클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.
최근 들어 다양한 기술의 융복합화로 인하여, 제4차 산업혁명이 이루어지고 있다. 그 대표적인 기술이 사물인터넷을 이용한 헬스케어 시스템 분야이다. 기존의 헬스케어 시스템을 기반으로, 모바일 환경하에서 각각의 장치. 센서, 프로토콜 등을 통해, 환자의 진료 상태 및 기록을 관리할 수 있는 응용 분야로 발전되고 있다. 특히 사물인터넷에서 응용되는 시스템의 경우, 디바이스들의 제한된 자원인 메모리 용량 부족, 컴퓨팅 연산 능력의 저하, 저전력 기술 등의 특징을 가지고 있다. 데이터 보호를 위하여, 이러한 특징 때문에, 기존의 암호화 알고리즘을 사용할 수 없게 된다. 따라서, 본 논문에서는 사물인터넷에서 발생할 수 있는 보안 이슈를 해결하기 위한 고려 사항 및 헬스 시스템의 구조를 분석하고자 한다. 현실적으로 각종 센서, 장치들이 기존의 기법을 통하여, 보안을 구현하기에는 안전하지 못하다. 보안의 위협 및 공격 요소를 살펴보고, 이를 해결할 수 있는 방법을 분석하고자 한다.
본 논문에서는 독거노인의 건강상태를 실시간 모니터링이 가능한 저가형 웨어러블 디바이스를 제안한다. 고령화가 가속되면서 노령 인구가 급증하고 있으며 독거노인의 사회적 고립으로 인해 신체, 정신적 어려움이 발생하고 고독사하는 노인들의 수가 증가해 사회적 문제가 되고 있다. 또한, 독거노인 관리를 위한 정부 인력은 한정되어 독거노인의 안전과 복지를 보장하는 데 현실적인 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 독거노인의 생체정보를 모니터링할 수 있는 복대형 웨어러블 기기를 제안한다. 제안하는 기기는 복대에 내장된 아두이노 기반의 센서를 통해 근전도, 심전도 및 체온 정보를 원격 서버에 전송한다. 전송된 정보는 실시간으로 웹 환경에서 모니터링 할 수 있으며, 적은 관리 인력으로 다수의 대상자를 원격 모니터링할 수 있는 특징을 가진다. 또한, 독거노인의 거주 환경에서 생체 데이터를 수집하고 일반 복대를 이용한 저가형 모델로 보급의 효율성을 가진다. 연구의 결과물은 독거노인의 고독사 상황을 사전에 감지할 뿐만 아니라 일상생활에서 발생할 수 있는 위험 상황에 즉각적인 대처를 통해 독거노인의 안전 및 복지 수준 향상에 기여할 것으로 기대된다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권8호
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pp.191-204
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2024
IOT has carried out important function in converting the traditional fitness care corporation. With developing call for in population, traditional healthcare structures have reached their outmost functionality in presenting sufficient and as plenty as mark offerings. The worldwide is handling devastating developing antique population disaster and the right want for assisted-dwelling environments is turning into inevitable for senior citizens. There furthermore a determination by means of the use of way of countrywide healthcare organizations to increase crucial manual for individualized, right blanketed care to prevent and manipulate excessive coronial situations. Many tech orientated packages related to Health Monitoring have been delivered these days as taking advantage of net boom everywhere on globe, manner to improvements in cellular and in IOT generation. Such as optimized indoor networks insurance, community shape, and fairly-low device fee performances, advanced tool reliability, low device energy consumption, and hundreds higher unusual common usual performance in network safety and privacy. Studies have highlighted fantastic advantages of integrating IOT with health care location and as era is improving the rate also cannot be that terrific of a problem. However, many challenges in this new paradigm shift notwithstanding the fact that exist, that need to be addressed. So the out most purpose of this research paper is 3 essential departments: First, evaluation of key elements that drove the adoption and boom of the Internet of factors based totally domestic some distance off monitoring; Second, present fashionable improvement of IOT in home a long manner off monitoring shape and key building gadgets; Third, communicate future very last effects and distinct guidelines of such type a long way off monitoring packages going ahead. Such Research is a wonderful manner in advance now not outstanding in IOT Terminology but in standard fitness care location.
