현재의 농업은 농촌인구 고령화 및 도시로의 인구유출로 인하여 심각한 노동력 부족을 경험하고 있으며, 다양한 경제적 문제를 안고 있다. 4G 통신의 보급으로 시작된 최근 발전 정보통신기술의 확산과 더불어 사물인터넷 기술이 새롭게 대두되며, 다양한 산업과 융합하여 혁신적인 가치를 창출하고 있다. 사물인터넷 기술과 농업의 융합으로 확장된 6차 산업으로 농업은 노동집약산업에서 IT기반의 고부가가치 융합산업으로 발전할 수 있게 되었다. 첨단 농업인 6차 산업의 핵심 구성요소인 스마트팜은 농장제어와 관련한 센서와 장치를 하나의 플랫폼으로 구성되어있으며, 최근 스마트팜은 단순한 농장제어가 아닌, 작물의 생육환경을 분석하고 환경에 맞는 생육환경데이터를 제공하는 방법으로 발전하였다. 본 연구에서는 전통적인 방법의 농업 문제점을 해결하고 생산성 향상 및 수익성 개선을 통한 농촌경제 활성화 방안으로서의 스마트 농업을 제안하고자 한다. 또한 최근의 첨단 정보통신기술이 어떻게 기업에 영향을 미칠 수 있는가에 대하여 스마트 농장을 구축하여 성공적으로 운영하는 사례 농가 인터뷰를 통하여 스마트 농업의 가능성을 살펴보고자 한다.
사물 인터넷의 보급으로 인해 스마트홈 서비스 기능을 제공하는 스마트 가전의 보급이 활발하게 이루어지고 있다. 이에 따라 스마트기기로 직접 제어할 수 있는 Wi-Fi 및 Bluetooth가 접목된 제품들이 선호되고 있다. 하지만 현재까지 개발된 가전제품은 IR(InfraRed) 기반의 제품이 많으며, 제품마다 호환되는 프로토콜이 다르다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 스마트폰을 이용하여 스마트 가전 및 기존 가전제품을 제어하기 위한 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 Wi-Fi 및 IR 게이트웨이로 스마트폰의 제어명령을 Wi-Fi를 통해 수신하고 이를 IR로 변환하여 기존 가전제품들을 제어하는 역할을 수행하도록 한다. 또한 특정 브랜드의 가전제품이나 특정 스마트폰에서만 지원 가능했던 리모컨기능을 제약 없이 사용가능 하도록 하고, 하나의 가전기기에 하나의 리모컨이 사용되는 한계점을 벗어나 모든 스마트폰을 이용하여 다양한 가전제품을 제어할 수 있도록 하고자 한다.
본 논문은 외부환경을 인식하고 오염도에 따라 자동으로 오염물질을 제거하는, 스마트 필터 시스템의 구현에 관한 연구이다. 최근 실내외 공간에서 다양한 오염물질의 발생은 인체에 악영향을 미치고 있으며 특히 대기 중에서 발생되는 다양한 미세먼지는 밀폐된 주거 공간이나 사무공간에서 심해진다. 환기 등을 통해 일시적인 공기질 오염도를 낮출 수는 있으나 미세먼지 변화를 실시간적으로 대응하는 것이 어려워 가정이나 산업체와 같이 다수의 인력이 상주하는 공간에서 이와 같은 문제점은 심각해진다. 따라서 거주 공간의 내부의 미세먼지 농도를 실시간적으로 측정하고, 외부와의 자동 환기를 통해, 실내 환기의 오염농도를 저감시킬 필요성이 있다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 외부환경 인식용 스마트 필터 시스템에 대한 구현을 제안하고자 한다. 실내외부의 공기질을 자동으로 측정하고, 오염물질을 제거하는 스마트 필터 시스템에 대한 구조를 설계하고 기능을 구현하였으며, 시제품을 제작하여 동작성을 확인하였다. 최종적으로는 스마트 필터 시스템의 미세먼지 문제 해결에 대한 효용성을 검토하였다.
IoT 기술의 발전에 따라 스마트팜을 활용하는 농가가 증가하고 있다. 스마트팜은 환경을 모니터링하고, 원격 또는 자동으로 최적의 내부 환경을 조성하여 작물의 생산량 및 품질을 향상시킨다. 이를 위해 수집되는 농업 디지털 데이터를 활용하여 작물의 생산성을 예측하는 기술에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나 생산량 예측을 위한 연구에서는 기존의 통계자료를 바탕으로 하는 통계모델 기반의 연구가 대부분이며, 이에 따라 예측 정확도가 낮은 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 시설 원예 스마트팜에 수집된 농업 디지털 데이터를 활용하여 다양한 머신러닝 모델을 통해 생산량 및 판매 수익금을 예측하고, 성능을 비교하였다. 성능을 비교한 모델은 다중선형회귀, 서포트벡터머신, 인공신경망, 순환신경망, LSTM, ConvLSTM이다. 성능 비교 결과 ConvLSTM가 R2 값 및 RMSE 값에서 가장 우수한 성능을 나타내었다.
