국내외 IoT(Internet of Things) 기반의 자동화 산업이 눈부시게 발전하고 있으며, 이러한 자동화 기술의 발전은 센서기술의 발전으로 더욱 가속화되고 있다. 최근에는 다양한 센서기술을 토대로 작물 재배를 목적으로 하는 스마트팜 산업이 급속하게 발전하고 있다. 스마트팜의 경우 작물 재배에 필요한 온도, 습도, CO2 등과 같은 대표적인 환경데이터를 계측하여 실시간 모니터링 및 모바일 서비스까지 제공하고 있다. 이러한 환경 모니터링 및 제어 동작의 대부분은 RS-485 기반의 모드버스(RTU) 통신방식을 활용하고 있다. 본 논문에서는 스마트팜 구축에 필요한 센서 데이터 및 액추에이터 정보를 IoT 표준 프로토콜인 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)를 사용하여 센서 데이터 및 액추에이터의 제어 동작을 LabView를 기반으로 플랫폼을 구축하여 성능을 테스트하고자 한다.
본 논문에서는 GPS L1 신호와 Galileo E1/E5a 신호를 통합 처리하는 소프트웨어 수신 플랫폼 개발에 관한 연구를 설명한다. 급변하고 다양화 되는 GNSS시스템의 현 상황에서 소프트웨어 수신 플랫폼은 새로운 신호 처리에 대한 연구를 그 특성에 맞는 프로그램 수정만으로 가능하게 한다. 논문에서는 샘플링된 중간 주파수데이터로부터 MATLAB 툴을 이용하여 GPS L1 및 Galileo E1/E5a 신호를 통합적으로 처리하는 GPS/Galileo L1/E1/E5a 통합 수신 소프트웨어 플랫폼의 구조를 설명하고 구현된 플랫폼을 이용하여 데이터를 처리한 결과를 살펴본다. 구현된 프로그램은 기능과 역할에 따라서 모듈화 되었으며 각 모듈은 위성신호에 따라서 필요한 기능을 선택적으로 활용할 수 있도록 구성된다. 구현된 플랫폼은 GPS 신호의 경우 L1 C/A 코드를 이용한 항법해를 계산하고, Galileo E1/E5a 신호에 대해서는 항법 데이터를 추출하도록 구현되었다. GPS/Galileo 실제 위성의 신호 데이터를 이용하여 테스트 하였다.
서비스디자인 플랫폼(Service Design Platform)은 지식경제부에서 시행하고 있는 '서비스 융합형 디자인 컨설팅 지원기술 개발사업'의 일환으로 서비스디자인 기업들이 온라인에서 서비스디자인 과제를 원활하게 할 수 있도록 하기 위한 목적으로 개발되었다. 서비스디자인 플랫폼 개발과정에서 플랫폼의 사용성을 검증하고 개선시키기 위해서는 사용자의 참여에 의한 사용성 테스트(Usability Test)와 더불어 전문가에 의한 휴리스틱 평가(Heuristic Evaluation)가 요구된다. 본 연구는 전문가에 의한 휴리스틱 평가를 실시하기에 앞서 평가대상에 적합한 평가영역과 세부 평가항목을 도출하기 위한 목적으로 진행되었다. 연구를 위해서 내부 연구자들이 사용성 영역과 평가대상인 서비스디자인 플랫폼의 특징요소, 설계요소, 커뮤니티 요소 등을 설정하였고, 이를 세부항목에 반영해서 평가지표를 분류하고 도출하였다. 이어서 평가지표에 대한 타당성과 신뢰성 검증을 위해 전문가를 대상으로 델파이 조사를 실시해서 4개의 평가영역과 44개의 세부항목으로 구성된 평가지표를 도출하였다. 도출된 평가지표는 체크리스트로 활용해서 향후 전문가에 의한 휴리스틱 평가 시 활용될 계획이다.
