• 전자공학회논문지
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• 제53권12호
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• pp.152-158
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• 2016

본 논문에서는 오픈소스 플랫폼 라즈베리파이 3 모델을 기반으로 몽고DB 데이터베이스를 활용하여 풀 스택 플랫폼을 구현하였다. 가속도 센서를 사용하여 무선 통신으로 데이터를 로깅하는 도구로써 이벤트 구동 방식을 사용하였으며, 리눅스 라즈비안 Jessie 버전으로 초당 28 프레임으로 USB 카메라(MS LifeCam 시네마) 이미지를 획득하며, 안드로이드 모바일 기기와 인터페이스를 구축하기 위하여 블루투스 통신 기술을 확장하였다. 따라서 본 논문에서는 가속도 센서 동작을 검출하여 이벤트 트리거링을 감지하는 풀 스택 플랫폼 기능을 구현하고, IoT 환경에서 온도와 습도 센서 데이터를 수집한다. 특히 몽고 DB가 MEAN 스택과 가장 좋은 데이터 연결성을 갖고 있기 때문에 풀 스택 플랫폼 성능을 개발 향상시키는데 MEAN 스택을 사용하였다. 향후 IoT 클라우드 환경에서 풀 스택 성능을 향상시키고, 몽고 DB를 활용하여 보다 쉽게 웹 설계 성능을 향상시키도록 기술을 개발하겠다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.13-19
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• 2016

PSK(Pre-shared Secret Key) 기반 방식은 공개키 기반 알고리즘을 사용하여 세션키를 설정하는 방식보다 적은 계산 시간과 에너지를 사용하므로 경량화 장치로 구성되는 IoT 환경에 적절하다. PSK 기반 방식의 주요한 전제는 사전에 통신 주체 간에 PSK가 안전하게 설정되어야 한다는 것이다. 그러나 IoT 환경의 작은 센서나 액추에이터의 경우 설정을 위해 필요한 키보드, 모니터 같은 입출력장치가 부재하므로 기존 인터넷 장치들보다 PSK를 안전하게 설정하기가 어렵다. 특히 일반 사용자의 경우 보안전문지식이 부족하기 때문에 설정에 어려움이 있다. 따라서 공장에서 제조 시 설정되는 기본 값을 사용하거나 장치의 설치자가 설정하는 경우가 일반적이다. 이 경우 모든 설치자들과 제조사들을 신뢰할 수 있는지는 생각해 볼 문제이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 자원이 제한적인 소형 장치들을 대상으로, NFC(Near Field Communication)를 OOB(Out-Of-Band) 채널로 활용한 안전한 초기 설정 (secure bootstrapping) 기술을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.163-174
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• 2024

현재 도시철도 운용기관은 터널 내에서의 비상 상황에 신속히 대처하기 위해 운용 중인 비상전화를 다양한 부가서비스 지원이 가능한 IP 기반의 "선로변 통합 인터페이스 통신설비"로 개량중에 있다. 본 연구는 이를 기반으로 터널 내 이상상황 감지를 위한 IoT 센서네트워크 환경을 구축하고 수집된 정보를 관제센터로 전달하여 재난 상황을 사전에 예지하는 시스템 아키텍처 설계에 관한 다양한 이해관계자의 요구를 분석하고, 시스템의 요구사항을 정의하며, 서비스 모델의 제시를 통해 재난대응 시나리오 모델을 제공하였다. 이를 통해 도시철도 재난에 대한 대응 관점을 사후 대처에서 사전 예방으로 전환하여 도시철도 안전운행 확보 및 중대 산업재해 예방을 도모한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권2호
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• pp.8-14
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• 2020

