인구증가와 산업의 발달로 고속도로, 국도, 철도 등의 개발에 의한 생태계 절단이 증가하여 이로 인한 야생돌물의 서식지 단편화 현상이 증가하였다. 그로 인하여 유해야생동물로 인한 피해가 속출하면서 국내서 금전적 보상을 통해 일부 피해 농가를 구제하는 등의 노력을 펼치고 있다. 하지만 피해사례 주민들은 이러한 야간순찰로 인해 밤잠을 자지 못하거나 기본적인 생활에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 야생동물들의 생태와 습성에 대한 연구를 바탕으로 초음파 및 초저주파를 발생, 재생시켜 일정 범위 내 야생동물의 접근을 방지시키고 접근을 효과적으로 막을 수 있는 비연속적인 시스템에 대한 쿼드콥터를 연구 개발 하였다.
최근 4차 산업의 발전으로 대기오염 등의 환경문제가 심각해지고 있으며, 특히 산업현장에서 대기오염 물질이 많이 발생한다. 대기오염 물질은 다양한 종류가 있으며, 그 중 일산화탄소는 산업현장에서 발생하는 화재의 요소에 필수적으로 존재하기 때문에 실시간으로 모니터링 가능해야 한다. 또한 대기오염 물질 이외의 여러 환경요소들도 실시간으로 계측 가능한 원격 모니터링 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 산업현장의 환경을 원격으로 계측하기 위하여 무선통신을 이용한 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 모니터링 시스템은 센서부의 일산화탄소센서, 가연성가스센서, 온습도센서, 불꽃감지센서 등을 이용하여 데이터를 송신부의 아두이노에 수집한 후, 지그비를 이용하여 수신부로 전송한다. 전송한 데이터는 수신부 라즈베리파이의 데이터베이스에 저장하고, 저장한 데이터는 모니터링 시스템을 통하여 실시간 모니터링이 가능하다.
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.
오늘날 IT산업의 눈부신 발전으로 개인 스마트폰을 1개 이상을 소유하고 보유 비율이 급격히 증가하고 있다. 이 때문에 최근 스마트폰으로 인한 보행자 사고가 잇따라 늘어나고 있는 추세이다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 근거리 통신 기술인 블루투스 4.0 BLE 기반의 비콘을 이용하여 서버와의 통신이 필요한 감지방법과 신호등의 전류를 이용하는 감지방법 등 두 가지 개발 방법을 통해 신호등 시스템의 통신 상황에 따라 서버와의 통신이 불가능할 때 홀센서를 이용한 감지를 수행하고 그렇지 않을 때는 조도센서를 활용하여 신호감지시스템을 구현하고자 한다. 블루투스 신호를 이용하여 신호등의 신호정보를 파악하여 해당 스마트폰을 인지하고 스마트폰에 신호등 현황을 보행자가 접근 시 스마트폰 사용자에게 디스플레이 함으로써 보행자 사고를 줄이기 위한 방안을 제시하고 향후 개선 방향을 제안하고자 한다. 스마트폰 시대가 오기 전에는 휴대폰 사용으로 인한 보행 중 사고의 빈도가 굉장히 낮았다. 이제 우리에게 편의를 제공해주는 IT기기들로 인하여 생명의 위협을 받는 상황에 처하고 있다. 거리에서 스마트폰사용을 국가적 차원에서 차단할 수 없다면 이에 맞춰 보행자에게 간접적으로 상황을 알려주도록 하고, 사건 사고의 위험률을 줄이는 것이 본 논문의 제안 목적이다.
