RFID 기술은 사물에 전자 태그를 부착하여 무선으로 사물의 ID를 인식하여 정보를 수집하고 주변상황 정 보를 감지하고 수집 된 정보를 저 장, 가공, 추적함으로써 사물에 대한 측위, 원격처리, 관리 및 사물간 정보 교환 등의 서비스를 제공하는 기술이다. 특히,.미 관세청에서 2005년 미국에 수출되는 컨테이너에 RFID 태그를 부착하는 정책을 발표하여 2006년부터는 능동형 RFID 태그를 이용한 컨테이너 통관을 시행할 예정이며, 현재 태그 부착은 의무 사항은 아니지만 선별적으로 컨테이너 전수 검사를 실시한다는 방침이어서 반강제적인 성격을 지닌 것으로 판단할 수 있다. 또한, 물류 산업의 변화의 대세에 따라 제조업체의 생산품이 유통 과정을 거쳐 항만에서 처리되는 과정을 실시간으로 추적이 가능함은 물론이고 나아가서 외국 항만과의 연계를 통하여 수출입 전 과정의 추적성을 파악하고 거기에 다른 시스템의 효율적인 통합을 이루어 언제 어디서나 화물의 추적과 관리가 가능한 유비쿼터스 환경의 선진화된 항만 시스템을 구축할 수 있다. 본고에서는 항만 물류용 능동형 RFID 기술과 관련하여 시스템 구성 요소 및 관련 기술 동향, 항만 물류 시스템의 응용에 대해 알아본다.
본 논문에서는 임업인의 신체 이상 징후를 실시간 모니터링하여 응급 조치를 수행함과 동시에 인근의 산불이나 산사태와 같은 자연재해 또는 열사병에 대한 알람을 제공하는 IOT 구축을 제안한다. 임업인에게 제공되는 노드에 6축 센서, 온도 센서, GPS, LoRa를 포함하도록 하고, LoRa 통신을 이용하여 측정된 데이터를 게이트웨이를 통해 네트워크 서버에 송신한다. 네트워크 서버는 6축 센서 데이터로 임업인의 신체 이상 징후 여부를 판단한 후 GPS 위치를 추적하여 응급 조치를 수행한다. 온도 데이터를 분석한 후 열사병 가능성이 있는 경우 또는 인근에서 산불 및 산사태가 발생했을 경우에 알람을 제공한다. 본 논문에서는 노드 및 게이트웨이를 제작하고, 네트워크 서버를 구축하여 얻은 데이터를 분석하여 임업인의 신체 이상 징후 실시간 감지 및 재해조기경보 IOT 구축이 가능함을 확인하였다.
이 논문에서는 opencv와 android studio를 이용하여 시각장애인이 앞에 사물이 있는지 유무를 구분해준다. 스마트폰의 카메라와 연결하여 차영상으로 움직임을 감지하면 해당 부분을 Labeling 작업을 수행하고 mean shift알고리즘을 이용하여 계속 tracking하는 작업을 수행하여 시각 장애인에게 물체가 앞에 있다는 것을 알려주는 방식의 어플리케이션을 제작하고 있다. 실시간 움직임 관측을 위하여 OpenCV 기반의 C++ 프로그램을 사용하였으며, 어플리케이션은 android studio에서 제작할 예정이다. 연구 결과 Labeling으로 움직이는 물체들을 판별하였으며, Mean-Shift 알고리즘으로 박스영역을 지정하여 물체가 움직이면 박스도 함께 이동하여 실시간으로 사물을 Tracking작업을 수행한다.
최근의 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 실시간으로 주변에 있는 물체를 스캔하는 데 사용된다. LiDAR 센서를 이용하여 주변 환경을 스캔할 경우 감지되었던 사물들에 대한 변화를 감지하고 실시간으로 움직이는 물체를 인식할 수 있다. 센서들의 제작 비용이 낮아지면서 LiDAR는 중요시설의 경계, 스마트시티, 자율주행차 등 다양한 산업 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 이러한 LiDAR 데이터는 실시간에 사물을 스캔하는 만큼 입력 데이터의 크기가 크다. 따라서 이러한 LiDAR를 활용하는 시스템에서는 이러한 대용량 데이터의 실시간 처리가 병목이 될 수 있어서 이러한 대용량 처리에 대한 대안이 필요하다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 서버를 이용하여 방대한 포인트 클라우드를 압축하여 빠르게 처리하는 엣지 컴퓨팅 기법을 제안한다. LiDAR 센서의 레이저의 반사 범위가 제한되어 있으므로 실시간으로 넓은 영역을 스캔하기 위해서는 여러 대의 라이다를 사용해야 한다. 따라서 실시간으로 물체를 감지하거나 인식하기 위해서는 여러 개의 LiDAR 센서에 대한 데이터를 한 번에 처리해야 한다. 에지 컴퓨터는 데이터 가속을 수행하기 위해 포인트 클라우드를 효율적으로 압축하고 모든 데이터를 메인 클라우드에서 실시간에 압축해제하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 사용자는 시스템을 중앙에서 병목 없이 실시간에 LiDAR 센서들을 제어할 수 있다. 실험에 사용된 시스템은 이러한 엣지 컴퓨팅 서비스를 적용함으로써 기존 클라우드 기반 방식에서 문제였던 데이터 병목 현상을 효과적으로 해결하였다.