Recently, there was an increasing demand for an integrated access control system which is capable of user recognition, door control, and facility operations control for smart buildings automation. The market available door lock access control solutions need to be improved from the current level security of door locks operations where security is compromised when a password or digital keys are exposed to the strangers. At present, the access control system solution providers focusing on developing an automatic access control system using (RF) based technologies like bluetooth, WiFi, etc. All the existing automatic door access control technologies required an additional hardware interface and always vulnerable security threads. This paper proposes the user identification and authentication solution for automatic door lock control operations using camera based visible light communication (VLC) technology. This proposed approach use the cameras installed in building facility, user smart devices and IoT open source controller based LED light sensors installed in buildings infrastructure. The building facility installed IoT LED light sensors transmit the authorized user and facility information color grid code and the smart device camera decode the user informations and verify with stored user information then indicate the authentication status to the user and send authentication acknowledgement to facility door lock integrated camera to control the door lock operations. The camera based VLC receiver uses the artificial intelligence (AI) methods to decode VLC data to improve the VLC performance. This paper implements the testbed model using IoT open-source based LED light sensor with CCTV camera and user smartphone devices. The experiment results are verified with custom made convolutional neural network (CNN) based AI techniques for VLC deciding method on smart devices and PC based CCTV monitoring solutions. The archived experiment results confirm that proposed door access control solution is effective and robust for automatic door access control.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권7호
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• pp.320-325
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• 2016

IoT(Internet of Things) 기술의 급격한 발전으로 스마트 홈 환경에서 사용되는 사물들의 수가 급격하게 증가하고 있다. Mobile 환경에서 다양한 스마트 사물을 효율적으로 관리 및 제어하기 위해 Application을 통해 제공한다. 하지만, 기존의 방법은 단순 정보 나열하여 보여줄 뿐 사물 간의 유의미한 정보를 나타내지 않아 스마트 사물의 탐색과 제어가 어렵다. 본 논문에서는 문제를 해결하기 위해 사용자의 사물 사용 패턴 정보에 맞춰 사물의 데이터를 효율적으로 시각화하고 제어할 수 있는 인터페이스를 제안한다. 제안된 방법은 스마트 사물 기기의 사용 상황에 맞게 시간 축으로 패턴 정보를 분류하고 사물의 데이터를 시각화 하여 그룹 및 개별 제어를 쉽게 하기 위한 인터페이스를 제공한다. 또한 과거 및 현재의 전체 사물 정보를 종합하여 유의미한 정보를 확인할 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.17-22
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• 2023

뇌-기계 인터페이스(BMI)는 신경활동을 통해 발생하는 전기 신호인 뇌파를 해석하여 기계를 제어하는 인터페이스이다. BMI는 다양한 분야에 적용될 수 있으나 뇌파 측정 및 해석을 위한 하드웨어의 휴대성이 낮아 대중적으로 사용되기에 어렵다는 단점이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 이전 연구에서는 클라우드 컴퓨팅을 이용한 사물인터넷 기반 뇌-기계 인터페이스 시스템을 제안하였다. 본 연구에서는 위 시스템의 실시간 사용성을 증명하기 위하여 뇌파로 퐁(Pong) 게임을 조종하는 애플리케이션을 개발하여 테스트하였다. 그 결과 제안된 BMI 사용자가 최적 제어 인공지능과의 실시간 퐁 게임 대결에서 대등한 스코어를 보였다. 따라서 본 연구 결과는 사물인터넷 기반 뇌-기계 인터페이스가 일상생활 속 다양항 실시간 애플리케이션으로 활용될 수 있음을 시사한다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권7호
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• pp.93-102
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• 2017

최근 스마트폰 기기의 공급 확대로 저전력 블루투스(BLE)와 같은 무선통신과 다양한 센서 네트워크의 접근성에 의해 근접한 데이터 정보를 손쉽게 공유하는 사물인터넷(IoT)의 활용빈도가 높아지고 있다. 자동문 역시 2.5m~3m 높이에 설치된 제어부 동작 상태에 의한 고장유무와 원인을 파악하고 관리자에게 신속한 정보를 원격으로 제공하는 응용 프로그램의 개선으로서 BLE 기반의 연구가 가능하다. 현재 자동문 또한 원활한 관리환경을 위해 많은 진화를 추구하고 있는 현실이다. 제안한 시스템은 BLE 모듈를 추가 확장하여 기존 관리의 문제점으로 지적되고 있는 자동문의 정상상태 및 고장증상을 제어부를 통해서 일괄적으로 확인하는 스마트기기의 애플리케이션 구현으로 현장실험을 진행하였다. 본 논문의 결과를 바탕으로 이종기기 간의 데이터 신뢰도를 평가와 기존 자동문의 제어부의 통신모듈의 확장 가능성을 제공하는 기초자료가 되며, 향후 자동문의 제어부가 다 채널로 구성될 경우의 중앙관리 감시체제를 구축하는 계기가 될 것이다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.97-105
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• 2016

