• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.1017-1023
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• 2015

스마트폰의 보급량은 기하급수적으로 증가하고 있지만, 주기적인 고성능 스마트폰 및 업그레이드된 운영체제의 출시로 인하여 1년~2년 사이에 구형 스마트폰이 된다. 이러한 스마트폰의 환경적인 제약 부분을 해결하기 위하여 Thin-Client 단말을 이용한 가상화 기술이 개발되고 있다. 하지만 가상머신(VM: Virtual Machine)의 경우 센서 및 GPS 장치가 장착되지 않아 센서와 GPS 장치와 관련된 응용프로그램을 구동할 수 없다. 본 논문에서 x86 기반의 시스템에서 가상 머신으로 동작하는 Android용 가상머신의 디바이스 드라이버를 구현하여 가상머신 환경에서 최신 스마트폰을 사용하는 것 같은 Android 가상화 기능을 제공하고자 한다. 가상 디바이스 드라이버는 실제로 동작하는 구형 Android 스마트 폰(Thin-Client)으로부터 센서 및 GPS 정보를 수신하여 가상 장치에 실제 디바이스가 있는 것처럼 동작하는 방법을 제안하고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권1호
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• pp.74-81
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• 2019

최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제9권5호
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• pp.34-39
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• 2019

현재 우리 사회에서 자주 언급되고 있는 단어들 중 하나는 스마트 머신이라 할 수 있다. 스마트 머신은 똑똑하거나 혹은 지능적인 기능을 포함한 기계를 의미한다. 이러한 스마트 머신이 최근 우리 가정환경에서 적용되고 있는 사례들이 늘어나고 있다. 바로 스마트 홈의 결과로서 발생하는 현상들이다. 스마트 홈 환경에서 스마트 스피커는 전통적인 음악 재생의 기능에서 벗어나 이제는 스마트 홈의 다양한 구성 요소인 디바이스들을 제어하는 인터페이스 역할이 증대되고 있다. 본 연구에서는 국내, 외 스마트 스피커 시장의 기술 동향 등을 살펴보고, 현 제품들에 대한 문제점을 분석하였으며, 필요한 핵심기술에 대해 기술하였다. 국내 스마트 스피커 시장에서는 SKT와 KT가 관련 산업을 리드하고 있으며, 반면에 국외에서는 대표적인 IT 기업인 아마존, 구글, 애플 등이 관련 제품의 출시 및 기술 개발에 주력하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.91-94
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• 2020

본 연구에서는 4차 산업혁명의 핵심 분야인 가상현실을 헬스 엔터테인먼트 서비스에 응용하는 시스템을 개발하였다. 스마트폰에 내장된 GPS와 GYRO센서를 활용하여 로잉머신의 동작 상태를 이중 데이터로 측정하고, 분석한 값을 활용해서 Unity를 사용하여 AR 어플리케이션을 설계, 구현하였다. 어플리케이션을 AR 글라스를 통해 실행한 결과, 생동감 넘치는 운동 환경을 사용자에게 제공한다. 그러나 사용자의 시각적 부담 과다로 인하여 로잉머신 운동효과 경험에 부분적 장애를 유발할 수 있어 2차적 개선으로 VR 콘텐츠로 전환을 적용하여 안전한 운동효과를 검증하였다. 본 연구의 VR 콘텐츠 개선기술을 적용하면 사용자 안전에 우선하는 헬스 엔터테인먼트 시장의 활성화가 기대된다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제19권4호
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• pp.23-31
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• 2013

현재의 머신비전 솔루션은 수많은 주변 시장으로 확산되고 있으며, 실제로 비전기술은 어느 공장 자동화 시스템과도 융합할 수 있는, 속도가 빠르고 유연성을 가진 솔루션이 되고 있다. 특히, 기술 혁신으로 인해 비전 센서와 스마트 카메라, PC 기반 머신비전 시스템과의 경계가 희미해졌고, 더불어 머신비전기술이 제조 공정 및 로봇 기술들과 계속 융합되면서 대폭 성장 가능성이 창출될 것이다. 본 특집호에서는 다양한 분야의 머신비전과 융합된 기술들을 소개하고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.797-802
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• 2020

지난 몇 년 동안 스마트 폰을 비롯한 다양한 스마트 기기들은 휴대성을 기반으로 사용자의 요구에 의해 지속적으로 성능이 향상 되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 (Ubiquitous Computing) 환경과 센서 네트워크 (Sensor network)등의 다양한 망 접속 기술로 인하여 휴대성을 기반으로 하는 단말기들이 다양하게 보급되어 사용되고 있다. 스마트 단말들은 사용 중에 보다 안정적인 동작을 위하여 에너지 모니터링을 세밀하게 할 수 있는 기술이 필요하게 되었다. 소형 경량화 된 스마트 단말기는 다양한 멀티미디어 작업으로 인하여 단말 운용 중에 전원 부족 문제가 발생하게 된다. 이와 같은 상황을 미리 방지하고 안정적인 단말 운용을 위해서 기존에 다양한 추정 하드웨어가 개발 되었다. 그러나 잔량 추정을 하는 방법이나 성능이 비교적 우수하지 못하였다. 본 논문에서는 스마트 단말의 운용 중에 발생 할 수 있는 잔여 잔량 문제를 미리 예측하여 보다 안정적인 운용을 위한 리튬이온 셀의 잔량 추정 방법을 머신러닝에 기초를 두고 연구 하였다. 기존의 하드웨어적인 추정 방법이 아니라 사용 중인 리튬이온 셀의 특성을 머신러닝 기법을 이용한 학습 알고리즘으로 학습 시키고 최적화된 결과를 추정하여 적용 하고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권4호
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• pp.18-25
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• 2016

