• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.107-116
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• 2024

본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 환경에서 MicroVM의 AI 애플리케이션 수행 시 성능을 분석하고, 이것이 현재 사용되고 있는 컨테이너 기술과 전통적인 가상머신을 대체할 수 있는지 알아본다. 이를 위해 라즈베리파이 4에서 Docker 컨테이너, Firecracker MicroVM, KVM 가상머신 환경을 각각 구축하고 대표적인 AI 애플리케이션들을 실행하였다. 그리고 실험 환경별로 추론 시간, 총 CPU 사용량 및 추세, 파일 I/O 성능을 분석하였다. 실험 결과, MicroVM에서 AI 애플리케이션을 수행하였을 때 컨테이너와의 큰 성능 차이는 없었으며, 오히려 반복적인 애플리케이션 수행에서 평균적으로 안정적인 추론 시간을 확인할 수 있었다. 따라서, 본 연구를 통해 엣지 컴퓨팅 환경에서 컨테이너와 가상머신을 대체하여 MicroVM을 사용한 AI 애플리케이션 운용이 적합할 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.563-569
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• 2018

본 논문은 아두이노를 기반으로 윈도우 팜 수경재배를 자동으로 모니터링하는 시스템의 구현에 관한 논문으로 4차산업혁명의 아이콘으로 떠오르고 있는 아두이노의 오픈소스를 활용한다. 창문형 수경재배를 의미하는 윈도우 땅은 도시에서의 바쁜 일상에서 벗어나 식물을 재배하고 싶은 사람들의 욕망을 채울 수 있는 대안으로 제시되고 있다. 본 논문에서 제안한 시스템은 아두이노 우노 보드와 4채널 모터쉴드, 그리고 온습도, 조도센서, 리얼타임 클럭모듈을 이용하여 창문형 수경재배 환경을 실시간으로 자동 모니터링하는 시스템을 개발하였다. 수경재배를 위한 모듈은 다양한 형태로 발전되어 왔으나 대부분 일반천원과 모터 등을 활용하기 때문에 전력사용량이 높다. 그리고 자동으로 모니터링 하는 시스템이 아니기 때문에 관리자가 늘 시스템의 동작상태를 관리해야 하는 단점이 있다. 본 시스템은 IOT 센서로 활용되고 있는 온습도, 조도센서를 활용하여 식물의 생장환경에 가장 적절한 물공급 체계를 갖추고 있다. 또한 리얼타임 클럭모듈을 이용하여 계절과 시간에 맞는 물공급을 조절할 수 있다. 그리고 본 시스템은 라즈베리파이3와 아두이노 우노를 이용하여 Linux환경에서 스케치 코프로 구현하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.347-350
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• 2018

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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.1123-1132
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• 2018

본 논문에서는 사물 인터넷과 액세스 코드 배포가 가능한 스마트폰 애플리케이션을 기반으로 하는 공공 자전거 공유 시스템을 설계하고 구현하였다. 스마트폰 사용자는 애플리케이션을 사용해 자전거 대여 신청을 하면 서버에서 암호화된 액세스 코드를 받게 되고, 이 코드는 도킹 스테이션에서 자전거의 잠금을 해제하는 용도로 사용되며 자전거 반환 시에도 동일한 코드가 사용된다. 스테이션의 하드웨어 프로토타입은 라즈베리 파이, 아두이노, 키패드, 모터드라이버와 같은 사물 인터넷 디바이스를 기반으로 하여 구현되었으며, 스마트폰 애플리케이션은 기본적으로 액세스 코드를 이용한 공유 자전거 대여 및 반환 기능과 더불어 사전에 자전거를 예약할 수 있는 부가 기능도 포함하고 있다. 구현한 시스템을 테스트 해 본 결과 3~4초의 매우 적은 지연시간을 보여주고 있어 효율적인 시스템임을 알 수 있다. 본 시스템은 단일 콘트롤 박스에서 다수의 자전거를 관리할 수 있도록 구현할 수 있으며, 사용자 역시 스마트폰 애플리케이션만으로 시스템을 이용할 수 있어 비용 효율적이라 여겨진다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.453-453
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• 2021

