빠른 속도로 확산되고 있는 모바일 기기는 카메라, GPS, RFID 등과 같은 다양한 센서를 장착하고 Wi-Fi, WiMAX, WiBro 등의 무선 네트워크를 지원하는 형태로 발전하고 있다. 이러한 발전으로 사용자는 언제 어디서나 주변의 컴퓨팅 자원을 이용할 수 있게 되었고 모바일 기기의 서비스는 주변의 센서 또는 임베디드 컴퓨팅 장치로부터 수집되는 다양한 주변 환경 정보와 시스템 상태정보, 네트워크 상황정보 등의 디지털 정보를 이용하여 주변상황인식(context awareness)이 가능한 스마트 서비스로 발전하고 있다. 주변상황인식을 위하여 서비스는 주변에 존재하는 다양한 장치를 효율적으로 검색하고 이질적인(Heterogeneous) 장치와 정보의 표현 및 전송에 대한 호환성이 필요하다. 이러한 문제는 규격화된 프레임워크의 사용으로 해결할 수 있으며 상황정보의 관리 기능을 추가하여 서비스 개발의 생산성을 높일 수 있다 본 논문에서는 모바일 컴퓨팅 환경에서 상황정보의 제공과 사용에 적합한 프레임워크로서 MoCE(Mobile Context Exploerer) 아키텍처를 설계하였다. MoCE 는 상황정보의 수집, 변환, 분류, 통합 등의 기능을 제공하고 모바일 환경의 특성에 기인한 상황정보 발견 및 전송 프로토콜을 설계하여 사용하고 있다. 또한 Surround multiCam 서비스 예제를 구현하여 제안한 아키텍처의 안정성 및 성능을 실험하였다.
고령화와 만성질환의 만연 등으로 인한 헬스케어환경의 급격한 변화는 착용형 인체센서, 무선네트워크 및 스마트폰이 결합한 새로운 적용영역을 창출하고 있다. 본 연구는 예외 관리적 관점에서 재택환자의 일상의 건강상태를 효과적으로 모니터링하며, 재택환자는 스마트폰을 활용한 건강모니터링을 통해 자기관리 및 적절한 건강 개입을 할 수 있는 시스템을 제공함으로써 새로운 의료서비스를 창출할 수 있는 기반을 제공하였다. 특히 기존 연구에서는 스마트폰이 단지 데이터 전달자로서의 역할에 그친 데 반하여, 본 연구에서는 스마트폰의 컴퓨팅 기능을 활용하여 의료인의 재택환자 일상생활 관리를 위한 데이터가공, 모니터링 시스템의 핵심인 필터링과 큐잉 등의 전처리과정을 구현함으로써 시스템의 효율성을 높였고, 환자 스스로의 자기관리를 위한 UX 디자인을 제시하였다. 제안 시스템의 성능을 검증하기 위해 총 94,467건의 실제 임상 데이터를 수집하여 제안시스템을 테스트한 결과 전체 대비 64.8%가 필터링 되는 등 높은 효율성이 검증되었다.
최근의 무기체계에서는 효율적으로 적진을 탐색, 타격할 수 있는 저가의 소형 유도무기 개발이 많이 요구되고 있다. 이처럼 저가의 소형 드론형 무기의 제어를 위해서는 무선 인터페이스, 자세제어 위치탐색 타깃 탐색들을 위한 다양한 센서들과 고성능 카메라, 그리고 이를 실시간으로 통합하여 처리할 수 있는 고성능의 프로세싱 능력들을 갖춘 통합 전자장치가 필수적이다. 본 논문에서는 이를 위한 솔루션으로 안드로이드 스마트폰을 통합 전자 제어장치로 제안하고, 유도조종 알고리듬을 수행할 어플리케이션을 구현한다. 제안된 어플리케이션을 실제 스마트폰에 올려 비행모의 시뮬레이션을 통해 성능을 분석한다.
지난 몇 년 동안 사물지능통신(Machine to Machine, M2M) 어플리케이션은 무선업계에서 뜨거운 화제가 되고 있다. 사물지능통신 어플리케이션이 (건강, 농업, 상업, 산업, 소매, 유틸리티 등) 다양한 용도(스마트 홈, 스마트 촉광/전기계량기, 차량관리, 모바일 인력, 자동차보험, 자동판매기 등)에 대한 많은 분야에서 사용할 수 있지만 스마트 계량 어플리케이션 또는 스마트 그리드는 오늘날의 사물통신 시장에서 가장 큰 성장 잠재력을 나타낸다. 사물통신은 다양한 네트워크와 기기가 결합하여 복합적인 서비스를 제공하는 미래의 통신망 기술로 복합적인 서비스를 제공하기 위하여 센서 시스템들 사이에 표준화된 정보 교환 기술이 필요하다. 본 논문에서는 정보통신기술을 이용한 재난방재시스템에 관한 산업간 융합, 재난정보통신에 필요한 요소기술 및 응용에 대하여 연구한다.
