기존의 스마트홈은 제조사별로 가정에 별도의 플랫폼을 구축하여 단말기를 통하여 서비스를 제공하였다. 그러나 사물인터넷 기술이 발전하면서 다양한 사물인터넷 디바이스 및 서비스가 출시되고 있으며, 기존의 각 제조사별 폐쇄적인 플랫폼으로는 이를 제어하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트홈 환경에서 사물인터넷 디바이스를 통합 제어하고, IFTTT를 통해 다양한 서비스가 연동되어 자동화 서비스를 제공하는 사물인터넷 컨트롤러를 제안한다. 제안하는 사물인터넷 컨트롤러는 WiFi를 통해 서버에 연결되며, 버튼 입력 이벤트를 통해 사물인터넷 디바이스 및 서비스를 제어할 수 있다. 또한 oneM2M 표준 방식의 오픈 플랫폼을 통해 DIY 제품을 등록하여 다양한 스마트홈 서비스를 직접 만들 수 있는 서비스 환경을 제공 할 수 있을 것으로 기대한다.
4차 산업에 대한 꾸준한 투자와 기술 개발로 스마트 팩토리 기술이 더욱 안정화되고 3D 프린팅을 포함한 관련 기술개발이 더욱 활발해진다면, 스마트 팩토리 도입비용이 낮아지고 현재의 고가의 상품 제조에 집중되는 현상에서 벗어나 소량 맞춤형 주문 제작을 위한 서비스로 변화 될 것이라고 기대한다. 그러나 소량의 주문제작을 위해 제3자에게 개인정보를 제공해야 하고 복잡한 결제시스템을 거쳐야 한다면 발전되는 기술에 비해 활용도는 그에 미치지 못할 수 있다. 이 논문에서는 기존 사물인터넷의 한계를 극복하고 새로운 패러다임을 가져다 줄 것으로 기대하는 블록체인 기술 융합의 스마트 팩토리 환경에서 고객 맞춤형 제문제작을 위한 프로토콜을 제안한다. 제작자의 평판을 반영하여 고객 주문에 활용하고 주문 내용이 제작자 외에는 공개되지 않도록 프라이버시를 제공하는 고객 맞춤형 주문제작 방법을 제안하였다. 또한 제안하는 프로토콜의 요구사항을 검증하였고 관련연구와의 비교를 통하여 독창성을 확인하였다.
온라인 쇼핑 시장이 성장하는 가운데 소비자의 구매 프로세스는 온 오프라인의 경계 없이 복잡해졌고, 지능적인 맞춤형 서비스를 원하는 스마트 컨슈머가 등장하였다. 변화하는 소비자 및 소비 환경에 따라 각 관련 분야의 기업들은 다양한 옴니채널과 O2O 서비스를 제공하고 있으나 패션업계에서의 대응은 많이 늦은 편이다. 그리고 최근에 사물인터넷 환경도 표준화 기반 오픈 플렛폼으로 변화하고 있으며 사물의 유형에 따른 지능적인 서비스의 다양화가 요구되고 있다. 본 논문 에서는 패션업계에 적합한 스마트 피팅 디스플레이를 활용한 패션 O2O 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 오프라인 매장에서 사용자가 수행한 피팅에 관한 정보를 데이터베이스화하여 사용자에게 제공하며 오프라인에서 수행한 사용자의 활동들을 온라인에서도 지원함으로써, 사용자의 구매활동을 지속적으로 유지, 관리할 수 있도록 한다. 아울러, 매장관리시스템 및 배송시스템의 정보 연계를 통해 고객 중심의 지능적인 피팅 서비스가 가능할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 NFC 기반으로 구현된 저비용 구조의 출결지원 시스템을 제안하고, 실제로 고등교육기관에서 운영된 사례를 소개한다. 제안된 시스템은 수강자가 자신의 스마트폰을 강의실 내 책상에 부착되어 있는 NFC 태그에 갖다 대면 자동으로 출결이 처리되는 구조이다. 이 서비스는 실제운영과 동시에 대용량 실시간처리 보강 및 서비스 안정화 단계를 거쳐 개선된 상태로 안정적으로 운영되고 있다. 2014년 2학기 기준으로 58개 강좌에서 사용되고 있고, 모바일기기로 출결을 체크하는 비율은 96% 수준이다. 제안된 시스템에서 요구되는 강의실 내 하드웨어 설치는 모든 책상에 NFC 태그만 설치함으로 하드웨어 비용이 상당히 줄어들었고, 출결체크 시간은 수강인원에 상관없이 1분 이내로 줄어들었다.
