최근 사물인터넷시대를 맞이하여 센서와 컨트롤 기술, 모바일 어플리케이션, 네트워크 트래픽, 빅 데이터의 관리와 분석, 클라우드 컴퓨팅의 성장에 따라 새롭게 급성장하고 있는 스마트 홈 분야를 중심으로 하드웨어 장치에 대한 요구가 갈수록 높아지고 있다. 하드웨어 시스템의 지속 가능한 발전을 유지하기 위해서는 시스템의 업데이트를 필요 하고, 또한 하드웨어장치는 데이터 수집할 뿐만 아니라 복잡한 데이터(음성, 이미지 등)의 실시간 처리 시에 절대적으로 필요하기 때문이다. 본 논문에서는 각기 다른 운영체제하에 있는 하드웨어의 동시 제어 및 통신방식을 해결하고자 브리지방식으로 두 가지 운영체제내의 하드웨어 장치를 일체식 구조로 합치면서 제어 및 통신방식이 간단하게 되는 방법을 제시한다. 이를 위하여 제안된 일체형 하드웨어와 클라우드 서버 연결되는 클라우드 제어 시스템에 대한 성능평가 수행결과와 앞으로 사물인터넷 스마트 홈 분야에서 연구되어야 할 주요 방향에 대하여 기술하였다.
We will provides a micro-pump infusion injector with the cloud networking for remote control. The existing infusion injector with controlled manually have an uncomfortable to use it inconveniently. The proposed remote control infusion, infusion system enables the identification and control of injected amount through the IOT function on th WEB. The micro-pump used is a piezo electric pump manufactured by using MEMS technology, and the amount of charge is varied depending on the frequency magnitude through the micro-controller. The micro-pump can adjust the speed of the fluid depending on the frequency and can be from 0.1ml / min to 7ml / min when the frequency is from 3 to 110Hz.
한 해 100만건 이상의 모바일 게임이 출시되고 있으며, 게임 수가 많은 만큼 게임물 등급 관리에 있어서 객관적이고 투명한 업무처리는 필수적이다. 그러나 현재 사업자 자체 등급분류는 오직 게임 개발사가 제출한 서류에 의존하며, 사후 모니터링을 통해 제재하는 실정이다. 이에 따라, 사전에 폭력성 유뮤를 식별할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 Cloud Vision API를 활용하여 프레임 수를 설정하고 해당 프레임에 대한 폭력성 정도를 수치로 출력하여 해당 영상에 문제 유무를 사전에 식별할 수 있도록 돕는 시스템에 대해 기술한다. 이 시스템을 통해 게임물관리위원회 인력과 예산 한계로 인해 계속 불거지고 있는 연 100만 건에 달하는 등급분류 처리의 정확성과 사후 모니터링에 효과가 있을 것이다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제8권1호
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pp.19-26
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2016
In this paper, the existing domestic HVAC systems, devices TCP / IP does not support the most, thereby, not performed remote management, it is necessary to regularly field service, inefficiency and cost bring a burden. This is through a comparison of the IoT-based primary, real-time protocol of what has become a hot topic recently, to be able to control and real-time monitoring through the CCU device in the HVAC system. Compare for this Internet of Things device for real-time monitoring and control of the XMPP, CoAP, MQTT main real-time protocol is used on. Finally, flexibility, light weight, based on MQTT a two-way messaging protocols with reliable message delivery, implements the protocol on the real-time HVAC system in the cloud platform.
재난예방단계와 사회재난분야의 관리강화를 위해 지능정보기술(ICBMA, IoT, Cloud, Big Data, Mobile, AI) 활용하여 상호 연계한 To-Be 재난관리시스템 제안을 고찰하고자 한다. 민간Moble, IoT등에서 생성되는 재난발생 전후시기에 재난징후의 Big Data와 분석 결과로 초지능 인프라를 구축함으로써 현재 재난관리 시스템을 고도화할 수가 있다. 재난징후의 Big Data를 AI의 지도, 비지도 강화훈련 학습으로 사용자에게 적시에 맞춤식 제공이 가능하고 장기적으로 재난대처 능력이 향상될 뿐 만 아니라 예방단계 중심의 관리 능력이 높아질 것으로 예상된다.
하천시설물의 효과적인 유지관리에는 대상물에 대한 지속적인 데이터 수집이 선행되어야 한다. 하지만, 토탈스테이션, GNSS 및 지상레이저스캐너를 활용하는 기존의 데이터 취득방식은 일반적인 시설물과 달리 넓고 긴 지역에 분포해있는 하천시설물의 공간정보데이터를 취득하는데 비용/시간/인력 측면에서 한계가 있다. 반면, 플랫폼이 이동하면서 데이터를 취득하는 모바일매핑시스템(MMS)은 넓은 지역에 대한 정밀한 공간정보데이터를 빠른 시간 내에 취득하기 때문에, 하천 주변의 선형시설물에 대한 유지관리에 활용되기 적합하다. 4 km에 달하는 연구지역에 모바일매핑 시스템을 적용하여 본 결과, 20분의 데이터 취득 소요시간 동안 184,646,099개의 포인트를 취득하여 378개의 횡단면을 추출하고 이를 하천기본계획 상의 도면과 비교해 봄으로써, 모바일매핑시스템을 이용한 효율적인 제방관리가 가능함을 확인하였다.
