• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.237-244
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• 2018

중소기업 제조공장의 스마트팩토리 수준이 현재에는 기초 수준으로 창고를 관리하기 위해 재고 입출입에 따른 정확한 재고량을 파악하는 시스템이 부족하다. 또한 근로자 수작업과 경험에 의한 생산방식으로 데이터 손실로 정확한 자재를 관리하기 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위해 근로자의 재고 파악을 위한 수작업을 최소화하며 자동화를 향상시키기 위해 재고량 자동 수집을 진행한다. 본 논문에서는 IoT기반의 자율이동모듈을 이용한 스마트 창고관리 시스템으로 자율이동모듈이 창고를 이동하면서 재고 보관함의 데이터를 수집한다. 이는 해당 보관함의 자재들 파악하기 위해 카메라 모듈이 비전처리 방식 통해 재고보관함의 네임텍을 인지한다. 인지한 문자화 처리 결과가 일치할 때 센서에 의해 측정된 데이터가 서버로 전달되고 데이터를 처리하여 데이터베이스에 저장한다. 저장된 데이터는 관리자용 웹 기반 모니터링 환경에서 실시간 재고량을 파악할 수 있다. 이를 통해 수작업을 줄이고 자동화된 재고관리시스템의 효과를 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.209-218
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• 2017

헬스케어 서비스는 생체신호 측정, 질병의 진단 및 예방을 위한 독자적인 다수의 서비스 플랫폼을 통해 제공할 수 있으며 인터넷, 모바일 등의 정보통신(ICT) 기술이 융합해 언제, 어디서나 이용자에게 건강 정보를 제공할 수 있어 사물 인터넷의 중심에 있다. 이에 따라 본 논문에서는 사물인터넷 기반의 배뇨관리 시스템을 설계하고 그 성능을 평가하였다. 배뇨관리 시스템 구성을 위해 저 전력의 지그비 네트워크를 구축하였으며 구현된 정전 용량형 기저귀 센서는 약 2,000시간의 동작을 확인할 수 있었다. 또한 초소형 임베디드 디바이스인 라즈베리파이를 활용하여 데이터베이스 서버를 구축하고 수집된 데이터를 저장하여 안드로이드 기반의 모바일 어플리케이션을 통해 데이터를 확인하였다. 제안된 배뇨관리 시스템은 요양병원 등 고령의 환자들을 대상으로 활용이 가능하며, 영유아를 대상으로도 편리하게 이용이 가능할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권8호
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• pp.223-232
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• 2016

본 연구에서는 새로운 교사도우미 로봇에 초점을 맞추어 클라우드 기반의 교육서비스 모델을 연구하여 서버영역에 적용하고, 클라이언트 영역에서는 교사도우미 로봇을 초등학교 교실환경에 적용하여 어학교육 서비스 플랫폼으로 활용하고자 한다. 새로운 사물인터넷(IoT)기술 접목을 통해 쾌적한 스마트 교실환경을 만들고 다양한 미디어에 대한 인터페이스를 지원하도록 한다. 이러한 목적의 달성을 위해 광범위한 선행연구와 사례분석을 통해서 서비스 모델구축에 필요한 기본적인 요구조건을 정리하였다. 임베디드 기반의 영상인식, 음성인식, 자율주행은 물론 디스플레이, 터치스크린, IR센서, GPS, 온습도 센서에 대한 기술을 광범위하게 적용하여 서비스를 완성하도록 한다. 본 연구결과의 가장 핵심적인 시사점은 클라우드 기술을 활용한 최적화된 플랫폼에 로봇러닝 및 IoT, BIM기술 융합을 통한 지능형로봇기반의 스마트 교실구축 가능성 제시에 있다고 본다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.107-115
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• 2019

인적 및 물적 피해를 크게 초래하는 건설현장의 안전사고를 효과적으로 방지할 수 있는 시스템이 절실히 필요하다. 건설현장의 안전관리 시스템은 주로 대규모 건설현장 위주로 시범 운용되고 있으나, 중소규모의 현장에서 저비용으로 운용할 수 있는 안전관리 시스템은 많이 부족한 실정이다. 건설현장의 안전사고는 예상되는 위험 지역에 허가받지 않은 작업자가 접근하지 못하도록 사전 조치를 하면 효과적으로 방지할 수 있다. 본 연구에서는 소규모 건설현장에서 저비용으로 운용할 수 있는 사물인터넷 기반의 위험구역 경보 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 지그비 기반의 비콘기술과 셀룰러 이동통신 기술 등을 활용하여 건설현장에서 추가적인 네트워크의 구축이 없이 허가된 작업자 또는 외부인이 위험구역에 접근시에 감지하고, 안전 관리자에게 위험 경보를 즉시 통보하여 적절한 안전조치를 취할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.613-621
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• 2019

