본 연구는 최근 전국적으로 계속해서 사물인터넷 CCTV의 설치 대수가 증가함에 따라 CCTV의 활용범위를 넓히고자 CCTV를 통하여 범죄 의심자 또는 이상 행동자를 추적하는 방법을 제안한다. 이상 행동 구분은 기존에 나와 있던 연구들을 활용하여 범죄 의심자 또는 이상 행동자를 색출해내고 CNN을 활용하여 대상을 객체와 하여 추적을 하고 주변 CCTV를 서로 네트워크로 연결하여 객체화된 대상의 이동 경로를 예측해 해당 경로 근방의 CCTV들에 객체의 샘플 데이터를 공유하여 대상 판별 및 해당 대상을 추적하는 방식을 이용하였다. 해당 연구를 통하여 추적하기 힘든 범죄자의 위치를 추적하여 국가 치안에 기여하고 더욱 다양한 기술들이 CCTV에 접목될 수 있도록 지속적인 연구가 필요하다.
본 논문에서는 주택이나 건물의 에너지 손실 요인을 발견하고 이를 개선하기 위한 방안을 도출하기 위한 에너지 관리 방향을 제시하고 있다. 대중성과 편의성이 큰 강점인 스마트폰 탈부착형 열화상 카메라를 주택 전문가들만이 아닌 일반인들이 생활 속에서 활용할 수 있도록 생활 속 활용 진단 콘텐츠 앱을 설계하였다. 이 앱을 활용한 진단 결과를 에너지 효율 진단 솔루션인 에너지 파인더를 이용하여 분석하였다. 에너지 복지 사각지대 주민 및 시설 중 특히 지역 노인들이 자주 이용하는 경로당을 대상으로 진단 조사하였다. 진단 대상은 전라남도 나주시에 위치한 경로당 600여개소 중 15년 이상 노후 시설 30개소를 선정하여 에너지 효율 진단을 실시하였다. 진단 결과는 전반적으로 양호한 편이었지만, 7등급으로 분류된 곳은 에너지 효율 개선을 위한 보완이 필요하다고 판단된다.
본 논문에서는 지역 상권들과의 연계가 가능하며 실시간 관광정보 업데이트 및 무선 데이터망 없이도 관광정보를 제공할 수 있는 블루투스 비콘기반의 온오프라인 관광 솔루션(BBTS)을 제안한다. BBTS는 블루투스 기반의 저전력 데이터 공급시스템과 비콘과 연동 가능한 스마트 어플리케이션으로 구성되어 있다. 데이터 공급시스템은 브류투스 비콘 기반의 Pairing/non-pairing 데이터 전송모듈과 일체형 하드웨어로 되어있다. 스마트 어플리케이션은 설치된 비콘 중심으로 사용자의 실내위치정보를 제공하는 모듈, 주변정보(교통, 숙박 쇼핑, 관광지 등)를 제공하는 기능 그리고 관광지 정보수집 서버구축과 내부 가이드 어플리케이션으로 구성되어 있다. BBTS는 Beacon 기술을 활용하기 때문에 관광객이 요구하는 실내 관광서비스가 가능하며 실외관광 정보는 비콘에서 수신 받는 정보를 APK 파일로 스마트폰에 다운받아 서비스를 제공받을 수 있도록 개발되어 스마트관광 서비스 산업에 큰 파급효과를 불러일으킬 수 있을 것으로 기대된다.
최근 세계적인 급속한 산업발달과 경제성장으로 한정된 공간에 많은 사람들이 모여 살면서 급속한 도시화가 진행되고 있으며 2050년 세계적 도시 인구비율은 70% 이상으로 추정되고 있다. 급격한 도시화로 인해 재난안전, 대기오염, 수질오염, 에너지 부족, 질병, 범죄, 교통 등 다양한 도시문제 해결을 위해 정부주도의 스마트시티 모델들이 개발 및 도입되고 있다. 하지만 사회간접자본 형태의 사업으로 진행되고 있기 때문에 공공주택의 ICT 기술은 민간시장의 스마트 가전 위주로 개발되어 공공주택 주민을 위한 공공안전, 생활환경, 생활복지, 에너지관리 등의 서비스가 개발되어 주민이 체감할 수 있는 마이크로 스마트 시티 사업이 필요하다. 본 논문에서는 4차 산업혁명시대 스마트 시티를 위한 공공주택의 스마트 플랫폼 화 모델을 설계하고 실증방안을 제시하므로서 국내 스마트시티 분야에 활용할 수 있도록 하였다.