근래 제한된 자원과 이기종 통신 장치를 가진 사물들이 인터넷을 통해 서로 연결되어 정보를 주고받는 사물인터넷 기술이 각광받고 있다. 본 논문에서는 블루투스 4.2 기술인 Bluetooth Low Energy(BLE) 상에서 IPv6를 사용하여 센서 등을 실시간으로 모니터링할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 발행-구독 방식의 사물인터넷 프로토콜인 Message Queuing Telemetry Transport(MQTT)를 이용하여 별도의 데이터 변환이나 프록시가 필요 없이 데이터를 전송할 수 있다. 본 시스템과 연동된 웹 클라이언트에서는 BLE 장치가 감지한 센서 데이터는 MQTT 브로커로 중개된 후에 HTTP 및 웹소켓 프로토콜을 통해 웹 클라이언트로 전달되므로 센서 데이터를 실시간으로 모니터링할 수 있다. 본 논문에서는 테스트 플랫폼을 구현하여 네트워크 성능을 검증하고 본 시스템의 유효성을 확인하였다. 따라서 본 시스템을 적용하면 개발 비용을 줄이고 이기종 장치들로 사물인터넷 망을 쉽게 구성할 수 있다.
본 논문에서 제안하는 실시간 해양 이상조류 모니터링 시스템은 직접적으로 적 녹조의 주원인인 플랑크톤을 감지하는 것이 아니라 적조의 동물성 플랑크톤 특성인 수중 내의 산소 감소를 체크하고, 녹조의 식물성 플랑크톤 특성인 수중 내의 질소 감소를 측정한다. 각각의 특성 체크 및 간접적 요소인 수중 내외의 온도, 조도 센서를 이용하여 실시간 감시하는 모듈을 만들고 모듈은 특정 주기에 맞게 신호를 서버로 전송하여 데이터베이스를 형성하고, 이렇게 수집된 데이터는 해양수산청 적 녹조 기준 데이터와 비교 하여 분석하여 알맞은 형태의 정보로 가공한 뒤 사용자에게 정보를 시각화 하여 제공한다. 기존의 광역적 감지 및 감시 시스템이 아닌 지역적 특성을 갖게 되는, 어업을 하지 않는 시간에도 빠르게 대처 가능한 개인사업 맞춤형 양식장 적 녹조 감시 시스템을 제안하였다.
사물인터넷 기기를 이용한 감시 시스템에 대한 연구가 증가함에 따라 특정 객체의 위치를 추적하는 연구의 필요성이 높아지고 있다. 빠른시간 안에 실시간으로 객체의 이동을 감지하고 이동 경로를 예측하는 것을 목표로 한다. 움직이는 객체를 명확하게 인식하고 검출하는 연구는 많이 이루어졌지만 객체를 인식하는 카메라 간의 정보의 공유를 필요로 하지 않는다. 본 논문에서는 카메라의 기기정보와 카메라에서 촬영하는 영상정보를 이용하여 객체의 이동반경을 예측하고 반경 내의 카메라에 대해 정보를 공유하여 객체의 이동 경로를 제공한다.
최근 빈번히 발생하고 있는 도심지 내 지반침하의 주된 원인은 지하공간의 난개발, 상하수도 시설의 노후화, 이로 인한 급격한 지하 수위의 변화에 기인한다고 알려져 있으며 이에 대한 실시간 모니터링 및 종합적인 상관성 분석을 통한 사고예방이 시급한 실정이다. 지하공간의 특수성으로 인해 광역 지하공간 정보를 실시간으로 수집하여 모니터링할 수 있는 기술이 부재한 점과 이로 인한 지하공간의 위험도 분석과 과학적 재난대응 시스템 구축에 어려움이 존재한다. 본고에서는 도시 지하공간 내 지하매설물(상하수도)의 상태와 지하공간상황(도시철도구조물, 지하수, 지반변형)을 실시간으로 모니터링하기 위한 도메인별 기술개발 동향에 대해서 정리하고, 수집된 정보의 종합적 분석을 통한 지하공간의 이상 징후를 사전감지, 예측, 대응하기 위해 도전하고 있는 기술적 이슈들을 살펴보고자 한다.
최근, 자동차 교통사고의 인명 피해가 급속히 증가하고 있으며 경상보다는 중상 및 사망이 많은 대형사고가 증가하고 있다. 대형사고의 70% 이상은 졸음운전으로 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 교통사고의 대형 참사를 방지하기 위한 졸음운전 방지 시스템을 연구하였다. 본 논문에서는 졸음운전 감지 시스템을 위한 실시간 눈 깜빡임 인식 방법과 이산화탄소 증가에 따른 졸음 인식을 감지하도록 제안한다. 졸음운전 감지 시스템은 기존의 영상 검출과 딥러닝을 적용하였고 이산화탄소 증가 감지는 사물인터넷 기반으로 개발하였다. 이러한 두 가지 기법을 동시에 이용한 졸음운전 방지 시스템은 기존의 제품에 비해 정확성이 향상되었다.
사물인터넷 기술을 활용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 사물인터넷을 활용하는 스마트 웨어러블 기기의 상황인식 기능을 향상시키기 위하여 센서부의 이벤트 데이터에 대한 잡음 제거방안을 제안하였다. 본 연구에서는 저역필터를 이용함으로써 비정상적으로 측정된 값에 대한 감쇠를 유도하고 센서의 이벤트 데이터를 이용한 상황 인지에서 유익을 얻을 수 있었다. 스마트 폰과 스마트워치에 기본 내장되어 있는 3축 가속도 센서가 감지하여 보고한 이벤트 데이터를 활용하여 검증한 결과 비정상적으로 과도하게 측정되어 입수된 잡음 값에 대한 값에 대한 감쇠처리를 실행할 수 있었다. 이와 같이 잡음이 제거된 값의 패턴을 분석함으로서 실시간 상황인식에 필요한 다양한 패턴 자료를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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