최근 IoT, 클라우드 컴퓨팅 기술이 발전하면서 IoT 디바이스를 감염시키는 악성코드와 클라우드 서버에 랜섬웨어를 유포하는 신종 악성코드가 등장하여 보안 위협이 증가하고 있다. 본 연구에서는 기존의 시그니처 기반의 탐지 방식과 행위기반의 탐지 방식의 단점을 보완할 수 있도록 난독화된 스크립트 패턴을 분석하여 점검하는 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 탐지 기법은 웹사이트 통해 유포되는 악성 스크립트 유형을 분석하여 유포패턴을 도출한 후, 도출된 유포패턴을 등록하여 점검함으로써 기존의 탐지룰 기반의 탐지속도를 유지하면서도 제로데이 공격에 대한 탐지가 가능한 악성 스크립트 패턴분석 기반의 악성코드 탐지 기법이다. 제안한 기법의 성능을 검증하기 위해 프로토타입 시스템을 개발하였으며, 이를 통해 총 390개의 악성 웹사이트를 수집, 분석에 의해 도출된 10개의 주요 악성 스크립트 유포패턴을 실험한 결과, 전체 항목 평균 약 86%의 높은 탐지율을 보였으며, 기존의 탐지룰 기반의 점검속도를 유지하면서도 제로데이 공격까지도 탐지가 가능한 것을 실험으로 입증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.115-121
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• 2020

IoT 기술과 이 확산됨에 따라 얼굴 인식을 활용하는 다양한 응용들이 등장하고 있다. 본 논문은 딥러닝 기반의 얼굴 인식과 손 제스처 인식을 활용하는 원격 제어 시스템을 설계 구현한 내용을 기술한다. 얼굴 인식을 활용하는 응용시스템은 카메라로부터 실시간으로 영상을 촬영하는 부분과 영상으로부터 얼굴을 인식하는 부분, 그리고 인식된 결과를 활용하는 부분으로 구성된다. 영상을 실시간으로 촬영하기 위해서 어디서나 장착 가능한 싱글보드 컴퓨터인 라즈베리파이를 이용하고, 서버 컴퓨터에는 FaceNet 모델을 활용하여 얼굴 인식 소프트웨어를 개발하고 OpenCV를 이용한 손 제스처 인식 소프트웨어도 개발하였다. 사용자를 알려진 사용자와 위험한 사용자 그리고 모르는 사용자의 3 그룹으로 구분하고, 얼굴 인식과 손 제스처가 모두 통과된 알려진 사용자에 대해서만 자동 도어락을 오픈하는 응용을 설계 구현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.441-447
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• 2020

전 세계적으로 매년 약 5천만 톤의 전기 및 전자 폐기물이 발생하고 있는 상황에서 사물인터넷 디바이스가 2025년 약 750억 개에 달할 것으로 예상하고 있다. 그러나 사물인터넷 디바이스의 폐기 처리에 필요한 식별 기법에 대한 연구는 미미하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사물인터넷 디바이스의 재활용 가능률과 재생 가능률, 각 부품의 재활용률 및 재생률 등의 EoLT(End-of-Life Treatment) 정보를 포함한 식별자를 제안하며, 객체 식별자, 모바일 RFID 및 QR 코드로 구현한다. 구현된 객체 식별자와 모바일 RFID는 통신 네트워크를 통해 원격 서버와 연동하여 사용될 수 있고, 구현된 QR 코드는 스마트폰 앱을 통해 간단히 사용될 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.97-110
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• 2022

