• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.459-464
• /
• 2023

본 논문은 태양광을 이용하여 에너지를 발전하여 생성되는 전력으로 각종 센서 및 환경 모니터링이 가능하도록 계통 독립형 전력을 공급한다. 생산된 잉여 전력은 리튬 배터리에 저장시켜 태양광이 없는 환경에서도 컨테이너 하우스가 원활한 구동이 가능하도록 설계하였다. 긴 장마나 폭설로 인하여 태양광 생성이 어려우면 디젤발전으로 시스템이 멈추지 않고 구동할 수 있도록 하였다. 태양광 및 전력 관리를 위해 BMS(Battery Management System)를 구축하여 태양광 방/충전 및 사용량을 모니터링한다. 각종 센싱 데이터를 자동으로 기록하고 전송되며, 컴퓨터 및 스마트폰 앱을 통해 무선 모니터링이 가능하도록 설계하였다. 본 연구에서 제안하는 컨테이너 하우스는 계통 전원이 없는 오지, 공원, 행사장, 공사현장 등에서 최적의 에너지 운영을 수행함으로써 효율적인 에너지 관리가 가능하다.

• 한국비블리아학회지
• /
• 제33권1호
• /
• pp.139-166
• /
• 2022

본 연구는 5G 신기술에 가장 민감한 세대의 윤리 행태를 권장하는 일환으로 미래 정보전문가를 희망하는 주체를 위한 윤리 리터러시(Ethics-Literacy) 교육과정모형 개발을 목적으로 한다. 연구 범위의 핵심 주제인 5G 특성, 리터러시, 윤리 쟁점, 6C 역량기반 교육, 이용자 경험 등을 주제어로 최근 5년 이내(2022-2017) 출간된 국내외 학술 연구자료를 조사하고 내용분석으로 최종 86편을 연구대상으로 선정하여 문헌 연구가 진행되었다. 분석 결과가 제시하는 것은 첫째, 기존의 리터러시는 5G 환경에 대응된 네 영역으로 구분될 수 있고 둘째, 분석된 윤리 쟁점은 모든 리터러시 영역에서 보이는 공통 쟁점과 각 리터러시 영역별 특수 쟁점으로 비교 구분되었다. 분석된 결과와 4차 산업혁명 교육방식으로 제시된 6C 역량기반 교육을 바탕으로 대학 차원의 5G 정보환경 정보전문가를 위한 윤리 리터러시 교육과정모형을 개발하여 제시하였다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제29권5호
• /
• pp.653-660
• /
• 2022

Gravel scattering that is generated during operation of high-speed railway vehicle is cause to damage of vehicle such as windows, axle protector and so on. Especially, those are frequently occurred in winter season when snow ice is generated easily. Above all, damage of vehicle windows has not only caused maintenance cost but also increased psychological anxiety of passengers. Various methods such as heating system using copper wire, heating jacket and heating air are applied to remove snow ice generated on the under-body of vehicle. However, the methods require much run-time and man power which can be low effectiveness of work. Therefore, this paper shows that large-area heating system was developed based on heating coat in order to fundamentally prevent snow ice damage on high-speed railway vehicle in the winter season. This system gives users high convenience because that can remotely control the heating system using IoT-based wireless communication. For evaluating the applicability to railroad sites, a field test on an actual high-speed railroad operation was conducted by applying these techniques to the brake cylinder of a high-speed railroad vehicle. From the results, it evaluated how input voltage and electric power per unit area of the heating specimen influences exothermic performance to draw the permit power condition for icing. In the future, if the system developed in the study is applied at the railroad site, it may be used as a technique for preventing all types of damages occurring due to snow ice in winter.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.272-274
• /
• 2021

최근 COVID-19로 인하여 비대면 인증과 발열 감지 시스템의 사용이 늘어나고 있다. 확진자의 수가 증가할수록 정부에서는 인증과 발열 감지기의 설치를 의무화하고 있다. 일반 음식점뿐만 아니라 모든 매장에 출입할 때 사용되고 있다. 그러나 대부분 발열 감지기와 인증장치를 별도로 구성되어 사용되고 있어 매우 불편한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 기능을 동시에 수행할 수 있는 출입 통제 시스템을 개발하고자 수행되었다. 발열 감지 기능과 스마트 개인인식기능뿐만 아니라 IOT 기술을 접목하여 스마트 출입관리 시스템을 개발하였으며, 향후 공공시설물 및 요양시설 등에 보급되어 K-방역을 한층 더 발전시킬 것으로 기대된다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제31권1호
• /
• pp.1-11
• /
• 2023

