• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.729-730
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• 2017

국내에서는 각 지자체에서 다양한 축제가 열리거나 집회와 같은 단기의 임시적인 활동이 여러 곳에서 진행되고 있다. 이러한 행사에서는 가장 기본적인 시설인 화장실은 필수적으로 요구되고 있다. 따라서 각 지역별 이동형 화장실 임대 사업자가 사업을 영위하고 있다. 하지만 대부분 단순히 화장실을 설치하고 관리하는 수준에만 머무르고 있다. 이에 본 연구에서는 실제 화장실 임대를 수행하는 업체와 협력하여 이동형 화장실에 IoT센서를 설치하고 이용객을 분석하여 데이터를 활용할 수 있는 방안에 대해 연구를 수행 하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권1호
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• pp.60-66
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• 2024

센서들을 네트워크로 연결하면서 시작된 사물인터넷은 인공지능 기술과 결합하면서 지능형 IoT로 발전되고 있다. 도심 고층 건물들은 승강기가 필수적으로 설치되고, 승강기는 층을 이동하며 화물 운반과 사용자 이동의 기능을 수행한다. 고층 건물이나 특수 환경(병원 등)의 승강기 사용자에게 안전하고 편리한 서비스를 제공해야 한다. 대형 병원과 같이 신속한 환자 운송이 중요한 환경에서 병원 직원 및 환자용 승강기에 일반인들도 수시로 이용하는 문제점이 존재한다. 특히, 골든 타임이 중요한 환자 이동 시 승강기를 탑승하기 위한 대기 시간은 큰 방해 요소이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서 스마트폰 블루투스를 이용하여 승강기 호출 지능형 IoT 시스템을 제안한다. 먼저 스마트폰 블루투스를 이용하여 승강기 호출 IoT 시스템을 실험하고, 실험결과, 승강기 사용자의 인증 및 불필요한 탑승 대기시간을 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 지능형 IoT로 연계하는 승강기 호출 지능형 IoT 시스템을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.400-403
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• 2021

IoT 기술이 대중화됨에 따라 점차 많은 데이터가 발생하고 있으며, 데이터의 다양성 또한 증가하고 있는 추세이다. 특히 스마트팩토리 및 Home IoT 시스템에서는 센서를 통해 각종 데이터를 실시간으로 수집하고 처리하므로 데이터처리의 중요성이 크다. 본 논문에서는 라즈베리파이를 통해 IoT 환경에서 센서에 의해 발생하는 다양한 데이터를 수집, 분석 및 모니터링하는 방법을 제시하였다. 또한 위와 같은 방법으로 수집, 분석한 데이터를 스마트미러 및 모바일 어플리케이션과 연동시킴으로 시스템의 유용성을 검증하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권4호
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• pp.37-53
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• 2024

본 연구는 자전거도로에서의 사고 예방 및 위험요소 관리를 위해 이동형 IoT 센서 장비 운용을 위한 자전거도로 위험 감지요소 선정 및 서비스 적용방안을 제시하였다. 전문가 심층조사를 통해 12개의 자전거도로 위험 감지요소를 도출하였고, 도로·교통 전문가 30명을 대상으로 Fuzzy AHP 기반의 중요도 분석을 수행하였다. 그 결과, 시인성이 낮으나 사고 위험성이 높은 포장상태 손상(전체 1순위), 환경적 장애요소(2순위)가 최상위권에 선정되었다. 중상위권으로는 단절노선 발생(4순위), 인공적 장애요소(5순위), 유효 폭(6순위), 배수 불량(7순위) 등 시설관리 요소들이 선정되었다. 노면표시 손실(11순위), 여유공간 폭(12순위)과 같이 직접적인 사고유발 요인이 아닌 요소들은 최하위권에 선정되었다. 이를 토대로 자전거도로 위험 감지 서비스 적용방안 및 실시간성에 따른 서비스 운영전략을 함께 제시하였다. 향후 자전거도로 유형별 분석, 서비스 실증 및 시범운영 등 후속연구가 활발히 진행되어, 국민들이 안전하게 이용할 수 있는 자전거도로 운영 및 관리가 이루어지길 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.1068-1070
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• 2022

