• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.807-816
• /
• 2021

4차 산업혁명 기술로 네트워크 트래픽은 공급의 증가, 수요의 증가, 트래픽 패턴의 복잡도 증가의 특징으로 유통되는 Data가 늘고 있다. 이런 방대한 트래픽을 효율적으로 관리하기 위해 H/W와 S/W가 분리된 개념인 SDN이 차세대 네트워크로 주목받고 있다. S/W Opensource로 구현된 SDN의 Controll Layer, Infrastructure Layer 컨트롤러를 이용하여 경직된 Vendor 종속성의 문제를 탈피하여 유연한 정책을 적용할 수 있는 장점으로 많은 연구가 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 SDN을 이용하여 네트워크 계층의 패킷 구조를 통해 그룹화하고 Packet Delay, Transmission Rate 등을 분석하여 효율적인 부하분산 기법을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.163-169
• /
• 2020

최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷의 발전으로 산업 현장에서 가동되는 기계의 자동화 및 무인화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공정 기계들은 부착된 다양한 센서들로부터 수집된 데이터를 기반으로 제어되고 이를 통해 공정이 관리된다. 만약 센서에 고장이 발생한다면 센서 데이터 이상으로 인해 자동화 기계들이 오작동함으로써 공정 손실 발생뿐만 아니라 인명피해로도 이어질 수 있다. 전문가가 센서의 이상 여부를 주기적으로 확인하여 관리하고 있으나 산업 현장의 여러 가지 환경요인 및 상황으로 인하여 고장점검 시기를 놓치거나 고장을 발견하지 못하여 센서 고장으로 인한 피해를 막지 못하는 경우가 발생하고 있다. 또한 고장이 발생하여도 즉각 감지하지 못함으로써 공정 손실을 더욱 악화시키고 있는 실정이다. 따라서 이러한 돌발적인 센서 고장으로 인한 피해를 막기 위해 자체적으로 임베디드 시스템에서 센서의 고장 유무를 실시간으로 파악하고 빠른 대응을 위해 고장 진단 및 유형을 판별하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 센서 고장 유형인 erratic fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 분류하기 위해 딥 뉴럴 네트워크 기반의 고장 진단 시스템을 설계하고 라즈베리 파이를 활용하여 구현하였다. 센서 고장 진단을 위해 구글이 제안한 MobilieNetV2의 Inverted residual block 구조를 사용하여 네트워크를 구성하였다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존 CNN 기법을 사용한 경우보다 메모리 사용량이 줄고 성능이 향상되며, 입력 신호에 대해 구간별로 센서 고장을 분류하여 산업 현장에서 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권2호
• /
• pp.131-145
• /
• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제16권12호
• /
• pp.8940-8947
• /
• 2015

자동차 조립산업에서는 다양한 제품의 요구사항에 신속히 대응하기 위해 혼합형 모델 조립생산 방식이 널리 활용되어 왔다. 그러나 이 모델은 부품의 혼돈을 유발할 수 있는데, 혼합형 모델 조립라인에서 부품이 물리적으로 뒤바뀔 때 발생하는 조립오류의 원인이 될 수 있다. 최근 RFID와 ZigBee 무선센서네트워크와 같은 새로운 기술을 조립공정에 적용함으로써 이와 같은 생산 시스템에서 IT 인프라를 통한 실시간 정보를 활용할 수 있게 되었다. 본 논문은 혼합형 모델 조립라인에서 조립공정을 위한 RFID와 ZigBee 무선센서네트워크 활용을 제안한다. 먼저, 조립공정에서 정확한 부품을 선택하기 위해, 조립라인 상의 각 칵핏모듈에 RFID 태그를 부착하고, 이러한 태그를 RFID 리더기를 사용하여 스캔한 뒤 차량의 정보를 인식하고, 칵핏모듈의 각 부품은 바코드를 부착하여 바코드 리더기를 사용하여 스캔하여, 해당 부품이 조립될 차량의 칵핏모듈의 정확한 부품임을 확인한다. 다음으로 본 논문은 자동차 회사로부터의 다양한 주문과 신차 모델에 따른 조립라인에서의 공정의 변화와 재구성에 따라 발생하는 RFID 장치들과 IT서버 시스템 사이의 유선통신용 케이블 포설과 불편함을 제거함으로써 조립오류와 비용을 줄일 수 있는 가변구조 혼합형 모델 칵핏모듈 조립생산방식을 위해 ZigBee 무선센서네트워크 기반의 응용을 제안한다. 마지막으로 제안한 방식을 적용한 수년간의 운영 결과를 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.327-333
• /
• 2016