최근 사물인터넷의 기술이 빠르게 발전하면서 실시간 및 고성능의 처리를 요구하는 서비스들을 위해 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 부상하고 있다. 제한적인 서비스 영역을 가지는 MEC 사이에서 사용자들의 잦은 이동성은 MEC 환경에서 다뤄야 할 문제 중 하나이다. 본 논문에서는 이동성이 많은 차량 엣지 컴퓨팅 환경(VEC)을 고려하였으며, 강화 학습 기법의 일종인 DQN을 이용하여 마이그레이션 여부와 대상을 결정하는 태스크 마이그레이션 기법을 제안하였다. 제안한 기법의 목표는 차량 엣지 컴퓨팅 서버(VECS)들의 큐잉 지연시간의 차이를 이용한 로드 밸런싱을 고려하여 QoS 만족도 향상과 시스템의 처리량을 향상시키는 것이다. 제안한 기법을 다른 기법들과의 성능 비교를 통해 QoS 만족도 측면에서 약 14-49%, 서비스 거절률 측면에서는 약 14-38%로 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
최근 초미세먼지 및 미세먼지에 대한 심각성은 국가적 차원의 재난으로 대두되고 있으나 지방 중소도시는 면적에 비해 미세먼지 측정소가 부족하여 미세먼지관리가 어려운 측면이 있다. 미세먼지 데이터의 수집과 처리를 위한 컴퓨팅자원은 규모가 크지않지만 데이터를 공유를 위하여 클라우드와 민간 및 공공데이터를 활용하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 미세먼지 및 초미세먼지 그리고 온·습도를 측정하여 이를 처리하여 미세먼지 실시간 관제와 대국민서비스할 수 있는 소형 엣지컴퓨팅 시스템을 제안하였다. 미세먼지 데이터의 수집과 공공 및 민간데이터를 활용하여 미세먼지 등급을 서비스하는 것은 데이터양이 크지 않고 처리부하가 크지 않기 때문에 라즈베리파이를 이용한 엣지컴퓨팅으로 처리하는 것이 효율적이다. 실험을 위하여 3가지 센서와 라즈베리파이 그리고 Thinkspeak를 이용하여 실험시스템을 구성하였으며 경북북부권지역에 대한 미세먼지 측정을 실험하였다. 실험결과 민간의 GIS데이터 기반에 시간에 따른 측정된 미세먼지 측정결과가 정확하게 확인되었다.
최근 사물 인터넷의 발전과 함께 차량과 IT 기술의 융합되어 자율주행과 같은 고성능의 어플리케이션들이 등장하면서 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 부상하였다. 이런 계산 집약적인 태스크들을 낮은 지연시간 안에 제공하기 위해, 여러 MEC 서버(MECS)들이 협력하여 해당 태스크를 수행할 수 있도록 태스크를 파티셔닝하는 기법들이 많이 제안되고 있다. 태스크 파티셔닝과 관련된 연구들은 모바일 디바이스에서 태스크를 파티셔닝하여 여러 MECS들에게 오프로딩을 하는 기법과 디바이스에서 MECS로 오프로딩한 후 해당 MECS에서 파티셔닝하여 다른 MECS들에게 마이그레이션하는 기법으로 나누어볼 수 있다. 본 논문에서는 오프로딩과 마이그레이션을 이용한 파티셔닝 기법들을 파티셔닝 대상 선정 방법 및 파티셔닝 개수 변화에 따른 서비스 지연시간, 거절률 그리고 차량의 에너지 소비량 측면에서의 성능을 분석하였다. 파티셔닝 개수가 증가할수록 지연시간의 성능은 향상하나, 거절률과 에너지 소모량의 성능은 감소한다.
최근 다양한 분야에서 인공지능(AI), 블록체인(Blockchain), 엣지 컴퓨팅(Edge Computing), 사물인터넷(IoT) 등 첨단 ICT 기술을 적용하여 신규 서비스 창출 및 새로운 디지털 시대를 만들어가고 있다. 이러한 기술 발전과 더불어 우리나라도 "스마트시티"에서 "플랫폼 도시"로 거듭나기 위해 다양한 정책들이 시행되고 있다. 도시 단위의 스마트시티 통합플랫폼과 주거 단위의 스마트하우징 플랫폼과 연계를 통해 새로운 서비스와 가치를 창출할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 스마트하우징 플랫폼과 스마트도시 안전망 중 하나인 스마트 119 긴급출동 지원 서비스와의 연계 시나리오를 정의하고, 스마트 119 긴급출동 지원서비스를 제공하기 위한 스마트하우징 플랫폼과 스마트시티 통합플랫폼 간 데이터 전송 규약 및 데이터 교환을 위한 메타데이터 스키마를 제안한다.
