사물인터넷(IoT)은 4차 산업혁명의 핵심적인 기술이다. 사물인터넷은 다양한 센서로부터 획득된 정보를 사용자에게 의미 있는 정보로 재가공 및 정보 전달하는 것을 의미한다. 이러한 정보는 WIFI, 블루투스, 서버를 이용하여 센서의 정보를 획득한다. 근거리 네트워크로 구성된 사물인터넷 시스템은 외부의 사용자가 접근하기에는 어려움이 존재한다. 이러한 이유로 사물인터넷 시스템의 정보를 외부에 있는 사용자에게 알림을 전달하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 라즈베리파이 기반의 사용자 알림 서비스를 구현하였다. 구글의 FCM을 이용하여 라즈베리파이에서 제어되는 온·습도 센서의 정보를 안드로이드 디바이스로 알림을 통해 전달한다.
현재 코로나19의 여파로 아웃바운드 관광이 제한되고 있는 상황이지만 모빌리티 시장의 활성화로 인하여 안전하면서 방해받지 않는 프라이빗한 국내 여행의 수요가 증가하는 추세이다. 기존의 애플리케이션은 아직 수요자와 공급자 등의 시장 체계가 확립되지 않은 상황이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하며 코로나19로 인하여 힘든 시간을 보내고 있는 사람들에게 힘이 되어줄 수 있는 택시 투어 통합 애플리케이션인 'TAXIO'를 개발하였다. 중장년층도 편리하게 이용 가능한 UI와 Firebase와 Google Places API, Google Maps API, Weather API를 이용하여 기존 애플리케이션보다 쉬운 접근이 가능하게 개발하였다.
본 논문에서는 안드로이드 위치 센서를 기반으로 경기도 긴급재난지원금의 사용처에 대한 정보를 사용자들에게 제공하는 '가치살림' 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 간소화 된 회원가입과 시간과 장소에 구애받지 않는 스마트폰 애플리케이션을 제공하여 접근성이 높인다. 또한 남녀노소 편리한 사용을 위하여 단순한 화면구현과 사용처 위치, 길 안내, 사용처 정보 제공, 내 위치 등의 필수 정보를 제공한다. 사용자는 즐겨 찾는 지역 또는 본인의 거주 지역, 현재 위치를 기반으로 긴급재난지원금 사용처의 정보를 알 수 있다. 경기도 각 시군의 지역화폐 가맹점 현황 정보는 경기도 데이터 드림의 지역화폐 가맹점 현황 Open API를 통해 가져온다. 또한, 긴급 재난 지원금의 사용처의 위치 정보와 사용자의 위치는 경기도 데이터 드림의 지역화폐 가맹점 현황 Open API에서 각 사용처별 위도와 경도 값과 Google Map을 통해 구현한다.
도로를 주행 중인 운전자들은 비상용 차량이 접근할 때 경광등 혹은 백미러를 통해 확인하고, 도로의 상황을 파악한 후에서야 길을 양보한다. 그러나 비상 차량이 접근하는 걸 뒤늦게 인지하거나, 도로의 상황이 복잡하여 차선을 변경하다 접촉사고가 발생할 수도 있고, 또한 진행할 수 있는 도로를 미리 확보하지 못하여 비상 차량이 정해진 시간 내에 도착하지 못하는 경우가 자주 발생하고 있다. 이러한 일을 개선하기 위해서 본 논문에서는 안드로이드, GPS 기술을 이용한 앱을 통해 비상 차량이 일반 차량에 일정 거리 이내에 접근할 경우에 미리 알람을 보내고 이를 사전에 방지, 및 예방할 수 있는 앱을 개발한다. 안드로이드 스튜디오를 사용하였고, Firebase를 이용해 DB및 서버를 구축하였다.
본 연구에서는 언택트 시대에 여행 트렌드가 된 차박을 위한 모바일 앱 'GO차박'을 설계하고 구현하였다. 코로나 19로 인해 언택트 문화가 새로운 트렌드로 자리 잡게 되면서 '차박'에 대한 관심이 급격하게 증가하게 되었다. 이에 따라 차박에 대한 정보를 찾는 수요자와 정보는 증가하였으나 방대한 정보에 대한 용이한 접근을 제공하고 증가하는 수요자를 만족시킬 수 있는 어플리케이션은 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 많은 차박 수요자들에게 쉽게 접근하여 차박에 대한 정보를 종합적이고 간편하게 찾아볼 수 있고 서로 정보 공유도 할 수 있는 모바일 앱을 제공하고자 'GO차박'을 개발하게 되었다. 방대한 정보를 다루기 때문에 깔끔한 UI를 구성하였고 Firebase와 NaverSearch API, Naver Map API, OpenWeatherAPI를 사용하여 정보의 정확도를 높이고자 하였다. 본문에서는 차박 앱에 대한 주요 기능들을 설명하고 결론에서는 'GO차박'의 기대 효과와 향후 확장 방향에 대해 제시하고 있다.
