• 디지털융복합연구
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• 제15권11호
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• pp.251-259
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• 2017

최근 헬스케어 산업이 사물인터넷(Internet of Thing) 기술과 결합한 스마트 헬스케어 산업이 주목을 받고 있다. 스마트 헬스케어란 애플리케이션, 웨어러블 기기, 플랫폼 등 정보통신 기술은 기반으로 한 건강관리 및 의료 서비스를 말한다. 스마트 헬스케어 산업은 차세대 산업분야인 6T 중 가장 활발한 IT(Information Technology)와 BT(Bio Technology)간의 결합으로 차세대 스마트 헬스케어 기기들이 늘어나고 있다. 다양한 스마트 헬스케어 기기들이 나타남에 따라 스마트 헬스케어 시스템이 다른 유기적 연동 여부와 보안성 품질 여부가 중요한 평가요소가 되고 있다. 본 논문에서는 이를 위해 스마트 헬스케어 시스템의 특성 및 서비스 유형을 조사하고 스마트 헬스케어 시스템의 기술 및 산업 동향을 분석하였다. 이를 바탕으로 스마트 헬스케어 시스템 평가 요구사항을 도출하여 스마트 헬스케어 시스템의 보안성 평가방법과 품질평가기준을 개발하고자 한다. 이는 스마트 헬스케어 시스템의 품질 향상 및 신뢰도 높은 제품 개발을 유도 할 수 있으며, 기술보호 장벽에 대처 할 수 있는 핵심기술로 기대된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권3호
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• pp.186-197
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• 2023

In this study, we focus on the improvement of data quality transmitted from a weather buoy that guides a route of ships. The buoy has an Internet-of-Thing (IoT) including sensors to collect meteorological data and the buoy's status, and it also has a wireless communication device to send them to the central database in a ground control center and ships nearby. The time interval of data collected by the sensor is irregular, and fault data is often detected. Therefore, this study provides a framework to improve data quality using machine learning models. The normal data pattern is trained by machine learning models, and the trained models detect the fault data from the collected data set of the sensor and adjust them. For determining fault data, interquartile range (IQR) removes the value outside the outlier, and an NGBoost algorithm removes the data above the upper bound and below the lower bound. The removed data is interpolated using NGBoost or long-short term memory (LSTM) algorithm. The performance of the suggested process is evaluated by actual weather buoy data from Korea to improve the quality of 'AIR_TEMPERATURE' data by using other data from the same buoy. The performance of our proposed framework has been validated through computational experiments based on real-world data, confirming its suitability for practical applications in real-world scenarios.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.189-198
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• 2015

Most IoT-related approaches have tried to establish the relation by connecting the network between things. The proposed research will present how the pervasive interaction of eco-system formed by touching the objects between humans and things can be recognized on purpose. By collecting and sharing the detected patterns among all kinds of things, we can construct the environment which enables individualized interactions of different objects. To perform the aforementioned, we are going to utilize technical procedures such as event-driven signal processing, pattern matching for signal recognition, and hardware in the loop simulation. We will also aim to implement the prototype of sensor processor based on Arduino MCU, which can be integrated with system using Arduino-Matlab/Simulink hybrid-interoperation environment. In the experiment, we use piezo transducer to detect the vibration or vibrates the surface using acoustic wave, which has specific frequency spectrum and individualized signal shape in terms of time axis. The signal distortion in time and frequency domain is recorded into memory tracer within sensor processor to extract the meaningful pattern by comparing the stored with lookup table(LUT). In this paper, we will contribute the initial prototypes for the acoustic touch processor by using off-the-shelf MCU and the integrated framework based on Matlab/Simulink model to provide the individualization of the touch-sensing for the user on purpose.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.55-62
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• 2019

사물인터넷 디바이스의 소형화, 저전력화 요구는 프로그램을 단일 칩으로 구현하는 SOC 기술로 구현되고 있다. 불법 복제에 의한 저작권 분쟁은 반도체 칩에서도 증가하고 있으며, 디자인하우스의 칩 구현에서의 분쟁과 소스코드의 도용에 의한 칩 구현에 발생하고 있다. 그러나 최종 칩 구현은 디자인하우스에서 제작되기 때문에 저작권의 보호범위에서 어려움이 있다. 본 연구에서는 사물인터넷 디바이스의 집적회로에서 HDL 언어로 작성된 소스코드의 분쟁에서, 유사성을 판단하기 위한 분석방법과 유사성 판단의 기준을 설정하는 항목에 대해 다루었다. 특히 동일한 시방서를 기준으로 제작된 칩의 경우 동일한 구성과 코드 형태를 포함해야 하는 제작특성에서 유사성의 판단영역을 구분하는 내용에 대해서도 다룬다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.636-644
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• 2014

본 논문에서는 스마트 홈 환경 내에서 웰니스 로봇의 이동을 위한 로봇의 사물인터넷 기반 지능형 자기위치인식 및 자세제어 방법을 제안한다. 먼저, 자기위치인식 방법은 스마트 홈, 홈 환경 내 위치하고 있는 물체, 홈 웰니스 로봇 간의 사물인터넷을 기반으로 하는 방법을 제안한다. 스마트 홈에 RF태그를 설치하고 환경 내 물체에 RF 리더를 내장하여 환경 내 물체의 절대좌표 정보를 획득하고, 물체와 홈 웰니스 로봇간 블루투스 통신을 이용하여 물체의 절대좌표 정보를 홈 웰니스 로봇에 제공한 후, 홈 웰니스 로봇에 장착되어 있는 스테레오 카메라를 통해서 물체를 기준으로 한 홈 웰니스 로봇의 상대 좌표를 알아내어 로봇의 스마트 홈 환경에서의 자기위치인식을 한다. 둘째로, 홈 웰니스 로봇의 물체 접근을 위한 비전센서 기반의 퍼지 자세 제어 방법을 제안한다. 홈 웰니스 로봇의 정면에 장착된 스테레오 카메라를 기준으로 물체까지의 깊이 정보를 추출하고 영상의 중앙을 기준으로 틀어진 각을 계산하여 물체와 홈 웰니스 로봇 정면과의 각도차를 알아낸다. 얻은 정보를 퍼지 순람표(Look-Up table)로 작성하여 물체에 접근하기 위한 홈 웰니스 로봇의 자세제어를 하도록 한다. 이렇게 제안한 각각의 자기위치인식 및 자세제어 방법의 성능은 실제 구축한 스마트 홈 환경과 웰니스 로봇을 가지고 실험하여 확인한다.