현재 멀티미디어는 사용자의 감성을 자극하며 몰입감과 현장감을 자아내고 극대화할 수 있는 실감 미디어(Immersive media)로 발전하고 있다. 이러한 실감 미디어 내 시청각 정보의 저장과 표현을 위한 데이터 템플릿과 인터페이스들은 상당히 많은 부분에서 표준화되어 왔지만, 이와 달리 후각, 미각, 촉각 등의 실감 정보들은 관련 표준들의 부재로 인해 많은 연구 개발에도 불구하고 해당 서비스들의 상용화가 지연되고 있는 중이다. 이 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 후각 미디어에 초점을 맞추어 MPEG-V 표준과 현재 진행 중인 MPEG-IoMT(Internet of Media Thing) 표준을 사용하여 미디어 사물 인터넷 내 후각 인터렉션을 위해 필요한 표준 데이터 템플릿과 인터페이스를 기술하였다.
IoT 연구과제와 관련하여 향후 비즈니스에서 가장 중요한 근거가 되는 IoT 플랫폼을 스마트홈, 자동차 등에서 기업과 제품개발 동향을 살펴 보았다. IoT 플랫폼은 크게 가정을 중심으로 하는 스마트 홈, 이동 공간을 넘어 새로운 생활 공간으로 확장이 가능한 자동차 공간, 제품의 제조, 배송 등이 모두 이루어지는 스마트 팩토리 등으로 나누어질 수 있다. 이중 스마트 홈과 관련해서는 가정 내의 가전기기의 융합과 통합의 중심이 되는 역할을 어떤 기기, 어떤 방식의 인터페이스가 주도권을 잡아 갈지는 관련 기업들에게는 사활을 건 승부처가 된다. 그런 면에서 금번 전시회에서 아마존의 알렉사는 매우 중요한 음성인식 기반의 인터페이스로 부각되었다. 특히 향후 가정의 중심 기기가 무엇이든지 그 기기를 통합하는 인터페이스로 다양한 제휴 제품을 아마존이 아닌 다른 업체들로 하여금 소개할 수 있게 함으로써 향후 매우 중요한 위치를 잡았다고 볼 수 있다. 자율주행차는 아직까지 플랫폼으로 연결할 만큼 주도적인 사물인터넷 인터페이스는 선보이지 않았지만, 역시 알렉사 등이 포드, 현대, 도요다 등을 통해 채택된 것을 볼 수 있었고, 그 밖에 헬쓰케어와 연계한 차별화를 통해 꽤하는 것들도 볼 수 있었다. 다만 자율주행차가 새로운 생활 공간으로 자리잡기까지는 자율주행차의 상용화가 이루어질2020년 이후까지는 기다려야 할 것으로 보인다.
이벤트란 객체 상태 변화에 따른 상황 변화이다. 이벤트는 어떤 구성요소들로 이루어져있는가에 따라서 표현력이 달라지고 그 표현으로 알 수 있는 정보가 달라진다. 본 논문은 이전 연구에서 제안한 육하원칙에 의해 제안된 구성요소들을 보완하여 이벤트를 이전 구성요소보다 표현력이 더 뛰어난 이벤트 구성요소를 제안하고, 이 구성요소를 이용한 이벤트 표현 방법을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 제안한 이벤트 표현법이 IoT 시대에서 Thing들이 센싱, 통신, 처리이벤트 정보를 표현하는데 활용될 수 있음을 보인다.
인공지능은 현재의 컴퓨팅시스템 성능한계를 극복하고 컴퓨팅 환경을 발전시켜 다양한 분야의 기술 발전을 위한 핵심 기술로서 주목받고 있다. 이에 세계 국가들은 물론이고, 국내에서도 인터넷 기업을 중심으로 사업화 기술개발이 이루어지고 있다. 정부 역시 인공지능 기술 개발을 위해 다양한 지원을 아끼지 않고 있으며, 이에 따른 기술의 발전으로 인공지능에 대한 관심이 증폭되고 있다. 그러나 긍정적인 시각과 부정적인 시각이 공존하고 있는 인공지능 분야에서 사람들의 의견을 분석하는 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 SNS (Social Networking Service)에서 수집된 인공지능에 대한 사람들의 의견 데이터를 연도별로 비교 분석하여 수집된 데이터에 대한 긍정, 부정 여부와 함께 연도별 키워드를 확인하였다. 분석 결과, 국내 인공지능 분야의 연도별 키워드를 확인하였으며, 시간의 흐름에 따라 인공지능에 대해 부정적인 의견이 증가하는 것을 확인하였다. 그리고 이러한 비교분석 결과를 기반으로 인공지능 분야의 흐름에 대해 예측할 수 있었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권7호
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pp.155-164
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2023
Machine learning with its high precision algorithms, Precision agriculture (PA) is a new emerging concept nowadays. Many researchers have worked on the quality and quantity of PA by using sensors, networking, machine learning (ML) techniques, and big data. However, there has been no attempt to work on trends of artificial intelligence (AI) techniques, dataset and crop type on precision agriculture using internet of things (IoT). This research aims to systematically analyze the domains of AI techniques and datasets that have been used in IoT based prediction in the area of PA. A systematic literature review is performed on AI based techniques and datasets for crop management, weather, irrigation, plant, soil and pest prediction. We took the papers on precision agriculture published in the last six years (2013-2019). We considered 42 primary studies related to the research objectives. After critical analysis of the studies, we found that crop management; soil and temperature areas of PA have been commonly used with the help of IoT devices and AI techniques. Moreover, different artificial intelligence techniques like ANN, CNN, SVM, Decision Tree, RF, etc. have been utilized in different fields of Precision agriculture. Image processing with supervised and unsupervised learning practice for prediction and monitoring the PA are also used. In addition, most of the studies are forfaiting sensory dataset to measure different properties of soil, weather, irrigation and crop. To this end, at the end, we provide future directions for researchers and guidelines for practitioners based on the findings of this review.
