• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1089-1096
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• 2019

최근 저성능 컴퓨팅을 통해 적은 양의 정보를 사용하는 소규모 사물 인터넷 서비스들이 확산되고 있다. 이를 위해 통신 반경이 넓고 전력 소모가 상대적으로 낮으며, 가격이 저렴한 저전력 장거리 통신 기술이 필요하다. 본 논문은 LoRa 통신 방식을 기반으로 넓은 지역에 분포되어 소량의 센싱 데이터를 전달하는 소물 인터넷 환경에서 멀티 홉 전송을 지원하는 MAC 계층과 라우팅 프로토콜을 제안한다. 단말 노드는 이동 가능하며, 통신 형태는 단말 노드와 네트워크 응용 서버 간의 양방향 전송을 제공한다. 제안한 프로토콜을 적용하여 스마트 팩토리 생산 설비 모니터링 시스템을 구축하였으며, 기본적인 모니터링 기능은 정상적으로 수행됨을 확인하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.1-8
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• 2021

본 논문에서는 임업인의 신체 이상 징후를 실시간 모니터링하여 응급 조치를 수행함과 동시에 인근의 산불이나 산사태와 같은 자연재해 또는 열사병에 대한 알람을 제공하는 IOT 구축을 제안한다. 임업인에게 제공되는 노드에 6축 센서, 온도 센서, GPS, LoRa를 포함하도록 하고, LoRa 통신을 이용하여 측정된 데이터를 게이트웨이를 통해 네트워크 서버에 송신한다. 네트워크 서버는 6축 센서 데이터로 임업인의 신체 이상 징후 여부를 판단한 후 GPS 위치를 추적하여 응급 조치를 수행한다. 온도 데이터를 분석한 후 열사병 가능성이 있는 경우 또는 인근에서 산불 및 산사태가 발생했을 경우에 알람을 제공한다. 본 논문에서는 노드 및 게이트웨이를 제작하고, 네트워크 서버를 구축하여 얻은 데이터를 분석하여 임업인의 신체 이상 징후 실시간 감지 및 재해조기경보 IOT 구축이 가능함을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.300-305
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• 2023

최근 우리나라에서는 지진, 산불, 태풍, 홍수, 산사태 등의 자연재해가 빈번하게 발생하고 있다. 산불의 경우 10년 평균, 발생빈도, 피해면적, 피해금액은 2021년 기준으로 감소했지만, 2022년 3월 4일부터 13일까지 9일간 경북 울진과 강원 삼척 일대에서 발생했다. 산불은 삼림 2만ha를 불태우고 213시간 43분 만에 진화를 완료해 산림청이 관련 통계를 작성한 1986년 이후 '최장기 산불' 기록을 남겼다. 피해 규모도 커지고 있다. 본 논문에서는 Geofencing 기술을 적용한 LoRa 기반의 센서 네트워크 구축을 통해, 저렴한 비용으로 효율적인 센서 네트워크 구축이 가능함을 확인하였으며 산불 등의 재해 관리에 대한 실효성 검증을 하였다. GPS와 자이로센서, 연소탐지 센서를 통해 변화량을 감지하고, 정확한 Geofencing Cell의 유효성 크기를 정의하였다. Node와 Node, Node와 Server사이의 효율적인 데이터 통신을 위해 LoRa Payload Frame Structure를 센서정보의 크기에 맞게 유동적 크기를 갖도록 설계하여 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.111-114
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• 2020

모든 주차 면수에 대해 감지하는 시스템은 큰 비용이 필요하여 주차정보 제공을 위해 필요한 스마트 주차장의 설치를 부담스럽게 하므로 애플리케이션을 통한 주차정보 제공을 어렵게 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 외부 디바이스, 서버, 애플리케이션으로 구성된다. 주차장 출입로에 아두이노를 활용한 IOT 디바이스를 설치하여 센서를 통해 출입 차량을 감지하고 소량의 데이터를 장거리 전송할 때 적합한 LoRa(Long Range) 네트워크를 통해 주차정보를 서버로 전송하며 사용자의 요청이 있을 때 주차정보를 제공한다. 기존 시스템보다 감지범위를 줄이고 LoRa 네트워크를 활용한 시스템을 통해 주차공간 탐색으로 인한 사회적 비용과 시스템 구축비용을 절감하는 효과를 기대할 수 있다.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권5호
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• pp.433-446
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• 2022