Microcontrollers (MCUs) for endpoint smart sensor devices of internet-of-thing (IoT) are being implemented as system-on-chip (SoC) with on-chip instruction flash memory, in which user firmware is embedded. MCUs directly fetch binary code-based instructions through bit-line sense amplifier (S/A) integrated with on-chip flash memory. The S/A compares bit cell current with reference current to identify which data are programmed. The S/A in reading '0' (erased) cell data consumes a large sink current, which is greater than off-current for '1' (programmed) cell data. The main motivation of our approach is to reduce the number of accesses of erased cells by binary code level transformation. This paper proposes a built-in write/read path architecture using binary code inversion method based on hot-spot region detection of instruction code access to reduce sensing current in S/A. From the profiling result of instruction access patterns, hot-spot region of an original compiled binary code is conditionally inverted with the proposed bit-inversion techniques. The de-inversion hardware only consumes small logic current instead of analog sink current in S/A and it is integrated with the conventional S/A to restore original binary instructions. The proposed techniques are applied to the fully-custom designed MCU with ARM Cortex-M0$^{TM}$ using 0.18um Magnachip Flash-embedded CMOS process and the benefits in terms of power consumption reduction are evaluated for Dhrystone$^{TM}$ benchmark. The profiling environment of instruction code executions is implemented by extending commercial ARM KEIL$^{TM}$ MDK (MCU Development Kit) with our custom-designed access analyzer.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1957-1963
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• 2017

본 논문은 지하수 수질을 모니터링하기 위한 다중센서기반의 센서 디바이스를 제작 및 성능을 제시하고자 한다. 신규로 제작된 시스템은 데이터 수집을 위하여 원격 제어기반의 다중센서 디바이스를 채택하였으며 원격모니터링 관리를 위하여 윈도우 모바일을 사용하였습니다. 지하 수질 센서장치와 모니터링 시스템 간의 통신 인터페이스로 직렬 포트 CAN 및 RS485를 채택하였고 신규 제작된 직렬 연결형 다중 센서 장치를 사용하여 지하수의 깊이에 따른 기존 센서와의 성능 비교 분석(온도계 오차범위 ${\pm}0.2^{\circ}C$, 수소이온농도(pH) < 0.85unit ) 결과를 제시하였다. 무선 연결된 센서 네트워크를 기반으로 한 지하수 모니터링 시스템을 위한 설계 및 통신방법을 제시하여 장치의 성능을 비교 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.57-64
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• 2020

최근 IoT 센서의 확산과 빅데이터, 인공지능 관련 기술의 발전으로 인해 미세먼지 오염도에 대한 시계열 예측 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 미세먼지 오염도를 나타내는 데이터가 급격히 변하는 특성(Extreme)을 가지고 있어 기존의 시계열 예측방법으로는 현장에서 사용할 수 있는 수준의 정확도를 내지 못하고 있다. 이 논문에서는 LSTM을 활용하여 미세먼지 오염도를 예측할 때 CNN을 통한 환경상황을 분류한 결과를 반영하는 방법을 제안한다. 이 방법은 LSTM과 CNN이 독립적이지만 인터페이스를 통해 하나의 네트워크로 통합되기 때문에, 응용 LSTM보다 이해하기 쉽다. Beijing PM2.5 데이터를 활용한 제안 방법의 검증 실험에서 예측 정확도와 변화 시기에 대한 예측력이 다양한 실험 case에서 일관되게 향상된 결과를 보였다.