본 논문에서는 IoT 기술 기반의 명찰을 활용하여 영유아 교육기관 내에서 각 영유아의 개별적인 위치와 타 유아와의 근접거리 유지정도를 파악할 수 있는 실시간 모니터링 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 정밀위치 추적 모듈, 게이트웨이 위치정보 산출을 위한 데이터 전송시스템, 서비스 플랫폼 서버, 영유아의 발달을 고려한 데이터 분석 처리 모듈로 구성하였으며, 각 영유아가 어떤 유아와 상호작용을 많이 하는 지에 대한 정보를 추출하고자 하였다. 본 시스템을 통하여 수집한 정보는 소외나 배척을 당하는 영유아뿐만 아니라 사회성 발달 측면에서 문제가 없는 영유아, 더 나아가서 인기가 많은 영유아들에 이르기까지 모든 영유아의 또래관계를 개선할 수 있는 중요한 정보로 활용할 수 있다. 또한, 교사는 영유아간의 근접거리 정보를 토대로, 긍정적인 상호작용인지 부정적인 상호작용인지에 대해 파악하고 이를 토대로 영유아의 또래관계 개선을 위한 교육이 가능하다. 이러한 결과를 학부모와의 상담 시 활용하고 본 시스템을 통하여 수집한 정보를 DB화하여 영유아 또래관계 개선을 위한 체계 구축이 가능하다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.1005-1018
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2017
This paper proposes an App Visualization (AppV) based on IoT Self-diagnosis Micro Control Unit (ISMCU) for accident prevention. It collects a current status of a vehicle through a sensor, visualizes it on a smart phone and prevents vehicles from accident. The AppV consists of 5 components. First, a Sensor Layer (SL) judges noxious gas from a current vehicle and a driver's driving habit by collecting data from various sensors such as an Accelerator Position Sensor, an O2 sensor, an Oil Pressure Sensor, etc. and computing the concentration of the CO collected by a semiconductor gas sensor. Second, a Wireless Sensor Communication Layer (WSCL) supports Zigbee, Wi-Fi, and Bluetooth protocol so that it may transfer the sensor data collected in the SL to ISMCU and the data in the ISMCU to a Mobile. Third, an ISMCU integrates the transferred sensor information and transfers the integrated result to a Mobile. Fourth, a Mobile App Block Programming Tool (MABPT) is an independent App generation tool that changes to visual data just the vehicle information which drivers want from a smart phone. Fifth, an Embedded Module (EM) records the data collected through a Smart Phone real time in a Cloud Server. Therefore, because the AppV checks a vehicle' fault and bad driving habits that are not known from sensors and performs self-diagnosis through a mobile, it can reduce time and cost spending on accidents caused by a vehicle's fault and noxious gas emitted to the outside.
본 논문에서는 1인 가구를 대상으로 전기 안전, 전기 에너지 소비 관리 그리고 비상시 네트워크를 연결하여 예약된 연락처에 메시지를 전송하는 사물인터넷 기반의 스마트 콘센트 시스템 구축 방식을 제안한다. 제안된 스마트 콘센트 시스템은 서버와 모듈, 어플리케이션, WiFi AP 수신기 사이에 패킷 데이터와 프로토콜을 파싱하여 구현된다. 통신을 위해 구축된 WiFi AP는 콘센트 뿐 만 아니라 가스 차단, 도어락 등에 연결하여 사용하는 것이 가능하다. 또한 제안된 방식은 AC 전류센서(SCT-013)를 통해 받아온 해당 콘센트의 전력량을 실시간으로 수신하여 원격 모니터링 기능을 제공할 수 있다. 스마트 콘센트 시스템은 대기전력 차단 기능과 더불어 전력 사용 자동 분석을 통해 비상시 전력 자동 차단 기능까지 할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 사물인터넷을 사용하여 원격으로 도어록과 주변 디바이스를 제어하는 스마트 도어록 시스템을 개발하였다. 사물인터넷은 인터넷망을 사용하여 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통을 돕는 지능형 시스템으로 최근 하드웨어 기술의 발전과 빅데이터 등으로 인하여 주목받고 있는 기술이다. 이러한 사물인터넷 기반인 스마트홈 시스템을 응용하여 구현한 스마트 도어록 시스템은 서버인 라즈베리 파이와 도어록, 센서를 사용하여 구현하였다. 이 스마트 도어록 시스템은 스마트폰으로 라즈베리 파이 서버에 접속하여 도어록을 제어할 수 있도록 하였다. 또한 스마트폰으로 센서를 통해 사람의 접근을 확인하고, 도어록 주변을 카메라로 촬영하여 실시간으로 확인할 수 있도록 하였다.