Despite efforts to reduce unexpected accidents at confined construction sites, choking accidents continue to occur. Because of the poorly ventilated atmosphere, particularly in long, confined underground spaces, workers are subject to dangerous working conditions despite the use of artificial ventilation. Moreover, the traditional monitoring methods of using portable gas detectors place safety inspectors in direct contact with hazardous conditions. In this study, a long-range (LoRa)-based wireless safety monitoring system that features the network organization, fault-tolerant, power management, and a graphical user interface (GUI) was developed for underground construction sites. The LoRa wireless data communication system was adopted to detect hazardous gases and oxygen deficiency within a confined underground space with adjustable communication range and low power consumption. Fault tolerance based on the mapping information of the entire wireless sensor network was particularly implemented to ensure the reliable operation of the monitoring system. Moreover, a sleep mode was implemented for the efficient power management. The GUI was also developed to control the entire safety-monitoring system and to manage the measured data. The developed safety-monitoring system was validated in an indoor testing and at two full-scale water pipeline construction sites.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.29-38
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• 2018

It is the approach of embedded system design that analyzes COS(Cut Out Switch) failure in the power distribution and an instantaneous breakdown of power distribution supply could cause the weakness of industrial competence and therefore we need to feed the stable power distribution with developing the technology of open-source embedded system. In this paper, we apply the LoRa technology which is the Internet of Things(IoT) protocol for low data rate, low power, low cost and long range sensor applications. We designed the hardware and software architecture setup and experimented the embedded system with network architecture and COS monitoring system including accelerometer for detecting the failure of distribution line and sensing the failure of its fuse holder by recognizing the variation and collision and afterwards sending the information to a gateway. With experimenting we designed the embedded platform for sensing the variation and collision according to the COS failure, monitoring its fuse holder status and transferring the information of states with LoRa technology.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제33권1호
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• pp.55-61
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• 2020

국내 고도성장기 이후 본격 건설되기 시작한 사회 기반 시설물은 노후화가 빠르게 진행되고 있다. 특히 사고 발생 시 대량 인명 피해로 직결될 수 있는 교량, 터널 등의 대형 구조물에 대한 안전성 평가가 필요하다. 하지만 기존의 유선 센서 기반의 Structural Health Monitoring(SHM)을 개선한 무선 스마트 센서 네트워크는 짧은 신호 도달거리로 인해 경제적이고 효율적인 시스템 구축이 힘들다. 따라서 LoRa LPWAN 시스템은 사물인터넷의 확산과 더불어 저전력 장거리 통신이 각광을 받고 있으며, 이를 구조 건전성 모니터링에 응용함으로써 경제적이면서도 효율적인 모니터링 시스템 구축이 가능하다. 본 연구에서는 LoRa LPWAN 기반의 무선 계측센서 기술동향을 조사하였으며, LoRa LPWAN 기반의 무선 계측센서 설치 및 유지관리 방안을 제안한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권2호
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• pp.131-147
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• 2020

