사용자가 집에 도착하기 전에 IoT 시스템이 집안 온도를 자동으로 쾌적하게 하기 위해서는 사용자의 도착 예정 시간에 맞게 설정한 온도에 도달할 수 있는 최적의 에어컨 및 난방의 가동 시작 시간을 예측해야 한다. 가동 시간을 정확하게 예측한다면 불필요한 가동시간을 줄일 수 있기 때문에 요금 낭비를 피할 수 있는 효과가 있다. 본 논문은 에어컨과 보일러를 사용하는 집의 냉난방 시간을 예측하는 인공신경망과 이를 활용하는 IoT 시스템을 소개한다. 에어컨과 보일러가 특정 시작 온도에서 특정 목표 온도로 집안을 냉난방 하는데 걸리는 시간에 영향을 주는 변수는 집안의 구조, 집안의 크기, 외부 날씨 환경 등으로 매우 다양하다. 그중에서 측정 가능한 변수인 집안 온도, 집안 습도, 외부 온도, 외부 습도, 풍향, 풍도, 풍속 냉각 효과를 활용하여 학습데이터를 만들고 최적의 인공신경망을 구축하였다. 인공신경망을 구축한 후에는 이를 활용하는 IoT 시스템을 개발하였다. IoT 시스템은 라즈베리파이3 기반의 메인 시스템과 안드로이드 기반의 모바일 애플리케이션으로 구성하였다. 인공신경망을 활용하기 위해 모바일 애플리케이션의 GPS 센서를 활용하여 사용자의 이동 분석하고 귀가 시간을 예측하는 기능을 구현하였다.
최근 반도체 기술, 센서 기술 및 이동통신 기술의 발전으로 스마트 자동차 기술 연구 개발이 진행 중에 있다. 사회가 발전함에 따라 차량이 증가하였고 사고에 대한 위험은 점차 높아지고 있다. 그에 따라 기존의 차량용 블랙박스 외에 차량의 각종 센서 정보를 활용하여 운전자에게 다양한 정보를 제공하는 첨단 운전자 보조 시스템이 연구되고 있다. 본 논문에서는 차량 간의 통신기능을 포함하고, 주변의 정보를 습득하여 제공할 수 있는 스마트 카메라 장치를 설계 및 구현하여, 장치에 포함된 카메라로부터 입력 받은 영상을 분석하여 획득한 정보를 영상 메타데이터화 하는 기술에 대한 연구를 수행하였다. 또한 임베디드 장치의 제한된 계산 성능을 보완하기 위해 관심영역을 설정하는 S-ROI(Static-Region Of Interest), D-ROI(Dynamic-Region Of Interest) 방식을 고안하였다. 실험을 통해 영상처리 속도가 전체영상 분석에 비해 S-ROI의 경우 3.0배, D-ROI의 경우 4.8배 향상함을 확인하였다.
헬스케어 서비스는 생체신호 측정, 질병의 진단 및 예방을 위한 독자적인 다수의 서비스 플랫폼을 통해 제공할 수 있으며 인터넷, 모바일 등의 정보통신(ICT) 기술이 융합해 언제, 어디서나 이용자에게 건강 정보를 제공할 수 있어 사물 인터넷의 중심에 있다. 이에 따라 본 논문에서는 사물인터넷 기반의 배뇨관리 시스템을 설계하고 그 성능을 평가하였다. 배뇨관리 시스템 구성을 위해 저 전력의 지그비 네트워크를 구축하였으며 구현된 정전 용량형 기저귀 센서는 약 2,000시간의 동작을 확인할 수 있었다. 또한 초소형 임베디드 디바이스인 라즈베리파이를 활용하여 데이터베이스 서버를 구축하고 수집된 데이터를 저장하여 안드로이드 기반의 모바일 어플리케이션을 통해 데이터를 확인하였다. 제안된 배뇨관리 시스템은 요양병원 등 고령의 환자들을 대상으로 활용이 가능하며, 영유아를 대상으로도 편리하게 이용이 가능할 것이다.
일인 다기기 시대에 맞추어 스마트 기기로 다양한 가전제품과 전자기기를 스마트 디바이스를 이용하여 제어 가능하게 출시하고 있다. 또한, 청소로봇과 냉장고, 에어컨, TV 등의 제품 수가 빠르게 증가하고 있으며 이러한 기기들을 이용하여 DLNA(Digital Living Network Alliance) 시스템을 구축하고 있다. 그리고 국내외에서 IoT(Internet Of Things)나 Alljoyn 같은 기술들을 개발 및 제공하고 있다. 하지만 현재 사용하고 있는 가전제품이나 전자기기들은 운영체제가 설치되어있는 제품보다 설치되어있지 않은 제품이 많다. 또한, 스마트 가전제품을 사용하지 않는 사용자는 스마트 가전제품 보다는 기존의 전자제품을 구입하는 경우가 더 많이 발생한다. 본 논문에서는 모바일 기기를 사용하여 사용자가 원하는 데이터를 수치화하고 아두이노 보드에 전송하여 운영체제가 없는 기존의 가전제품도 스마트 기기와 같은 제어를 할 수 있도록 하는 시스템을 제안하고 구현한다.
