본 논문은 10개 교차로를 연동제어를 할 수 있는 새로운 교통체제 개념을 제안한다. 예를 들어서 오늘 야구경기가 8시경에 열린다고 하면 야구경기가 열리기전 1시간 흑은 1시간 30분전에 교통량이 증가할 것이다. 이럴때에는 아무리 우수한 전자 신호등 시스템도 최적녹색시간을 예측 할 수 없다. 그러므로, 본 논문에서는 평균 승용차 대기시간을 최소화하고 평균 주행속도를 향상하기 위해서 퍼지규칙 및 신경망을 이용한다. 모의실험결과 제안된 연동 녹색시간이 연동 녹색시간을 고려하지 않은 전자신호등보다 평균 승용차 대기시간을 줄일 수 있음을 입증했다.
네트워크 활용도가 증가하면서 안정적인 네트워크 서비스 기반 구축에 대한 요구가 더욱 증가하고 있으며 관리자에게는 최적의 네트워크 운용과 관리를 위한 효율적인 트래픽 제어와 대역폭 관리가 절실하게 필요하게 되었다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 지금까지는 회선의 대역폭을 증설하는 것 외에 별다른 방법이 없었다. 하지만 이러한 회선 증설은 높은 비용 부담을 감당해야 하며 지속적으로 증가하는 트래픽 문제를 해결하는 데는 한계가 있다. 본 연구에서는 QoS, Multicast, Mobile 서비스를 제공하는 유 무선 통합 네트워크 설계를 통하여 실시간 멀티미디어 트래픽을 지연과 패킷 손실 없이 처리할 수 있음을 제안 하였다.
본 논문은 일반 가정집, 아파트 및 사무실과 같은 좁은 생활공간에서 재배되는 다양한 식물 특성정보와 주변 환경 정보를 이용하여 재배 식물의 생장환경을 최적으로 지원할 수 있는 아두이노 플랫폼 기반의 식물 재배 지원 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 스마트폰을 통해 사용자에게 식물 주변 환경 정보의 모니터링 및 간단한 습도 및 온도 원격제어 기능을 실시간 제공한다. 제안하는 시스템을 통해 사용자는 저렴한 비용으로 소중한 재배 식물의 안전한 생장을 유지할 수 있으며, 향후 다양한 환경 센서 및 상황 정보를 활용한 지능형 식물 관리 시스템 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅에 의한 농수산물의 생장관리에 필요한 정보시스템을 설계하고 구축하였다. 그러기 위하여 여러 센서 시스템을 설치하고 IP Cam을 개발하여 모니터링을 구축하였다. 이러한 모니터링에 의한 농수산물의 생육조건을 직접 제어하고 관리하는 데이터베이스에 의해 IT 기술에 의한 환경관리시스템을 구축할 수 있었다. 이를 위하여 생육조건을 취합하고 실시간으로 데이터를 획득할 수 있는 여러 센서를 설치하였으며 IP Cam을 세부분으로 나누어 설계하고 제작하였으며 농수산용으로 적용함으로써 토양수분, 온도조절, 환경정보 등 각종정보를 모니터링하여 최적의 생육환경조건을 마련할 수 있었다.
