인터넷과 사물의 결합이 급속도로 진행되며 IoT(Internet of Things, 사물인터넷)의 활성화 역시 앞당겨지고 있다. 최근 IoT 기술 및 서비스와 관련하여 가정, 공장 등의 다양한 장소와 공기청정기, 체온계 등의 제품에도 IoT 기술이 접목된 서비스가 제공되고 있다. 본 논문에서는 일반목적의 IoT 허브인 R.Box의 센서 네트워크와 R.Box와 센서를 통제, 제어하며 데이터 저장과 간단한 통계를 확인할 수 있는 CMS(Content Management System) 기능을 하는 서버 구현에 대해 설명한다. R.Box는 라즈베리 파이를 이용해 제작되었으며 사용자는 서버에 접속해 R.Box와 센서의 정보, 측정된 값을 확인하고 수정, 삭제, 검색 등의 기능을 사용할 수 있다.
Choi, Eun-Soo;Kang, Min-Soo;Jung, Yong Gyu;Paik, Jean Kyung
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권1호
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pp.70-75
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2017
Recent development of IT industry including smart phones and communication technologies has resulted in rapid growth of Internet of Things (IoT) technology and relevant markets. The access to IoT is becoming easier thanks to the boards and IoT products, such as Arduino and Raspberry Pi. Large-scale business sites use IoT technology to manage inventories, but small-scale business sites do not. In the present study, We ported Linux-based Raspbian to Raspberry Pi, It utilizes web server communication to control the Arduino through the application We used a color sensor to figure out the kind of inventory. We also built a database using MySQL to store the data. We used raspberry pi to check whether the proposed system works and apply it to small-scale business.
This paper deals with the process and requirements of a capstone design project performed by undergraduate students. We discuss about the preliminary study for the capstone design, the derivation of a subject, the level descriptor of the subject, and the system requirements. And then, we summarize the results of the capstone design project entitled as Microsoft Azure based IoT (Internet of Things) system which is performed by 4 undergraduate students during 10 months. This system is composed of a Zigbee sensor network, the TCP/IP Internet, an IoT server, and a smartphone application program, with which we can gather the sensor data and control actuators at the far away area.
Emerging mobile edge computing (MEC) can be used in battery-constrained Internet of things (IoT). The execution latency of IoT applications can be improved by offloading computation-intensive tasks to an MEC server. Recently, the popularity of unmanned aerial vehicles (UAVs) has increased rapidly, and UAV-based MEC systems are receiving considerable attention. In this paper, we propose a dynamic computation offloading paradigm for UAV-based MEC systems, in which a UAV flies over an urban environment and provides edge services to IoT devices on the ground. Since most IoT devices are energy-constrained, we formulate our problem as a Markov decision process considering the energy level of the battery of each IoT device. We also use model-free Q-learning for time-critical tasks to maximize the system utility. According to our performance study, the proposed scheme can achieve desirable convergence properties and make intelligent offloading decisions.
최근 IoT 기술을 적용하여 가정 내의 기기들의 제어와 온도, 습도 등의 정보를 수집하여 실내 환경을 자동으로 제어할 수 있는 시스템의 적용사례가 증가하고 있다. 현재 IoT 디바이스의 네트워크 구성은 IoT 디바이스들을 무선 게이트웨이를 통해 인터넷과 연결하는 방식을 주로 사용한다. 이와 같은 방식은 게이트웨이에 종속적이기 때문에 다양한 서비스를 제공하기에는 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 장거리 무선통신 기술을 적용하여 게이트웨이를 사용하지 않고 IoT 네트워크를 구성하여 게이트웨이에 독립적인 방법을 제시하였다. 제안한 장거리무선인터넷 기술을 적용한 IoT 디바이스들은 각각 원격 서버에 접속할 수 있고 기존 방식에서 지원하지 못하는 이동성을 지원하여 보다 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 제안한 네트워크 구성방식의 성능평가는 게이트웨이로 구성하는 기존 네트워크 방식과 제안하는 네트워크 구성방식에서 각각 발생하는 지연시간과 데이터의 량을 비교하였다. 분석결과를 통해 제안한 방식에서 게이트웨이에서 발생하는 지연시간과 데이터의 량이 감소하는 것을 확인하였다.
IoT 카스토퍼 기반의 스마트주차 안내 시스템을 제안하고 구현하였다. IoT 센서 모듈을 내장한 카스토퍼 감지센서는 기존의 매립형 주차센서에 비해 시공이 용이한 장점을 가진다. 순차적 점대점 통신을 통해 카스토퍼에서 전송된 주차상태 데이터는 IoT 게이트웨이를 통해 웹서버에 저장되고, 스마트기기의 안드로이드 앱을 통해 원격으로 주차공간을 확인할 수 있다. 배터리로 구동되는 IoT 카스토퍼는 소모 전력을 줄이기 위해 워치독 타이머와 연동한 액티브/슬립 싸이클 방식을 사용한다. 카스토퍼의 소모전력은 액티브 모드와 슬립 모드에서 각각 80mW와 25mW로 측정되었다. 슬립 모드에서 발생하는 전력 소모를 최소화 할 수 있는 초저전력 IoT 센서모듈 구조를 제안하였다. 실제 주차장에서 구현된 시스템의 동작을 검증하였다.