국내외적으로 V2X 통신기술을 접목한 C-ITS 사업 및 자율주행 고도화 실증연구가 활발히 진행되고 있다. 실증 초기 1단계에서는 경고메시지, 차량주행정보, 교통정보 등의 방송서비스에서 점차 실시간성을 요구하는 군집주행, 원격주행, 인식정보공유 등의 고도화된 서비스로 발전하고 있다. 또한, 네트워크 서비스 고도화를 위해 전송속도와 지연시간 등을 개선하기 위한 기술개발이 여러모로 진행되고 있다. 본 논문에서는 3GPP 표준 기반 C-V2X 기술을 바탕으로 안정적인 드로이드 형태의 저속 로봇의 원격주행 서비스 제공을 위해 네트워크 지연시간 측면에서 요구사항을 분석하였다. 원격주행 성능평가를 위해 오퍼레이터를 포함한 시스템 모델링을 통한 시뮬레이션을 수행하였고, 해당 실험 조건에서 90% 이상의 성능 만족을 위해 30ms 이내의 코어 및 액세스 네트워크 지연시간이 요구된다는 것을 알 수 있었다.
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.
최근 사물인터넷 발달로 인하여 센서에서 발생되는 데이터가 폭증하고 있다. 이러한 패러다임의 변화로 즉각 행동이 요구되는 여러 산업현장에서 실시간으로 발생되는 데이터들의 분석이 필요하게 되었으며, 실시간 시각화 분석이 대두되고 있다. 그러나 기존 시각화 시스템은 데이터를 저장 후에 시각화를 하기 때문에 서버의 응답시간이 실시간에 준하는 ms수준의 처리를 보장하지 못하며, 처리할 자원을 보유하고 있지 않아 주요 자원이 될 데이터를 폐기하는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 가드닝 환경에서 IoT 센싱 정보를 활용하여 실시간 시각화 알고리즘을 적용한 스마트가드닝 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안 시스템의 성능 평가를 위하여 서버의 응답시간을 측정하였고, 테스트 결과 제안하는 실시간 시각화 알고리즘의 응답 속도는 실시간에 준하는 ms수준의 처리를 보장함을 확인하였다.
본 논문은 수직형 정수처리시설 내의 유량, 압력, 수위 및 수온 등의 데이터 취득과 무선 환경에서의 실시간 모니터링을 통해 스마트 정수장 구현의 기반을 마련하고자 한다. 현장 적용 전 2.45GHz 대역의 Zigbee 기반 센서노드 및 게이트웨이를 제작하여 검증하였다. 센서로부터 취득된 데이터는 데이터 처리장치로 전송되고, 처리된 데이터는 운영관리용 PC 뿐만 아니라 모바일에서도 모니터링 가능하도록 구현하였다. 또한, 전파환경 분석과 송수신 속도 분석 등의 적용성을 분석하였으며, 이를 통해 통신망 성능분석 및 모바일 기기를 활용한 원격 모니터링 감시체계를 구현함으로서 저비용, 고효율의 USN 기반 분산형 용수공급시스템을 구축하고자 한다.
외부 광원여부에 상관없이 3D정보를 수신할 수 있는 Microsoft의 3D 모션 센서인 키넥트의 Depth frame을 사용하여 물체의 움직임 영역을 감지할 수 있는 방법을 연구하였다. 센서로부터 수신되는 Depth 정보 중 주로 물체의 경계면에 존재하는 노이즈를 제거하기 위해 픽셀의 x, y좌표에 대한 블러링 기법과 z좌표에 대한 주파수 필터를 적용하였다. 또한 인접 픽셀들의 변화량에 따른 군집화 필터를 적용함으로서 움직이는 물체 영역을 추출할 수 있었고 필터 설정에 따라 기준이상의 빠른 움직임을 감지할 수 있도록 하여 이동형 로봇에 응용할 수 있도록 하였다. 특히 IR 카메라에 의하여 만들어지는 Depth frame을 이용함으로써 주야간 모두 제약 없이 사용할 수 있다. 또한 직진 방향으로 움직이는 물체에 대해서도 입체적으로 감지할 수 있어 무인 로봇영역에 응용할 수 있다.
현대사회의 정보화 기반 시스템은 매우 빠른 속도로 변하고 있으며, 무선통신과 센서 네트워크 분야 또한 변하고 있다. 센서 네트워크 분야에서는 RFID 태그를 이용하여 홈 네트워크, 각종 제어시스템, U-헬스케어 시스템과 물류 유통에 까지 그 영역을 확장하고 있다. 이중 RF태그를 이용한 제어 분야에 대한 연구는 본격적인 서비스 인프라를 지향하기 위해 진행되고 있으며, 각종 이력 정보와 주변 환경 정보를 센싱하고 제어하는 지능형 센서네트워크 구축을 위한 핵심 영역이 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 취지의 한 기반으로 RFID 기술을 선박에 적용하여 선박 내 인원의 출입의 통제시키고 안전사고 방지를 위한 선박 내 보안과 안전을 위한 인원 관리시스템을 설계하고 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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