LoRa는 네트워크에 대부모 트리 구조와 처프 확산 스펙트럼을 도입한 물리 계층 기술로 높은 신뢰도의 장거리 통신을 제공한다. LoRa의 트리 네트워크에서 자식 노드는 단일 부모가 아닌 여러 노드에게 동시에 메시지를 전송할 수 있기 때문에 동일 부하가 네트워크에 가해진다면 패킷 전달률은 게이트웨이의 수의 증가에 따라 증가한다. 하지만 알로하류의 원시적 매체 접근 제어의 한계 때문에 이러한 트리 환경에서도 부하의 증가에 따라 네트워크의 이용률은 하락한다. 본 논문에서는 동일 주파수를 동일 시간대, 동일 지역에서 사용하는 공간 분할 다중 접근 방식을 제안한다. 본 기법은 수집된 신호 세기의 분포로부터 송신 전력을 도출하여 같은 시간, 다른 게이트웨이에서 각기 다른 패킷이 수신되도록 제어한다. 즉, 포획 효과를 의도적으로 활용하여 저전력 광역 네트워크의 노드 수용력을 향상시킨다.
LoRa는 처프 확산 스펙트럼과 대부모 트리 구조의 네트워크를 물리 계층에 도입하여 장거리 통신에서 신뢰성을 제공한다. 이 트리 네트워크에서 자식 노드는 여러 부모를 동시에 이용할 수 있기 때문에 네트워크에 동일 부하가 가해질 경우 게이트웨이의 수가 늘어날수록 패킷 전달률은 대수적으로 증가한다. 그러나 알로하와 흡사한 원시적 매체 접근 제어의 한계로 인해 이 환경에서도 부하가 증가할수록 네트워크의 이용률은 유사하게 하락한다. 본 논문에서는 같은 주파수를 같은 시간에 사용하는 공간 분할 다중 접근류의 접근 방식을 제안한다. 본 기법은 같은 시간, 다른 게이트웨이에서 서로 다른 패킷이 생존할 수 있도록 각 노드의 송신 전력을 수신 신호 세기의 분포에 기반하여 조절한다. 이른바 포획 효과의 의도적 활용은 자원에 배고픈 저 전력 광역 네트워크의 수용력을 향상시켰다. 전형적인 완전 배제적 무충돌 제어 접근과 비교해 타임 슬롯의 소모를 30-35% 절감하였다. 또한, 전력 제어의 효과로 인해 20-40%의 에너지 소모량이 절약됨을 확인하였다.
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.
최근 우리는 다양한 환경 하에서 수많은 안전사고를 마주하고 있다. 현재 연안 해상에서 활동 중 위험에 마주쳤을 경우에는 인간의 시야와 경험에만 의지한 구조 활동만 이루어지고 있다. 이에 따라 연안 해상 사고로 인한 사망 및 실종 사고가 많이 발생하고 있다. 이러한 사고는 주로 구조의 지연 때문에 발생한다고 볼 수 있다. 이러한 구조 지연에 따른 사고를 줄이기 위해서, 본 연구에서는 신속한 구조를 하기 위해 GPS, RF, LoRa 무선통신 기술 등 최신 IoT 기술을 이용해 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 무선 송수신 단말기 제작에 대한 연구를 수행했다.
본 논문에서는 온 디바이스 국방 AI를 위한 효율적인 학습 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모델 전체를 재학습하는 대신 필요한 부분만 세밀하게 조정하여 계산 비용과 시간을 대폭 줄이는 PEFT 기법의 LoRa를 적용하였다. LoRa는 기존의 신경망 가중치를 직접 수정하지 않고 추가적인 낮은 랭크의 매트릭스를 학습하는 방식으로 기존 모델의 구조를 크게 변경하지 않으면서도, 효율적으로 새로운 작업에 적응할 수 있다. 또한 학습 파라미터 및 연산 입출력에 데이터에 대하여 32비트의 부동소수점(FP32) 대신 부동소수점(FP16, FP8) 또는 정수형(INT8)을 활용하는 경량화 기법인 양자화도 적용하였다. 적용 결과 학습시 요구되는 GPU의 사용량이 32GB에서 5.7GB로 82.19% 감소함을 확인하였다. 동일한 조건에서 동일한 데이터로 모델의 성능을 평가한 결과 동일 학습 횟수에선 LoRa와 양자화가 적용된 모델의 오류가 기본 모델보다 53.34% 증가함을 확인하였다. 모델 성능의 감소를 줄이기 위해서는 학습 횟수를 더 증가시킨 결과 오류 증가율이 29.29%로 동일 학습 횟수보다 더 줄어듬을 확인하였다.