최근 IoT 네트워크는 이기종의 IoT 장치에서 발생하는 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서 다양한 클러스터링 기법들이 연구되고 있다. 그러나, 기존 클러스터링 기법들은 정적으로 네트워크를 분할하는데 초점을 맞추고 있어서 이동이 가능한 IoT 장치에는 기존 클러스터링 기법들이 적합하지 않다. 본 논문에서는 에지 네트워크를 이용하여 IoT 장치의 정보를 수집·분석하기 위한 확률적 딥러닝 기반의 동적 클러스터링 모델을 제안한다. 제안 모델은 수집된 정보의 속성값의 빈도수를 확률적으로 딥러닝에 적용하여 서브넷을 구축한다. 구축된 서브넷은 시드로 추출된 연계 정보를 계층적 구조로 그룹핑할 때 사용하며, IoT 장치에 대한 동적 클러스터링의 속도 및 정확도를 향상시킨다. 성능평가 결과, 제안모델은 기존 모델에 비해 데이터 처리 시간이 평균 13.8% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 모델보다 평균 10.5% 낮게 나타났다. 서버에서 IoT 정보를 추출할 때의 정확도는 기존모델보다 평균 8.7% 향상되었다.
본 논문은 AWS IoT 서비스 및 MQTT 기반 스마트 홈 시스템의 구현 사례를 소개한다. 본 연구에서 구현한 스마트 홈 시스템은 온도와 습도를 모니터링 할 수 있고 그에 따라 에어컨 난방 등을 수동 혹은 자동으로 온도 조절이 가능하며 카메라로 방문자를 확인하고 도어록을 원격으로 제어 할 수 있다. 구현된 스마트홈 시스템은 아두이노를 이용하여 도어록, 난방, 전등 및 에어컨을 제어하며 수집된 데이터와 제어정보는 AWS IoT 서비스를 이용하여 관리한다. 본 연구에서는 사용자가 원격에서 IoT 기기들을 제어할 수 있도록 안드로이드 앱을 개발하였으며, 앱과 AWS IoT 서버 및 아두이노 사이의 데이터 통신 및 제어를 위해 MQTT 프로토콜을 이용하였다. 또한 센서 및 기기들을 추가할 수 있도록 확장성을 갖는 AWS IoT 서비스 기반으로 구현되었다.
최근 사물인터넷 발달로 인하여 센서에서 발생되는 데이터가 폭증하고 있다. 이러한 패러다임의 변화로 즉각 행동이 요구되는 여러 산업현장에서 실시간으로 발생되는 데이터들의 분석이 필요하게 되었으며, 실시간 시각화 분석이 대두되고 있다. 그러나 기존 시각화 시스템은 데이터를 저장 후에 시각화를 하기 때문에 서버의 응답시간이 실시간에 준하는 ms수준의 처리를 보장하지 못하며, 처리할 자원을 보유하고 있지 않아 주요 자원이 될 데이터를 폐기하는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 가드닝 환경에서 IoT 센싱 정보를 활용하여 실시간 시각화 알고리즘을 적용한 스마트가드닝 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안 시스템의 성능 평가를 위하여 서버의 응답시간을 측정하였고, 테스트 결과 제안하는 실시간 시각화 알고리즘의 응답 속도는 실시간에 준하는 ms수준의 처리를 보장함을 확인하였다.
사물인터넷 기반의 헬스케어 서비스는 다양한 사물인터넷 디바이스를 통해서 사용자의 생체신호 측정, 질병 진단 및 예방을 포함한 건강관리 및 의료 서비스를 제공하고 있다. 그러나, 사물인터넷 기반의 헬스케어 서비스는 여러 가지 요소 기술들이 통합되어 서비스를 제공하기 때문에 각 요소 기술 자체의 보안 취약성과 연동 시 새로운 보안 취약성이 발생할 수 있는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 IoT 기반의 웨어러블 장비를 이용한 사용자의 헬스케어 정보를 서버에 전달할 때 제 3자로부터 사용자의 헬스케어 정보를 안전하게 처리할 수 있는 사용자 프라이버시 보호 모델을 제안한다. 제안 모델은 사용자의 헬스케어 정보를 안전하게 처리, 보관, 저장할 수 있도록 헬스케어 센서 정보 별로 속성 값을 부여하여 사용자의 프라이버시를 계층적으로 통합 관리한다. 성능평가 결과, 제안모델은 기존모델보다 IoT 장치의 처리율은 평균 10.5% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 모델에 비해 평균 9.9% 낮은 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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