우리나라의 무역 활동을 처리하는 항만은 국가 주요시설로 보안에 만전을 기하고 있다. 그러나 항만의 면적이 넓고 복잡하기 때문에 사각지대가 존재하고 사각지대에서의 불법행위 단속 건수는 매년 증가하고 있다. 이에 항만의 보안 강화를 위한 대책이 필요하다. 본 논문은 항만의 상황을 이동형 CCTV에 부착된 IoT 센서들로 인식하여 YOLOv5 딥러닝 모델로 분석한 후 웹 대시보드에 시각화하는 항만 보안 시스템을 제안한다. 이동형 CCTV는 특정 위치로 직접 이동할 수 있어 거리에 따라 해상도가 낮아지는 기존 CCTV의 단점을 보완할 수 있다. 또한 해당 시스템은 주변에서 쉽게 구할 수 있는 장비들과 오픈소스 라이브러리를 활용하기 때문에 다른 보안장비들에 비해 효율적인 비용으로 높은 보안 효과를 얻을 수 있다는 강점을 지닌다. 본 시스템은 항만시설뿐 아니라 군사시설, 물류시설 등 보안을 중요시하는 다른 분야에 확대 적용될 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1136-1141
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• 2016

사물인터넷 기술은 지능형 정보처리를 필요로 하는 여러 융합 서비스의 주요 핵심 기술로 이용되고 있으며 그 중요성 또한 크게 부각되고 있다. 그리고 사물인터넷 인터랙션 디바이스를 통한 내부 네트워크 구축은 사물인터넷 디바이스를 효율적으로 연결 및 관리하며, 개방형 플랫폼과의 연동을 통해 다양한 서비스를 제공할 수 있게 한다. 특히, 저 전력 블루투스 기반 무선통신 장치인 비콘이 사물인터넷의 주요 핵심 기술로 주목받고 있다. 비콘 기술은 다양한 산업 분야에서 널리 활용되고 있으며, 최근에는 기본 기능을 넘어 특정 환경과 조건에서 사용하고자 하는 수요가 많이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 이러한 비콘 기술과 관련하여 가속도 센서와 홀 센서를 활용한 비콘 디바이스를 제안한다. 제안한 비콘 디바이스는 센서를 통한 이동 감지를 통해 특정 상황에서의 제어가 가능하다. 아울러, 탈부착 형태의 편리한 설치, 센서를 연동한 최적화 관리 등 다양한 공장 환경에 적용이 가능할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.310-318
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• 2018

최근 사물인터넷(IoT)의 등장으로 인터넷에 연결된 다양한 기기들에 의해 대규모의 데이터가 생성됨에 따라 빅데이터 분석의 중요성이 증가하고 있다. 특히 실시간으로 생성되는 대규모의 IoT 스트리밍 센서 데이터를 분석하여 새로운 의미 있는 미래 예측을 통해 다양한 서비스를 제공하는 것이 필요하게 되었다. 본 논문은 AWS를 활용하여 IoT 센서로부터 생성되는 스트리밍 데이터에 기반하여 실시간 실내 PM10 농도 예측 LSTM 모델을 제안한다. 또한 제안 모델에 따른 실시간 실내 PM10 농도 예측 서비스를 구축한다. 논문에 사용된 데이터는 PM10 IoT 센서로부터 24시간 동안 수집된 스트리밍 데이터이다. 이를 LSTM의 입력 데이터로 사용하기 위해 PM10 시계열 데이터로부터 30개의 연속된 값으로 이루어진 시퀀스 데이터로 변환한다. LSTM 모델은 바로 인접한 공간으로 이동해 가는 슬라이딩 윈도우 프로세스를 통하여 학습한다. 또한 모델의 성능 개선을 위해 24시간마다 수집한 스트리밍 데이터에 대해 점진적 학습 방법을 적용한다. 제안한 LSTM 모델의 성능을 평가하기 위해 선형회귀 모델 및 순환형 신경망(RNN) 모델과 비교한다. 실험 결과는 제안한 LSTM 예측 모델이 선형 회귀보다 700%, RNN 모델보다는 140% 성능 개선이 있음을 보여주었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.1095-1096
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• 2015