Assessment of the compressive strength of concrete plays a major role during formwork removal and in the prestressing process. In concrete, temperature changes occur due to hydration which is an influencing factor that decides the compressive strength of concrete. Many methods are available to find the compressive strength of concrete, but the maturity method has the advantage of prognosticating strength without destruction. The temperature-time factor is found using a LM35 temperature sensor through the IoT technique. An experimental investigation was carried out with 56 concrete cubes, where 35 cubes were for obtaining the compressive strength of concrete using a universal testing machine while 21 concrete cubes monitored concrete's temperature by embedding a temperature sensor in each grade of M25, M30, M35, and M40 concrete. The mathematical prediction model equation was developed based on the temperature-time factor during the early age compressive strength on the 1^st, 2^nd, 3^rd and 7^th days in the M25, M30, M35, and M40 grades of concrete with their temperature. The 14^th, 21^st and 28^th day's compressive strength was predicted with the mathematical predicted equation and compared with conventional results which fall within a 2% difference. The compressive strength of concrete at any desired age (day) before reaching 28 days results in the discovery of the prediction coefficient. Comparative analysis of the results found by the predicted mathematical model show that, it was very close to the results of the conventional method.

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

• 기술혁신연구
• /
• 제23권3호
• /
• pp.169-199
• /
• 2015

최근 사물인터넷(Internet of Things)과 같이 정보통신기술이 다른 산업의 제품들과 결합하여 새로운 기능을 제공하고 있다. 모듈성은 기술 융합을 촉진하는 데 중요한 역할을 하고 있고, 이는 조직 간의 관계뿐만 아니라 산업 내의 경쟁 구조에도 영향을 미치고 있다. 모듈성이 조직 체계 및 산업 내 지배구조에 영향을 미치는 데 있어서 핵심 요인은 개별 모듈 간의 연계를 담당하는 인터페이스 표준이다. 모듈성과 인터페이스 표준에 관한 연구들은 기술 체계와 조직 체계 간의 상호 작용과 이로 인해 산업의 역학 구도가 변화하는 과정을 설명하고 있어서, 상기 언급한 현상을 이해하는 데 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 모듈성에 관한 기존 해외 연구들을 모듈성과 제품 아키텍처, 인터페이스 표준과 조직 체계, 지배구조와 제도적 요소 측면에서 정리하였다. 또한 전자 산업과 자동차 산업을 비교 분석하여 표준화 정책에 대한 시사점을 도출하였다. 이를 통해 다양한 모듈 제조업체 육성과 네트워크 효과에 기반을 둔 글로벌 경쟁력 강화, 사용자 중심의 혁신 체계 도입을 위해서는 개방형 인터페이스 표준을 외부형으로 설정하는 것이 중요하다는 것을 밝혀냈다. 또한 성능 최적화 측면에서 제품의 특성 반영, 산업 내 핵심기업의 참여 유도, WTO 법과 같은 제도적 요소 등 개방형 인터페이스 표준화 정책을 수립할 때 고려할 사항들을 정리한다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제42권6호
• /
• pp.437-445
• /
• 2018

국제해사기구(IMO)에서는 해양 환경보호를 위해 황산화물($SO_X$), 질소산화물($NO_X$), 이산화탄소($CO_2$) 등의 선박 배기가스 배출 규제를 강화하고 있으며, 특히 미국, 유럽을 중심으로 배출가스통제구역(Emission Control Area, ECA)을 설정하여 운용하고 있다. 이러한 환경 규제의 대응방법으로서 친환경 고효율 선박에 대한 요구가 커지면서 배출가스를 줄일 수 있는 전기추진시스템 관련 연구 및 기술에 대한 관심이 늘어나고 있다. 컨테이너선과 같은 상선은 경제속도 운항의 이유로 전기추진시스템의 적용대상에서 벗어나 있었으나, 앞으로 배기가스 배출 규제가 강화되고 4차 산업혁명 기술로 대표되는 빅데이터, IoT 기술을 적용한 자동화 시스템이 선박에 적용되기 위해서는 모니터링 및 제어가 쉬운 전기추진시스템이 필요할 것으로 전망된다. 따라서 본 논문에서는 6,800TEU 컨테이너 선박을 대상으로 전기추진시스템을 적용하기 위해서 기존 컨테이너 선박의 부하분석을 통해 부하분석 기반의 발전기 및 배터리 용량 설계를 목표로 연구를 진행하였다. 부하분석기반으로 설계된 시스템은 배터리를 이용한 부하분배제어를 통해 발전기가 높은 효율구간에서 운용할 수 있다는 장점이 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제11권2호
• /
• pp.67-72
• /
• 2022