차세대 네트워크의 성공적인 추진을 위하여 트래픽 엔지니어링이 보장되는 중앙 집중형 제어 및 관리 기술이 네트워크 제어 플랫폼인 NCP(Network Control Platform)와 서비스 품질을 보장하는 스위치인 QSS(Quality of Service Switch)로 실현되고 있다. 본 논문에서는 NCP와 QSS 사이의 SNMP 인터페이스에서 고속의 연결 관리를 위하여 병렬형 기법과 쓰레드 및 객체 풀을 도입하였다. 연결 관리의 테스트-베드를 구축하여 본 논문에서 도입한 고속화 방안을 실험실 환경에서 확인하였으며, 연결 설정의 지연과 완료율을 측정하여 성능을 비교 및 분석하였다. NCP와 QSS 사이의 SNMP 인터페이스에서 연결 관리의 고속화를 위하여 병렬형 방식과 객체 풀의 사용이 중요한 성능 파라미터임을 확인하였다.
본 논문에서는 FPGA 기반와 논리 회로를 에뮬레이션 하는 저비용 플랫폼인 LAPG-2의 구조 설계와 구현을 제안한다. 본 논문에서 제안한 에뮬레이션 플랫폼은 기존에 제안 LAPG(logic Analyzer and Pattern Generator)의 성능을 향상시키고, 더 많은 기능을 추가하였다. 따라서, LAPG-2는 기존 LAPG의 향상된 버전이라고 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 LAPG-2는 크게 FPGA 기반 하드웨어 엔진과 에뮬레이션을 구동하고 결과를 모니터링 할 수 있는 소프트웨어 부분으로 구성된다. 호스트 컴퓨터와 FPGA 보드 사이의 양방향 직렬 통신 링크를 통한 새로운 통신 프로토콜을 제안함으로써 효과적인 상호 작용할 수 있는 검증 환경을 제공한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 에뮬레이션 방법은 다른 방식들과 비교했을 때, $55%{\sim}99%$의 통신 오버헤드 절감 효과를 얻었다. 하드웨어 면적의 경우는, 간단한 회로보다 입출력 포트 수가 많은 복잡한 회로에서 보다 더 효율적이었다.
최근 취업이나 학업 스트레스로 인해 우울증과 불안 증상 등 정신 건강에 적신호가 켜진 사람들이 많다. 이에 정신건강 관련 기관들에서 캠페인이나 서비스를 지원해 주지만, 해당 기관에 직접 찾아가야 한다는 점에서 접근성이 떨어진다. 또한 기관에서 심리 치료를 받기 이전에, 자신의 정신 건강을 진단하기 위해 여러 심리 검사들을 직접 찾아야 한다. 게다가 그 결과를 개인이 서류로 보관해야 하는 불편함도 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 접근성이 뛰어난 웹 환경에서 심리검사를 진행할 수 있도록 지원하고, 검사 결과를 데이터베이스에 기록해 상담 기관과 신속하게 연결해 줄 수 있는 플랫폼을 제안한다. 본 논문에서는 이를 검증하기 위해 BAI, BDI, PHQ-15, Q-15라는 심리 검사지들로 테스트를 하여 효과적인 심리검사 서비스의 제공이 가능함을 확인하였다.
최근 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가하면서 국토교통부, 서울시, 다음 카카오 등 여러 지자체 및 관련 업계에서 서비스를 구축하여 제공하고 있다. 이러한 지도 기반의 3차원 공간정보서비스에서 위치정확도는 특정 업무의 활용 가능성을 결정짓는 중요한 요소이다. 기존의 BIM 데이터는 상대좌표값으로 작성되어 절대좌표값을 갖는 GIS 데이터와 연계하는데 어려움이 있었다. 따라서 본 연구는 BIM/GIS 플랫폼 기반 모델링 데이터 구축을 통해 실내외 3차원 공간정보 간의 위치보정 방안을 제시하였다. 이를 위하여 플랫폼 테스트베드 대상을 선정한 후 데이터 구축 프로세스를 총 3단계로 진행하고, 실내공간정보를 다루는 BIM 모델과 실감형 가시화를 위한 정사영상 기반 3차원 텍스처링 모델 간 위치 불일치의 문제점을 파악하여 위치보정 알고리즘을 설계하였다. 단일 건물을 대상으로 상대좌표 기반의 BIM 모델 데이터를 절대좌표 기반의 텍스처링 데이터와 연계하기 위해 절대좌표 변환 알고리즘을 구현하여 건물의 절대위치를 1차 계산하고 BIM/GIS 플랫폼 지도상에서 텍스처링 데이터와 2차 매핑하여 3차원 모델 데이터의 최종 위치를 보정하였다.
