The rise of the Internet of Things (IoT) devices have greatly influenced many industries and one of them is healthcare where wearable devices started to track all your daily activities for better health monitoring accuracy and even down to tracking daily food intake in some cases. With the amounts of data that are being tracked and shared between from these devices, questions were raised on how to uphold user's data privacy when data is shared between these IoT devices and third party. With the blockchain platforms started to mature since its inception, the technology can be implemented according to a variety of use case scenarios. In this paper, we present a system architecture based on the healthcare system and IoT network by leveraging on multiple blockchain networks as the medium in between that should enable users to have direct authority on data accessibility of their shared data. We provide proof of concept implementation and highlight the results from our testing to show how the efficiency and scalability of the healthcare system improved without having a significant impact on the performance of the Electronic Medical Record (EMR) that mostly affected by the previous solution since these solutions directly connected to a public blockchain network and which resulted in significant delays and high cost of operation when a large amount of data or complicated functions are involved.
최근 IoT 기술과 AI의 발전에 따라 다양한 분야에서 무인화와 자동화가 진행되고 있으며, 물체감지 및 인식, 추적 등의 알고리즘을 사용하는 시스템에서 다양한 응용기술들이 연구되고 있다. 영상을 기반으로 동작하는 시스템의 경우, 전처리 과정으로 잡음제거를 진행하고 있으며, 시스템의 환경에 따라 정밀한 잡음제거가 요구되는 경우가 있다. 본 논문에서는 필터링 과정에서 발생하기 쉬운 블러링 현상을 최소화하며 결과 영상의 디테일을 강조하기 위해 국부영역의 화소분할을 사용한 변형된 중심 가중치 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 국부 영역의 화소를 두 영역으로 분할하였을 때, 분할된 영역 중 우세한 영역의 중심을 가중치 필터 알고리즘의 기준으로 정하였다. 결과영상은 필터링 마스크 내부의 화소값에 변형된 중심 가중치를 컨벌루션하여 계산한다.
최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.
영상처리는 자동화, 인공지능 시스템에서 물체 추적, 객체 인식 및 분류와 같은 중요한 부분을 담당하고 있으며, IoT 기술과 자동화의 관심이 높아짐에 따라 중요성이 강조되고 있다. 하지만 영상의 경계선과 같이 세밀한 데이터가 요구되는 시스템에서는 정밀한 잡음제거 알고리즘이 요구되고 있으나, 기존 알고리즘은 필터링 과정에서 블러링 현상이 강하게 나타나는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 필터링 과정의 정보손실을 최소화하기 위해 화소값 분포패턴에 기반한 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력영상의 화소값에 대해 이웃한 화소값의 분포패턴을 구한다. 그리고 분포패턴을 바탕으로 가중치 마스크를 계산하며, 필터링 마스크에 적용하여 최종출력을 계산한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 잡음제거 특성이 우수하였으며, 블러링 현상을 최소화하며 영상을 복원하였다.
거총부터 격발까지 총구 움직임의 궤적을 추적하여, 사격의 정확성을 향상시킬 목적으로 광전자 기반 사격 훈련 시스템이 사격 훈련 현장에서 활용되어 왔다. 광전자 기반 시스템은 설치가 복잡하고, 표적의 파손 위험이 존재하며, 고가의 장비로 선수들의 접근성이 떨어진다는 단점이 있다. 이에 본 연구는 저비용의 가속도 센서 모듈을 이용하여 체위 떨림을 측정하고 피드백할 수 있는 사격 훈련 시스템을 개발하고, 이의 활용성을 검증하였다. 가속도 센서 모듈은 총기의 에어 실린더에 부착할 수 있도록 제작되었다. 체위 떨림은 가속도 센서 데이터를 이용하여 진폭, 주파수, 공간적 패턴 지표로서 분석되었다. 가속도 센서와 기존의 광전자 기반 시스템에서 측정된 사격시 체위 떨림 진폭 지표 간에는 높은 상관관계(좌우 방향: r=0.76; 상하 방향: r=0.70)가 나타났다. 또한, 사격 선수를 대상으로 진행한 시스템의 유효성 평가에서는 선수의 사격 점수(최상, 최하 격발)에 따라 계산된 체위 떨림 지표가 유의한 차이(p<0.05)가 있음을 독립 표본 t-검증을 이용하여 검증하였다.