도시지역 비점오염원관리, 물순환 회복, 침투 및 증발산량 증가, 열섬현상 저감을 위한 주요한 방안으로 저영향개발(low impact development, LID)과 그린인프라 기법의 적용되고 있다. LID 시설은 소규모 분산형 시설로써 넓은 지역에 많고 다양한 시설들이 적용되어 시설의 개수가 많으며, 수질 및 토양 내 기성제품에 대한 센서들의 가격은 고가로 형성되어 있어 기기의 경제성 및 유지관리 등 적용하는데 제한적이다. 따라서 과거 모니터링 자료를 기반으로 오염물질들과의 상관성 분석을 통하여 계측이 어려운 항목들을 계측가능한 항목들로부터 예측 가능하며, 선정된 항목들에 대한 비용효율적인 센서를 개발하여 실시간 LID 모니터링이 가능한 비용효율적 모니터링을 개발하였다. 공주대학교 천안캠퍼스의 LID 시설들은 2013년에 조성되어 현재까지 시설이 운영되고 있으며, 5년이상의 과거 강우시 모니터링 자료들을 이용하여 오염물질 상관성 분석을 수행가능 하기에 대상지로 선정하였다. 오염물질 상관성 분석은 2013년부터 2017년도에 침투도랑에서 수행된 강우시 모니터링 자료를 활용하여 각 오염물질들의 상관성을 분석을 수행하였다. 침투도랑 내 유입되는 평균 유입수는 TSS 286.1±318.3 mg/L, BOD 22.6±39.5 mg/L, TN 8.96±5.85 mg/L, TP 1.01±1.11 mg/L로 나타났다. 겨울철에 비해 여름철에서의 오염물질의 유입농도가 높은 것으로 분석되었다. 이는 여름철 고온건조로 인한 노면 내 차량의 주행으로 인한 중금속, 폐타이어 등과 장마철 강우 시 유출된 토사로 인하여 유입수의 농도가 높은 것으로 분석되었다. 오염물질 부하량은 TSS와 COD 0.66으로 유의성이 높은 것으로 나왔으며, COD와 TSS, TP, TN 등 유의성이 높은 것으로 분석되었다. Arduino와 Raspberry PI를 활용하여 저비용 센서와 LTE 모뎀통신과 데이터 베이스 연결하여 개발된 프로그램을 통해서 무선으로 LID 시설에 대한 모니터링을 침투화분2와 식생체류지에 조성하였다. 전력공급이 어려운 식생체류지의 경우 태양열(Solar system) 시스템과 보조 전력 배터리를 조성하여 장마철이나 장기적인 악천후로 인한 전력을 생산하지 못할 경우 보조전력배터리에서 전력을 제공하여 지속적인 모니터링이 이루어지도록 설계하였다. 토양함수량, 토양온도와 Conductivity 등 3종류의 센서를 적용하였으며, 프로그램은 현재 2단계를 통한 2차수정을 통하여 프로그램을 구축하였다. 오차, 오작동, 계측값에 대한 검·보정 작업이 필요하다. 또한 대기자료의 구축을 통해 보다 토양과 LID 시설에 대한 영향분석이 필요한 것으로 사료된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1249-1258
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• 2022

해양쓰레기란 고의 또는 부주의로 해안에 방치되거나 해양으로 유입·배출되어 해양환경에 해로운 결과를 미치거나 미칠 우려가 있는 물질로 정의된다. 본 연구에서는 효율적인 해양쓰레기 수량 파악 방법 및 변화량 분석을 위하여 객체 탐지 기법을 이용한 해양쓰레기 탐지 및 해양쓰레기의 변화량 분석을 수행하였다. 연구지역은 거제도 북동부 유호 몽돌 해수욕장이며 2022년 9월 12일부터 10월 14일까지 32일 동안 15분 간격으로 수집한 이미지를 통해 변화량을 분석하였다. One-Stage 방식의 객체 탐지 모델인 YOLOv5x를 이용한 해양쓰레기 탐지는 페트병 mAP 0.869, 스티로폼 부표 mAP 0.862의 성능을 도출하였다. 결과적으로 해양쓰레기는 8일 간격으로 큰 감소 폭을 보였으며, 성상별로는 스티로폼 부표의 수량이 3배 정도 많고 변화폭 역시 더 크게 나타남을 파악하였다.