본 논문에서는 투과도가 높은 OHP 필름상에 AZO 반도체 물질을 기반으로 한 광센서를 제작하여 광소자 특성 및 이를 구성하고 있는 반도체 소재의 물성에 대해 설명한다. 최근 전자소자 분야에서 주요 이슈가 되고 있는 플렉서블 광소자를 구현하기 위해서 최초로 투명하고 굽힘성이 있는 OHP 필름을 기판으로 사용하였다. 또한, 투명 전극 및 반도체 물질로 양산에 사용되고 있는 ITO는 인듐의 희소성 때문에 가격이 높다. 따라서 이 물질을 대체할 수 있는 소재를 발굴해야 하며, AZO 소재가 가능성이 있는지 Au/Al/AZO/OHP 필름 구조의 광센서 소자를 구현하여 광학 및 전기적인 특성을 평가하였다. 소자 및 이를 구성하는 소재들은 벤딩(굽힘)에 의한 물성 변화가 없었으며, 이와 같은 결과들은 차세대 소자로의 적용에 대한 가능성을 제공한다. 하지만, 양산을 위해서는 OHP 필름 표면의 미세한 스크래치를 제거해야 하며, 뿐만 아니라 광전류를 향상시킬 수 있는 재료, 구조 기반으로 최적화된 소자를 연구해야 할 것이다.
도시철도는 많은 사람들이 이용하는 대표적인 대중교통 수단으로 이용객의 안전 및 편의를 위한 다양한 장비들이 지속적으로 설치되어 왔다. 최근에는 IT기술의 발전에 힘입어 무선네트워크 기술과 접목된 여러 센서들을 설치한 후 데이터를 수집하여 이용객에게 편의를 높이고 있다. 도시철도 역사 내에 무선 센터 네트워크 환경을 구축하기 위해서는 센서들의 데이터를 수집할 수 있는 AP의 설치 방법이 중요하다. 그러나 현재 AP의 설치방법은 역사 내를 이동하며 전파 세기를 측정한 후 AP를 설치하는 방법을 사용하고 있다. 효율적인 AP설치는 적은 수의 AP설치만으로 넓은 지역에 설치된 센서들의 데이터를 수집할 수 있으며, 추후 추가적인 센서 설치시 유지보수 비용을 줄일 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 센서들의 설치 위치와 AP의 전파 범위를 기반으로 최적의 AP설치 위치와 개수를 추정할 수 있는 방법을 제안하였다. 그리고 제안된 방법을 이용하여 시뮬레이터를 개발한 후 부산 서면역 도면에 적용하여 WSN을 구축하는 모의실험을 수행하였다. 개발된 시뮬레이터는 향후 도시철도 환경에 WSN을 구축하는데 유용한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
실내 위치 측위는 대형 건물에서 내비게이션부터 비상 대응까지 다양한 애플리케이션이다. 본 논문에서는 스마트폰 센서를 이용하고 신경망 기반 동작 인식, 칼만 필터 기반 오류 수정, 다중 센서 데이터 융합을 통합한 향상된 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 기반 보행자 실내 위치 측위 기법을 제시한다. 제안된 기법은 가속도계, 자력계, 자이로스코프, 기압계의 데이터를 활용하여 사용자의 위치와 방향을 정확하게 측위하며, 신경망은 센서 데이터를 처리하여 동작 모드를 분류하고 보폭과 방향 계산에 대한 실시간 조정을 제공한다. 칼만 필터는 이러한 추정치를 더욱 구체화하여 누적 오류와 드리프트를 줄이며, 대형 건물의 여러 층에서 스마트폰을 사용하여 수집한 실험 결과는 수직 이동과 진행 방향 변화를 정확하게 추적하는 능력을 보여준다. 성능 비교 분석 결과에서 제안된 CNN-LSTM 모델은 각도예측에서 기존 CNN 및 Deep CNN 모델보다 성능이 뛰어난 것으로 나타났으며. 또한 기압 데이터를 통합하여 정확한 바닥 수준 감지가 가능해 다층 환경에서 시스템의 견고성을 향상시켰으며, 이 제안된 접근 방식은 실내 위치 파악의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시켜 실제 응용 분야에서 활용 가능성이 높다고 판단된다.
