본 논문에서는 공유경제를 위한 IoT 기반의 휴먼 인터랙티브 광고 서비스(IoT-HiAS, IoT-Human Interactive Advertising Service)를 구현한다. HiAS 디바이스가 웹캠을 통해 디바이스의 전방을 촬영하고 MobileNet을 사용한 SSD 모델을 통해 사람을 실시간으로 검출한다. 검출된 사람을 카운팅하여 설정한 기준 이상의 사람 수가 검출되면 빔 프로젝터를 통해 유휴자원에 광고를 재생한다. 광고가 재생됨과 동시에 디바이스 전방의 광고 시작 시점을 캡쳐한 이미지와 검출된 사람의 수를 IoT 클라이언트를 통해 HiAS 서버의 oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버로 전송한다. 광고가 끝나면 디바이스 전방을 촬영하여 이미지를 IoT 서버로 전송한다. 전송받은 데이터를 HiAS 서버의 소셜 네트워크 서비스(SNS, Social Network Service) 에이전트를 통해 광고주 및 광고제작자에게 알림 메시지를 전송하여 IoT 기반의 휴먼 인터랙티브 광고 서비스를 구현하였다.
본 논문에서는 지능형 IoT (internet of things) 미러 시스템을 통해 사용자의 우울증 예방을 위한 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현한다. 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 위해 IoT 미러 장치는 뇌파 헤드셋 디바이스로부터 집중도 및 명상도 데이터를 측정하고, 웹캠을 통해 다층 퍼셉트론 알고리즘으로 분류된 "슬픔", "분노", "혐오감", "중립", "행복" 및 "놀람"과 같은 표정 데이터를 측정한 후, oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버로 전송한다. IoT 서버에 수집된 데이터는 제안한 병합 레이블링 과정을 거쳐 세 가지의 우울 단계(RED, YELLOW, GREEN)를 분류하는 기계학습 모델을 생성한다. 실험을 통해 k-최근접 이웃 모델로 우울 단계를 분류한 결과 약 93%의 정확도를 얻을 수 있었고, 분류된 우울 단계에 따라 가족, 친구 및 사회복지사에게 소셜 네트워크 서비스 에이전트를 통해 알림 메시지를 전송하여 사용자와 보호자 간의 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현하였다.
최근까지 정보 기술 분야에서는 유비쿼터스(Ubiquitous)라는 용어가 크게 유행한 척이 있다. 현재는 다소 식상하게 들리는 용어일지도 모르지만 사물의 지능화와 통신화라는 유비쿼터스 개념은 이미 우리의 생활에 깊이 파고 들어왔다. 최근 유행하는 IT 기술인 스마트폰이나 지능형 전력망, 와이파이, 소셜 네트워크, 센싱 데이터 처리 기술과 개념은 이러한 유비쿼터스 기술의 대표적인 사례로 볼 수 있다. 국내에서 는 이러한 유비쿼터스라는 개념을 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network: USN)라는 용어로서 2004년부터 정보통신부 혹은 지식경제부의 적극적인 지원에 힘입어 많은 기술적/산업적 성과를 이루기도 했다. 하지만 이러한 USN은 센서네트워크 개념으로 제한적으로 오용되는 경우가 많았다 이에 본고에서는 이러한 유비쿼터스 환경을 실현하는 사물의 지능화/통신화에 대한 기술 동향과 보안 기술을 논하기 위해서 USN과 거의 비슷한 개념이지만 국내외적으로 더욱 보편적으로 사용되고 있는 IoT(Intemet of Things) 용어를 사용할 것이며, 이러한 IoT에 대한 기술 동향과 보안 기술을 논하고자 한다.
기존의 USN 실시간 모니터링 시스템은 데이터를 수신받아 별도의 서버 시스템에 데이터베이스를 구성하여 정보를 처리하였으나, 최근의 IoT 및 WoT 기술의 대두로 인해 기존의 USN 환경에 새로운 Social Web of Things(SWoT) 개념을 도입하면 소셜 네트워크 서비스(SNS) 상에서 비용 효율적이고 통합적인 관리, 공유, 접근을 가능케 할 수 있다. 본 연구에서는 응급상황 전파에 PUSH 메시지 서비스를 접목하여 전달 시간을 단축시키고, 별도의 서버 구축 없이 SNS가 제공하는 부가 기능만으로 동작하는 모니터링 시스템을 구성 및 구현함으로써 기존 SWoT 기반의 실시간 모니터링 시스템의 단점을 극복할 수 있는 개선형 모델을 제안하고 검증한다.