가상화 기술에 의해 추상화된 자원은 하드웨어적으로 효율적으로 사용 할 수 있어 관리가 용이하며, 이로 인해 클라우드 시스템과 대형 서버 클러스터 구축 등에 가상 머신 모니터가 널리 사용되고 있다. 가상화된 시스템의 성능은 가상머신 스케줄러의 영향을 크게 받는다. 하지만, 기존의 가상 머신에서 사용하는 Credit 스케줄러는 스케줄링 지연 시간이 길어질 경우, I/O 응답성이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 가상머신의 이벤트 응답성 저하 현상을 개선하기 위해 기존 가상머신의 Credit 스케줄러에 대출/상환 기법을 도입하였다. 제안 기법은 가상 머신에 I/O 이벤트 처리를 위한 credit을 대출해주고, 대출 credit의 소비 패턴을 분석하여 각 가상머신의 태스크 특징을 분류한다. I/O 이벤트가 도착했을 때, 분석된 태스크 특징을 기반으로 일시적으로 가상 머신의 스케줄링 우선순위를 높임으로써 시스템의 I/O 성능을 향상시킨다. 제안 기법을 가상머신 모니터에 구현하였으며, 기존 가상머신의 Credit 스케줄러 대비 제안된 기법을 적용한 가상머신의 I/O 평균 응답성과 대역폭이 각 60%, 62% 향상되었다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권4호
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• pp.19-29
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• 2022

IoT 기술의 발전에 따라 스마트팜을 활용하는 농가가 증가하고 있다. 스마트팜은 환경을 모니터링하고, 원격 또는 자동으로 최적의 내부 환경을 조성하여 작물의 생산량 및 품질을 향상시킨다. 이를 위해 수집되는 농업 디지털 데이터를 활용하여 작물의 생산성을 예측하는 기술에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나 생산량 예측을 위한 연구에서는 기존의 통계자료를 바탕으로 하는 통계모델 기반의 연구가 대부분이며, 이에 따라 예측 정확도가 낮은 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 시설 원예 스마트팜에 수집된 농업 디지털 데이터를 활용하여 다양한 머신러닝 모델을 통해 생산량 및 판매 수익금을 예측하고, 성능을 비교하였다. 성능을 비교한 모델은 다중선형회귀, 서포트벡터머신, 인공신경망, 순환신경망, LSTM, ConvLSTM이다. 성능 비교 결과 ConvLSTM가 R2 값 및 RMSE 값에서 가장 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.389-390
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• 2019

최근 블록체인 기반의 어플리케이션이 증가하고 이들을 위한 스마트 컨트랙트가 설계상 오류로 부적절하게 사용될 가능성이 증대되고 있다. 따라서 스마트 컨트랙트의 설계를 보다 안전하게 지원할 수 있는 방안이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 State machine을 이용하여 이더리움 스마트 컨트랙트의 기능사용을 보다 안전하게 지원하기 위한 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전체 동작의 흐름의 제어하기 위한 Transition Contract와 각각 상태에 대한 스마트 컨트랙트인 State Contract를 이용하여 스마트 컨트랙트의 동작과정을 제어한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.3-10
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• 2024

본 연구는 국내 최초 스마트시티로 지정된 건설 현장에 적용된 스마트건설장비의 효과를 분석하여 향후 스마트건설장비의 발전 및 활성화 방안을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위해 토목공사 현장에 적용되는 대표적 스마트건설장비인 머신가이던스(Machine Guidance; MG)기술에 의한 안전시스템과 시공시스템의 실제적 활용 효과와 문제점을 분석한 후에 개선방안을 제시하였다. MG안전시스템과 MG시공시스템 모두 결과적으로 시공성 개선에 충분히 활용성이 있음을 파악하였고, MG시스템에 의한 작업결과의 승인문제와 잦은 현장 장비교체에 의한 시스템 변경문제, 고령의 현장 근로자의 사용성 개선문제 등이 속히 해소해야 할 과제로 분석되었으며, 연구에서는 이러한 문제에 대해 현장에서 해결한 일부 방안을 제시하였다. 연구에서 제시한 활용효과와 문제점 등은 머신가이던스기술을 현장에 상당기간 실제로 적용한 후에 직접 활용한 근로자와 관리자 등을 통하여 분석하였으므로, 장비자동화를 위한 실증적 분석 자료가 많지 않은 점에서 향후 유사 현장에 적용하기 위한 선행자료로 활용성을 갖을 수 있다.