제한된 네트워크 자원과 불균등한 전파 자원 분배로 인해 전파자원 부족 문제와 서비스 품질 열화가 발생하고 있다. 또한, 기존 중앙집중식 전파 공유 방식은 전파 공유 활성화를 위한 근본적인 해결책이 되지 못하고 있으며 비용, 편의성, 보안성 관점에서 비효율적이다. 본 논문에서는 전파자원을 분배하고 공유할 수 있는 저비용, 고신뢰, 고효율 플랫폼으로서 블록체인 기반의 스펙트럼 쉐어링 플랫폼을 제안하고 이를 실현하기 위한 법적 쟁점을 분석하였다. 스펙트럼 쉐어링 플랫폼에서는 와이파이 AP 전파 정보와 LTE 모바일 핫스팟 전파 정보를 블록체인에 등록하고, 전파 공유자와 전파 사용자가 스마트 컨트랙트 통해 개인 간 (P2P) 전파 공유 계약을 빠르고 효율적으로 체결한다. 전파 공유에 대한 대가와 품질 관리에 대한 보상인 암호화폐는 선순환적인 전파 공유 오픈 플랫폼 생태계를 활성화할 것이며, 스펙트럼 쉐어링 플랫폼을 통해 편리하고 효율적인 공공 무선 인프라를 제공할 수 있다.
국토해양부에서는 전국 도로표지의 효율적인 관리를 위해 국내 300여개 도로표지 관리기관에서 도로표지업무에 활용할 수 있도록 2001년 웹 기반의 도로표지전산관리시스템을 구축하였고, 2003년 도로표지종합관리센터를 설립하여 지속적으로 운영해오고 있다. 이는 네트워크 기반의 도로망도 상에서 전국 도로표지를 연계하여 관리할 수 있어 도로표지의 안내 연결성 확보 등 국내 도로표지 관리업무에 많은 부분 기여해 왔다. 최근 들어서는 모바일 환경이 구축되면서 인터넷이 연결된 사무공간 외에 현장에서도 시스템을 활용하고자 하는 요구가 증가하게 되었다. 따라서 도로표지종합관리센터에서는 도로표지전산관리시스템 이용자들의 편의를 증진하기 위하여 현장지원을 위한 도로표지 모바일 어플리케이션을 개발하였다. 모바일 어플리케이션은 스마트폰, 스마트패드 등 3G/4G/Wi-Fi 등 무선통신이 가능한 다양한 모바일 스마트 기기를 활용하여 도로표지전산관리시스템의 기능을 현장에서 활용할 수 있도록 하였으며, 현장이라는 공간 특성을 반영하여 쉽고 간단하게 기능을 구현하였다는 데 특징이 있다. 이를 통해 도로표지 담당자들은 언제 어디서든 도로표지 정보의 조회가 가능하고, 현장조사 시 표지 사진과 관련 정보를 수집하여 현장에서 즉시 도로표지전산관리시스템에 표지정보를 입력하거나 수정 할 수 있다. 현재는 모바일 어플리케이션 버전 1.0이 개발된 상태이며, 향후 다양하고 반복적인 사용자 활용 패턴을 면밀히 분석하여 보다 사용하기 쉽게 도로표지전산관리시스템 기능을 사무공간에서와 같이 모바일 어플리케이션도 사용할 수 있도록 지속적으로 개선해 나가고자 한다.
사물인터넷과 빅데이터 그리고 인공지능으로 상징되는 4차 산업혁명시대에 다양한 임베디드 디바이스가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 디바이스는 낮은 사양임에도 통신 기능을 보유하고 있어서 개인 정보유출 가능성이 높아지고 있으며 보안의 위협 또한 증가하고 있다. 임베디드 디바이스는 하드웨어부터 네트워크를 통한 서비스까지 대부분의 단계에서 보안 이슈가 발생 가능하다. 또한 저사양과 저전력 등 자원 제약의 특징을 가지며 관련 기술의 표준화가 이루어지지 않은 상황이므로 일반적인 보안 기법을 적용하기에는 어려움이 따른다. 본 연구에서는 임베디드 디바이스에 SDN 적용 시 취약점과 발생 가능한 문제점과 고려사항을 제시하였다. 하드웨어 관점에서 와이파이 칩과 블루투스의 문제, 오픈플로우 구현상의 문제, SDN 컨트롤러 및 구조적 특성에 따른 사례를 고려하여 제시하였다. SDN은 데이터 플레인과 제어 플레인을 각각 분리하여 둘 사이에 표준화된 인터페이스를 제공하여 통신을 효율적으로 제어할 수 있으며 빠른 변화에 대응하기 어려운 기존 네트워크 기술에서의 보안의 한계에 대응할 수 있다.
