건물, 공장, 사무실, 대형마트 등 다양한 분야에서 에너지 절감이나 사용자의 편의성 제공을 위한 센서 설치를 통해서 다양한 측정값을 서버까지 송수신하고 사용자 편의성을 고려하는 서비스가 증가하는 추세이다. 본 논문에서는 다양한 전력 사용량을 측정하는 디지털 전력량계의 데이터에 대해 - 오라클 서버와 시계열 데이터베이스 연동 및 데이터 분석을 위해- 실시간 시계열 데이터 처리에 대해서 논하고자 한다. 본 논문을 통해서, 다양한 분야에 센서 네트워크와 실시간 데이터 처리를 접목하는데 손쉽게 접근할 수 있을 것으로 기대한다.
센서 네트워크를 통한 서비스는 센서를 이용하여 데이터를 수집하고, 수집된 데이터는 분석을 통하여 상황을 인지하고, 서비스 제공자는 이 상황을 이용하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공한다. 그러나 이에 발생하는 데이터는 메타데이터, 규격, 단위 등에서 일치하기는 어렵다. 여러 규격의 센서에서 발생하는 데이터를 효율적으로 이용하기 위해 통합은 필요하다. 이에 따라 우리는 본 논문에서는 기존 센서와 신규 센서에서 발생하는 데이터를 통합할 수 있는 방안으로 온톨로지를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 온톨로지는 기본 항목과 센서의 항목을 매핑하고, 추가적으로 타입과 구조적 차이에 대한 부분도 포함한다. 매핑은 메타데이터 간의 매핑과 데이터 간의 매핑으로 구분한다. 이러한 방법으로 생성된 표준 항목이 서비스 간 데이터 교환의 형식이 됨으로써 센서 발생하는 이질적 문제를 해결할 수 있다.
본 논문에서는 자율협력주행을 위한 인프라로써 제작된 5가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 자율주행차량에 장착된 영상 취득 센서의 경우에는 기후 환경 및 카메라의 특성 등으로 인해 취득 데이터의 일관성이 낮기 때문에 이를 보완하기 위해서 라이다 센서를 적용했다. 또한, 라이다로 기존의 다른 시설물들과의 구별을 용이하게 하기 위해서 고휘도 반사지를 시설물의 용도별로 디자인하여 부착했다. 이렇게 개발된 5가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템으로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 측정 거리별 시설물의 특징을 추출하는 방법으로 해당 시설물에 부착된 고휘도 반사지의 평균 반사강도을 기준으로 특징 포인트들을 추출하여 DBSCAN 방법으로 군집화한 후 해당 포인트들을 투영법으로 2차원 좌표로 변경했다. 거리별 해당 시설물의 특징은 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도로 구성되며, 추후 개발될 시설물 인식을 위한 모형의 학습데이터로 활용될 예정이다.
네트워크 인프라 환경과 센서 및 IoT 디바이스 기술의 발전에 따라 사용자나 건물, 환경에 대한 모니터링 및 이에 따른 상호작용 기술에 대한 연구 개발이 활발히 진행되고 있다. 특히, 사회적 약자인 노인, 장애인, 어린이들과 관련된 모니터링 기술에 대한 수요가 급증하고 있다. 본 연구에서는 IoT 케어 로봇 기반의 효율적인 병실 관리 시스템을 제안한다. IoT 디바이스와 클라우드 기반 플랫폼을 활용함으로써 보다 효율적이고 직관적으로 병실의 상태를 확인하고 제어할 수 있다. 본 연구에서는 ARTIK 디바이스와 ARTIK Cloud 플랫폼 기반의 프로토타입 구현을 통하여 제안하는 시스템의 활용 가능성을 확인하였으며, 센서 정보 수집 및 경고 상황 대응에 각각 약 600ms와 130ms가 소요되어 제안하는 시스템이 실시간으로 동작 가능함을 확인하였다.
4차 산업혁명시대 핵심인 IoT(사물인터넷) 기술이 발전하면서 다양한 적용 분야가 생겨나고 있으며, 그에 따른 서비스를 이용하는 사용자 수도 대폭 증가하고 있다. 주변 환경에 흩어져 있는 수많은 IoT 디바이스들에 의해 생성되는 실시간 센싱 데이터들을 실시간 클라우드 컴퓨팅 환경에 전송하여 저장하는 것은 시간 및 저장 공간에 대한 효율성이 적합하지 않다. 따라서 이러한 문제들을 해결하기 위해서 응답시간을 최소화 하면서 처리 시간이 효율적으로 관리가 될 수 있도록 하는 포그 컴퓨팅이 제안되었다. 그러나 포그 컴퓨팅이라는 새로운 패러다임에 대한 보안 요구사항이 아직 정립되지 않고 있다. 클라우드 끝단에 있는 센서노드들은 컴퓨팅 파워가 높지 않기 때문에 보안 모듈을 적용하기가 어렵고, 보안 모듈 적용 시에 경량화된 프로토콜 적용을 통하여 보안과 효율성을 수립하여야 한다. 따라서 이 논문에서는 포그 컴퓨팅에 대한 보안 모델 제시와 포그 컴퓨팅에 최적화된 보안 요구사항을 제시하여 안전한 포그 컴퓨팅 발전에 기여한다.