연구목적:본 연구에서는 재난현장 또는 산업현장에 투입되는 고위험 직업군의 안전을 위하여 IoT/ICT 융합기반의 스마트 안전관리 시스템을 연구하고 이의 성능을 분석 제시하였다. 연구방법: 연구에서 제시된 고위험 직업군의 안전을 위해 부동상태 감지센서, 각 대원간에 통신을 위한 LoRa기반의 리피팅 기술, 전체를 모니터링할 수 있는 LoRa Gateway를 개발하여 기능을 테스트하여 현장적용을 위한 기반을 제시하였다. 연구결과 :고위험 직업군에 작업현장에서 작업자의 위험 상태를 감지하고 전파할 수 있는 다양한 요소를 파악하고 이에 대한 연구가 진행되었다. 작업자의 부동과 같은 위험상태를 감지하는 센서기술, LoRa 통신 기반의 리티핑 기술, 위험 상황을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 LoRa Gateway를 분석하여 그 연구결과를 제시하였다. 특히 통신 음영지역의 최소화를 위한 단말간 리피팅기술을 연구하여 통신 불통 문제를 감소시켰다. 연구결론:본 연구를 통해 다양한 고위험 직업군의 작업자 안전을 위한 스마트 안전관리 시스템의 중요한 기능적 요소를 고찰하고 그 효용성을 검증하였다.
Recently, as the number of families raising dogs has increased, cases of lost dogs have frequently occurred. According to US statistics, 5% of the total dogs are reported to be alive, with only 18% reporting to their owners. Therefore, a device for preventing the loss of dogs is needed, and the demand for the market is rapidly growing. Therefore, it is necessary to develop a lost device for dogs. In this paper, we developed a loss prevention device that combines low-power broadband wireless communication technology, LoRa communication method, and GPS positioning technology. The result of this study is expected to prevent the loss of dogs. It is also expected that social problems will reduce the problem of lost dogs.
본 연구는 한국전력 eIoT(: energy Internet of Thing) 플랫폼을 활용한 BIT(: Bus Information Terminal) 기능이고, 망구성은 터미널 디스플레이 디바이스, 게이트웨이, 플랫폼, 그리고 서비스서버로 구성 한다. 핵심기능들은 게이트웨이와 디바이스간 LoRa(: Long Range) 기술을 활용하여 프로토콜 데이터 전달하는 부분, 지능화된 애플리케이션 처리 부분 그리고 택시 예약 시스템에 연동되는 SIP(Session Initiation Protocol)데이터처리 부분이다. 그리고 BIT에서 서비스될 수 있는 리소스트리가 제시되며, 이것은 애플리케이션 서버와 디바이스에서 공통적으로 사용된다.
본 연구는 한국전력 eIoT(: energy Internet of Thing) 플랫폼을 활용한 스마트오피스 기능이고, 망구성은 센싱 디바이스, 게이트웨이, 플랫폼, 그리고 서비스서버로 구성 한다. 핵심 기능들은 게이트웨이와 디바이스간 LoRa(: Long Range) 기술을 활용하여 프로토콜 데이터 전달하는 부분, 지능화된 애플리케이션 처리 부분 그리고 PS-LTE(: Public Safety-Long-Term Evolution) 시스템에 연동되는 공공 안전 데이터처리 부분이다. 그리고 스마트오피스에서 서비스될 수 있는 리소스트리가 제시되며, 이것은 애플리케이션 서버와 디바이스에서 공통적으로 사용된다.
최근 몇 년간 국내 산업에서 센서 오작동과 환경 모니터링의 부재로 인한 유해가스 방출 등으로 인명피해가 발생하고 이러한 유해 물질이 감지할 수 있는 환경 센서의 평가는 내구성 시험 및 위해성 검사 위주이기 때문에 센서의 측정 데이터에 대한 신뢰성 검증에는 한계가 있다. 본 플랫폼은 환경센서의 신뢰성을 검증하고 수집한 데이터를 통해 환경 분석을 위해 주요한 10종의 물질에 대해 측정하는 센서 보드와 각 센서의 성능 검증 체계를 설계하였다. 데이터를 수집하기 위해 센서 보드로 수집된 데이터를 LoRa 통신을 이용하여 데이터 신뢰성 평가 및 검증을 위한 서버로 전달되고 전달된 데이터를 모니터링 하기 위한 센서 데이터 플랫폼의 프로토타입을 제작하였다. 그리고 수집한 데이터를 이용하여 machine learning 기법을 통해 대기 환경을 분석하고 예측한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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