머신러닝은 학습 데이터로부터 목적함수를 구성하고, 테스트 데이터를 통해 목적함수의 확인함으로써 발생하는 데이터에 대한 예측을 수행한다. 머신러닝에서 입력데이터는 전처리 과정을 통해 정규화 과정을 거친다. 이런 정규화는 입력데이터의 평균과 표준편차를 이용하여 표준화하거나, 수치 데이터가 아닌 nominal value는 one-hot 코드 형태로 변환하는 방식을 이용한다. 그러나 이 전처리 과정만으로 문제를 해결할 수 없다. 이러한 이유로 본 논문에서 입력데이터의 정규화를 위해 온톨로지를 이용하는 방법을 제안한다. 이를 위한 테스트 데이터는 모바일 기기로부터 수집된 와이파이 장치의 RSSI값을 이용하고, 수집된 데이터의 노이즈와 이질적 문제는 온톨로지를 이용하여 정제하는 방법을 제시한다.
Recently the meaning of the road name address is expended as an information through the revision of the Road Name Address Act. As this revision, the address of things (AoT) become more important indicating the possibility for the expansion to the related business. However, recent study about AoT does not concern how the current priority system works from the first research. In this study, we analyze perception about addressable object between AoT experts and public using AHP analysis. We structured the importance of addressable objects as two categories; urgency and value creation. The necessity in emergency or daily, accessibility and welfare conform the urgency index. Meanwhile, public value creation in public domain or profitability in the business area and economics conform value creation index. We conducted survey for total of 89 of experts and public. The results of this study indicate the relative importance of AoT measured by experts and public. Generally, public tend to concern more about accessibility conforming the urgency index than experts. Moreover, the public WiFi and the sports complex scored the high priority among the remain addressable objects, in respect of the urgency and the value creation. This result could be implemented for the activation of the smart city industry base on the geospatial information including AoT.
최근 고령화로 인한 농촌인구의 감소, 생산량 감소, 해외 농산물 유입 등 경쟁 심화문제를 해결하기 위해 스마트팜 도입의 필요성이 점점 커지고 있으며 이에 따라 교육에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 농장의 스마트팜 시스템을 축소하여 실제 환경에서도 사용이 가능하도록 안드로이드 기반 교육용 IoT 스마트팜 구현에 관한 연구이다. 교육용 IoT 스마트팜을 이용하여 안드로이드 기반 교육이 실제 환경에서 적용이 가능함을 확인하기 위해 블루투스, 와이파이, 서버/클라이언트 통신 방식을 사용하여 자동모드와 수동모드로 실험을 수행하였다. 자동모드는 모든 데이터를 수신하여 실시간으로 현재 상태를 확인할 수 있었으며, 수동모드는 수신된 센서데이터를 이용하여 실시간으로 명령을 전송하여 원격제어하였다. 실험 결과, 각 통신 방식의 특성을 파악할 수 있었고 안드로이드 앱을 이용한 스마트팜 원격 모니터링 및 원격 제어가 가능함을 확인하였으며, 안드로이드 기반 스마트팜 교육이 실제 환경에서 적용이 가능하리라 사료된다.
