. Based on this, we evaluated the exposure to indoor pollutants. Methods: Six city bus lines in an industrial city were selected for the research, and indoor pollution was measured through IoT (Internet of Things)-based sensor-type measuring devices. The concentration of pollutants was measured every minute, and statistical data were constructed based on the measurement results. Results: In all the city buses studied, the average concentration of pollutants were below the guidelines. However, some measurement results showed cases of exceeding the guidelines. As a result of the analysis by time zone, there were more cases in which pollutants exceeded the standard value during rush hour compared to at other times. A risk assessment for PM₁₀ was performed by evaluating the excess mortality risk from exposure and the risk from inhalation exposure. Conclusions: All measured indoor pollutants in the city buses did not exceed the guidelines. Also, the risk assessment results were found to be within the level of safety. However, if a city bus is used for a long time, there is a possibility that there may be an impact on the human body due to inhalation exposure, so additional management is required.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권10호
• /
• pp.171-178
• /
• 2023

본 논문은 공간 활용 극대화를 위한 스마트 자동 적재창고를 제안한다. 기존 수직형 적재창고의 트레이 최대 강성 하중이 100kg로 설계되어 공간내에 적재할 수 있는 팔레트가 극히 제한적이라는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 최대 수직강성을 300kg으로 설계하여 공간 활용도를 극대화할 수 있는 스마트 적재창고를 설계하고 구현된 결과를 보인다. 구현된 적재창고의 성능평가 결과를 살펴보면, 최대 적재하중은 500.6kg으로 당초 설계 및 요구도를 달성하였으며, 수직강하속도는 0.5m/s, 장치의 작동 소음은 67.1dB, 팔레트의 입출고 시간은 36.92초, 트레이 처짐량은 4mm로 모든 평가항목에서 우수한 성능을 보였다. 또한, 제어부와 조작 패널의 UI를 별도로 설계하는 PLC 방식의 제어방식을 PC 시스템으로 통합하여 다양한 공정관리 시스템과의 연동성과 유지보수성을 증대하였다. 향후 IoT 센서기반의 물류 로봇을 연동하여 완전 자동화된 스마트 적재창고로 발전시키고자 한다.