The purpose of this study were to investigate influences of perceived value and perceived risk on purchasing behavior for imported apparel from official dealer and unofficial dealer in internet shopping mall. A total of 363 female subjects with ages ranging between 20's and 30's completed the questionnaire. The results of this study were as follows. 1) Imported apparel through official dealer had no influence by impulse buying for convenience and efficiency value, information value, after-purchasing value. On the other hand, imported apparel through unofficial dealer had a negative influence by impulse buying for convenience and efficiency value. 2) Imported apparel through official dealer had a negative influence by impulse buying for function and service risk. But for imported apparel through unofficial dealer, not only function and service risk but also private information risk were influenced by impulse buying. 3) All of imported apparel through official dealer and unofficial dealer had no influence by flow for convenience and efficiency value, information value, after-purchasing value. 4) All of imported apparel through official dealer and unofficial dealer were influenced by flow for function and service risk. That is to say, when consumer find satisfaction about quality of products, whether real thing or not, guarantee of quality, consumer's purchasing behavior will be enhance.
최근 사물인터넷 (IoT) 기술이 많은 응용 분야에 적용되어 단말장치 및 응용들이 폭발적으로 증가하고 있다. IoT 시스템은 센서와 액츄에이터들이 연결되어 상호 메시지를 교환하면서 필요한 응용을 수행하는 시스템이다. 본 논문에서는 홈 디바이스들을 쉽게 모니터링 및 제어를 수행할 수 있는 IoT 시스템을 개발하였다. 본 논문의 시스템은 센서단말장치, IoT게이트웨이, IoT서버로 구성되어 있으며, 센서단말장치는 주변을 센싱하여 수집한 센서데이터를 BLE 통신을 이용하여 IoT게이트웨이를 통해 서버로 전송하며, Rfduino를 이용하여 구현하였다. 센서단말장치와 서버 사이의 통신을 중계하는 IoT 게이트웨이는 Raspberry Pi를 이용하여 구현하였고, IoT서버는 삼성 ARTIK cloud를 이용하여 구현하였다. 구현한 시스템은 대학 실험실내에 설치하여 테스트를 수행하였고, 실험결과 설치 및 관리가 용이하며 추가로 다른 기능을 쉽게 확장할 수 있음을 보여주었다. 또한 ARTIK cloud의 rule정의, action 메시지 기능을 통해 홈 디바이스에 대한 파라미터 제어 기능을 용이하게 구현하였다.
사물 인터넷은 여러 산업분야에 적용되어 새로운 서비스를 창출하는 기술 중 하나로 주목 받고 있다. 사물 인터넷은 기존의 네트워크 기술을 활용하여 사물들 간의 인터넷 연결을 제공하여 서비스를 창출 할 수 있다. 사물 인터넷을 이용하여 다양한 데이터의 수집되면서 사용자 맞춤형 서비스들이 만들어 질 수 있다. 농업 분야에서도 사물 인터넷을 이용하여 지속 가능한 농업 실현과 경쟁력 제고를 추진하고 있고 농업에서의 사물 인터넷 융합은 스마트 농업으로의 확대를 추진하고 있다. 국내에서도 사물 인터넷 기술을 이용한 농업 경쟁력 제고를 위해 농림축산식품부에서는 스마트 팜 확산 대책을 마련하여 추진하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 사물 인터넷 기반의 농업 융 복합 사례 연구를 통해 향후 스마트 농업의 발전 모델을 제시한다.
최근 인터넷을 기반으로 사물을 연결하여 사람과 사물 간의 정보 소통을 가능하게 하는 지능형 서비스로서 사물 인터넷 서비스(IoT)에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 스마트 기기의 발전과 더불어 실내 위치 기반 서비스에 대한 수요는 급격히 증가하고 있다. 실내 위치 정보 측정을 위해 BLE(Bluetooth Low Energy) 기술의 iBeacon이 제공하는 RSSI 신호를 이용하여 비콘과 단말의 거리 정보를 연산하여 단말의 위치를 측위하게 된다. 그러나 RSSI 신호를 이용 한다는 점에서 신호 간섭과 날씨 등의 영향으로 인해 실내 위치 정보를 얻기가 어렵다는 문 점을 갖는다. 본 논문에서는 iBeacon의 신호 정보로 부터 신뢰성 높은 거리 정보를 얻기 위한 연산을 수행하여 신뢰할 수 있는 실내 위치 정보를 제공하는 시스템을 제안한다.
최근 범세계적으로 환경 오염에 대한 사회적 관심이 지속적으로 증가하고 있는 추세이다. 특히, 실내외 환경 요소 측정과 데이터 관리를 편리하고 효과적으로 할 수 있는 서비스 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구에 따라, 실내외에서 환경 요소를 측정할 수 있는 센서들이 개발되어 왔다. 그러나, 센서는 독립적인 모듈로 구성되어 있기 때문에, 각 센서에서 출력되는 데이터 인터페이스가 서로 다르다. 본 연구에서는, 이 문제를 해결하기 위해 블루투스를 사용하는 스마트폰과 All-in-One 센서 디바이스 보드간 저전력 근거리 무선 통신에 적합한 전용 프로토콜을 제안하고, 블루투스를 통한 사용자 스마트폰과 인터페이스의 성능을 측정하기 위한 검증 프로그램을 개발하여 제안된 전용 프로토콜에 대한 성능을 분석한다. 또한, 제안된 프로토콜을 사용하는 스마트폰 앱을 구현하여 사용자가 요구하는 구체적인 서비스를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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