• 한국전자거래학회지
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• 제21권4호
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• pp.81-93
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• 2016

사물인터넷이 국내외 다양한 산업에 정착되고 새로운 가치 창출이 이루어지고 있다. 특히 제조업의 경우, 한국 정부의 제조업 혁신 3.0 전략과 함께 스마트공장 개념으로 발전하여 경쟁력을 높이는데 사물인터넷이 큰 기여를 하고 있다. 이에 본 연구는 국내 제조업의 사물인터넷의 활용성을 파악하고자 한다. 새로운 분류 기준에 따라 산업연구원에서 정의한 10대 주력 산업을 6개의 세그먼트로 구분하였고, SWOT 분석을 수행하였다. SWOT 분석을 통해 도출된 각 요소들은 상호 연관성 분석을 통해 '강점과 약점', '기회와 위협'으로 나누었다. 이를 바탕으로 전략적 결정 그리드 포지셔닝을 수행하여, 6가지 세그먼트들이 사물인터넷을 활용하는 데에 있어 어떠한 상황에 있는지 분석하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.187-198
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• 2021

본 연구는 소비자 관점에서 리테일 분야의 사물인터넷 기반 제품 및 서비스 활용 현황을 파악하고 각각 서비스의 역할과 소비가치에 대해 분석하고자 한다. 이를 위해 의사결정과정을 구매이전, 구매, 구매이후 단계로 나누고 사물인터넷 제품 및 서비스 사례를 단계별로 분류한 후, 각 재품 및 서비스의 특징 및 소비가치를 분석하였다. 연구결과에 따르면 의사결정과정에 이용되는 사물인터넷 제품 및 서비스는 구매 이전 단계에서 정보제공, 대안비교 기능을 수행하며 구매단계에서는 상호작용, 자동결제시스템에 활용되고 있다. 구매 이후 단계에서는 반복 구매를 유도하고 사후서비스를 제공한다. 의사결정 전반에서 스마트 리테일은 인식 가치, 기능적 가치를 제공하고 구매 이전 단계에서는 상황적 가치 및 사회적 가치를, 구매 이후 단계에서는 상황적 가치를 추가적으로 제공한다. 본 연구는 기존의 기술·산업중심으로 이루어졌던 사물인터넷 연구에서 나아가 소비자중심에서 소비가치를 고찰함으로써 소비자의 만족도 향상과 스마트 리테일의 발전을 위한 조언을 제공함에 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.67-68
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• 2019

머신러닝을 활용한 이미지 분류는 단순 사물을 넘어서 사람의 감성과 같은 추상적이고 주관적인 개념에도 적용되고 있다. 이 중에서도 합성곱 신경망을 통한 이미지의 감정 분류 연구가 더욱 활성화되고 있다. 그럼에도 다양한 멀티미디어들을 머신러닝 알고리즘으로 분석하고 이를 의미있는 결과로 재생성하기는 매우 복잡하고 까다롭다. 본 연구에서는 기존 연구를 개선시켜 음악 데이터를 다층퍼셉트론 모델을 통해 분류된 이미지와 결합한 동영상을 파이썬의 다양한 라이브러리를 통해 자동으로 생성하였다. 이를 통해 특정 분위기로 분류된 이미지들과 이에 어울리는 음악을 매칭시켜 유의미한 새로운 멀티미디어를 자동으로 생성할 수 있었다.

• 통합자연과학논문집
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• 제14권1호
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• pp.27-34
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• 2021