최근 스마트 홈(smart home) 기술은 홈 오토메이션(home automation)의 편리함으로 큰 호응을 얻으며 발전하고 있다. 특히 스마트 홈은 홈 네트워크(home network)에 여러 IoT(Internet of Things) 및 센서들을 유·무선 네트워크로 연결하여 다양한 서비스를 제공하고 있다. 그리고 스마트 홈 서비스는 월패드(wall pad)를 통해 조명이나 에너지, 환경, 도어 카메라 등을 쉽고 편리하게 제어하고 있다. 그러나 최근 월패드의 해킹사고로 인해 사회적 이슈가 되고 있는 가운데, 개인정보의 유출 및 사생활 침해가 예상된다. 이에 월패드 보안에 대한 실질적인 예방과 대응책 마련이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 월패드와 관련한 취약 원인을 고찰하고 대응 방안을 제안함으로써, 향후 스마트 홈의 대응 기술 개발에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
4차 산업혁명을 통해 지능형 연결 사회를 기반으로 한 스마트 시티가 형성되고 있다. 스마트 시티에서 태양 에너지를 비롯한 신재생 에너지의 사용이 증가하고 있으나, 신재생 에너지의 모니터링 및 관리의 어려움으로 인한 시스템 수요가 증가하고 있다. 또한 환경 및 물리적 요인에 대한 데이터를 수집하고 모니터링하기 위한 무선 센서네트워크 기반 IoT 기술이 접목되고 있으나, 실시간 측정을 위한 안정적인 전원 공급이 필수적인 상황이다. 이에 본 논문에서는 LoRaWan을 비롯한 IoT 기술 기반의 스마트 시티에 적용할 수 있는 효율적인 태양 에너지 기반 전력 관리 기법에 대하여 제안하였으며, 이를 기반으로 태양광 패널 시스템의 오동작 방지 및 모니터링을 수행할 수 있다. 제안한 기술을 통해 태양광 패널 시스템에서 생성된 전력을 최대로 출력하여 각 그리드에 분배할 수 있으며, Simulink 기반 시스템 모델링과 실시간 에뮬레이션을 기반으로 효율성을 입증하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술로 무선 Ad Hoc네트워크가 거론되고 있으며, 센서 네트워크의 일환인 스마트 태그 기술이 최근 활발히 논의되고 있다. 따라서 이에 관한 보안을 검토하여 보는 것도 향후 전개될 유비쿼터스 컴퓨팅에서의 현실화를 앞당길 수 있다. 따라서 센서 네트워크의 일환인 스마트 태그 기술을 이용한 RFID 기술이 최근 각광을 받고 있다. 특히, 다양화된 정보를 관리하는 지식 관리시스템에 RFID 태그를 적용할 경우 정보의 이동성과 관리의 편의성을 제공할 수 있어 차세대의 능동형 지식 관리 서비스를 사용자에게 제공하는 장점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 지식 관리시스템과는 차별화된 형태의 이동성을 고려한 지식 관리 시스템의 안전한 구성 방식을 제안하고자 한다. 제안 방식은 멀티 에이전트에서 사용자의 인증과 권한 정보를 설정하고 사용자 정보에 기반을 둔 그룹화를 통해 사용자의 이동성을 고려한 지식 서비스를 제공하며, 지속적인 정보 제공을 위하여 서비스의 가용성을 보장한다.
4차 산업혁명의 일부인 스마트공장의 구축을 위해서는 작업 환경 및 생산 기기에 대한 데이터를 수집하여 이를 분석하고 피드백 함으로써 일어날 수 있는 고장이나 부품의 교체 시점 등을 예측하여야 하며, 이를 위해서는 작업 환경 및 생산 기기의 상태를 모니터링하는 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 장거리 저전력 무선 통신 기술인 LoRa를 이용하여 작업 환경 및 생산 기기의 센서 데이터를 수집하여 Mobile과 PC용 모니터링 시스템을 구현하였다. Mobile 기기에서는 실시간으로 생산 환경 및 진동 데이터를 볼 수 있으며, PC 모니터링 프로그램에서는 센서 데이터를 그래프로 표현하여 표준 편차 및 데이터의 변동사항을 확인할 수 있게 프로그램 하였다. 구축된 시스템을 이용하여 생산 환경의 온습도 및 대기압 등의 데이터를 기록하고 생산 기기의 진동 데이터를 수집할 수 있음을 확인하였다
에너지 소모에 대한 증가되는 소비자의 관심을 지원하기 위하여 가전기기의 에너지 모니터링과 예측 방식을 제안한다. 제안한 시스템은 0.5초마다 전류 센서를 지나가는 전류량을 측정하는 스마트 플러그라는 일반 전기 콘센트로 설계하고, 신경회로망의 훈련과 시험 데이터를 얻기 위해 평균기온, 최저기온, 초고기온, 습도, 일조시간의 날씨 정보를 입력 데이터로 사용하고, 스마트 플러그를 통한 전기 사용량을 목표값으로 사용하였다. 훈련을 위한 실험데이터를 사용하여 역전파 알고리즘을 기반으로 한 신경회로망을 구성하였다. 입력과 출력 데이터의 비선형 매핑을 위해 다층신경회로망을 사용하였다. 제안한 신경회로망 모델은 상관관계 계수가 0.9965로 우수하게 전기 사용량을 예측할 수 있는 것을 확인하였으며, 예측의 평균 제곱 오차는 0.02033이다.
This paper deals with the design and implementation of wireless sensor network protocol for smart power outlet system capable of fire detection, power monitoring, standby power cutoff, and home automation. The proposed protocol integrates both the CSMA and the TDMA protocols for low power consumption and good scalability. A prototype smart power outlet system employing the proposed protocol and a simple home automation network including the power outlet system have been implemented for evaluating the feasibility of the proposed protocol The result shows that the proposed protocol allows the power outlet system to be scalable with high power efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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