International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권1호
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pp.122-128
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2022
Minimization of human casualties in disaster situations is of paramount importance. In particular, if a marine disaster occurs, it can be directly connected to human casualties, so prompt action is needed. In the event of a marine disaster, the route and location of movement should be identified and life tubes should be used to float on the water. This paper designs and proposes an emergency IoT notification system that can quickly rescue drowning people. The maritime emergency IoT notification system consists of four main types. First, an emergency IoT device that detects the expansion of the life tube and delivers location and situation information to the emergency IoT notification server. Second, an emergency IoT web server that manages emergency information and provides notification. Third, a database server that stores and manages emergency IoT notification information. And finally, an emergency notification app that can receive and respond to emergency notification information. The emergency IoT device consists of a TPMS(Tube Pressure Monitoring System) device that checks the pressure value of the TPMS in real time and sends it to the IoT device, and an IoT device that sends the rescuer's voice information and emergency information to the emergency IoT server. Emergency information is delivered using the MQTT(Message Queuing Telemetry Transport) protocol, and voice information is delivered to the IoT server as HTTP FormData.
해양수산부는 2016년 유실어구에 의한 피해를 최소화하기 위해 전자어구실명제 실행계획을 발표하였다. 어구의 과다사용 및 폐어구 저감을 위해 어구의 종류 및 위치, 사용자의 실명을 포함한 정보를 IoT 기반의 통신을 이용하여 어선 및 관제센터에 효율적으로 전송할 수 있는 기술이 필요하다. 그 중 트래커 해양 부이 시스템은 사물 인터넷 기반의 통신 기술 중 하나인 NB-IoT통신을 이용하여 부이의 위치 및 수집된 상태정보를 관제센터에 전송하는 시스템으로써 장시간 해상에 배치되어 운용된다. 본 논문에서는 해양 트래커 부이 시스템을 저 전력으로 운용하기 위한 알고리즘을 제안하고, 제안하는 알고리즘에 따라 설계 제작된 부이 장치의 소비 전류를 측정하고 그 결과를 분석하였다.
본 연구에서는 해양수산부가 2016년 실행 계획을 발표한 전자어구 실명제를 실현할 수 있는 어구 자동식별 모니터링 시스템에서 통신 거리를 늘릴 수 있는 해상 중계기 설계와 제작에 대해 보고한다. 해상 중계기는 중계기를 구성하는 서비스 안테나와 링크 안테나 사이의 되먹임 신호에 의한 발진을 제거할 수 있는 ICS (interference cancellation system) 방식의 RF 중계기로 설계 제작하였다. ICS RF 중계기 설계에 있어 링크 안테나와 서비스 안테나 간 이격을 30 dB 확보하였다. 시험을 통한 검증 결과 ICS RF 중계기의 출력 신호 일부가 입력으로 되먹임되는 신호 레벨이 중계기 이득보다 15 dB 이상 낮을 때 발진에 의해 발생하는 EVM(error vector magnitude)이 성능 기준인 6%보다 낮게 얻어지는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 개발된 ICS RF 중계기를 어구 자동식별 모니터링 시스템 등의 해상 IoT 네트워크에 적용하면 서비스 영역이 늘어날 것으로 기대된다.
사물 인터넷 (IoT; internet of things) 네트워크는 게이트웨이와 센서 노드 사이의 데이터 양, 통신 주기 등의 특성과 경제성 등을 고려하여 하이브리드 매체 접근 제어 (MAC; media access control) 방식을 사용한다. 하이브리드 MAC 방식은 일반적으로 TDMA와 CSMA 방식을 결합한 형태를 이용한다. 해양 IoT 네트워크에서 센서 노드와 게이트웨이 사이의 거리는 수시로 바뀔 수 있다. 따라서 해양 IoT 네트워크에 적용되는 하이브리드 MAC 설계에 있어 통신 거리에 따라 타임슬롯의 주기는 가변되어야 한다. 본 논문에서는 해양 IoT 네트워크에 적용될 수 있는 하이브리드 MAC 중 TDMA에서 통신 거리에 따른 가변 주기의 타임슬롯 설계 방안을 제안하였다. 분석 결과 제안된 TDMA MAC을 이용해 LoRa의 최대 통신 거리에서 하루에 72회까지 센서 노드와 게이트웨이 간 통신이 가능하다는 것을 확인하였다.
정부는 2016년 유실어구에 의한 피해를 최소화하기 위해 전자어구실명제 실행계획을 발표하였다. 어구의 과다사용 및 폐어구 저감을 위해 어구의 종류 및 위치, 사용자의 실명을 포함한 정보를 IoT 기반의 통신을 이용하여 어선 및 관제센터에 효율적으로 전송할 수 있는 기술이 필요하다. 이를 위해서는 육상의 기지국에서 식별가능한 다수 부이의 위치정보를 확인할 수 있어야한다. 본 논문에서는 이러한 해상 IoT 통신 시스템을 서비스하기 위해서 육상기지국과 해상에 존재하는 타겟들과의 링크버짓을 계산하여 서비스가 가능한 거리를 산출한다. 어구 모니터링 시스템 구축을 위한 해상 IoT 무선망 설계를 위해 1.8 GHz 주파수 대역을 사용하는 NB-IoT와 900 MHz 주파수 대역을 사용하는 LoRa 서비스에 대해 해상에서의 무선 서비스 최적화를 위한 링크 버짓을 계산한다. 또한, 육상기지국- 부이간 링크버짓과 육상기지국-어선간 링크버짓을 산출하여 그 결과를 분석한다.
Internet of things (IoT) is commonly employed to detect different kinds of diseases in the health sector. Systemic lupus erythematosus (SLE) is an autoimmune illness that occurs when the body's immune system attacks its own connective tissues and organs. Because of the complicated interconnections between illness trigger exposure levels across time, humans have trouble predicting SLE symptom severity levels. An effective automated machine learning model that intakes IoT data was created to forecast SLE symptoms to solve this issue. IoT has several advantages in the healthcare industry, including interoperability, information exchange, machine-to-machine networking, and data transmission. An SLE symptom-predicting machine learning model was designed by integrating the hybrid marine predator algorithm and atom search optimization with an artificial neural network. The network is trained by the Gene Expression Omnibus dataset as input, and the patients' data are used as input to predict symptoms. The experimental results demonstrate that the proposed model's accuracy is higher than state-of-the-art prediction models at approximately 99.70%.
해양 IoT 서비스를 위한 장치들은 해양 환경에 강인해야 한다. 특히 바닷물 속에 부유하는 전송 장치는 바닷물의 영향을 덜 받도록 설계되어야 한다. 본 연구에서는 전자 어구 실명제 모니터링 시스템에서 어구 상태를 감시하는 부이에 내장되는 안테나를 설계하고 제작한 결과를 보이고 있다. 안테나의 주파수 대역은 920 MHz이고, 부이의 초소형과 경량화를 위해 PCB 패턴 안테나 구조로 설계 제작되었다. 시뮬레이션 결과 제안한 안테나를 내장한 부이가 바닷물 속에 잠기는 정도가 심할수록 반사 계수 증 RF 특성이 저하되지만 빔의 방사 각도는 안테나 하층부에서 점점 상층부로 옮겨가는 것을 확인하였다. 즉 바닷물의 영향을 많이 받을수록 전파 성능은 저하되지만 방사 특성은 해양 IoT 서비스 환경에 적합하다는 것을 확인하였다. 향후 RF 성능을 개선할 수 있는 안테나 구조를 변경 설계하면 제안한 안테나와 부이는 LPWA (low power wide area) 기반 IoT 네트워크 구현에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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