전 세계적으로 인공지능(AI)을 구현하려는 움직임이 많아지고 있다. AI구현에서는 많은 양의 데이터, 목적에 맞는 데이터의 분류 등 데이터의 중요성을 뺄 수 없다. 이러한 데이터를 생성하고 가공하는 기술에는 사물인터넷(IOT)과 빅데이터(Big-data) 분석이 있으며 4차 산업을 이끌어 가는 원동력이라 할 수 있다. 또한 이러한 기술은 국가와 개인 차원에서 많이 활용되고 있으며, 특히나 특정분야에 집결되는 데이터를 기준으로 빅데이터 분석에 활용함으로써 새로운 모델을 발견하고, 그 모델로 새로운 값을 추론하고 예측함으로써 미래비전을 제시하려는 시도가 많아지고 있는 추세이다. 데이터 분석을 통한 결론은 데이터가 가지고 있는 정보의 정확성에 따라 많은 변화를 가져올 수 있으며, 그 변화에 따라 잘못된 결과를 발생시킬 수도 있다. 이렇듯 데이터의 분석은 데이터가 가지는 정보 또는 분석 목적에 맞는 데이터 분류가 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 빅데이터 분석결과 통계량의 신뢰성과 정교함을 얻기 위해서는 각 변수의 의미와 변수들 간의 상관관계, 다중공선성 등을 고려하여 분석해야 한다. 즉, 빅데이터 분석에 앞서 분석목적에 맞도록 데이터의 분류가 잘 이루어지도록 해야 한다. 이에 본 고찰에서는 AI기술을 구현하는 머신러닝(machine learning, ML) 기법에 속하는 분류분석(classification analysis, CA) 중 의사결정트리(decision tree, DT)기법, 랜덤포레스트(random forest, RF)기법, 선형분류분석(linear discriminant analysis, LDA), 이차선형분류분석(quadratic discriminant analysis, QDA)을 이용하여 데이터를 분류한 후 데이터의 분류정도를 평가함으로써 데이터의 분류 분석률 향상을 위한 방안을 모색하려 한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.119-124
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• 2023

최근 딥러닝은 다양한 분야에서 전통적인 기계학습에 비해 월등히 높은 성능을 보이고 있으며, 패턴인식을 위한 보편적인 방법으로 자리 잡아 가고 있다. 하지만, 이에 비해 정형데이터를 사용하는 분류 문제에서는 여전히 머신러닝 기법이 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 정형데이터를 고차원 텐서로 변환하는 네트워크 모듈을 제안하며, 이 모듈을 보편적인 딥러닝 네트워크와 함께 구성하여 정형데이터의 분류 문제에 적용하였다. 제안된 방법은 4종의 데이터셋을 활용하여 학습 및 검증되었으며, 제안된 방법은 90.22%의 평균 정확도를 달성하여, 최신 딥러닝 모델인 TabNet에 비해 2.55%p 높은 정확도를 보였다. 제안된 방법은 컴퓨터 비전 분야에서 높은 성능을 보이는 다양한 네트워크 구조를 정형데이터에 활용할 수 있다는 점에서 의미가 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권11호
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• pp.403-410
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• 2016

사물 인터넷(IoT: Internet of Things)은 모든 것들 간 상호 운용을 통하여 기존에 제공하지 못 했던 새로운 형태의 서비스 제공을 목적으로 한다. 이러한 사물 인터넷의 발달을 통하여 기존 인터넷 기반 컴퓨터 모델에서 이기종 사물 간 분산 연결 모델로 진화하고 있다. 이기종 사물 간 통신하기 위해서는 서로 다른 프로토콜 간 통신이 안 되는 이질성 문제를 해결해야만 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 미들웨어 구조의 어댑터를 통해 각 사물의 데이터를 추상화하여 통일된 데이터 단위를 만들고 이를 바탕으로 각 사물 간 상호 연동할 수 있다. 본 논문에서는 실시간 표준 미들웨어인 DDS(Data Distribution Service)를 기반으로 사물 간 데이터를 상호 연동하는 BLE(Bluetooth Low Energy) 어댑터를 제안한다. BLE 어댑터를 통하여 BLE 장치 간 데이터 연동이 가능할 뿐만 아니라 서로 다른 프로토콜 장치와도 양방향 데이터 연동이 가능하다. 또한 기존 BLE 장치 및 연구들은 Bluetooth SIG에서 제정한 표준 데이터 포맷인 프로파일을 사용하지 않고 개별적으로 정의한 데이터 포맷을 사용하여 BLE 장치의 종류와 제조사에 따라 데이터 교환이 안 되는 문제가 있다. BLE 어댑터는 이러한 문제를 해결하고자 12개의 프로파일을 분류 및 분석하여 프로파일 기반의 공통 데이터 포맷을 만들어 적용하였다. 프로파일 기반의 공통 데이터 포맷을 사용함에 따라 표준 프로파일 데이터 상호 운용을 위한 BLE 어댑터는 BLE 장치의 종류와 제조사에 영향 받지 않는 폭넓은 상호 운용성을 얻을 수 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제14권1호
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• pp.28-35
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• 2018

