• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1-7
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• 2017

More new devices and technologies are recently adapted on homes to aim at enhancing our lifestyle. But though they are not interconnected each other but controlled separately. To solve this problem, we have designed and implemented a common prototype based on openHAB and RaspberryPi they could speak to each other to create a really automated and smart environment at home. The proposed prototype can merge the existing variable devices, add and remove new features at runtime because of its modular design. The proposed prototype based on a low-cost platform showed its potential as a smart home and provide a new UX to users.

• 디지털융복합연구
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• 제12권7호
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• pp.229-237
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• 2014

오늘날 스마트폰의 다양성과 성능의 발전은 스마트폰 사용자 수를 급증하게 하였으며, 다시 모바일 네트워크 및 디바이스의 발전으로 스마트폰 보급을 확산시켰다. 현재 모바일 환경으로 다양한 서비스가 제공되고 있으며 특히 스마트 홈에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 지금까지의 연구는 사용자 중심의 서비스를 구현하기에 부적합하므로 본 논문에서는 사용자의 상황을 파악하여 사용자 중심의 서비스를 제공해 주는 스마트 홈 프로비저닝 시스템 OWL 모델링을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.17-29
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• 2017

IRecently, researches on the recognition of indoor user situations through various sensors in a smart home environment are under way. In this paper, the case study was conducted to determine the operation of the robot vacuum cleaner by inferring the user 's indoor situation through the operation of home appliances, because the indoor situation greatly affects the operation of home appliances. In order to collect learning data for indoor situation awareness model learning, we received feedbacks from user when there was a mistake about the cleaning situation. In this paper, we propose a semi-supervised learning method using user feedback data. When we receive a user feedback, we search for the labels of unlabeled data that most fit the feedbacks collected through genetic algorithm, and use this data to learn the model. In order to verify the performance of the proposed algorithm, we performed a comparison experiments with other learning algorithms in the same environment and confirmed that the performance of the proposed algorithm is better than the other algorithms.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.63-74
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• 2017

Recently in the area of ICT, the M2M and IoT are in the spotlight as a cutting edge technology with the help of advancement of internet. Among those fields, the smart home is the closest area to our daily lives. Smart home has the purpose to lead a user more convenient living in the house with WLAN (Wireless Local Area Network) or other short-range communication environments using automated appliances. With an arrival of the age of IoT, this can be described as one axis of a variety of applications as for the M2H (Machine to Home) field in M2M. In this paper, we propose a novel technique for estimating the location of a terminal that freely move within a specified area using the RSSI (Received Signal Strength Indication) in the WLAN environment. In order to perform the location estimation, the Fingerprint and KNN methods are utilized and the LMS with the gradient descent method and the proposed algorithm are also used through the error correction functions for locating the real-time position of a moving user who is keeping a smart terminal. From the estimated location, the nearest fixed devices which are general electric appliances were supposed to work appropriately for self-operating of virtual smart home. Through the experiments, connection and operation success rate, and the performance results are analyzed, presenting the verification results.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.533-536
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• 2016

본 논문에서는 스마트 홈 제어를 위해서 라즈베리파이 서버 기반으로 SEN Remote HMI 앱 툴을 활용하였다. 스마트 홈 구현을 위한 관련된 많은 제품들이 출시되어 있지만 대기업에서 주도하여 구축한 스마트 홈 시스템의 폐쇄성 및 인터넷 서비스 회사(ISP)의 관련 제품들의 연동성 부족으로 인해서 활용성이 제한적이다. 이에 개방형이며 저가인 라즈베리파이를 서버로 구축하고, 안드로이드 기반의 그래픽 프로그래밍 소프트웨어인 SEN Remote HMI를 활용한 스마트 홈 제어 시스템을 구축하였다. 이를 기반으로 라즈베리파이와 아두이노의 인터페이스를 통한 시스템 확장 및 추가적인 연동을 구축하면, 스마트 홈 구현을 위한 사물인터넷(IoT) 환경으로 확대가 가능해 질 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권6호
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• pp.678-680
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• 2016

에너지 환경의 변화로 인해 가정 내 태양광 도입이 활발히 이루어지고 있다. 더불어 에너지 저장 시스템도 함께 활용되어 보다 유연한 에너지 관리가 이루어지고 있다. 태양광으로 생산된 전력을 보다 효과적으로 사용하여 피크 저감 및 가격을 고려한 전력소비를 이룰 수 있다. 본 연구에서는 에너지 저장 시스템을 홈 네트워크로 연동하여 홈 에너지관리 시스템의 구성요소로 이루기 위해 SEP(Smart Energy Profile)을 개발하였다. 에너지 저장 시스템에서 갖추고 있는 기능을 정의하고 표준 기반 프로토콜을 개발하여 제품간 호환을 이룰 수 있도록 하였다. 향후 주택에 에너지관리시스템 도입을 위해 상호운용성 확보는 매우 중요한 과제이며 이를 앞당길 수 있는 기반을 마련하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.473-480
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• 2019