코로나로 인해 대한민국의 모든 산업은 위축되었고, 모두가 힘든 시기를 보내고 있지만 그 중 캠핑산업은 예외이다. 코로나와 상관없이 야외에서 즐길 수 있는 캠핑장을 찾는 사람들은 꾸준히 늘어나고 있다. 이러한 캠핑에 있어서 가장 중요한 요소는 먹거리이다. 그 중 가장 대표적이고 잘 알려진 먹거리는 고기 요리이다. 본 논문은 캠핑족들의 편의를 제공해주기 위해 블루투스 통신을 통해 적정 고기 온도를 알려주는 서비스를 제공한다. 아두이노와 블루투스 서미스터 센서를 연결하여 안드로이드 스튜디오를 활용하여 애플리케이션을 개발하고, 블루투스로 통신을 통해 외부 장치 데이터 통신 구현을 통하여 실시간 온도 데이터를 확인할 수 있다. 또한 Firebase를 활용하여 레시피북을 제작해 접하지 못했던 육류 위주의 레시피를 제공하는 서비스도 제공한다.
본 논문은 디지털 플랫폼과 헬스케어 서비스를 통합한 병원 애플리케이션(병원 앱)의 개발 및 활용에 초점을 맞춘다. 목표는 환자와 의료 제공자 간의 의사 소통과 효율성을 향상시키는 것이다. 이 연구는 병원 앱의 주요 기능과 이점을 탐색하고, React Native를 사용하여 기술적 측면과 디자인 원칙을 제공하고, 적절한 사용 및 보안을 위한 지침을 검토한다. 이 연구는 병원 앱의 잠재력과 장점을 평가하고 의료 서비스 효율성과 품질을 향상시키기 위한 실용적인 지침을 제공하고 있다. 병원 앱의 통합으로 환자 치료, 커뮤니케이션을 개선하고 의료 프로세스를 간소화할 수 있다. React Native와 같은 기술을 활용하여 약속 일정, 예약 확인, 의료 정보 액세스, 의료 전문가 디렉토리와 같은 기능을 구현하여 포괄적인 사용자 경험을 제공할 수 있다. 지침과 규정을 준수하는 것은 의료 데이터의 적절한 사용과 보호를 보장하는 데 필수적이다. 향후 연구에서는 인공 지능 및 원격 의료와 같은 신기술을 병원 앱에 통합하고 장기적인 영향을 평가할 수 있다. 이 분야의 지속적인 개발과 혁신은 디지털 시대에 의료 서비스를 변화시킬 잠재력을 가지고 있다.
빅데이터 기술의 발전에 따라 여러 분야에서 빅데이터의 필요성이 증가하고 있다. 그중 최근 의료 산업은 치료 중심에서 예방과 건강관리 중심으로 변화됨에 따라 질병 발생 가능성 예측 및 개인 맞춤형 의료 서비스의 중요성이 증대되고 있다. 이를 위해서는 개인의 생체정보를 수집할 수 있는 디바이스와 수집된 데이터를 분석할 빅데이터 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 저가형 웨어러블 디바이스를 이용한 생체정보 빅데이터 시스템을 설계하였다. 웨어러블 디바이스는 심장 박동수와 걸음 수, 활동량 등의 기본적인 생체정보를 획득할 수 있는 Mi Band를 이용하였고, 수집된 생체정보는 MongoDB를 이용하여 NoSQL 형식으로 저장한 후 분석하였다. 본 연구의 결과를 기반으로 차후에는 Hadoop 등을 사용하여 실제 의료 환경에서 사용이 가능한 빅데이터 시스템을 구축하고 다양한 의료 정보용 웨어러블 디바이스와 연계하여 실제 의료 서비스에서 사용이 가능할 수 있다.
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.
스쿨버스 사용이 보편화됨에 따라 통학버스 운전자 및 동승 보호자의 과실로 인한 사고 발생이 빈번하여 어린이들의 스쿨버스 하차 확인을 의무화하는 등의 관련 법안이 제정되고 있다. 본 논문에서는 에너지 활용도와 비용 측면에서 효율적인 RFID(Radio-Frequency Identification)와 모바일 APP을 연동한 안전한 스쿨버스 시스템을 제안 한다. 스쿨버스 시스템은 RFID 카드를 이용해 스쿨버스에 탑승하는 어린이들의 승·하차 정보를 확인하고, 실시간 SMS 전송으로 학부모들은 아이들을 안심하고 등·하원 시킬 수 있다. 스쿨버스에 동승한 지도교사들은 아이들의 하차 정보를 APP을 통해 한 번 더 확인 할 수 있어 버스 내에 남겨진 아이들에게 일어날 수 있는 각종 사고를 예방할 수 있다. 어린이집 선생님들은 스쿨버스 운행일지의 자동화로 인해 더욱 효율적으로 승·하차 정보 확인뿐만 아니라 원생들의 등·하원 정보까지 관리 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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