코로나19로 인하여 기존의 제조 시설에 많은 패러다임의 변화와 비대면 서비스의 확대가 전 세계적으로 가속화되고 있다. 대표적인 기술이 디지털 트윈기술이다. 이러한 디지털 트윈기술은 과거에 개념적으로만 존재하던 것이 최근 5G 기반의 네트워크가 구성되며 실현 가능해졌다. 이에 본 논문은 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 USB 공정 일부를 실제 사물 객체와 가상현실 기반의 USB 공정과정을 표준 연동구조인 OPC UA 통신을 기반으로 디지털 트윈이 가능하도록 설계하고 구현하였으며, 이때, 가상세계에 실제 사물의 물리적 특성을 같이 반영하여 이를 실제 사물과 실시간으로 동기화한 시뮬레이션이 가능하도록 하였다. 향후 이는 다양한 산업 분야에 적용 가능하며, 의사결정을 위한 비용 절감 및 위험한 사고로부터 예방이 가능할 것으로 기대한다.
최근 데이터 기반의 딥러닝 기술을 적용하여 비면허 대역의 다양한 통신 신호를 분류하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만, 복잡한 신경망 모델 사용을 기반으로 이뤄진 이러한 접근법은 높은 연산 능력을 필요로 하게 되어, 자원 제약적인 무선 인터페이스 및 사물인터넷(Internet of Things) 장비에서는 사용이 제약된다. 본 연구에서는 비면허 대역의 무선 이기종 기술을 인지하기 위한 데이터 기반의 접근 방법을 살펴보고, 신호의 특징 추출 및 데이터화의 효율화 문제를 다룬다. 구체적으로, 비면허 대역의 다른 종류의 무선 통신 기술을 구분하기 위해 수신 신호 강도 측정을 기반으로 한 시계열 데이터를 이용해 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모델을 학습시켜 신호를 분류하는 방법을 살펴본다. 이 과정에서 동일한 구조의 신경망 모델의 경량화를 위한 효율적 신호의 시계열 데이터 정보 수집시 주파수 대역의 특징을 함께 특징화하는 방법을 제안하고, 그 효과를 평가한다. Bluetooth 호환의 Ubertooth 장비를 이용한 실측 기반의 실험 결과는 제안된 샘플링 기법이 동일한 신경망에 대해서 10% 수준의 샘플링 데이터 이용만으로도 동일한 정확도를 유지함을 보여준다.
모빌리티 기술의 급격한 성장으로 산업 분야의 수요는 차량 내에 다양한 장비와 센서의 데이터를 안정적으로 처리할 수 있는 저장장치를 요구하고 있다. NAND 플래시 메모리는 외부에 강한 충격뿐만 아니라 저전력, 빠른 데이터 처리 속도의 장점이 있기 때문에 모빌리티 환경의 저장장치로 활용되고 있다. 그러나 플래시 메모리는 고온에 장기 노출될 경우 데이터 손상이 발생할 수 있는 특징이 있다. 따라서 태양 복사열 등 날씨나 외부 열원에 의한 고온 노출이 빈번한 모빌리티 환경에서는 온도를 관리하기 위한 전용 시스템이 필요하다. 본 논문은 모빌리티 환경에서 저장장치 온도 관리하기 위한 전용 온도 관리 시스템을 설계한다. 설계한 온도 관리 시스템은 전통적인 공기 냉각 방식과 수 냉각방식의 기술을 하이브리드로 적용하였다. 냉각 방식은 저장장치의 온도에 따라 적응형으로 동작하도록 설계하였으며, 온도 단계가 낮을 경우 동작하지 않도록 설계하여 에너지 효율을 높였다. 마지막으로 실험을 통해 각 냉각방식과 방열재질의 차이 따른 온도 차이를 분석하였고, 온도 관리 정책이 성능을 유지하는데 효과가 있음을 증명하였다.