본 연구에서는 재난현장 또는 일상에서 발생할 수 있는 다수사상자의 중증도 분류를 신속하고 정확하게 수행하기 위한 시스템을 설계하여 구현하였으며, 중증도 분류 알고리즘의 정확도뿐만 아니라 사용자 편의성 등 현장의 요구사항을 적극 반영하였다. 개발된 e-Triage System은 IoT개념을 활용하여 다양한 중증도 분류 알고리즘을 적용하였으며, 기존의 중증도 분류표의 단점을 극복하기 위하여 NFC 모듈 등 전자적 요소를 반영한 e-Triage Tag를 구현하였다. 앱으로 구현된 중증도 분류 알고리즘을 사용하여 신속하고 정확한 환자의 평가가 가능함을 입증하였고, 시인성을 위해 전자 중증도 분류 결과를 4가지 LED램프로 표출하였으며, 2차 분류를 통해 RTS 점수를 FND(Flexible Numeric Display)로 표출하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1-8
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• 2017

최근 전 세계적으로 사물 인터넷 분야의 기술 개발이 매우 활발히 이루어지고 있으며, 선진국들은 물론 중국의 성장세가 매우 두드러진 실정이다. 따라서, 본 논문은 사물 인터넷 분야에서 중국의 특허출원 현황을 분석하는 것을 목적으로 하였으며, 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 사물인터넷 관련한 중국 특허는 2010년부터 급격히 증가하였으며, 2014년까지는 미국을 앞지르는 양적 증가 추세를 보였다. 둘째, 이러한 양적 증가를 견인하는 주체는 ZTE를 비롯한 기업들과 난징우전대학(Nanjing University of Posts and Telecommunications)과 같은 고등 교육 기관들로 나타났다. 마지막으로 주요 기술분야 및 기술분야간 융합 네트워크 분석을 실시하였다. 그 결과, H04L(Electronic Communication Technique: 전기 통신 기술) 기술분야의 특허가 가장 활발히 출원되었을 뿐 아니라, 다른 기술분야와의 융합을 주도하고 있음을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.93-98
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• 2015

최근 들어서 정보통신기술 자체뿐만 사물인터넷(IoT)을 활용한 비즈니스가 빠르게 확대되고 있다. 일반적으로 사물인터넷 중에서 웨어러블 디바이스는 고객을 대상으로 활용된 분야 중 가장 선도적인 적용분야로 인식되고 있다. 본 연구는 먼저 웨어러블 디바이스의 대표적 응용분야인 활동량 측정기에 대해서 고객의 니즈를 파악하고, 이를 잘 알려진 마케팅 믹스(제품, 가격, 유통, 촉진)와 연계시킨다. 이를 위해서 대학생들을 대상으로 서베이가 수행되었으며, 활동량 측정기의 현재 및 잠재된 니즈를 밝혔다. 또한 이러한 니즈는 마케팅 믹스에 의해서 분류되었다. 활동량 측정기는 다른 정보통신기기와는 달리 잠재된 욕구가 많았으며, 의료기기적 특성으로 인해 유통채널 등도 온라인, 대리점이 아닌 신뢰성을 보장할 직영점이나 오프라인 매장의 선호도가 크다. 본 연구결과는 일반 사물인터넷으로서 활동량 측정기뿐 아니라 웨어러블 디바이스를 개발하려는 개발자와 경영층에게 디자인요소에 관한 새로운 시사점을 제공할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1642-1648
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• 2021

본 연구는 사물인터넷 관련 특허의 대표 기술을 분석한 후 이를 교육과정에 반영하기 위한 연구이다. 대표 기술을 파악하기 위해 특허문헌의 IPC 코드를 분석하였다. 단독 기술 특허에서 가장 많이 사용된 IPC 코드는 H04L로 974건(32.0%)이고, 복합 기술 특허의 경우 G06Q 710건(29.2%), H04L 396건(16.3%) 순이다. IPC 코드 분석 결과를 WIPO 기술 분류체계에 적용한 결과 단독 기술 특허에서 가장 강조되는 기술은 디지털 통신으로 약 60.5%에 이른다. 복합기술 특허에서 가장 강조되는 기술은 IT경영시스템(710건, 29.2%)과 디지털 통신(589건, 24.2%) 순이다. 본 연구를 통해 사물인터넷 교육과정 편성 및 운영시 고려해야 할 주요사항은 ∇디지털 통신 기술의 강조, ∇IT경영시스템 관련 교육의 확대(창업교육 및 특허 출원 포함), ∇사물인터넷의 확장과 융합 관련 교과목의 반영 등이다. 본 연구 방법은 인공지능과 핀테크 등 최근 대두되는 신산업 신기술 분야의 교육과정 설계 등에 기여할 수 있다.