Purpose The purpose of this study is to develop intelligent vehicle parking distribution system based on LoRa network at the circumstance of traffic congestion during cultural festival in a local city. This paper proposes a parking dispatch and distribution system using a Q-learning algorithm to rapidly disperse traffics that increases suddenly because of in-bound traffics from the outside of a city in the real-time base as well as to increase parking probability in a parking lot which is widely located in a city. Design/methodology/approach The system get information on realtime-base from the sensor network of IoT (LoRa network). It will contribute to solve the sudden increase in traffic and parking bottlenecks during local cultural festival. We applied the simulation system with Queuing model to the Yudeung Festival in Jinju, Korea. We proposed a Q-learning algorithm that could change the learning policy by setting the acceptability value of each parking lot as a threshold from the Jinju highway IC (Interchange) to the 7 parking lots. LoRa Network platform supports to browse parking resource information to each vehicle in realtime. The system updates Q-table periodically using Q-learning algorithm as soon as get information from parking lots. The Queuing Theory with Poisson arrival distribution is used to get probability distribution function. The Dijkstra algorithm is used to find the shortest distance. Findings This paper suggest a simulation test to verify the efficiency of Q-learning algorithm at the circumstance of high traffic jam in a city during local festival. As a result of the simulation, the proposed algorithm performed well even when each parking lot was somewhat saturated. When an intelligent learning system such as an O-learning algorithm is applied, it is possible to more effectively distribute the vehicle to a lot with a high parking probability when the vehicle inflow from the outside rapidly increases at a specific time, such as a local city cultural festival.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.172-178
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• 2022

본 논문은 스마트워터그리드의 핵심기술 중 하나인 수도미터 원격검침(AMR)을 LoRa IoT 네트워크를 이용하여 구현하는 방법에 대한 연구이다. 연구의 주된 내용은 한 대의 PC 서버에서 LoRa 통신으로 다수 세대의 수도미터기 검침 값을 수신받아 데이터베이스에 저장하는 한편 인터넷을 통하여 웹 서버의 클라우드 저장을 하여 사용자의 스마트폰으로 검침 데이터를 열람할 수 있는 네트워크를 구성하는 시스템을 개발하고 테스트 결과를 보인다. 시스템 구성을 위하여 디지털 수도미터기 메인보드의 하드웨어와 펌웨어를 자체적으로 설계 제작하고, PC 서버프로그램으로서 계량데이터운용시스템(MDMS) 프로그램을 비주얼 C#으로, 사용자 스마트폰에서 구동되는 앱 프로그램은 안드로이드 스튜디오로 자체 설계 제작한다. 제작된 각각의 구성을 연결하여 전체 시스템을 실험실 내의 유량 테스트벤치에 장착하여 테스트하여 결과를 보이고, 실제 사용환경 테스트를 위하여 대학 주변의 5곳을 선정하여 전송 거리 테스트를 하여 개발된 시스템이 실사용 현장에 사용 가능함을 보인다. 본 연구결과는 워터그리드에서 충분히 활용할 수 있어 물 사용량 소비패턴, 위치 정보 등을 분석하여 효과적인 물 사용량 관리뿐만 아니라 독거, 치매 어르신 등이 정상적인 생활을 하는지를 추정까지 가능하다는 등 다양한 사회안전망으로도 확대 가능하다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권7호
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• pp.1443-1450
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• 2017

본 연구는 지역축제 시 갑자기 증가하는 주차병목문제를 해결하기 위해 IoT(Internet of Things)의 센서네트워크 중 저전력, 장거리 무선망인 LoRa 네트워크 기반으로 한 인공지능 주차시스템을 개발하는데 주 목적이 있다. 지리적 범위와 시간의 제한을 특징으로 하는 지역 축제에서는 관광객들이 짧은 시간에 최대한 많은 것들을 누리려 하는 욕구를 가지는데, 이때 발생하는 교통체증에 대한 효과적인 주차 공간 분배 문제가 필수적이다. 축제전용 주차장의 용량이 각기 제한적이므로 각 주차장의 수용가능규모의 임계값을 넘기 전에 다른 축제장으로 유도하는 것이 필요하다. 이를 위해 주차 대기시간 및 주차서비스에 성공하기까지의 확률분포는 큐잉이론의 쁘아송 분포를 따르며, 가장 빠른 길을 찾기 위해 Q-learning 알고리즘을 적용한다. 본 연구는 이 두 가지의 알고리즘을 융합하여 축제 장소에서 적용 가능한 지능형 주차시스템을 제안하고 실험한다.