연합학습은 학습데이터의 전송없이 모델의 학습을 수행할 수 있는 학습방법이다. IoT 혹은 헬스케어 분야는 사용자의 개인정보를 다루는 만큼 정보유출에 민감하여 시스템 디자인에 많은 주의를 기울여야 하지만 연합학습을 사용하는 경우 데이터가 수집되는 디바이스에서 데이터가 이동하지 않기 때문에 개인정보 유출에 자유로운 학습방법으로 각광받고 있다. 이에 따라 많은 연합학습 구현체가 개발되었으나 연합학습을 사용하는 시스템의 개발과 운영을 위한 시스템 설계에 관한 구체적인 연구가 부족하다. 본 연구에서는 연합학습을 실제 프로젝트에 적용하여 IoT 디바이스에 배포하고자 할 때 연합학습의 수명주기, 코드 버전 관리, model serving, 디바이스 모니터링에 대한 대책이 필요함을 보이고 이러한 점을 보완해주는 개발환경에 대한 설계를 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 중단 없는 model-serving을 고려하였고 소스코드 및 모델 버전 관리와 디바이스 상태 모니터링, 서버-클라이언트 학습 스케쥴 관리기능을 포함한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.263-263
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• 2023

블랙아이스는 눈에 쉽게 구분되지 않아 많은 교통사고를 초래하고 있다. 한국교통연구원 교통사고분석시스템에 따르면, 2017년부터 2021년까지 5년간의 서리/결빙으로 인한 교통사고 사망자는 122명, 적설로 인한 교통사고 사망자는 40명으로, 블랙아이스는 적설에 비해 위험성이 높은 것으로 나타난다. 과거의 다양한 연구에서 블랙아이스 생성조건을 기압과 한기 축적등의 조건에서 예측해왔지만, 이러한 기상학적 모델은 봄철 해빙기의 일교차로 인한 눈의 해동과 재냉각과 같은 다양한 기상 조건에서의 블랙아이스 탐지가 어렵다는 한계가 있어 최근에는 이미지 판별과 딥러닝모델(YOLO 등)을 기반으로 한 센서가 제시되고 있다. 그러나, 이러한 방법은 충분한 컴퓨팅 자원이 뒷받침되어야 하며, 블랙아이스 탐지까지 걸리는 속도가 빠르지 못한 편으로, 블랙아이스 초입 구간에서의 제동에 취약하다는 잠재적인 약점을 가지고 있다. 그러므로 본 연구에서는 블랙아이스의 주 원인인 서리나 어는비가 발생하기 위해서 주변 공기가 이슬점 온도 이하, 노면온도와 이슬점이 어는점보다 낮아야 함을 이용, IoT 센서 모듈을 통해 Magnus 방정식으로 계산한 이슬점 온도와 노면 온도를 사용하는 이동식 블랙아이스 추정 장치를 제시한다. 본 장치는 대기압, 온도, 습도로부터 계산된 이슬점 온도와 노면 온도를 통한 서리발생 가능성과 대기 온도, 노면 온도를 통해 어는비의 발생환경 여부를 계산한다. 본 연구 결과를 통해 블랙아이스 추정과 기상정보 생산을 동시에 가능케 하며, 추정 결과를 통합 수집서버에 전송함으로서 운전자에게 전방 블랙아이스 위험 구간을 조기에 전달하는 시스템과 이를 관리하기 위한 인프라를 구축하여 운전 시 결빙 미끄러짐 사고를 저감하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.399-406
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• 2023

클라우드 컴퓨팅은 에지 서버가 동작하는 포그(fog) 레이어가 결합된 에지(edge) 컴퓨팅 아키텍처로 진화하고 있다. 에지 컴퓨팅 아키텍처가 관심을 받는 이유는 짧은 통신 지연으로 실시간 IoT 응용을 지원할 수 있기 때문이다. 이와 동시에 인공지능 기술을 도입한 많은 클라우드 작업 스케줄링 기법들이 제안되었다. 인공지능 기반의 클라우드 작업 스케줄링 기법은 기존 기법보다 더 좋은 성능을 보이지만 스케줄링 시간이 다소 소요된다는 단점이 있다. 이 논문에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 분산 딥러닝 학습 기반의 동적 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 기법보다 스케줄링 시간이 짧은 장점이 있다. 또한 멀티 에이전트를 통한 분산 딥러닝 학습의 효과성을 보이기 위해 확장적인 실험 환경에서 제안 기법과 기존 인공지능 기법의 성능일 비교 평가하였다. 성능 실험 결과 기존 인공지능 기반 클라우드 작업 스케줄링 기법보다 짧은 스케줄링 시간을 보여 IoT 실시간 응용에 적합함을 보였으며, 확장적인 실험에서도 제안 기법이 완료된 작업의 수에 대하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.