스마트공장 구축 사업은 국내 및 국외에서 지속적으로 수행되고 있다. 특히 불확실성이 증대하는 시기에는 기업의 생산성 향상을 위해 스마트공장에 대한 관심이 높아지기도 한다. 현재 국내에서도 정부 주도의 스마트공장 구축 사업이 지속적으로 추진되어 오고 있다. 이러한 구축사업의 가시적인 성과가 생산성 향상, 품질개선, 원가 절감 등의 지표들에서 매우 긍정적으로 나타나고 있다. 반면에 스마트공장 구축 후에 운영상의 어려움 등을 파악하는 설문조사에서는 다양한 내용들이 나타나고 있다. 본 연구에서는 2017년과 2020년에 시행된 설문조사 내용에 나타난 시스템 구축 후 운영상의 어려움(문제점)등을 분석하여 이들에 대한 개선 방안을 도출하였다. 이러한 개선 방안들이 스마트공장 구축 사업의 해당 과정에서 시행된다면 기업들이 느끼는 운영상의 어려움 등이 감소될 것으로 보이며, 기존보다는 만족도가 높은 시스템이 구축될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 사물인터넷 서비스 개발 과정에서 발생할 수 있는 오류에 대한 분석 및 추적, 알림 시스템을 설계하였다. 오류에 대한 세부적인 부가정보(OS, Browser, Device)들을 체계적으로 분석하고 오류가 발생한 상황을 개발자가 인지하도록 하여 시스템의 신뢰성을 강화하였다. 특히 서비스 내에서 오류가 발생한 경우 개발자가 이를 인지하기 어려운 상황을 고려하여 다양한 알림 매체(Email, Slack, SMS)를 통해서 인지할 수 있도록 하였다. 설계 및 개발과정에서 사물인터넷 환경의 특성 상 여러 언어(Typescript, Swift, Android)에 대해 수용할 수 있도록 공용 인터페이스를 고안했으며, 이 인터페이스를 활용하여 모바일, 웹, 데스크톱 어플리케이션 등 여러 사물인터넷 시스템에서 발생한 오류를 수용해서 분석할 수 있다. 또한 각각의 오류 이슈를 통해 집합으로 표현함으로써 개발자가 서비스 개발 시 어떤 이슈가 있는지 쉽게 파악할 수 있으며 대시보드를 통해서 발생한 오류들을 인지할 수 있는 시각화 기능을 제공하였다.
수면장애로 고통을 받고 있는 사람들은 꾸준히 증가하고 있으며, 다양한 수면장애 원인이 존재한다. 따라서 수면장애를 겪고 있는 사람들에게 수면장애 원인을 진단하거나 수면상태 모니터링을 도와주는 수면 관련 헬스케어 산업이 각광받고 있다. 하지만 현재 서비스들은 모든 데이터를 원격지 서버로 전송해 서버에서 모든 것을 처리하는 단순 원격진료 서비스이기 때문에 데이터 집중현상에 취약하고, 원격지 피보호자의 다양한 생체 데이터를 동기화시켜 실시간으로 스트리밍하지 못한다는 단점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 중앙 서버가 없는 자율군집형 분산 미들웨어 플랫폼을 이용하여 피보호자의 생체 데이터를 실시간으로 병원 혹은 보호자에게 스트리밍하는 서비스 구조를 제안한다. 제안하는 서비스 플랫폼의 기능 검증을 위해 스트리밍 요청에 따른 서비스 시작 소요시간과 평균 지연시간을 평가하고, 효과적인 스트리밍 서비스의 제공이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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