모바일 다비이스는 시스템 자원이 매우 제한적이기 때문에 응용프로그램을 실행시키기 위해서는 자원들을 효율적으로 관리하여야 한다. 특히 제한적인 메모리에 대한 동적 관리기법은 모바일 디바이스의 운영체제 및 플랫폼에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 기존 동적 메모리 관리기법들은 응용프로그램의 실행 스타일과 사용되는 객체의 라이프 타임(life time), 객체 종류 및 종류 분포를 고려하치 않음으로써 효율적으로 메모리를 관리할 수 없으며, 응용프로그램의 실행 속도를 저하시킨다. 따라서 본 논문에서는 모바일 응용프로그램의 실행 특성을 분석하고, 분석한 결과를 토대로 모바일 디바이스용 응용프로그램의 실행 시 메모리를 절약하고, 실행 속도를 향상시키는 새로운 동적 메모리관리기법을 제안 및 개발하였다. 기존 동적 메모리 관리 모듈과의 응용프로그램 실행 속도를 비교한 결과. 제안한 동적 메모리 관리기법은 테스트용 응용프로그램을 실행할 때 링크드 리스트[11]에 비하여 6.5배, Doug. Lea 메모리 관리기법[13]에 비하여 2.5배, Brent 메모리 관리기법[15]에 비하여 10.5배 빠른 실행 속도를 보였다.
본 논문에서는 뇌파 전송 프로토콜 설계하고 이를 검증할 테스트 플랫폼 제작 결과를 소개한다. 건식 전극에서 검출된 뇌파는 인접한 ADC(analog-to-digital converter)를 거쳐 디지털 신호로 변환되고, 각 센서 노드에서 디지털 신호로 변환된 뇌파는 $I^2C$(inter-integrated circuit) 프로토콜을 통해서 DSP(digital signal processor) 플랫폼으로 전송된다. DSP 플랫폼에서는 뇌파 전처리 알고리즘 수행 및 뇌 특성 벡터 추출 등의 기능을 수행한다. 본 연구에서는 각 채널당 10비트 또는 12비트 ADC를 사용하여 최대 16채널의 데이터를 전송하기 위하여 $I^2C$ 프로토콜을 적용하였다. 실험결과 4바이트 데이터 버스트전송을 수행하면 통신오버헤드가 2.16배로 측정이 되어 10 비트 또는 12 비트 1 ksps ADC를 16채널로 사용시 총 데이터전송율이 각각 345.6 kbps, 414.72 kbps 로 확인되었다. 따라서 400 kbps 고속전송모드 $I^2C$를 사용할 경우 ADC 비트에 따라서 슬레이브와 마스터의 채널비가 각각 16:1, $(8:1){\times}2$ 로 되어야 한다.
최근 의료 분야에서의 IoT 기술에 대한 관심이 지속적으로 증가하고 있다. 기존 IoT 기술은 주로 만성 질환 환자 관리나 또는 일반인의 신진 대사를 관리하는데 초점이 맞추어져 있으나, 점차 병원에서 집중 관리가 필요한 환자를 대상으로 사용 범위가 확장되고 있다. 따라서 이를 위한 IoT 기술은 보다 정확하고 빠른 정보 전달 및 보안이 요구 된다. 본 논문에서는 의료 기관에서의 IoT 서비스 시나리오를 정의하고, 실제 아두이노 보드, 상용센서, 그리고 웹 기반 IoT 플랫폼을 이용하여 의료 IoT 서비스 플랫폼을 구축했다. 상기 테스트 베드에서의 실험을 통해 제안한 서비스 플랫폼이 의료 정보 전달 지연 및 정확도 측면에서 고려될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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