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.
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.
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.
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.
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.
클라우드 서버를 이용한 IoT 응용 개발은 네트워크로 연결된 하드웨어에 데이터 송수신 지연, 네트워크 트래픽, 실시간 처리 지원을 위한 비용 등의 문제가 발생한다. 엣지 클라우드 기반 플랫폼에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 빠른 데이터 전달이 가능하도록 뉴로모픽 하드웨어를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 FPGA상에서 스파이킹 뉴럴 네트워크를 위한 모델 최적화 기법을 제안한다. 뉴로모픽 하드웨어에 최적화된 네트워크 모델 파라미터를 자동 조정하는 것에 초점을 맞추었다. 정확도에 대한 사용자 요구사항을 기반으로 더 높은 성능을 보이도록 최적화를 수행한다. 성능 분석 결과, 기존의 오픈 프레임워크에서 지원하는 고정 기법과 달리 사용자의 요구사항을 모두 만족하였으며 수행시간 측면에서 더 높은 성능을 보였다.
최근 다양한 쇼핑 환경에서 결제에 소요되는 시간을 줄이기 위한 많은 시도들이 이루어지고 있다. 또한 4차 산업혁명시대에 들어서면서 인공지능 기술이 고도화되고 있으며, IoT 장비들은 더욱 소형화되고 저렴해져서 이 두 가지 기술을 융합시킴으로써 사용자의 시간을 절약할, 인간을 대신하는 무인 환경을 구축하는 것에 대한 접근이 용이해졌다. 본 논문에서는 저가 IoT 장비들과 딥러닝 객체 탐지 기술을 기반으로 하는 스마트 쇼핑카트 시스템을 제안한다. 제안된 스마트 카트 시스템은 실시간 상품 인식을 위한 카메라와 라즈베리파이, 트리거 역할을 하는 초음파 센서, 상품이 쇼핑카트에 들어온 것인지 나간 것인지를 판단하기 위한 무게 센서, 가상의 장바구니에 대한 UI를 제공하는 스마트폰 어플리케이션, 학습된 데이터가 저장되는 딥러닝 서버로 구성된다. 각 모듈 간의 통신은 TCP/IP 네트워크 및 HTTP 네트워크로 이루어지며, 서버의 상품 인식을 위해서는 객체탐지 기술이 구현된 YOLO darknet 라이브러리를 사용한다. 사용자는 스마트폰의 앱을 통하여 스마트 카트에 넣은 물건들의 목록을 점검하고 자동으로 결제할 수 있다. 본 논문에서 제안된 스마트 카트 시스템은 가성비가 높은 무인 상점을 구현하는데 응용될 수 있다.
스마트 미러는 거울에 디스플레이와 임베디드 컴퓨터를 부착하여 거울 기능과 함께 사용자에게 다양한 정보를 제공해주는 IoT 장치이다. 본 논문은 스마트 미러가 사용자에게 정보를 제공하는 독립형 장치(stand alone device)라는 개념에서 벗어나 스마트 미러들이 연결되는 네트워크를 구성하고 사용자들이 다른 스마트 미러 사용자들과 대화하고 정보를 공유하는 CoMirror 시스템을 제안하고 구현하였다. CoMirror 시스템은 1개의 CoMirror 서버를 중심으로 여러 CoMirror 클라이언트들이 연결되는 구조이다. CoMirror 클라이언트는 라즈베리파이와 미러 필름, 터치 패드, 디스플레이 장치, 웹 카메라 등으로 구성되며, 서버에는 얼굴 학습과 인식, 사용자 관리, 클라이언트들 사이의 메시지 교환을 위한 중계 역할, 화상 통화 연결 설정 등의 기능이 구현되었다. 사용자들은 서버를 경유하여 다른 CoMirror 사용자들과 텍스트, 이미지, 오디오 등의 메시지를 주고받을 뿐 아니라, 1:1 화상 통화를 할 수 있도록 구현되었다.
본 논문에서는 시각장애인을 위한 이동보조시스템을 비교 분석하고, 6개의 장애물 감지 특징을 정리한다. 전통적으로, 시각장애인은 흰 지팡이를 사용하거나 안내견과 함께 보행한다. 최근 IoT 기술의 발달로 시각장애인의 보행을 보조하는 스마트 이동보조시스템이 개발되었다. 이러한 스마트 이동보조시스템은 장애물을 감지하고, 경로를 안내하는 역할을 수행해야 한다. 특히 스마트 이동보조 시스템은 장애물인지 판단하고, 햅틱 피드백을 통해 장애물 정보를 제공한다. 그리고 스마트 시스템은 서버를 구성하여 장애물의 정보를 저장하고, 다른 사용자에게 정보를 공유한다. 또한 저장된 장애물 정보를 통해 사용자 중심의 최적의 경로를 생성하여 시각장애인에게 장애물을 회피할 수 있는 경로를 안내한다. 스마트 이동보조시스템은 기계학습과 인공지능 기술을 적용함으로써 더욱 빠르게 발전할 것이다.
스무딩은 가변 비트율로 저장된 비디오 데이터를 고정 비트율로 변환하는 전송 계획이다. [6,7]의 연구에서는 전송률 증가가 요구되는 되는 경우에 증가량이 가장 적은 프레임을 새로운 전송률 구간의 시작 프레임으로 설정하고, 전송률 감소가 요구되는 경우에 감소량이 가장 큰 프레임을 새로운 구간의 시작 프레임으로 설정하는 스무딩 알고리즘을 제안하고 네트워크 트래픽이 고려되지 않는 환경에서 성능을 평가하였다. 본 논문에서는 [6,7]의 스무딩 알고리즘을 네트워크 트래픽을 고려한 환경에서 E.T 90 비디오 데이터로 512KB부터 32MB까지 최소 재생률, 평균 재생률, 재생률 변화량으로 적응적인 CBA 알고리즘과 성능을 평가한다. 비교 결과, [6,7]의 스무딩 알고리즘은 최소 재생률 비교에서 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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