다가오는 미래에는 인터넷을 사용하는 사람이라면 누구나 NFT를 1개 이상 가지게 될 것이다. NFT는 FT와는 다르게 소유자를 명시할 수 있고, FT에 비해 추적관리도 용이하다. 2022년의 조사에서도 현재까지 전 세계적으로 가장 많이 사용되고 있는 무선 프로토콜은 WPA2이다. 2006년에 나온 프로토콜인 만큼 현시점에서는 다양한 취약점이 존재하는 프로토콜이다. 취약점을 보완하기 위해 2018년에 새로 나온 WPA3나 기존의 WPA2를 강화한 WPA2-EAP를 사용하기 위해선 접속하는 기기인 STA(스테이션)과 AP(액세스포인트, 공유기)에 추가적인 장비 업그레이드가 필요하다. 고가의 라우터 장비를 사용하면 보안적인 부분은 해결되지만 SOHO(Small Office Home Office)에서 도입하기엔 경제적인 비효율성이 있다. 본 논문에서는 NFT를 인증 수단으로 사용하여 기존의 WPA2를 그대로 사용하고 장비적인 업그레이드를 하지 않으면서 현재까지 널리 사용되고 있는 크랙 툴들을 방어하며 기존 WPA2와 비교해서도 실제로 SOHO에서 사용하는데 무리가 없음을 보였다.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.472-478
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2009
The scopes of the supply chain management in construction projects has expanded from the field management focusing on field storage, transportation, and lifting to the whole supply chain from the materials to field. The expansion of the supply chain management can raise the possibilities of leaner production, which enables shortened lead time of the difficult-to-operate materials, and prevents the work interference or delay. However, the expanded management range requires more information and management than an existing management style currently used for factory production of iron frame, curtain wall, PC, etc. In addition, there are limitations that expand the existing management style into the new supply chain management in construction projects and therefore it is required to automate the existing management style in order to extend the management range. The objective of this study is to propose the process and equipment that can manage the supply chain of the materials which range from the factory production to the field storage based on RFID/USN techniques, introducing small-sized transportation equipment(intelligent pallet), the vehicle tool kit(intelligent trailer), and in-and-out management equipment(Gate Sensor) as a prototype to effectively develop the appliances for operating the proposed process, and present the application possibility of the appliances. The full paper will present then the test results that the proposed appliances for the supply chain management automatically transmit and receive the generated information between the appliances or the appliance and sever under various wireless network circumstances such as zigbee, wibro, Wi-Fi, and CDMA.
An irrigation monitoring system is an efficient approach to save water and to provide effective irrigation scheduling for rice cultivation in desert soils. This research aimed to design, fabricate, and evaluate the basic performance of an irrigation monitoring system based on information and communication technology (ICT) for rice cultivation under drip and micro-sprinkler irrigation in desert soils using a Raspberry Pi. A data acquisition system was installed and tested inside a rice cultivating net house at the United Arab Emirates University, Al-Foah, Al-Ain. The Raspberry Pi operating system was used to control the irrigation and to monitor the soil water content, ambient temperature, humidity, and light intensity inside the net house. Soil water content sensors were placed in the desert soil at depths of 10, 20, 30, 40, and 50 cm. A sensor-based automatic irrigation logic circuit was used to control the actuators and to manage the crop irrigation operations depending on the soil water content requirements. A developed webserver was used to store the sensor data and update the actuator status by communicating via the Pi-embedded Wi-Fi network. The maximum and minimum average soil water contents, ambient temperatures, humidity levels, and light intensity values were monitored as 33.91 ± 2 to 26.95 ± 1%, 45 ± 3 to 24 ± 3℃, 58 ± 2 to 50 ± 4%, and 7160-90 lx, respectively, during the experimental period. The ICT-based monitoring system ensured precise irrigation scheduling and better performance to provide an adequate water supply and information about the ambient environment.
최근 데이터 기반의 딥러닝 기술을 적용하여 비면허 대역의 다양한 통신 신호를 분류하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만, 복잡한 신경망 모델 사용을 기반으로 이뤄진 이러한 접근법은 높은 연산 능력을 필요로 하게 되어, 자원 제약적인 무선 인터페이스 및 사물인터넷(Internet of Things) 장비에서는 사용이 제약된다. 본 연구에서는 비면허 대역의 무선 이기종 기술을 인지하기 위한 데이터 기반의 접근 방법을 살펴보고, 신호의 특징 추출 및 데이터화의 효율화 문제를 다룬다. 구체적으로, 비면허 대역의 다른 종류의 무선 통신 기술을 구분하기 위해 수신 신호 강도 측정을 기반으로 한 시계열 데이터를 이용해 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모델을 학습시켜 신호를 분류하는 방법을 살펴본다. 이 과정에서 동일한 구조의 신경망 모델의 경량화를 위한 효율적 신호의 시계열 데이터 정보 수집시 주파수 대역의 특징을 함께 특징화하는 방법을 제안하고, 그 효과를 평가한다. Bluetooth 호환의 Ubertooth 장비를 이용한 실측 기반의 실험 결과는 제안된 샘플링 기법이 동일한 신경망에 대해서 10% 수준의 샘플링 데이터 이용만으로도 동일한 정확도를 유지함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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