• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2019.10a
• /
• pp.280-283
• /
• 2019

통신기술이 1 세에서 5 세대로 발전하는 동안 해상물류의 핵심인 컨테이너는 기능상의 큰 발전없이 과거에 머물러 있다. 이에 본 논문에서는 컨테이너의 위치 및 상태 정보를 수기로 관리하던 기존의 방식에서 벗어나 IoT 장비를 활용해 실시간 위치 파악, 상태 모니터링 및 자동화 등을 통해 물류의 가시성을 확보하고 컨테이너를 효율적으로 재배치함으로써 비용 절감 및 새로운 서비스 창출하기 위한 스마트 컨테이너를 제안한다. 부가적으로, 태양열판을 이용한 전원공급, 펠티어 소자를 이용한 냉방기능을 제공함으로써 신선 식품 배송의 핵심인 풀 코드 체인(Full Cold Chain) 플랫폼으로 활용범위를 넓히고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2019.10a
• /
• pp.249-252
• /
• 2019

본 논문은 파충류 시장의 활성화와 파충류 사육 부담감을 해소하고자 사육자들에게 편리하고 접근성이 높은 서비스를 제공하는 파충류 사육을 위한 스마트 환경제어시스템을 제공한다. 본 논문이 제시하는 주요한 기능은 다음과 같다. 첫째, 사육장 내 습도를 미스팅 시스템과 팬을 통해 제어를 한다. 둘째, 사육장 내 온도를 조광기를 활용한 스팟 램프의 밝기 조절을 통해 제어한다. 셋째, 파충류 먹이 공급 및 물 공급을 자동화하여 체계적인 식단을 관리한다. 넷째, 적외선 감지 센서를 통한 데이터를 활용해 파충류의 활동량과 탈피 및 질병의 가능성을 예상한다. 제안된 시스템은 IoT 기술을 접목함으로써 현대 사회에서 추구하는 편리함과 기존 파충류 사육의 번거로움을 해소하는 것을 목표로 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.109-110
• /
• 2019

사물인터넷(IoT: Internet of Things)과 스마트 홈은 사용자의 명령 없이 사물에 다양한 센서를 부착해 실시간으로 네트워크상에서 데이터를 상호교환하는 기술로 발전하고 있다. 특히 각종 기기들이 개발됨에 따라 데이터 공유와 강화된 서비스 기술이 요구되고, 기기들을 연결하기 위한 간단한 무선통신 기술이 중요하다. 본 논문에서는 스피커와 마이크를 이용하여 기기 간 비가청 음파통신방법을 제안한다. 사용자의 귀에는 잘 들리지 않으며, 통신이 자유롭게 이루어지기 위해 16kHz~21kHz 주파수대역의 비가청 음파를 사용하여 송·수신한다. 또한, 다른 신호들의 충돌과 잡음, 간섭을 대비하기 위해 이중주파수를 사용한다. 본 시스템은 단일주파수와 비교하여 더 많은 기기 간 통신이 가능하게 해주며, 3m 안에서 높은 통신 속도와 정확도를 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.457-459
• /
• 2015

Bluetooth Low Energy 기술은 IoT 환경의 개인 영역 통신 시스템의 발달과 함께 저전력 근거리 통신 기술의 대표되는 기술로써 현재까지 에너지 효율을 우선시하여 개발되어 왔다. 하지만 홈 네트워크 환경이나 공공지역에서 서비스되는 음성안내 등의 환경에서 Bluetooth Low Energy 기술이 적용될 경우 Broadcast 형태의 음성 데이터 전달이 요구될 수 있으며, 이 경우 Bluetooth Low Energy를 포함한 대부분의 저전력 근거리 통신 기술에서는 Duty Cycle 등의 에너지 고효율 정책으로 인하여 Broadcast 데이터 수신에 대한 신뢰성이 보장되기 힘들기 때문에, 보편적으로 n-repetition 방식의 데이터 전달 방식을 적용하고 있다. 본 고에서는 이러한 n-repetition 방식의 데이터 전달에 대한 중복 송신에서 발생되는 에너지 소모를 개선시키고자 Nack 기반의 선택적 재전송 형태의 새로운 Broadcast 기법을 제안하며, 실험을 통하여 이에 대한 효율성을 검증하였다.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
• /
• v.20 no.4
• /
• pp.151-156
• /
• 2021

Low-end IoT devices do not have enough computation and memory resources for DNN learning and inference. Integer quantization of real-type neural network models can reduce model size, hardware computational burden, and power consumption. This paper describes the design and implementation of a web-based quantization platform for CNN deep learning accelerator chips. In the web service platform, we implemented visualization of the model through a convenient UI, analysis of each step of inference, and detailed editing of the model. Additionally, a data augmentation function and a management function of files that store models and inference intermediate results are provided. The implemented functions were verified using three YOLO models.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2019.01a
• /
• pp.111-114
• /
• 2019