Efforts to employ smart home sensors to monitor the indoor activities of elderly single residents have been made to assess the feasibility of a safe and healthy lifestyle. However, the bathroom remains an area of blind spot. In this study, we have developed and evaluated a new edge computer device that can automatically detect water usage activities in the bathroom and record the activity log on a cloud server. Three kinds of sound as flushing, showering, and washing using wash basin generated during water usage were recorded and cut into 1-second scenes. These sound clips were then converted into a 2-dimensional image using MEL-spectrogram. Sound data augmentation techniques were adopted to obtain better learning effect from smaller number of data sets. These techniques, some of which are applied in time domain and others in frequency domain, increased the number of training data set by 30 times. A deep learning model, called CRNN, combining Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network was employed. The edge device was implemented using Raspberry Pi 4 and was equipped with a condenser microphone and amplifier to run the pre-trained model in real-time. The detected activities were recorded as text-based activity logs on a Firebase server. Performance was evaluated in two bathrooms for the three water usage activities, resulting in an accuracy of 96.1% and 88.2%, and F1 Score of 96.1% and 87.8%, respectively. Most of the classification errors were observed in the water sound from washing. In conclusion, this system demonstrates the potential for use in recording the activities as a lifelog of elderly single residents to a cloud server over the long-term.
현재 4차 산업이 진행됨으로써 대부분의 사물들이 자율화 기능이 더해지는 시대가 오고 있다. 자율화 기술이 발전됨으로써 모든 사람들은 삶을 살아가면서 스스로 문제를 해결해 나갈수 있으며 기존의 생활속도보다 빨라지는 것을 느낄수 있을 것이다. 그래서 마트에서도 쇼핑을하면서 소비자들이 어떻게 쇼핑을 할 때 현재의 수준보다 쇼핑의 질이 높아 질지 고안해보았다. 본 과제물은 소비자들이 쇼핑을할 때 보다 편리하게 일을 처리할수도록 스마트 기능을 카트와 카운터에 추가하였다. 카트에 디스플레이와 바코드 스캐너를 부착함으로써 검색을 통해 소비자들이 원하는 물품의 가격, 위치등의 정보를 알아 낼 수 있고 현재 카트에 담긴 물품의 총 가격을 알 수 있다. 또한, 쇼핑을 마치고 계산을할 때 계산 대기줄이 길어지는 불편함을 해소하기위해 자동계산 기능이 있다. 쇼핑을 마친 소비자가 카트를 카운터로 끌고가면 카트에 저장되어 있는 쇼핑정보가 카운터의 디스플레이에 표시되고 카트와 카운터의 정보가 일치한다면 소비자가 카트에 요금을 충전해 스스로 계산을 수행할수 있다. 이런 자동화, 스마트 기능들은 소비자들의 편리함과 시간을 단축시킬수 있을 것이다.
도시 환경문제 및 개발사업 환경영향 저감을 위하여 자연적 물 순환 기능을 가진 다양한 LID가 적용되고 있다. 그러나 LID 시설의 과도한 침투와 증발산은 LID 내부 토양을 건조화시켜 식물과 미생물 활동성을 떨어뜨리고 환경저감 능력을 감소시킨다. 본 연구는 LID 시설의 관리 방안을 도출하기 위하여 복합적인 센서를 적용한 실시간 측정 시스템을 개발하고자 하였다. 측정 가능한 센서와 사물인터넷(IoT) 적용 실험은 아크릴 상자에 형상화한 인공습지에서 수행되었다. 적용되는 센서는 분산형으로 설치되는 LID를 고려하여 저비용으로 구축하고자 하였으며 비교적 저렴하면서 상용화되어있는 아두이노와 라즈베리 파이를 기반으로 하였다. 그리고 LID 시설의 현재 상태와 유지관리 및 이상기후 시 영향을 분석하기 위해 복합적인 센서 측정 개발에 목표를 두었다. 센서는 풍향·풍속, 강우량, 이산화탄소, 미세먼지, 온도·습도, 산성도, 위치 정보 등을 실시간으로 측정하도록 하였다. 또한 측정된 데이터의 수집, 전송 및 결과 확인을 위하여 데이터 수집 장치, 저장 서버 프로그램 및 PC와 모바일 활용 결과 확인 프로그램을 개발하였다. 각 센서를 통해 얻은 측정값들은 Wifi 모듈을 통해 관리 서버로 전달되고 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장된다. 본 연구에서 수행한 4개월간의 측정 결과를 분석한 결과 LID 시설에 ICT 기술 적용의 안정성과 적용 가능성을 확인하였다. 실시간으로 측정된 값은 LID 시설의 기능 평가 및 유지관리 방안 도출을 위한 빅데이터 활용이 가능한 것으로 나타났다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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