최근 스마트 강아지인식표 등의 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 기술을 활용하여 반려동물의 건강관리를 실시간으로 수행하는 기기가 개발되고 수요 또한 증가하고 있으나 반려동물용 IoT 기기들은 복잡한 처리가 어렵고, 단순히 센서 정보을 이용 건강상태를 파악하기 때문에 고급기능을 구현하는데 한계가 있다. 본 논문은 통계적 분석을 활용하여 맞춤형 사료제작, 의약품제작, 반려동물 건강관리 등의 반려동물에게 맞춤형 개인화서비스가 가능한 통합 플랫폼을 설계한다. 반려동물이 착용하고 있는 IoT기기로부터의 센서 정보와 쇼핑몰에서의 고객의 구매 패턴 정보, 소셜미디어(SNS) 정보를 수집하는 미들웨어를 설계 한다. 또한 이를 통해 수집한 데이터를 데이터 베이스화하고 개인화서비스에 활용될 수 있도록 수집된 정보를 정제하고 분석 및 추론 가능한 분석기를 설계 한다.
최근 RFID와 같은 무선 센싱 네트워크 기술과 객체 추적을 위한 센싱 디바이스 및 다양한 컴퓨팅 자원들이 빠르게 발전함에 따라, 기존 웹의 형태는 소셜 웹에서 유비쿼터스 컴퓨팅 웹으로 자연스럽게 진화되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 웹에서 사물인터넷(IoT)은 기존의 컴퓨터를 대체할 수 있는데, 이것은 곧 한 사람과 주변 사물들 간에 연결되는 네트워크가 확장되는 것과 동시에 네트워크 안에서 생성되는 데이터의 수가 기하급수적으로 증가되는 것을 의미한다. 따라서 보다 지능적인 IoT 서비스를 위해서는, 수많은 미가공 데이터들 사이에서 사람의 의도와 상황을 실시간으로 정확히 파악할 수 있어야 한다. 이때 사물과의 상호작용을 위한 동작 인식 기술(Gesture recognition)은 집적적인 접촉을 필요로 하지 않기 때문에, 미래의 사람-사물 간 상호작용에 응용될 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 한편, 기계학습 분야의 최신 알고리즘들은 다양한 문제에서 사람의 인지능력을 종종 뛰어넘는 성능을 보이고 있는데, 그 중에서도 의사결정나무(Decision Tree)를 기반으로 한 Decision Forest는 분류(Classification)와 회귀(Regression)를 포함한 전 영역에 걸쳐 우월한 성능을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 IoT 서비스를 위한 다양한 동작 인식 기술들을 알아보고, 동작 인식을 위한 Decision Forest의 기본 개념과 구현을 위한 학습, 테스팅에 대해 구체적으로 소개한다. 특히 대표적으로 사용되는 3가지 학습방법인 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting) 그리고 Random Forest에 대해 소개하고, 이것들이 동작 인식을 위해 어떠한 특징을 갖는지 기존의 연구결과를 토대로 알아보았다.
Social network services allow you to share your thoughts and preferences more easily. They share your views with a large number of people who are friends with you without restriction of time or place. In the IoT environment, the amount of data is massively increasing as social network services spread rapidly. This change in the environment is driving the need for research into new retrieval methods that are different from conventional retrieval methods. In this paper, we propose a progressive retrieval method using the intimacy of social network users in the IoT. The first thing is to extract the user with the highest intimacy by using the property that the number of the owner of the information stored in the IoT environment is small. By accessing information in objects owned by these extracted users, the amount of information retrieved is reduced. It also improves retrieval efficiency by gradually retrieving information according to the user's level of interest. We present a new retrieval method and algorithm. The scenario also illustrates the effectiveness of the proposed method.
최근, 전 세계 주요 국가에서 전략산업으로 육성되고 있는 사물인터넷(IoT : Internet of Things) 기술은 사물과 사물간의 소통이 가능한 상황인식 기반의 미래 인터넷 환경이다. 기존의 연구에는 사람이 직접 명령을 내려 디바이스를 제어하는 P2M(Person to Machine) 방식과 단순 센서 데이터를 통한 단일 디바이스 제어방식이 있다. 하지만, IoT의 일종인 Machine Socialization은 각각의 디바이스들이 디바이스 내부 기능정보를 이용하고, Device Manager를 통하여 전체적인 시나리오를 전개하는 M2M(Machine to Machine)방식의 디바이스 협업 시스템이다. 본 논문에서는 기존의 P2M의 시스템을 M2M의 시스템으로 변화시키기 위한 Machine Socialization의 시스템의 알고리즘을 제안한다.
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.
IoT 기반 센서네트워크에서 사용자 또는 센서노드가 원하는 서비스에 접근하기 위해서는 기본적으로 서비스 탐색이 요구된다. 기존의 서비스 탐색 관련 연구는 중앙집중적인 Resource Directory(RD) 서버나 P2P 방식을 이용한다. 그러나 이러한 방식들은 point-of-failure나 서비스 탐색 메시지 플러딩(flooding)을 초래한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 CoAP 기반 서비스 탐색 방식에 Social Web of Things(SWoT) 개념을 접목함으로써 기존 방식의 단점을 극복하고 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 바탕으로 키워드 기반 탐색과 위치 기반 탐색 등의 기능을 새롭게 추가하여 편의성을 제고하였다. 제안하는 SWoT 서비스 탐색 기술의 검증을 위해 테스트베드를 구축하여 시험하고 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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