현대 사회는 급속한 세계인구의 증가, 농촌 인구의 고령화, 산업화로 인한 농작물 재배 지역의 감소, 농촌 지역의 수익 구조의 불량 등으로 농부들의 탈농촌화 등으로 먹거리 문제 해결이 중요한 화두로 떠오르고 있다. 최근 농촌의 수익을 증대시키기 위해서 스마트 팜(Smart Farm) 분야의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 스마트 팜 연구는 주로 온실의 농작물의 재배 환경을 모니터링 하여 온실의 조도, 습도, 토양 등이 불량해지면 재배 환경인자를 제어하는 시스템을 자동으로 가동시켜 농작물의 재배 환경을 최적의 상태로 유지하는 데 중점을 두어 연구되고 있다. 즉, 실내에서 재배하는 농작물에 중점을 두어 연구가 이루어지고 있으며 실외에서 재배되는 농작물의 재배환경에 적용되는 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 과수원에서 자라는 과수의 수확 시기를 정확하게 예측하여 최상의 품질로 과일이 수확되게 지원하고 수확이 불량한 지역을 빅데이터 분석을 통해 모니터링하여 불량 지역의 수확성을 향상시키기 위해서 집중 관리할 수 있은 기능을 제공하는 아키텍처를 제안한다. 수확에 관련된 인자는 과일 색상 정보와 과일 무게 정보를 사용하며 실시간으로 수집되는 수확 상관인자 데이터를 Apache Spark 엔진을 이용하여 분석하도록 제안한다. Apache Spark 엔진은 대용량 배치성 데이터 분석 뿐만 아니라 실시간 데이터 분석에서도 우수한 성능을 보인다. 서비스를 수신하는 사용자 디바이스는 PC User 와 Smart Phone User를 지원한다. 센싱 데이터 수신 장치는 센싱되는 데이터를 수신한 후 서버로 전송하는 단순한 처리만 필요하므로 Arduino를 적용하였다. 과일의 수확시기를 조절하여 좋은 품질의 과일을 생산하려면 수확이 불량한 지역을 판단하여 불량지역을 집중 관리해야 한다. 본 논문에서는 빅 데이터 분석 기법을 이용해서 과일 수확의 불량지역을 판단하는 아키텍처 모델을 제안한다.
2020년경 우리에게 모습을 보이게 될 5G 이동통신은 IoT, V2X 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공할 것으로 예상되며, 이러한 서비스를 제공하기 위한 요구사항은 꾸준히 수준을 높여오던 고속 데이터 속도 외에도, 신뢰도, 그리고 실시간 서비스를 위한 지연 감소 등이 가장 중요한 고려사항이 될 것으로 전망된다. 이러한 이유는 5G의 주요 응용분야로 고려되는 분야인 M2M, IoT, Factory 4.0 등의 서비스를 위해서는 기존의 속도뿐 아니라, 특히 지연 및 신뢰성이 매우 중요하게 고려되어야 한다. 특히, 교통관제 등 자동차를 기반으로 하는 다양한 V2X(Vehicle to X)를 활용한 지능형 교통관제 시스템 및 서비스에서는 요구사항이 가장 높은 수준으로 고려될 수 있다. 5G 이동통신을 위하여 세계 각국의 표준화 기구들은 서비스를 규정하고 이를 요구사항에 따라 그룹화하여, 서비스의 시나리오 와 기술적 요구사항을 도출하였고, 최근에는 이러한 시나리오를 위한 요구사항의 수준이 어느 정도 합의에 다다르고 있다. 도출된 서비스 시나리오는 5개이며 이는 다음과 같다. 첫 번째 시나리오는 빠른 데이터 전송이 필요한 서비스로 가상 사무공간의 3차원 정보의 전송을 위해 높은 품질의 데이터를 요구한다. 두 번째 시나리오는 운동장, 콘서트장, 백화점과 같이 군중이 몰린 곳에서도 합리적인 이동통신 광대역 서비스 제공하는 경우이며, 세 번째는 이동 중에 일정 수준의 서비스를 제공하는 경우이고, 네 번째 경우는 지연 및 신뢰도에 대한 매우 강한 요구사항을 갖는 경우이며, M2M 통신과 같이 실시간성 보안 및 산업을 위한 응용 등의 예가 해당된다. 마지막으로 다섯 번째는 유비퀴터스 통신의 예이며, 다양한 요구사항을 가진 많은 수의 디바이스에 대한 효과적인 조정하는 경우를 예로 들 수 있다. 5G 통신은 또한 차세대 망의 구조를 고려하여 SDN(Software Defined Network)기반의 구조를 채택하고 있는데, 이러한 망의 구조는 지연과 신뢰도와 밀접한 관계를 갖고, 최악조건의 경우를 위한 SDN을 고려한 망 구조측면의 검토가 필요하다. 다양한 요구사항 중 5G에서 가장 주요시 고려 되어야 할 지연 및 신뢰도에 가장 적합한 시나리오는 지능형 교통 시스템 및 서비스 환경에서의 응급상황이다. 자동차는 매우 빠른 속도로 5G의 작은 셀들을 지나가고, 응급상황에 전달해야 하는 메시지는 매우 짧은 시간에 전달 및 처리되어야 하는 시나리오로 지연에 민감한 최악조건의 대표적인 예라고 생각할 수 있다. 본 논문에서는 V2X의 응급상황에서 SDN 망 구조 및 정보흐름의 규모에 대한 시뮬레이션을 통하여 시스템 수준의 분석을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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