사물인터넷은 초고속 이동통신, 고감도 센서, 빅데이터 등의 발전과 함께 가시화되고 있으며, 사물인터넷의 핵심 요소인 플랫폼 기술이 대두되고 있다. 그러나 기존의 사물인터넷 플랫폼은 서로 다른 산업에 속하는 디바이스 및 응용 프로그램 간의 상호 운용성이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 기존 사물인터넷 플랫폼의 문제점을 파악하고 차세대 개방형 사물인터넷 플랫폼에 대해 분석한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권2호
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• pp.213-222
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• 2017

최근 IoT 기술의 확산으로 인해 산업 무선 센서 네트워크 분야에서도 IoT 기술이 적용되고 있다. 특히 스마트 팩토리는 유연한 공정 변화 및 맞춤형 제조를 위해 제조 설비에 무선 통신 및 네트워크 기술을 적용하는 것으로 무선 노드의 이동과 빈번한 네트워크 변동에도 적응적으로 네트워킹을 지원하는 것이 중요하다. 대표적인 산업 무선 센서 네트워크 기술인 IEEE 802.15.4e는 TSCH와 DSME의 2가지 MAC 모드를 사용하고 있으며, 그 중 DSME는 네트워크 변동에 강한 저 지연 실시간 전송을 위한 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 DSME에 기반한 분산 스케줄링 기법을 제안한 것으로 이동성이 높은 산업 무선 센서 네트워크에서 트래픽에 적응적으로 통신 슬롯을 할당하여 산업 무선 센서 네트워크의 시의성과 전송 신뢰성을 확보하고 있다. 제안 알고리즘은 Coordinator 노드의 Local queue의 길이와 Global queue의 길이를 비교하며, Slot stealing 기법에 기반한 Traffic-aware 분산 스케줄링을 수행한다. Slot stealing 기법을 통해 개별 통신 노드의 전송 기회를 효율적으로 보장하면서, Slot stealing을 통해 야기되는 충돌로 인한 성능 저하 및 재전송 문제를 극복하기 위해 GroupACK 기법 적용 및 CAP 구간에 재전송 예약 슬롯을 할당하였다. 이 논문에서는 제안 알고리즘을 TSCH, DSME, legacy IEEE 802.15.4 slotted CSMA/CA와 비교하였고, 다양한 이동성 실험에서 성능 우위를 확인하였다. 실험을 통해 30개 이상의 노드로 구성된 토폴로지에서는 전송 대역폭이 15% 이상 개선됨을 확인하였다. 또한, slotted CSMA/CA에 비해서는 약 40%, TSCH 및 DSME 표준기법에 비해서는 제안 알고리즘을 탑재한 DSME가 15%의 전력 소모 절감이 나타나는 것을 실험적으로 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.33-39
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• 2021

본 연구는 공공데이터에서 제공하고 있는 미세먼지 데이터가 광역 공기질을 대표하기에는 지역적 제한이 존재한다. 위치적 제약을 벗어나 특정지역에서 상세한 데이터를 제공할 수 있는 방안에 대한 것이다. 본 구현의 목표는 고정형으로 되어 있는 현재 측정소의 위치적 제약을 넘어서 자율적으로 비행할 수 있는 쿼드콥터에 IoT기반 미세먼지 센서를 장착하여 화재발생지역, 급격한 미세먼지의 발생지역을 빠르게 이동하여 세밀한 측정을 통하여 발생에 대한 근원적인 분석을 할 수 있도록 시스템을 설계, 구현하는 것이다. QDMS 시스템을 설계하였으며, 제작 및 실험을 통하여 특정 위치에서 상세한 미세먼지 변화에 대한 측정을 할 수 있는 방안을 제안하였다.