본 논문에서는 MTC(Machine-Type Communications) 장치 증가를 고려하여 많은 MTC 장치 서비스 요청으로 코어 망에서 발생할 수 있는 부하를 줄일 수 있는 방안을 제안하고 제안한 방법의 성능 분석을 수행한다. 우리는 셀룰러 네트워크에 등록되어 MTC 장치 중에 클러스터 헤더로 선정하는 방안과 선정된 클러스터 헤더가 서비스 영역의 MTC 장치를 관리하는 절차를 제안하였다. 제안한 방안의 효율성 검증을 위해 기존의 셀룰러 기반의 MTC 장치로만 구성된 경우와 클러스터 헤더가 적용된 셀룰러 기반 MTC 장치에 대한 경우의 성능을 비교하여 제안한 방법의 우수성을 제시하였다.
유치원 통학을 위한 서비스 플랫폼은 비콘 장치, 버스에 장착되는 게이트웨이, 이동통신망 네트워크, 그리고 애플리케이션 서버로 구성된다. 본 논문에서 유치원 통학 서비스의 필요성을 이해하고, 유치원 원아의 비콘 규격 인식 자를 접속하고, 게이트웨이 리소스트리 기능들을 설계한다. 서비스 연동을 위해서, 통학 알림 기능이 부모님의 휴대폰 앱을 통하여 처리된다. 서비스 플랫폼은 등록된 비콘 데이터 수집과 운영 관리 기능들을 확인 할 수 있다.
사물인터넷 기기를 이용한 감시 시스템에 대한 연구가 증가함에 따라 특정 객체의 위치를 추적하는 연구의 필요성이 높아지고 있다. 빠른시간 안에 실시간으로 객체의 이동을 감지하고 이동 경로를 예측하는 것을 목표로 한다. 움직이는 객체를 명확하게 인식하고 검출하는 연구는 많이 이루어졌지만 객체를 인식하는 카메라 간의 정보의 공유를 필요로 하지 않는다. 본 논문에서는 카메라의 기기정보와 카메라에서 촬영하는 영상정보를 이용하여 객체의 이동반경을 예측하고 반경 내의 카메라에 대해 정보를 공유하여 객체의 이동 경로를 제공한다.
Safety management agent manages the risk behavior of the worker with the naked eye, but there is a real difficulty for one the agent to manage all the workers. In this paper, IoT device is attached to a harness safety belt that a worker wears to solve this problem, and behavior data is upload to the cloud in real time. We analyze the upload data through the deep learning and analyze the risk behavior of the worker. When the analysis result is judged to be dangerous behavior, we designed and implemented a system that informs the manager through monitoring application. In order to confirm that the risk behavior analysis through the deep learning is normally performed, the data values of 4 behaviors (walking, running, standing and sitting) were collected from IMU sensor for 60 minutes and learned through Tensorflow, Inception model. In order to verify the accuracy of the proposed system, we conducted inference experiments five times for each of the four behaviors, and confirmed the accuracy of the inference result to be 96.0%.
근래에 전 세계적으로 비전공자나 중등학생들에게도 코딩 교육이 폭넓게 이루어지고 있으며 파이썬(python)은 비전문가의 교육용으로도 널리 채택되고 있다. 그리고 아두이노(arduino)는 피지컬 컴퓨팅(physical computing)과 사물인터넷 용도로 사용되는 대중적인 하드웨어이지만 $C{^+^+}$ 언어로 제어되므로 비전문가가 초기에 진입하기에 어려움이 있다. 본 논문은 파이썬 언어와 I2C 통신으로 마스터(master) 기기에서 다수의 아두이노 기기들을 동시에 제어할 수 있는 무오류 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 구현된 프로토콜을 이용하면 다수의 아두이노를 파이썬으로 오류없이 제어할 수 있으므로 아두이노를 제어하는데 파이썬 프로그램의 장점을 활용할 수 있다.