스마트 홈은 가정의 가전제품, 에너지 소비 장치, 보안기기 등 모든 사물을 통신망으로 연결해 모니터링 및 제어할 수 있는 기술이다. 스마트 홈은 자동제어 뿐 아니라 상황과 사용자의 취향을 학습하고, 이에 맞는 결과를 스스로 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 본 논문은 사용자의 행동을 감지하여 사용자의 특성에 맞는 쾌적한 실내 환경 제어 서비스를 할 수 있는 모델을 제안하였다. 전체 시스템 구성은 센서와 와이파이를 탑재한 ESP8266, 실시간 데이터베이스인 firebase, 스마트 폰 어플로 구성된다. 본 모델은 사용자가 가전기기 작동시의 학습모드, 학습 결과를 통한 학습 제어, 실내와 실외 센서의 값을 이용한 자동 환기 등의 기능으로 구분된다. 학습은 에어컨, 가습기, 공기청정지 등 가전기기 제어시의 온도와 습도에 대한 이동 평균을 이용하였다. 본 시스템은 데이터베이스에 지속적으로 수집된 데이터를 다양한 기계학습과 딥 러닝을 통해 사용자의 특성을 분석하고 예측하여 보다 고 품질의 서비스를 제공할 수 있다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.17-26
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• 2021

Internet of Things is an infrastructure of the interconnected devices. In Internet of Things environment, many smart devices are used in daily life. It requires a new retrieval method using multiple devices. We propose an information retrieval method using both device characteristics and device usage characteristics in multi-device environments. Firstly, information retrieval is performed using a general purpose device. And then, it is performed using dedicated devices. Our method uses both characteristics of the devices and usage characteristics of them. Moreover, it considers queries on the general purpose device. This paper proposes a new retrieval method and describes algorithms. Then, it presents smart home scenarios. Performance evaluation is performed using the scenarios. The evaluation results show higher precision and efficiency than previous researches. The proposed method gets information more accurately and quickly in IOT multiple device environments.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권2호
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• pp.313-324
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• 2015

본 논문에서는 저전력의 스마트 홈 환경 구축을 지원하기 위한 이기종 인터페이스 결정 엔진 및 아키텍처를 제시한다. 최근 IT 기술의 발전을 토대로 '스마트 홈' 기술이 대두되고 있다. 이러한 스마트 홈은 여러 서브네트워크로 구성되어 있으며, 각각의 네트워크는 다양한 통신 인터페이스를 사용하는 스마트 기기들로 구성되어 있다. 따라서 스마트 홈 환경에서는 다양한 네트워크 간의 통신을 지원하기 위한 이기종 인터페이스 간의 연동 기술이 필수적으로 요구된다. 또한, 각 통신 인터페이스는 전력 소비량에 차이가 있는데, 가정용 스마트 기기들은 24시간 동작하는 경우가 많으며 특히 스마트폰과 같은 무선기기들은 전력 소모량에 민감하다. 따라서 에너지 측면에서 효율적인 홈 네트워크를 구축하기 위해서는 상황에 따라 트래픽 처리에 적합한 인터페이스를 선택하는 것이 중요하다. 이에 따라 본 논문에서는 "저전력의 홈 네트워크 구축을 위한 이기종 인터페이스 결정 엔진 및 아키텍처"를 제안하고 테스트베드 상에서의 실험을 통해 제안 기법의 성능을 분석하고 타당성을 검증한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제3권1호
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• pp.84-95
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• 2009

The ubiquitous smart home is the home of the future, which exploits context information from both the human and the home environment, providing an automatic home service for the human. Human location and motion are the most important contexts in the ubiquitous smart home. In this paper, we present a real-time human tracker that predicts human location and motion for the ubiquitous smart home. The system uses four network cameras for real-time human tracking. This paper explains the architecture of the real-time human tracker, and proposes an algorithm for predicting human location and motion. To detect human location, three kinds of images are used: $IMAGE_1$ - empty room image, $IMAGE_2$ - image of furniture and home appliances, $IMAGE_3$ - image of $IMAGE_2$ and the human. The real-time human tracker decides which specific furniture or home appliance the human is associated with, via analysis of three images, and predicts human motion using a support vector machine (SVM). The performance experiment of the human's location, which uses three images, lasted an average of 0.037 seconds. The SVM feature of human motion recognition is decided from the pixel number by the array line of the moving object. We evaluated each motion 1,000 times. The average accuracy of all types of motion was 86.5%.