최근 농업 분야는 농업 분야에 ICT 기술이 접목 되면서 새로운 도약의 계기가 마련되고 있다. 특히 농업에 사물 인터넷(IoT: Internet of Things) 기술을 접목한 스마트 팜 [smart farm] 영역이 각광받고 있다. 스마트 팜 [smart farm] 기술은 농작물이 재배 되는 환경의 온도, 습도 등의 정보를 센서를 이용해 실시간으로 수집, 분석하여 제어장치에서 농작물 수확에 필요한 장치들을 자동으로 구동하여 농작물이 자랄 수 있는 최적의 환경을 제공하는 것이다. 스마트 팜 [smart farm] 기술이 마치 모든 것을 해결할 수 있을 것처럼 주목을 받고 있지만, 대부분의 연구가 농작물의 생산량 증대에만 치중되어 있다. 본 논문 에서는 농작물의 생산량 증대 보다는 우수한 품질의 농작물을 최적기에 수확할 수 있는 시스템의 아키텍처 개발에 중점을 두어 이루어졌다. 본 논문에서는 사과나무를 표본으로 아키텍처를 개발 하였으며 사과나무의 수확시기를 예측하는 데이터로는 색상정보와 중량정보를 사용하였다. 색상정보와 중량정보를 수집하여 서버 단으로 전송하는 간이형 보드는 아두이노를 사용하였으며. 개발 방법론으로는 모델 주도 개발(model-driven development :MDD)를 적용하였다. PC 사용자들에게는 웹 형태로 서비스를 제공하며 Smart Phone 사용자들에게는 하이브리드앱 형태로 서비스를 제공할 수 있도록 아키텍처를 개발했다. 또한 비콘 기술을 사용해서 과수원 정보를 실시간으로 사용자들에게 제공하도록 아키텍처를 개발했다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1427-1435
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2017
최근 농업 분야에서는 빅데이터와 사물인터넷을 이용한 스마트팜의 확산이 이루어지고 있다. 스마트팜은 첨단 정보통신기술을 농업에 활용하여 농작물의 높은 생산성과 우수한 품질을 가져다줄 것으로 주목받고 있다. 스마트팜은 복합 환경제어시스템으로 온실 안에서 자라고 있는 농작물의 생육환경을 자동적으로 측정하여 실시간으로 환경 정보가 방대한 양의 데이터로 쌓이고 있다. 따라서 측정된 빅데이터를 활용한 농작물의 통계적 최적 생육환경설정 모형은 스마트팜에서 의사결정을 하는데 도움이 될 것으로 사료된다. 본 연구에서는 스마트팜 토마토 농가에서 실제로 수집된 자료를 이용하여 수확량과 환경변수의 연관성을 알아보고 이것을 토대로 수확량을 예측하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 먼저 토마토 생육과정을 고려하여 환경인자에 대해서 적절한 변수 변환을 한 후 새롭게 생성된 변수들을 이용하여 모형을 적합시켰다. 그리고 적합된 통계적 모형을 이용하여 토마토의 수확량에 영향을 미치는 최적환경인자를 도출하였고, 이를 바탕으로 토마토 농가의 수확량을 예측할 수 있었다. 결론적으로 본 연구결과는 통계적 모형을 활용하여 토마토 생산성을 향상시킬 수 있는 최적의 생육환경을 조절할 수 있는 재배전략을 제시하는데 의미가 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 쿠다(CUDA)를 사용하여 GPU 리소스를 분배하는 지능형 얼굴 인식 및 트래킹 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 GPU 리소스를 최적의 상태로 분배하는 GPU 할당 알고리즘, 딥러닝을 이용한 얼굴 영역 검출, 딥러닝을 이용한 얼굴 인식, 실시간 얼굴 트래킹, PTZ 카메라 제어 등의 5단계로 구성되어진다. 멀티 GPU 리소스를 최적의 상태로 분배하는 GPU 할당 알고리즘은 고정적으로 스레드에 GPU를 할당하는 방식과 달리 GPU의 활성화 정도에 따라 유동적으로 GPU 리소스를 분배한다. 따라서 안정적이고 효율적인 멀티 GPU 사용을 가능하게 하는 특징이 있다. 제안된 시스템에 대한 성능을 평가하기 위하여 리소스 분배를 하지 않은 시스템과 제안한 시스템을 비교한 결과, 리소스를 분배하지 않은 시스템은 불안정한 동작을 보이는 반면에 제안한 시스템에서는 안정적으로 구동됨으로서 효율적인 리소스 사용을 보였다. 따라서 제안된 시스템의 효용성이 입증되었다.