클라우드 서비스와 IoT 기술의 발전은 클라우드 환경을 급격하게 변화시켰으며, 포그 컴퓨팅 그리고 F2C(Fog-to-Cloud)라는 새로운 개념으로 진화시켰다. 그러나 이기종의 클라우드/포그 레이어가 통합됨으로써, 최종 사용자 및 에지 장치에 대한 접근 제어 및 보안 관리의 문제가 발생할 수 있다. 본 논문은 의료 응급 상황에 빠르게 대처할 수 있는 의료 정보 서비스 운용을 위하여 F2C 기반 IoT 스마트 헬스 모니터링 시스템 아키텍쳐를 설계하였다. 또한, 서비스 상호운용 시 사용자의 개인 건강 정보 및 센서 정보에 대한 보안을 강화하기 위하여 역할 기반 서비스 접근 제어 기술을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여, 블록체인을 통한 역할 등록 및 사용자 역할 토큰 발행 정보를 공유하여, 역할 기반 접근 제어가 이루어짐을 보였다. 최종 사용자는 가장 응답 시간이 빠른 장치로부터 서비스를 받을 수 있으며, 역할에 따른 서비스 접근 제어를 수행함으로써, 데이터에 대한 직접적인 접근을 최소화하고, 개인정보에 대한 보안성을 강화할 수 있다.
4차산업혁명은 사회 전반에 걸쳐 디지털 혁신으로의 전환을 가속화하고 있으며, 제조업에서는 스마트공장을 비롯해 4차산업혁명 기반 제조업 혁신을 위한 노력이 이어지고 있다. 제조업에서의 4차산업혁명 기술의 접목은 AI, 빅데이터, IoT, 클라우드, 로봇 등을 활용해 기존 자동화에서 업그레이드된 생산설비 데이터 수집 및 분석시스템 구축과 제품 불량 원인 파악 및 불량률을 최소화하기 위한 기술개발이 요구된다. 본 논문에서는 생산설비 현장에서의 전력, 환경, 설비 상태 데이터를 IoT 디바이스를 통해 수집하고, 수집한 데이터를 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 수치화하여 나타내고 위젯을 활용하여 MQTT기반 실시간 인포그래픽 형태로 표시할 수 있는 시스템을 구현하였다. IoT 디바이스로부터 전송된 실시간 센서 데이터를 Rest API 방식으로 클라우드 서버에 저장하고, 대시보드에서 데이터를 원격에서도 모니터링이 가능함은 물론 시간별, 일자별로 분석이 가능하였다.
In this paper, through the development of a smart panel (LCD kiosk) controller, contents to develop a system that can be operate in a desired environment by operating the window control and ventilation facilities according to the automatic controller operation based on the set values such as temperature, humidity, sunlight, and rainfall. In particular, the MQTT protocol-based sensor module can be directly manufactured and applied at any time based on various communication and power sources such as wireless, wired, and PLC (power line communication) to obtain the desired data, as well as fire, power failure, and intrusion in the house. It is also a system that enables operation and monitoring from a remote location based on the cloud environment by connecting sensors. Kiosks are currently being used in many places, and the demand for them is on the rise, and an active influx of young people can be expected through environmental improvement. It is expected to increase interest and understanding for improvement.
As a key component of lighting location system (LLS) for lightning warning, the atmospheric electric field measuring is required to have high accuracy. The Conventional methods of the existent electric field measurement meter can only detect the vertical component of the atmospheric electric field, which cannot acquire the realistic electric field in the thunderstorm. This paper proposed a three dimensional (3D) electric field system for atmospheric electric field measurement, which is capable of three orthogonal directions in X, Y, Z, measuring. By analyzing the relationship between the electric field and the relative permittivity of ground surface, the permittivity is calculated, and an efficiency 3D measurement model is derived. On this basis, a three-dimensional electric field sensor and a permittivity sensor are adopted to detect the spatial electric field. Moreover, the elevation and azimuth of the detected target are calculated, which reveal the location information of the target. Experimental results show that the proposed 3D electric field meter has satisfactory sensitivity to the three components of electric field. Additionally, several observation results in the fair and thunderstorm weather have been presented.
최근 운송수단의 안전운행 및 사고방지를 목표로 하는 자율운행 관련 기술이 적극적으로 연구되고 있다. 현재 자율운행에서 장애물 탐지를 위하여 레이다 및 카메라 기술이 사용되고 있으나, 근접한 물체의 탐지 및 이격거리의 정밀계측에는 LiDAR (light detection and ranging) 센서를 사용하는 방법이 가장 적합하다. LiDAR 센서는 레이저 펄스빔을 발사하고 물체로부터 반사되어 온 반사빔과의 시간차를 취득하여 이것으로 정밀한 거리를 계산하는 측정기로, 광을 이용하기 때문에 대기환경에서 물체의 인식률이 감소할 수 있는 단점이 있다. 본 논문은 LiDAR 센서의 raw 데이타에 대한 신뢰성 향상과 이를 기반으로 실시간 주변물체에 대한 탐지 및 이격거리 계측에서 오차를 개선하기 위하여 삼각함수에 의한 포인트 cloud를 추출하고, 선형회귀 모델을 이용하여 계측알고리즘을 구현하였으며, Python 라이브러리를 활용하여 물체탐지의 오차범위를 개선할 수 있음을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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