자율주행자동차는 자동차 스스로가 도로 위의 상황을 분석하고 판단하여 움직이는 인공지능과 자동차가 결합된 형태이다. 자율주행자동차에 대한 연구결과가 최근 언론을 통해 공개가 되고 있으며, 선두기업으로 구글이 평가받고 있다. 기술경영에서 기업의 연구개발방향 파악 및 개발전략수립을 위해 다양한 정보를 포함하고 있는 특허정보의 활용은 좋은 대안으로 평가받고 있다. 본 논문에서는 구글의 자율주행자동차에 대한 집중연구방향 파악 및 기술개발전략수립을 위해 구글의 자율주행자동차 관련 특허문서를 대상으로 문헌의 질적 측면을 평가할 수 있는 인용정보를 이용하여 사회네트워크분석 기반의 연구집중도 분석을 수행한다. 분석결과, 구글에서는 하드웨어 분야에 대한 기술이 미흡하여 최근까지 하드웨어 제어부분에 대한 기술개발에 집중한 것을 확인할 수 있으며, 현재 이 기술에 대하여 상당한 성과를 이룬 것으로 파악된다. 후발 기업에서는 향후 표준화를 대비하여 구글과의 공동연구를 진행하는 것이 필요할 것으로 예상된다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제37권1C호
• /
• pp.1-7
• /
• 2012

산업현장에서는 작업 효율을 높이기 위해 공정 과정에 자동화를 진행하고 있지만 전 공정에 자동화를 구축하기 어려운 반자동화 공간에서 작업하는 작업자들은 항상 위험에 노출되어 있다. 이러한 위험으로부터 작업자를 보호하기 위해, 본 논문에서는 Ubiquitous-Wireless Sensor Network(이하 U-WSN) 기반 위치인식 시스템을 이용한 산업현장에서의 작업자 안전관리 시스템을 연구하였다. 무선 신호를 이용하여 두 디바이스 사이의 거리를 측청하고, 3차원 삼각측량으로 작업자의 위치를 계산 할 수 있지만 무선 신호는 철과 구조물이 많은 산업현장에서는 신호의 반사, 멀티패스 등에 따라 오차가 발생하여 정확한 위치를 찾는 것에 많은 어려움이 있는 것이 현실이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 첫째, 작업현장에 적합한 원형편파 패치 안테나를 적용한 Line Of Sight(이하 LOS)에서 안테나 방사 패턴에 의해 발생 할 수 있는 오차를 개선한다. 둘째, 3차원에서 위치를 계산 할 수 있는 3차원 위치계산 방법과 필터링 알고리즘을 활용한 위치 정확도를 개선한다. 개발된 시스템은 항만부두 크레인에 적용하여 정확성 및 실효성을 검증 하였고 본 시스템은 산업현장에서 작업자의 안전에 크게 기여 할 것으로 기대된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.486-494
• /
• 2014

Intelligent homes consist of ubiquitous sensors, home networks, and a context-aware computing system. These homes are expected to offer many services such as intelligent air-conditioning, lighting control, health monitoring, and home security. In order to realize these services, many researchers have worked on various research topics including smart sensors with low power consumption, home network protocols, resident and location detection, context-awareness, and scenario and service control. This paper presents the real-time metabolic rate estimation method that is based on measured heart rate for human adaptive appliance (air-conditioner, lighting etc.). This estimation results can provide valuable information to control smart appliances so that they can adjust themselves according to the status of residents. The heart rate based method has been experimentally compared with the location-based method on a test bed.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
• /
• pp.192-195
• /
• 2006

In this paper, we discuss the user-customized interaction for intelligent home environments. The interactive system is based upon the integrated techniques using speech recognition and fingerprint verification. For essential modules, the speech recognition and synthesis were basically used for a virtual interaction between the user and the proposed system. In experiments, particularly, the real-time speech recognizer based on the HM-Net(Hidden Markov Network) was incorporated into the integrated system. Besides, the fingerprint verification was adopted to customize home environments for a specific user. In evaluation, the results showed that the proposed system was easy to use for intelligent home environments, even though the performance of the speech recognizer was not better than the simulation results owing to the noisy environments

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제30권5호
• /
• pp.520-527
• /
• 2006

The design of major industrial facilities for the prevention of fatigue failure is customarily done by defining a set of transients and performing a calculation of cumulative usage factor. However, sometimes, the inherent conservatism or lack of details as well as unanticipated transients in old plant may cause maintenance problems. Even though several famous on-line monitoring and diagnosis systems have been developed world-widely, in this paper, a new system fur fatigue monitoring and life evaluation of crane is proposed to reduce customizing effort and purchasing cost. With regard to the system, at first, comprehensive operating transient data has been acquired at critical locations of crane. The real-time data were classified, by using adaptive resonance theory that is one of typical artificial neural network, into representative stress groups. Then the each classified stress pattern was mapped to calculated cumulative usage factor in accordance with ASME procedure. Thereby, promising results were obtained fur the crane and it is believed that the developed system can be applicable to other major facilities extensively.

• 전력전자학회:학술대회논문집
• /
• 전력전자학회 2013년도 전력전자학술대회 논문집
• /
• pp.126-127
• /
• 2013

In industry, Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) system plays critical role to ensure production is monitored and controlled rigorously and in timely manner. Having a cost saving yet still effective SCADA system would be much desired by Industry. SCADA itself is a field with constant development and research like how this paper investigates on creating an extremely low cost device, which can be adapted to many different SCADA applications through some very basic programming when combined with relevant peripherals. Much of the process in some expensive SCADA application based on smartphone application is due to specialized communication infrastructure. This paper addresses the needs by developing low cost and integrated wireless SCADA system. The system features capability on accessing the performance of remotely situated device parameter, such as temperature, control analog or digital input output on real time basis. We use existing mobile network capability through Bluetooth communication channel.