본 연구에서는 원수의 수질 변화 중 SC에 대한 영향 인자와 이런 인자가 streaming current(SC) 및 set point(SP)에 미치는 영향 정도를 조사하였다. 서울시 구의 취수장의 전염소 처리되지 않은 원수를 실험에 사용하였다. Pilot scale 실험을 통하여 원수 수질 변화에 따른 SC의 변화와 응집제인 poly aluminium chlorides(PACs)의 변화에 따른 SC의 변화를 알아보았다. 또한, 탁도와 용존유기탄소(dissolved organic carbon, DOC)의 처리 효율에 대한 인자들의 영향에 대하여 평가하였다. 실제 한강 원수를 대상으로 일정 기간 동안 원수의 수질과 SC의 변화를 관찰한 결과, SC와 전기전도도가 높은 상관성을 보임을 알 수 있었다. SC를 기준으로 응집 처리한 결과, 최적 응집 조건으로 대표되는 SC, 즉 SP가 연구기간 동안 우기에서 건기로 변화함에 따라 감소하는 경향을 보였다. 특히 원수의 수질이 저탁도 일 때, 탁도에 비해 전기전도도가 SC에 미치는 영향이 상대적으로 증가하는 것으로 나타났다. 전기전도도가 SC와 SP 그리고 응집에 미치는 영향에 대한 실험을 수행한 결과 전기전도도가 증가할수록 SP는 감소하였고, 단위 SC 증가를 위해 주입된 응집제의 양은 점점 증가하였다. 이상의 결과를 통해 볼 때, 응집 공정의 최적 제어를 위해 SC를 이용한 응집 제어는 매우 효율적으로 수행할 수 있었으며, 특히 SP 설정을 위해서는 원수의 수질 특히 전기전도도의 실시간 측정을 고려할 필요가 있는 것으로 나타났다.
현대 사회는 급속한 세계인구의 증가, 농촌 인구의 고령화, 산업화로 인한 농작물 재배 지역의 감소, 농촌 지역의 수익 구조의 불량 등으로 농부들의 탈농촌화 등으로 먹거리 문제 해결이 중요한 화두로 떠오르고 있다. 최근 농촌의 수익을 증대시키기 위해서 스마트 팜(Smart Farm) 분야의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 스마트 팜 연구는 주로 온실의 농작물의 재배 환경을 모니터링 하여 온실의 조도, 습도, 토양 등이 불량해지면 재배 환경인자를 제어하는 시스템을 자동으로 가동시켜 농작물의 재배 환경을 최적의 상태로 유지하는 데 중점을 두어 연구되고 있다. 즉, 실내에서 재배하는 농작물에 중점을 두어 연구가 이루어지고 있으며 실외에서 재배되는 농작물의 재배환경에 적용되는 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 과수원에서 자라는 과수의 수확 시기를 정확하게 예측하여 최상의 품질로 과일이 수확되게 지원하고 수확이 불량한 지역을 빅데이터 분석을 통해 모니터링하여 불량 지역의 수확성을 향상시키기 위해서 집중 관리할 수 있은 기능을 제공하는 아키텍처를 제안한다. 수확에 관련된 인자는 과일 색상 정보와 과일 무게 정보를 사용하며 실시간으로 수집되는 수확 상관인자 데이터를 Apache Spark 엔진을 이용하여 분석하도록 제안한다. Apache Spark 엔진은 대용량 배치성 데이터 분석 뿐만 아니라 실시간 데이터 분석에서도 우수한 성능을 보인다. 서비스를 수신하는 사용자 디바이스는 PC User 와 Smart Phone User를 지원한다. 센싱 데이터 수신 장치는 센싱되는 데이터를 수신한 후 서버로 전송하는 단순한 처리만 필요하므로 Arduino를 적용하였다. 과일의 수확시기를 조절하여 좋은 품질의 과일을 생산하려면 수확이 불량한 지역을 판단하여 불량지역을 집중 관리해야 한다. 본 논문에서는 빅 데이터 분석 기법을 이용해서 과일 수확의 불량지역을 판단하는 아키텍처 모델을 제안한다.
사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 전력 사용량 모니터링은 스마트팜 운영비 절감 기술 개발을 위한 기초자료로 필요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 멜론 생산 스마트팜 운영 중 실시간 전력사용량 모니터링 시스템을 설치한 예를 소개하고 이를 이용하여 수집된 데이터를 실시간으로 활용하는 방법을 제안한다. 전력사용량 모니터링 시스템의 실증을 위하여 멜론 스마트팜에서 3개월의 멜론 재배기간 동안 보일러, 양분분배 시스템, 자동제어기, 순환팬, 보일러제어기, 기타 IoT 관련 유틸리티 등 스마트팜 시설에서 사용하는 개별 전원 기구들의 전력사용량 데이터를 수집하였다. 모니터링 결과를 이용하여 전기에너지 소비패턴의 예시를 분석하고, 측정 데이터를 최적으로 활용하기 위해 필요한 고려사항을 제시하였다. 본 논문은 전력사용량 모니터링 시스템을 새로이 구축하고자 하는 유저들에게 기술적 진입장벽을 낮추고 생성된 데이터 활용 시 시행착오를 줄이는 데 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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