IoT 디바이스 기술의 발전으로 디바이스가 주변 환경을 인식하고 동작하게 되면서, 막대한 양의 IoT 디바이스 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방안이 요구되고 있다. 기존에 사용되던 클라우드 컴퓨팅은 부하와 거리에 따른 전송 지연 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 포그 컴퓨팅이 등장하였다. 포그 컴퓨팅은 IoT 디바이스를 제어하기 위한 환경으로, 클라우드의 단점을 해결하기 위해 IoT 디바이스를 가까이 두어 근거리 통신을 수행한다. 그러나 IoT를 위한 포그 컴퓨팅 관련 연구들은 포그컴퓨팅의 구조와 프레임워크에 대한 연구가 주를 이룬다. 따라서 본 논문에서는 포그컴퓨팅을 수행하기 위한 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 포그 컴퓨팅 환경에서 IoT 디바이스를 모니터링 및 분석, 제어할 수 있는 통합 플랫폼이다.
공학교육인증 정기평가에서 프로그램 교육목표의 경우 부족사항이 거의 없어야 하지만, 많이 발생하고 있다. 2021년 정기평가부터는 두 번째 부족사항에 대하여 조건부 인증으로 판정하고 있다. 본 논문에서는 공학교육인증제 운영과 인증평가를 준비하면서 교육목표 설정에 대하여 프로그램 차원의 이해도가 상대적으로 낮은 사회 환경변화를 고려한 프로그램 교육목표(이하 교육목표) 적절성 검토체계의 적용 사례를 제시한다. 또한, 교육목표 개정 및 개선 과정에서의 세부인증기준 간의 연계 적용 방안 등에 대하여 인증기준, 공학교육인증평가 판정가이드 및 자체평가보고서 양식을 중심으로 적용 사례를 제시한다.
수직농업은 미래의 식량, 인구문제를 해결할 수 있는 농업 방식 중 중요한 농업 방식이다. 그러나 초기투자비용, 기술문제 등으로 인하여 저개발 국가에서는 진입에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 수직농업 도메인을 온톨로지로 정형화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 수직농업의 다양한 재배방식을 포함하고 그 방식에 따른 센서들과 액츄에이트의 연결 및 선택된 수직농업의 재배환경 컨텍스트를 인지하고 제어할 수 있는 온톨로지를 제시하였다. 우리는 온톨로지의 논리 추론 기능을 사용하여 인지된 수직 재배에 주요한 환경 컨텍스트를 분석함으로써 자율적으로 컨텍스트에 대한 제어 결정을 내릴 수 있을 것으로 기대한다.
가상 환경 시스템의 대표적인 응용인 MMORPG에서는 아주 많은 사용자들이 더욱 현실적인 환경에서 게임하기를 원하고 있다. 하지만 많은 사용자에게 가상 환경을 서비스하면서 응답 지연이 없는 Seamless한 환경을 제공하는 것은 매우 어렵다. 하나의 서버가 아닌 여러 대의 서버로 실제 환경을 구성해야 하고 사용자가 특정 지역으로 이동할 때 실제 서버에서 데이터를 공유해야 하는 상황이 발생하기 때문이다. 이때 사용자는 서버 간 정보 동기화 과정에서 응답 지연을 경험하게 되고 이러한 상황은 가상 환경의 현실감을 떨어뜨린다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 서버 간 정보 동기화 과정에서 발생하는 응답 지연을 최소화해야 한다. 본 논문에서는 가상 환경에 대한 정보를 제공하는 필드 서버 간의 효율적인 정보 동기화 및 필드 서버와 PC(Player Character) 간의 응답 지연 최소화를 위한 마이그레이션 에이전트를 제안하고 클라우드 컴퓨팅 네트워크에서 구현하였다. 제안한 시스템은 PC의 수가 70,000 ~ 90,000인 구간에서 기존 시스템보다 필드 서버의 CPU 이용률이 6 ~ 13% 증가하였고 응답 시간은 5 ~ 10초 감소하였다.
본 논문에서는 Hyperledger Indy와 MQTT를 결합하여 가상환경에서의 IoT(Internet of Things) 디바이스의 데이터 무결성을 높이는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 발행-구독(pub/sub) 패턴의 통신에서 분산형 네트워크를 활용한 DPKI(Decentralized Public Key Infrastructure) 구조를 실현하여 중앙집중형 시스템의 한계를 보완한다. IoT 디바이스의 데이터 무결성을 보장하기 위해 디지털 서명 기술을 적용하였고 클라이언트, IoT 디바이스, 브로커, 블록체인의 네 가지 핵심 요소 간의 통신 시나리오와 분산 식별자(Decentralized Identifier)를 활용한 토픽 구조를 통해 가상 환경에서 안전화고 투명한 데이터 교환을 위한 체계적인 방법을 제시한다. 본 논문은 제안된 시스템의 성능을 입증하기 위해 네 가지 시나리오에 대해서 실험을 수행하고 가상환경에서의 통신 성능을 평가하였다. 실험 결과 제안된 시스템이 가상환경에서 신뢰성 있는 IoT 데이터 통신구조를 제공함을 확인하였다.