ICT의 발달과 사물인터넷(IoT), 센서 네트워킹 기술 등이 차세대 산업경쟁력으로 자리잡아감에 따라 각 지자체의 스마트시티 도입이 가속화 되고 있다. 스마트시티를 운영하기 위해서는 도시통합운영센터가 요구되어 지고 그 기반에 통합 플랫폼이 존재한다. 기존 스마트시티 플랫폼은 주로 2차원 지도 기반으로 CCTV정보, ITS 교통카메라 정보 등을 이용하여 서비스를 제공하고 있다. 보다 고도화된 스마트시티 서비스 제공을 위해 3차원 지도 정보, 건물과 시설물 단위정보, 대민 서비스를 위한 공공데이터포탈과의 연계 등이 요구되고 있다. 본 논문에서는 스마트시티 통합 플랫폼과 관련된 국내외 관련 개발 현황을 살펴보고, 현재 개발 중에 있는 BIM/GIS 상호운용 플랫폼과 외부데이터 연계방안을 제시하였다. BIM/GIS 플랫폼은 지도기반 위치정보와 건물정보를 연계하여 실내외의 끊임없는 공간정보서비스를 가능하게 한다. 본 플랫폼에 적용된 외부데이터는 V-World, 서울시 열린 데이터, 건축데이터개방이며, BIM/GIS 플랫폼과 연계하여 국토계획 구역정보, 서울시 대기오염정보, 건축물대장정보 등을 확인하였다. 이를 통해 고도화된 신개념 스마트시티 서비스를 제공할 수 있는 BIM/GIS 통합플랫폼의 개발 방향에 대해 제시하고자 한다.
본 논문에서는 스마트 홈 환경 내에서 웰니스 로봇의 이동을 위한 로봇의 사물인터넷 기반 지능형 자기위치인식 및 자세제어 방법을 제안한다. 먼저, 자기위치인식 방법은 스마트 홈, 홈 환경 내 위치하고 있는 물체, 홈 웰니스 로봇 간의 사물인터넷을 기반으로 하는 방법을 제안한다. 스마트 홈에 RF태그를 설치하고 환경 내 물체에 RF 리더를 내장하여 환경 내 물체의 절대좌표 정보를 획득하고, 물체와 홈 웰니스 로봇간 블루투스 통신을 이용하여 물체의 절대좌표 정보를 홈 웰니스 로봇에 제공한 후, 홈 웰니스 로봇에 장착되어 있는 스테레오 카메라를 통해서 물체를 기준으로 한 홈 웰니스 로봇의 상대 좌표를 알아내어 로봇의 스마트 홈 환경에서의 자기위치인식을 한다. 둘째로, 홈 웰니스 로봇의 물체 접근을 위한 비전센서 기반의 퍼지 자세 제어 방법을 제안한다. 홈 웰니스 로봇의 정면에 장착된 스테레오 카메라를 기준으로 물체까지의 깊이 정보를 추출하고 영상의 중앙을 기준으로 틀어진 각을 계산하여 물체와 홈 웰니스 로봇 정면과의 각도차를 알아낸다. 얻은 정보를 퍼지 순람표(Look-Up table)로 작성하여 물체에 접근하기 위한 홈 웰니스 로봇의 자세제어를 하도록 한다. 이렇게 제안한 각각의 자기위치인식 및 자세제어 방법의 성능은 실제 구축한 스마트 홈 환경과 웰니스 로봇을 가지고 실험하여 확인한다.
현재 부산항대교 아래를 통과할 수 있는 선박의 높이는 60m 이하로 제한되어 있어, 60m 이상의 대형 선박은 부산항 국제여객터미널을 이용하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 60m 이상의 대형 선박의 안전한 교량 통과를 위하여 해수면 변화에 의한 교량 높이 변화를 지속적으로 측정하고, 이를 실시간으로 제공하는 서비스를 개발하였다. 고정밀 레이저거리측정기, GPS 센서, 광모듈, 댐핑구조물로 구성된 계측시스템을 통하여 해수면 변화에 따른 교량 높이 변화를 측정하고, 측정된 정보는 클라우드 기반의 모바일 앱을 통하여 실시간 제공된다. 또한 통항 지원 및 높이제한 변경을 위한 객관적 교량 높이 자료를 확보하기 위하여 관측데이터를 분석하고 예측모형을 도출하였다. 결과적으로 이번 연구의 결과는 부산항대교의 통항높이 규칙을 60미터에서 63미터로 개정하는데 객관적인 근거자료가 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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