최근 몇 년 간 스마트 폰과 같은 개인 스마트 디바이스들의 확산으로 인해 인터넷 트래픽이 급증하고 있다. 이는 지상에 있는 기지국뿐만 아니라 건물, 버스, 철도, 선박 등에 설치된 AP(Access Point)나 기지국에도 심각한 과부하를 야기한다. 따라서 이를 해소하기 위해 크루즈선과 같은 선박 내부에서 효과적인 콘텐츠 분배를 위한 통신시나리오를 제안한다. 또한 제안한 시나리오 안에서 기존의 단말 간 직접통신(D2D: Device-to-Device)을 확장하여 다중 단말 간(MD2MD: Multi-Device-to-Multi-Device) 직접 통신 네트워크를 구성하고 이에 적합한 전송기법을 제시한다. 제안한 선박 내 다중 단말 간 직접통신 방식은 STBC(Space-Time Block Coding) 전송기법, SM(Spatial Multiplexing) 전송기법, 그리고 하이브리드 STBC-SM 기법을 비교분석하여 전송률(throughput) 관점에서 향상된 성능을 보인 전송기법을 채택했다. 제안한 방식은 선박 내 통신 특히 사용자의 수가 많아 트래픽이 심하여 선박 내 설치된 AP의 과부하가 심할 경우 이를 분배하고 사용자들에게 효율적으로 보다 질 높은 콘텐츠를 제공할 수 있는 기술로 기대된다.
최근 무선랜은 Wi-Fi를 채용한 스마트폰에 대한 활용 증가에 따라 무선랜에 기반을 둔 새로운 신규 기술들이 연구 되고 있다. IEEE802의 11번째 워킹 그룹에서 개발된 표준인 비면허대역(ISM)을 기반으로 802.11 b/g/a는 보편화된 무선랜 기술들이다. 용량을 극복한 IEEE 802.11n의 블루레이나 비압축 비디오전송에 한계를 극복한 IEEE802.11ac와 TVWS(TV White Space)를 이용한 IEEE802.af들의 기술에 대한 표준화들이 활발히 연구 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 기술들을 바탕으로 운영되는 AP(Access Point)에 보안을 고려하여 전송성능을 측정하고 기존의 무선랜 환경과 비교 분석한다. 분석결과 보안설정을 적용하여 전송성능을 측정했을 경우 장애물이 있는 환경에서 기존의 전송성능보다 안정적이며, 전송시간의 단축을 확인 할 수 있었다.
최근 스마트 디바이스를 통해 사람과 사물, 사물과 사물이 연결되는 IoT가 미래의 새로운 경제성장 동력으로 부상하고 있다. 이에 국제 표준화 단체에서 IoT 기반 프로토콜에 대한 연구를 진행하고 있으나, 표준화 단체에 소속되어 있는 기관 및 기업들의 이해관계가 서로 상이하고 개발되는 프로토콜 또한 다르기 때문에 이기종 디바이스간의 상호호환성이 저하되는 문제점이 나타나고 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 환경에 적합한 저전력 경량 프로토콜의 동향을 파악하고자 보편적으로 사용하고 있는 MQTT와 CoAP의 구조, 발전 과정 및 표준화 동향, 특징을 조사 및 분석하여 장단점을 도출 및 비교분석하고, 각 프로토콜에 대한 발전방안을 제시하였다.
항만물류는 그 특성상 global visibility와 traceability가 요구된다. 그러나 현재까지 항만물류에 적용된 전통적인 RFID기술로는 이러한 요구에 부응할 수 없다. 최근의 IP-USN 또는 M2M과 같은 기술들은 네트워크가 구성되어 있어야 한다는 전제와 대량의 컨테이너가 장치되어 있는 항만물류 거점에서는 폭발적인 통신량으로 인한 문제가 발생한다. 또한 최근의 항만물류 관련 이해관계자들의 요구는 보다 적극적인 대응을 할 수 있는 기술과 방법을 요구하고 있다. 이러한 요구와 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 IP-RFID 기반의 스마트 항만물류서비스시스템을 제안한다. IP-RFID 기반의 스마트 항만물류서비스시스템은 스마트 RFID 태그와 센서, 그리고 인터넷에 연결해 주는AP를 태그와 분리하여 통신 문제를 해결하였다. 온도센서, 습도센서, 충격센서, GPS 등이 연결된 태그는 컨테이너에 부착되어 언제 어디서든 원하는 정보를 실시간으로 획득할 수 있어 글로벌한 추적과 투명성을 보장받을 수 있다.