최근 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 신속하고 정확한 데이터 구축의 중요성이 증대되어 왔다. 정밀한 3차원 데이터 구축이 가능한 LiDAR (Light Detection and Ranging) 데이터를 기준으로 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 영상을 정합하기 위한 연구가 다수 수행되어 왔으나, MMS (Mobile Mapping System)로부터 취득된 LiDAR 점군데이터의 반사강도 영상을 활용한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 MMS로부터 취득된 LiDAR 점군데이터를 반사영상으로 변환한 데이터와 UAV 영상 데이터의 정합을 위해 9가지의 특징점 기반매칭 기법을 비교·분석하였다. 분석 결과 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 적용하였을 때 안정적으로 높은 매칭 정확도를 확보할 수 있었으며, 다양한 도로 환경에서도 충분한 정합점을 추출할 수 있었다. 정합 정확도 분석 결과 SIFT 알고리즘을 적용한 경우 중복도가 낮으며 동일한 패턴이 반복되는 경우를 제외하고는 약 10픽셀 수준으로 정확도를 확보할 수 있었으며, UAV 영상 촬영 당시 UAV 자세에 따른 왜곡이 포함되어 있음을 감안할 때 합리적인 결과라고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 분석 결과는 향후 LiDAR 점군데이터와 UAV 영상의 3차원 정합을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
The exceptional development of electronic device technology, the miniaturization of mobile devices, and the development of telecommunication technology has made it possible to monitor human biometric data anywhere and anytime by using different types of wearable or embedded sensors. In daily life, mobile devices can collect wireless body area network (WBAN) data, and the co-collected location data is also important for disease analysis. In order to efficiently analyze WBAN data, including location information and support medical analysis services, we propose a geohash-based spatial index method for a location-aware WBAN data monitoring system on the NoSQL database system, which uses an R-tree-based global tree to organize the real-time location data of a patient and a B-tree-based local tree to manage historical data. This type of spatial index method is a support cloud-based location-aware WBAN data monitoring system. In order to evaluate the proposed method, we built a system that can support a JavaScript Object Notation (JSON) and Binary JSON (BSON) document data on mobile gateway devices. The proposed spatial index method can efficiently process location-based queries for medical signal monitoring. In order to evaluate our index method, we simulated a small system on MongoDB with our proposed index method, which is a document-based NoSQL database system, and evaluated its performance.
본 연구는 모바일 시대의 진입, 글로벌 경쟁격화, 및 의료서비스 요구사항의 확대 등, 의료경영환경의 급격한 변화에 부응하기 위해 새로운 IT 기반 의료서비스가 필수적임에도 불구하고 이를 실현하고 있지 못한 중소형 규모 병원에 클라우드 기반 의료서비스를 제공할 수 있는 '중소형 병원의 클라우드 병원정보시스템(CHISSMH, Cloud Hospital Information System for Small Medium Hospitals)'의 아키텍처와 서비스 모델을 제시하였다. 스마트폰 시대에 진입하면서 개인단위의 클라우드 서비스는 일반화되었지만 비즈니스 단위의 서비스, 특히 병원정보시스템에 대한 클라우드 서비스의 도입은 초기단계이기에 이를 활성화하고자하는 차원에서 CHISSMH의 아키텍처를 개발하여 제시하였다. 특히 본 연구는 병원산업계에 클라우딩 서비스 도입 활성화를 위해 사용자관점이 아닌 서비스 제공자 관점에서 이에 대한 해결책을 제시하였다. 즉, 서비스 제공자가 고품질 및 합리적 가격의 클라우드 의료 서비스를 제공한다면 비록 일부 저해요인이 존재하더라도 도입이 활성화될 것으로 기대한다. 이를 위해 CHISSMH는 하드웨어뿐만 아니라 애플리케이션까지 가상화를 시도하여 자원공용화(Resource Pooling)를 추구함으로써 운영비용의 최소화를 통해 합리적 가격의 서비스를 제공할 수 있는 기술 기반 아키텍처와 서비스 모델을 제시하였다. 또한 CHISSMH이 15개 중소병원을 대상으로 서비스한 자료를 분석하여 CHISSMH의 합리성과 유용성을 제시하였으며, 전통적 소유형 HIS와 비교하여 44.5%의 IT 서비스 비용이 절감되는 것으로 나타났다.
도서관이 다양한 정보요구에 대응하기 위한 지식융합센터로서 정보서비스를 수행하기 위해서는 정보통신기술에 기반한 미래형 정보시스템의 구축이 필요하다. 즉, 스마트폰과 태블릿PC 등 휴대용 디바이스를 활용한 모바일 정보서비스 개발과 클라우드 컴퓨팅, SaaS, Annotation, Library2.0 개념을 적용한 정보시스템 구축이 요구된다. 본 논문에서는 집단지성과 클라우드 컴퓨팅을 활용하여 도서관 정보시스템을 구현한다. 본 논문에서 구현한 정보시스템은 서비스 측면에서 SaaS 기반의 클라우드 컴퓨팅 서비스 개념을 도입하여 도서관에서의 모바일 서비스 패러다임의 변화와 급증하는 전자 자료에 대응하기 위한 미래 정보서비스에 적응한다. 이러한 개념 모델의 장점은 자원 공유, 멀티테넌트 지원, Configuration, 메타데이타 지원등이며, 이러한 사용자 서비스는 소프트웨어 온-디멘드 방식으로 제공한다. 구현된 시스템의 성능을 시험하기 위하여 효율성 분석 및 TTA 인증시험을 실시하였다. 데이터 변화에 따른 시간효율성 측면에서 평균 응답시간은 0.629초로 매우 우수한 성능을 보였으며, SaaS 성숙도, 성능, 및 응용프로그램 기능 등 인증시험 항목에서 레벨-3 이상의 기준을 통과하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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