IoT 기술이 발전함에 따라 사용자의 이동성 및 정체성을 확인하기 위한 위치 기반 서비스(Location Based Service)에 대한 수요가 증가되고 있다. 초기의 LBS 시스템은 GPS(Global Positioning System) 위성에서 보내오는 신호의 위상을 측정하거나 반송파 신호의 코드를 추적하여 위성까지의 거리를 측정함으로써 위치정보를 확인하는 기술이 주로 사용되었다. 그러나 GPS위성을 사용하는 방식은 실내에서는 위성 신호의 수신이 어렵기 때문에 그 효용성이 떨어진다. 따라서 실내 환경에서 활용할 수 있는 위치인식기술을 위해 UWB, RFID, Zigbee 등과 같은 무선 통신 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 저전력 기반의 위치 인식을 위한 IEEE 802.15.4a의 표준을 활용하여 CSS를 위한 2.45GHz 대역과 UWB를 위한 3.1~10.6GHz대역 및 250-750 MHz대역의 주파수 대역을 포함을 하는 LBS 시스템을 설계하였다. 그 결과로서 2.45GHz ISM RF 트랜시버와 Ranging 기능을 하드웨어로 구현하여 0dBm의 출력파워를 갖음을 확인하였다.
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
대형 공장과 같은 산업 현장에서는 효율적인 물자의 관리가 시간과 비용의 절감으로 이어진다. 반대로, 자원의 관리가 제대로 이어지지 않을 경우, 불필요한 시간과 비용을 추가로 지불하게 된다. 그럼에도 불구하고, 제대로 된 시스템이 구축되지 않은 경우가 많다. 본 논문에서는 실내 객체의 위치를 효율적으로 추정할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 관리 대상 물자에 블루투스 5.0 기반의 비콘을 장착하여 실시간으로 물자의 위치를 파악할 수 있고, 데이터베이스에 물자의 이동 기록을 저장하여 물자의 흐름을 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 정확한 실내 위치추적을 위하여 "대각 측량"기법을 적용하여 실효성 높은 시스템을 구축하였으며, 공장 내 금형 위치추적 실험을 통하여 시스템을 검증하였다. 실험 결과, 전통적으로 사용되던 삼변 측량보다 47% 개선된 결과를 얻었다.
공유 서비스나 사물인터넷기술이 확산됨에 따라 보안인증이 적용되어야 하는 분야와 그 범위가 넓어지고 있다. 이동을 전제로 하는 서비스들에 있어서는 기존의 개인 소유물이나 특성에 관한 보안인증만으로는 충분치가 않아서 위치에 기반한 인증기술들도 개발이 되고 있다. 하지만 기존 위치기반 보안인증기술의 대부분은 주로 서버 근접도나 위성위치추적을 활용하는 기술로 개발이 되고 있어서 그 활용의 범위가 좁고 이동 시 핸드오버 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 기존의 위치기반 보안인증기술보다 그 활용의 범위가 넓고 따라서 편의성과 사업성이 높은 셀 브로드캐스팅(Cell Broadcasting)기술 활용 위치기반 보안인증기술에 대해서 소개하고 이와 관련된 응용 사례 및 비즈니스 모델들을 소개하였다. 기술 개발의 현황과 아울러 이를 활용하여 사업을 개발하고 있는 기업 사례를 심층 분석하여 비즈니스 모델의 변화가 어떻게 이루어지고 있는지를 자세히 분석하였다. 여기서 제안된 셀브로드캐스팅 보안인증시스템은 다각화되고 있는 미래형 비즈니스모델의 근간이 되는 기술이며 기존의 위치인증방법 및 시스템을 보완한 모델로 그 의미가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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