최근 스마트폰의 등장에 따른 무선 트래픽 증가에 효율적으로 대처하기 위해서는 능동적인 주파수 정책이 필요하다. 이에 이동통신 주파수 소요량 예측과 함께 미래에 요구되는 무선 LAN 주파수 소요량을 예측할 필요가 있다. 미래에 요구되는 무선 LAN의 주파수 소요량은 미래의 무선 LAN 트래픽을 예측하고, 이를 무선 LAN의 시스템 효율로 나눔으로써 계산된다. 본 논문에서는 기존에 전통적인 무선 LAN 트래픽 예측법과 함께 이동통신으로부터 offloading하는 스마트폰 트래픽을 고려한 새로운 무선 LAN 트래픽 예측법을 제안하였다. 또한, AP의 증가에 따른 주파수 간섭 효과를 통계적으로 모델링하여 무선 LAN의 시스템 효율 계산 시 적용함으로써 실제 환경에 근접한 무선 LAN 주파수 소요량을 예측할 수 있도록 하였다. 예측된 주파수 소요량을 바탕으로 미래의 무선 LAN 활성화에 대비하여 AP간 간섭을 최소화할 수 있는 정책 방향을 제안하였다.
최근 스마트 기기의 보급 및 활용 증가로 인한 실내 위치 인식 시스템 수요가 급증함에 따라, Wi-Fi 및 BLE(Bluetooth Low Energy) 비콘을 이용한 실내 측위 시스템이 각광받고 있다. 본 논문은 BLE 비콘 기반에 중점을 두고 RSSI 신호를 이용하여 거시적인 삼변 측량 기법을 이용하여 산출한다. 그 결과 값을 근사치 위치에만 Fingerprinting을 적용하여 위치 측위 기본 연산량을 줄임과 동시에 에너지 효율을 증대시킨다. 또한 선정된 Fingerprinting Cell 주위의 AP(Access Point)만을 이용하여 사용자의 단말 위치의 정밀성을 보장하는 정밀 삼변 측량 연산을 수행하여 에너지 효율을 고려한 BLE 핑거프린팅 기반의 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다. 또한 비교 기술로 실내 측위 시장 내 많이 이용 되는 BLE 및 Wi-Fi 환경 내의 핑거프린팅 기술을 본 논문에 제안한 알고리즘 방식을 기반으로 비교하여 실험 및 결과를 검증하였다.
본 연구의 최종 목표는 블랙박스, 스마트폰, CCTV 등으로부터 수집된 영상에서 수배차량이 범죄차량인지 여부를 분석할 수 있는 시스템을 개발하는 것이다. 데이터 수집은 자체 개발된 블랙박스를 이용하였다. 본 연구에 활용된 데이터는 차량 유형 8개(트럭, RV, 승용차, 승합차, SUV, 버스, 스포츠카, 전기차)와 차량 모델 434개 등 총 83,753건의 데이터를 사용하였다. YOLO v5를 이용한 차량인식 결과, mAP가 80%로 나타났다. 자체 개발한 블랙박스를 이용하여 ReXNet으로 차량 모델을 식별한 결과, 정확도는 99%로 나타났다. 이러한 결과는 데이터 라벨링의 정확도를 개선하는 것이 차량인식 성능 향상에 도움이 된다는 것을 의미한다.