In this paper, we propose a context-aware power management (CPM) scheme using beacons to reduce the power consumption of personal computers (PCs). In the proposed CPM scheme, the PC, smartphone, control server, and Internet of Things (IoT) device are necessary. PC users first log in the control server using their smartphones and select PCs to turn on. Then, the selected PCs automatically go into three different modes, i.e., sleep, shutdown, and standby power off modes, in order when the PC users leave the PCs without turning off them. Further, we develop a testbed with the proposed CPM scheme using the Arduino with Bluetooth low energy (BLE) and relay modules. Finally, it is shown that the proposed CPM scheme outperforms the conventional scheme in terms of the power consumption.
사물인터넷 기술이 발달하면서 다양한 사물인터넷 디바이스가 등장하고 있다. 이러한 사물인터넷 디바이스를 제조하는 제조사에서는 디바이스를 제어하는 서비스를 IFTTT에 등록하여 사용자가 서비스를 이용할 수 있도록 하고 있다. 하지만 대부분의 사물인터넷 디바이스를 스마트폰 애플리케이션으로 제어하고 있어 제조사가 다른 디바이스를 사용할 경우 여러 애플리케이션을 설치하여 사용하여야 한다. 이에 본 논문에서는 IFTTT 자동화 서비스 플랫폼과 연동하여 다양한 스마트홈 디바이스들을 제어할 수 있는 스마트홈 서비스 리모컨을 설계한다.
최근 초미세먼지는 사회적 재난으로 간주될만큼 국민건강에 심각하게 영향을 미쳐 사회문제가 되고 있다. 기존의 미세먼지 측정 방식은 베타선 흡수방식을 사용하여 실시간 측정 및 소형화가 어려운 단점이 존재한다. 본 논문에서는 광산란 방식을 사용하여 소형화 및 저비용의 센싱 장치를 개발하였다. 광산란 방식을 적용한 센서는 내부에 반도체 레이저 다이오드를 사용하여 구성하였으며, 전압레벨의 신호를 주파수레벨로 변환하여 기존 방식의 한계를 극복하고 미세먼지 입자 크기별 분리가 가능하도록 구현하였다. 또한 개발 시스템은 블루투스 통신으로 스마트폰과 연결하여 미세먼를 모니터링하고, 장치를 제어할 수 있다.
With the rapid evolution of communication technology, it became possible to overcome the spatial and temporal limitations faced by humans to some extent. Furthermore, the quality of personal life was revolutionized with the emergence of the personal communication device commonly known as the smart phone. In terms of defense networks, however, due to restrictions from the military and security perspectives, the use of smart phones has been prohibited and controlled in the army; thus, they are not being used for any defense strategy purposes as yet. Despite the current consideration of smart phones for military communication, due to the difficulties of network configuration and the high cost of the necessary communication devices, the main tools of communication between soldiers are limited to the use of flag, voice or hand signals, which are all very primitive. Although these primitive tools can be very effective in certain cases, they cannot overcome temporal and spatial limitations. Likewise, depending on the level of the communication skills of each individual, communication efficiency can vary significantly. As the term of military service continues to be shortened, however, types of communication of varying efficiency depending on the levels of skills of each individual newly added to the military is not desirable at all. To address this problem, it is essential to prepare an intuitive network configuration that facilitates use by soldiers in a short period of time by easily configuring the strategy network at a low cost while maintaining its security. Therefore, in this article, the author proposes a Zigbee-based local strategic network by using Opnet and performs a simulation accordingly.
Recently, the small-size mobile robots with remote-control are rapidly growth which market of mobile is increased in the world. Especially, the smart-phones are widely used for interface device in the small size of a mobile robot. The research goal is control system design which is applied to miniaturization of a mobile robot using smart-phone and it can be confirmed performance for designed system. Meanwhile, the fabrication of mini-mobile robot can also be remote-control operation through the WIFI performance of a smart-phone. The smart-phone is used to remote-control for robot operation which control data transmit to robot via the WIFI network. To drive the robot, we can observe by the smart-phone screen and it can easily adjust the robot drive condition and direction by smart-phone button. Consequentially, there was no malfunction and images were printed out well. However, in drive, because of blind spot, robot was bumped into obstacle. Therefore, the additional test is necessary to sensor for blind spot which sensor can be equipment to mobile robot. In addition, the experiment with robot object recognition is needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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