최근 봇넷(Botnet)은 PC 뿐만 아니라 IoT 기기를 대상으로 확대되어 구축되고 있으며, 최신 기술들이 적용되면서 탐지와 방어가 어렵도록 구축되고 있다. 특히, 해커와 테러범 사이에서 많이 활용되는 정보 은닉 기술인 스테가노그래피(Steganography)가 적용된 Botnet(Stego-botnet)이 출현하였는데, 기존의 Botnet 형태와는 달리 SNS 환경을 Botnet 개체 사이의 통신 기반으로 활용하며 Steganography 기술로 통신 내용을 숨겨 탐지가 어렵기 때문에 그 위험성과 피해가 심각할 수 있다. 본 논문에서는 SNS 환경에서의 Steganography 기반 Botnet 구축 가능성을 조사하고, 실제로 카카오톡을 활용한 Steganography 기반 Botnet 통신 가능성을 실험한 후 결과를 제시하며, Steganography 기반 Botnet에 대한 탐지 및 역추적 방안을 간략히 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.05a
• /
• pp.136-139
• /
• 2021

사물인터넷 기기들의 빠른 발전과 보급으로 인해 다양한 센서들부터 센싱 데이터가 수집되고 있다. 이에 따라, 많은 센싱 데이터 중 헬스케어 데이터를 기반으로 맞춤형 건강 서비스를 제공하는 사물인터넷 기반 헬스케어 분야가 발전하고 있다. 하지만, 사물인터넷 기기를 통해 수집되는 헬스케어 데이터는 민감한 데이터를 포함하기 때문에 헬스케어 데이터의 공유가 이뤄질 경우, 적절한 사용자만이 헬스케어 데이터를 사용할 수 있도록 해야 한다. 따라서, 본 논문은 사물인터넷 환경에서 속성기반암호화를 통해 적절한 사용자만이 데이터를 사용할 수 있도록 하고, 블록체인의 분산원장을 통해 데이터의 무결성과 책임추적성을 보장하는 민감한 센싱 데이터 공유 시스템을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.280-282
• /
• 2020

최근 사물인터넷(IoT), 자율주행과 같이 기계 간의 통신이 요구되는 서비스가 늘어감에 따라, 기계 임무 수행에 최적화된 데이터의 생성 및 압축에 대한 필요성이 증가하고 있다. 또한, 사물인터넷과 인공지능(AI)이 접목된 기술이 주목을 받으면서 딥러닝 모델에서 추출되는 특징(feature)을 디바이스에서 클라우드로 전송하는 방안에 관한 연구가 진행되고 있으며, 국제 표준화 기구인 MPEG에서는 '기계를 위한 부호화(Video Coding for Machine: VCM)'에 대한 표준 기술 개발을 진행 중이다. 딥러닝으로 특징을 추출하는 가장 대표적인 방법으로는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network: CNN)이 있으며, 오토인코더는 입력층과 출력층의 구조를 동일하게 하여 출력을 가능한 한 입력에 근사시키고 은닉층을 입력층보다 작게 구성하여 차원을 축소함으로써 데이터를 압축하는 딥러닝 기반 이미지 압축 방식이다. 이에 본 논문에서는 이러한 오토인코더의 성질을 이용하여 CNN 기반의 이미지 분류 네트워크의 합성곱 신경망으로부터 추출된 feature에 오토인코더를 적용하여 압축하는 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.05a
• /
• pp.338-341
• /
• 2020

최근 무인이동체 기술과 IoT(사물인터넷)의 발전에 따라 드론에 대한 관심과 사용이 꾸준히 증가하고 있다. 드론은 취미용으로 사람들에게 재미를 주는 것에서 나아가 긴급서비스, 조기정보, 모니터링 등 이용되는 분야가 다양하고 사람들의 편의에 맞게 분야와 활용목적이 점점 늘어나고 있는 추세이다. 하지만 이에 따라 불법몰카나 드론을 사용한 테러 등 악의적으로 드론을 악용하는 사례 역시 빈번하게 발생하고 있다. 이를 예방하고 사전에 차단하기 위하여 본 논문에서는 주파수 송수신기인 Hack-RF One과 라즈베리파이, 안테나를 활용하여 Anti-Drone 시스템 프로토타입을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.74-77
• /
• 2022

최근 사물 인터넷(IoT)의 발전으로 계산 집약적이거나 지연시간에 민감한 태스크가 증가하면서, 모바일 엣지 컴퓨팅 기술이 주목받고 있지만 지상에 고정되어 있는 MEC 서버는 사용자의 요구사항 변화에 따라 서버의 위치를 변경하거나 유연하게 대처할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 추가로 이용해 엣지 서비스를 제공하는 기법이 연구되고 있다. 그러나 UAV는 지상 MEC와는 달리 배터리 용량이 제한되어 있어 태스크 마이그레이션을 통해 에너지 사용량을 최소화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 MEC 서버들 사이의 로드 밸런싱과 UAV MEC 서버의 에너지 효율성을 최적화하기 위해 강화학습 기법인 Q-learning을 이용한 태스크 마이그레이션 기법을 제안한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 UAV의 개수에 따라 실험을 진행하여 잔여 에너지와 로드 밸런싱 측면에서 성능을 분석한다.