최근 스마트 홈(smart home) 기술은 홈 오토메이션(home automation)의 편리함으로 큰 호응을 얻으며 발전하고 있다. 특히 스마트 홈은 홈 네트워크(home network)에 여러 IoT(Internet of Things) 및 센서들을 유·무선 네트워크로 연결하여 다양한 서비스를 제공하고 있다. 그리고 스마트 홈 서비스는 월패드(wall pad)를 통해 조명이나 에너지, 환경, 도어 카메라 등을 쉽고 편리하게 제어하고 있다. 그러나 최근 월패드의 해킹사고로 인해 사회적 이슈가 되고 있는 가운데, 개인정보의 유출 및 사생활 침해가 예상된다. 이에 월패드 보안에 대한 실질적인 예방과 대응책 마련이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 월패드와 관련한 취약 원인을 고찰하고 대응 방안을 제안함으로써, 향후 스마트 홈의 대응 기술 개발에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 공간 활용 극대화를 위한 스마트 자동 적재창고를 제안한다. 기존 수직형 적재창고의 트레이 최대 강성 하중이 100kg로 설계되어 공간내에 적재할 수 있는 팔레트가 극히 제한적이라는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 최대 수직강성을 300kg으로 설계하여 공간 활용도를 극대화할 수 있는 스마트 적재창고를 설계하고 구현된 결과를 보인다. 구현된 적재창고의 성능평가 결과를 살펴보면, 최대 적재하중은 500.6kg으로 당초 설계 및 요구도를 달성하였으며, 수직강하속도는 0.5m/s, 장치의 작동 소음은 67.1dB, 팔레트의 입출고 시간은 36.92초, 트레이 처짐량은 4mm로 모든 평가항목에서 우수한 성능을 보였다. 또한, 제어부와 조작 패널의 UI를 별도로 설계하는 PLC 방식의 제어방식을 PC 시스템으로 통합하여 다양한 공정관리 시스템과의 연동성과 유지보수성을 증대하였다. 향후 IoT 센서기반의 물류 로봇을 연동하여 완전 자동화된 스마트 적재창고로 발전시키고자 한다.
라즈베리파이와 같은 경량 시스템이 보급되면서, 기존의 서버 중심의 분석 기법에서 경량 시스템에서 경량/순간 분석을 하고, 누적/중량 분석은 서버에서 수행할수 있는 계층적 협업 분석에 대한 연구를 진행하고 있으며, 이를 통해 IoT Thing을 논리적으로 묶어서 Cloud of Things과 같이 센서 데이터 수집/처리를 용이하게 하기 위해 구현된 계층적 협업 분석 SW에 대한 시험 검증 사례에 대한 연구 내용을 담고 있다.
본 논문은 인간 중심의 통신 패러다임에서 사물이 통신의 주체로 참여하는 사물인터넷(IoT)의 시대가 본격화 되고 있다. 사물인터넷 환경에서 스마트폰 알람을 이용한 아두이노 기반 가전기기 ON 시스템을 구현 하였다. 모든 가전기기는 외부 전원에 플러그만 연결 되었어도 대기전력은 존재한다. 본 시스템은 사물과의 통신을 위해 아두이노를 이용하였다. 가전기기 전원을 연결하여 자동으로 스마트폰 알람이 울리면 아두이노에 연결된 가전기기를 모두 자동으로 ON하여 사물에 대기전력을 최소화하고, 기상을 도와주고 가전기기의 작동을 자동으로 동작시켜 주는 사물인터넷 시스템이다.
최근 스마트폰의 폭발적인 보급, IoT와 클라우드 컴퓨팅 기술의 고도화, 그리고 IoT 디바이스의 보편화로 대용량 스트리밍 센싱데이터가 출현하였다. 또한 이를 기반으로 데이터의 공유와 매쉬업 통해 새로운 데이터의 가치를 창출하기 위한 요구사항의 증대로 대용량 스트리밍 센싱데이터 환경에서 시맨틱웹 기술과의 접목에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 데이터의 대용량성 스트리밍성으로 인해 새로운 지식을 도출하기 위한 지식 추론분야에서 많은 이슈들에 직면하고 있다. 이러한 배경하에, 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센싱데이터를 시맨틱웹 기술로 처리하여 서비스하기 위해 RDFS 규칙기반 병렬추론 기법을 제시한다. 제안된 기법에서는 기존의 규칙추론 알고리즘인 Rete 알고리즘을 하둡프레임워크 맵리듀스를 통해 병렬로 수행하고, 공용 스토리지로서 하둡 데이터베이스인 HBase를 사용하여 데이터를 공유한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센싱데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하고, 이를 입증한다.
사물인터넷의 센서는 주변 컨텍스트를 수집하는데 사용되며, 애플리케이션은 이를 분석하여 상황을 인지하거나 예측한 후 상황에 특화된 스마트 서비스를 제공하게 된다. 사물인터넷 컨텍스트를 확보(Acquisition)하는데 풀링, 푸싱 등 방식들이 있는데, 대부분의 사물인터넷 장비는 특정한 하나의 방식만을 지원한다. 따라서, 애플리케이션이 필요로 하는 컨텍스트 획득 방식과 장비가 지원하는 획득 방식이 일치하지 않을 수 있으며 이 경우 개발 노력의 증가, 향후 유지보수 비효율성등의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 애플리케이션과 장비 간의 컨텍스트 획득 방식 비호환성을 효과적으로 해결하기 위한 디자인 패턴(Design Pattern)들을 제시한다. 제시된 패턴들을 적용하면, 비호환성이 발생하는 사물인터넷 애플리케이션을 보다 체계적이며, 효과적으로 개발할 수 있고, 나아가 향후 유지보수의 효율성도 증가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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