The ubiquitous smart home is the home of future that takes advantage of context information from user and home environment and provides automatic home services for the user. User's location and motion are the most important contexts in the ubiquitous smart home. This paper presents a method positioning user's location using four cameras and some home context parameter together with user preferences provided. Some geometry math problems would be raised to figure out approximately which area is monitored by cameras. The moving object is detected within the image frames and then simulated in a 2D window to present visually where user is located and show his moving. The moving ways are statistically recorded and used for predicting user's future moving.
기존의 방송 단말에서 제공되는 IoT 서비스는 방송과 연계되지 않은 독립형 서비스의 형태로 제공되고 있었으나 최근 하이브리드 방송 관련 기술의 확산으로 방송과 IoT가 유기적으로 연계된 다양한 서비스로의 발전이 기대되고 있다. 하지만 현행 IoT 서비스는 다양한 프로토콜이 혼재된 클라우드 형태로 구성되어 임베디드 어플리케이션인 하이브리드 방송 단말에서의 접근에 많은 제약을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 Fog Computing의 개념을 어플리케이션으로 확장한 하이브리드 방송용 Fog Applet 아키텍쳐를 제안한다. Fog Applet 아키텍쳐는 클라우드 기반 IoT 서비스와 방송 단말 어플리케이션 사이에 Fog Applet을 위치시킴으로써 임베디드 어플리케이션의 서비스 접근 요구를 감소시키고 다양한 클라우드 기반 IoT 서비스와 유연한 구성을 제공하는 목적을 가진다. 제안된 아키텍쳐는 하이브리드 방송 기반의 서비스 환경에 대한 구현을 통하여 다종 IoT 서비스의 연동을 지원하는 하이브리드 어플리케이션의 구현을 통하여 그 기능을 검증한다.
Since mobile phones are used as common communication devices, their applications are increasingly important to human's life. Using smart-phones camera to collect daily life environment's information is one of targets for many applications such as text recognition, object recognition or context awareness. Studies have been conducted to provide important information through the recognition of texts, which are artificially or naturally included in images and movies acquired from mobile phones. In this study, a character segmentation method that improves character-recognition accuracy in images obtained from mobile phone cameras is proposed. The proposed method first classifies texts in a given image to printed letters and handwritten letters since segmentation approaches for them are different. For printed letters, rough segmentation process is conducted, then the segmented regions are integrated, deleted, and re-segmented. Segmentation for the handwritten letters is performed after skews are corrected and the characters are classified by integrating them. The experimental result shows our method achieves a successful performance for both printed and handwritten letters as 95.9% and 84.7%, respectively.
갑자기 마주친 응급상황에 대해 대부분의 사람들은 당황하게 되고, 신고 시 정확한 메시지 전달이 되지 않는 경우가 많다. 최근 일상화된 스마트 소프트웨어 환경에서 개인의 응급상황을 정확하고 구조화된 형태로 전송하여 최적의 서비스를 받을 수 있도록 하거나, 주위의 여타 응급상황에 실시간으로 대처할 수 있도록 하는 효율적인 응급 의료 서비스 시스템을 제공하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 효율적이고 구조화된 응급의료 서비스를 제공할 수 있도록 빠르고 정확한 XML-기반 메시지 전송 기술에 대한 표준 프로토콜을 설계하고, 이를 이용하여 효율적이고도 신속하고, 정확한 처리를 할 수 있는 환경을 제공한다.
음성 상호작용은 스마트 기기의 활용에 능숙하지 못한 디지털 소외계층을 대상으로 하는 애플리케이션에서 특히 효과적이다. 그러나 공개 API를 기반으로 한 애플리케이션들은 기존의 터치스크린 중심의 UI와 제공되는 API의 한계로 인해 음성 신호를 짧고 단편적인 입출력에만 활용하고 있다. 본 논문에서는 사용자와 지능형 모바일/IoT 애플리케이션의 대화형 음성 상호작용 모델을 설계하고, 편집 거리(Levenshtein distance) 기반 키워드 탐지 기법을 제안한다. 제안 모델 및 기법은 안드로이드 환경에서 구현되었으며, 편집 거리 기반 키워드 탐지 기법은 음성인식을 통해 부정확하게 인식된 키워드에 대해 기존 기법보다 높은 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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