본 논문에서는 LBS(Location Based Service)와 모바일 증강현실 기술을 적용한 U-seum(유비쿼터스 박물관) 시스템의 설계 및 구현 결과를 제시하였다. 유비쿼터스 환경의 스마트 공간에서의 모바일 서비스는 다양한 분야로 확장되고 있다. 본 연구에서는 LBS 기반의 Wi-Fi를 이용한 위치 추적기술과 모바일 증강현실 기술을 활용한 모바일 기반 박물관 관람 서비스인 U-seum을 설계 개발하였다. 위치추적에 널리 사용되는 GPS 기술은 송신자와 수신자 사이에 Line-of-Sight를 요구하기 때문에 박물관과 같은 실내에서는 사용하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 실내 위치추적에 적합한 Wi-Fi 신호의 세기를 이용한 거리를 측정을 적용하여 세계적인 유네스코 문화유산인 화성 박물관 내에서 실시간 체험형 관광 서비스를 개발하고 실제 필드에서 성능 테스트를 수행하였다. U-Seum은 박물관내에서 스마트폰 사용자가 특정 지점에 다다르면 AP를 통한 푸시 서비스를 통하여 박물관내 유물을 설명하는 모바일 증강현실 서비스, 게임 서비스 및 관광 통계정보 등을 제공한다. U-Seum은 화성문화재단의 협조를 받아 화성 박물관에서 실제 구현 실행되었으며 개발된 서비스의 우수성 및 확장성을 입증하였다.
넙치 양식은 우리나라 양식 산업의 절반 이상 차지할 정도로 큰 비중을 차지한다. 그러나 연중 총사육량의 25~30% 정도가 질병으로 인한 집단 폐사가 발생하여 양식장의 경제성에 매우 나쁜 영향을 준다. 넙치 양식장의 경제성 성장을 위해서는 넙치 질병 증상 진단을 자동화하여 빠르고 정확하게 질병 진단을 하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 독창적인 학습 데이터 수집 방법과 학습 정제 알고리즘 및 학습 데이터 분리 기법을 사용하여 학습 데이터를 구축하고 4가지 객체 탐지 딥러닝 모델(YOLOv8, Swin, Vitdet, MvitV2)의 넙치 질병증상 감지 성능을 비교한다. 실험 결과 YOLOv8 모델이 평균 인식률(mAP)과 예상 도착 시간(ETA) 관점에서 우수하다는 결론을 얻었다. 본 연구에서 제안하는 AI 모델의 성능이 검증되면 넙치 양식장에서는 실시간으로 넙치 질병을 진단할 수 있고, 진단 결과에 따른 신속한 예방 조치로 양식장의 생산성은 크게 향상될 것이라 기대된다.
마이크로 그리드 환경에는 변압기, 스위치, 에너지저장장치 등 많은 종류의 전력 설비가 존재하지만, IoT 기술의 발달에 따라 온도, 압력, 습도와 같은 센서 정보를 취득할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 기존의 마이크로 그리드 환경에서는 IEC 61850 표준에서 정의하고 있는 MMS 등의 통신 프로토콜을 준용하여 전력 설비와 플랫폼 간 통합 운용되고 있다. 그렇기 때문에 IoT 데이터를 수용하기 위해서는 IEC61850 기반으로 구성된 데이터 수집 장치(FEP)에 IoT 데이터를 연계해 줄 수 있는 게이트웨이 기술이 필요하다. 본 논문에서는 마이크로그리드 운영 시스템 연계를 위한 IEC61850기반 IoT 게이트웨이 플랫폼 프로토타입을 제안하고자 한다. 게이트웨이 플랫폼은 IoT 프로토콜(MQTT, CoAP, AMQP) 인터페이스 모듈과 데이터베이스, IEC61850서버로 구성되어 있다. 데이터베이스의 경우, JSON 데이터를 저장하기 위해 오픈소스 기반의 NoSQL 데이터베이스인 Hbase와 MongoDB를 이용하였다. IoT 프로토콜을 검증하기 위해 라즈베리파이 아두이노 인텔 에디슨 SoC 기반 전력 IoT 디바이스 시뮬레이터를 이용하였고, IEC61850은 Sisco's MMS EASY Lite를 이용하여 IoT 프로토콜과 IEC 61850 프로토콜간의 상호호환성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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