최근 인공지능을 활용한 다양한 지능형 응용서비스 개발이 활발히 진행 중이다. 특히, 제조 산업 현장에서는 인공지능 기반 실시간 예측서비스 연구가 활발히 진행 중이며 이중 화재 및 악취를 감지·예측할 수 있는 인공지능 서비스에 대한 요구가 매우 높다. 하지만 기존 감지·예측시스템은 화재 및 악취 발생 예측이 아닌 발생 후 감지 서비스가 대부분이다. 이는 인공지능 기반 예측서비스 기술이 적용되어 있지 않기 때문이다. 또한, 화재 예측 및 악취 감지·예측서비스는 초저지연 특징을 가진 서비스이다. 따라서 초저지연 예측서비스를 제공하기 위해 엣지 컴퓨팅 기술이 인공지능 모델과 결합되어 클라우드에 비해 빠른 추론 결과를 현장에 빠르게 적용할 수 있도록 개발 중이다. 따라서 본 논문에서는 제조 산업 현장에서 가장 많이 요구되는 화재 예측 및 악취 감지·예측에 사용할 수 있는 LSTM 알고리즘 기반 학습모델을 제안한다. 또한, 제안하는 학습모델은 엣지 다바이스에 구현이 가능하도록 설계하였으며 사물인터넷 단말로부터 실시간 센서데이터를 수신하고 이 데이터를 추론 모델에 적용하여 화재 및 악취 상태를 실시간으로 예측할 수 있도록 제안한다. 제안된 모델은 3가지 성능 지표를 통해 학습모델의 예측 정확도를 평가하였으며 평가 결과는 평균 90% 이상 성능을 보였다.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제17권1호
• /
• pp.176-183
• /
• 2021

연구목적: 우리나라 최근 4차 산업 혁명의 핵심 기술인 인공지능(AI), 사물인터넷(loT), 가상현실(VR) 등을 제조 환경에 반영한 스마트공장 도입이 활발히 추진되고 있다. 그러나 기존 운영체제 기반의 파일 시스템에서 발생하는 각종 문제점을 해결하고자 비파일시스템 기반의 데이터보호 기술을 연구·검증하고자 한다. 연구방법: 본 연구에서는 운영체제에 의해 식별되거나 제어되지 않는 보안저장부와 디지털 키 값의 입력에 따라 보안 저장부를 활성화할 수 있는 방법연구와 BIOS 동작 시 연결을 위한 입출력 정보만 제공하는 제어부를 설정하고 보안 저장부의 활성화에 따라 제2 메타 데이터를 사용한 맵핑 동작을 수행할 수 있도록 비파일형태의 구조를 연구함. 연구결과: 첫째, 비파일시스템 기반의 보안 저장부의 생성과 데이터 입출력 시 데이터 손상 여부를 샘플 데이터의 해시함수 값과 일반 저장부 및 보안 저장부의 해시함수 값을 비교하여 일치하는 것을 확인하였음. 둘째, 보안 저장부의 데이터 보호 성능 실험에서는 원본 파일의 해시함수 값과 랜섬웨어 활동 이후의 일반 저장부와 보안 저장부의 해시함수 값을 비교하여 악성코드인 랜섬웨어로부터 데이터 보호 성능을 확인함. 결론: 본 연구는 국가적으로 추진하고 있는 스마트팩토리 구축 사업을 통해 기업에 도입되고 있는 정보시스템 내의 중요 데이터를 보호하기 위한 새로운 개념의 데이터 보호 기술을 구현하고 실험하였다. 정보보안의 목적인 중요 데이터의 보호를 위해 기존의 저장 개념과 달리 파일 시스템에 비의존적인 비파일 형태의 보안 저장부 생성기술을 구현하였고 그 안전성을 검증하였음.