최근 리눅스가 IoT, 임베디드, 모바일, 데스크톱 및 서버 산업 등에서 널리 사용됨에 따라, 리눅스 시스템 구조에 대한 이해와 맞춤형 리눅스 시스템 구축 기술의 중요성은 날로 커지고 있다. 이에 비례하여 리눅스 시스템의 모든 구성 요소를 소스 파일로부터 구축할 수 있는 능력이 매우 중요해 졌다. LFS (Linux From Scratch) 사이트[1]는 소스로 부터 기본 리눅스 시스템을 구축하는 과정을 안내한다. LFS 구축 과정은 빌드 호스트 준비 단계, 임시 시스템 구축 단계, 최종 시스템 구축 단계와 시스템 설정 및 부트 준비 단계로 구성된다. 하지만 LFS 시스템 구축 과정에 내재한 개념은 초보자가 쉽게 이해하기 힘들다. 본 논문은 LFS 시스템의 구축 단계를 분석 정리하고, 각 단계에서 사용된 핵심빌드 개념 및 원리를 제시한다. 끝으로, 본 연구의 구축 사례에서 측정한 설치 소요 시간을 보인다.
본 논문에서는 Zigbee와 GPS센서를 이용한 해녀 사고예방 스마트 모니터링 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 해녀들이 바다속에서 조업중에 있을 때, 물질하는 위치, 체온, 잠수의 깊이, 잠수 시간 등의 정보를 수집하여 안전사고 발생시 곧바로 대처할 수 있다. 본 연구에서는 해녀의 상태 및 물질 활동 정보 측정을 위한 스마트테왁과 스마트물안경을 개발하였다. GPS 수신이 가능한 스마트테왁은 스마트물안경과 Zigbee통신으로 측정된 데이터를 IHSS(IoT based Haenyeo Safety service Software)의 서버로 전송한다. 또한, IHSS는 반응형 웹으로 해녀의 위치 정보와 상태 정보를 스마트폰으로 서비스할 수 있다. 결론적으로 이 시스템은 해녀의 건강관리 및 안전 측면에서 매우 유용할 것이며, 유네스코 세계 무형문화유산 등재 기반 등 제주해녀의 세계화 마케팅에도 크게 기여할 것이다.
4차 산업혁명의 발전으로 저 전력 근거리 무선통신을 활용한 기술들이 의료정보와 연계 적용되면서 의료정보에 관한 관심도가 증가하고 있다. 스마트 장비의 사용 연령층이 높아지고 보편화 되면서 모바일 기기와 다양한 사물, 장비 등을 연동하는 등의 관련 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 또한 각종 전염병을 비롯한 코로나바이러스 감염증-19(Coronavirus Disease 2019;COVID-19)이 유행함에 따라 언택트(비대면)에 대한 관심이 증가하고 있다. 이로 인한 조치로 사회적 뿐만 아니라 생활 속에서도 거리가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 저 전력 근거리 무선 통신 기술인 비콘을 이용하여 IoT 디바이스를 만들어, 의료정보 시스템의 웹 서버와 통신하여 의료기관 방문 시 보다 쉽게 진료 접수 할 수 있도록 연구하였다.
본 연구에서는, 천연가스(NG) 데이터와 가스 관련 환경 요소 간의 관계를 기계학습 알고리즘을 사용하여 가스 누출 데이터를 직접 측정하지 않고 가스 누출 위험 수준을 예측하였다. 이번 연구는 서버가 제공하는 오픈 데이터인 IoT 기반 원격 제어 피카로(Picarro) 가스 센서 사양을 기반으로 사용했다. 천연 가스는 공기 중으로 누출이 되며, 대기 오염, 환경, 그리고 건강에 큰 문제가 된다. 본 연구에서 제안하는 방법은 천연 가스의 누출 위험 예측을 위한 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류 기반 다변량 특이치 제거 방법이다. 비지도 k-평균 클러스터링 후에 실험 데이터 집합은 불균형 데이터이다. 따라서 우리는 제안된 모델이 중간과 높은 위험 수준을 가장 잘 예측할 수 있다는 점에 초점을 맞춘다. 이 경우 각 분류 모델에 대한 수신자 조작 특성(ROC) 곡선, 정확도, 평균 표준 오차(MSE)를 비교했다. 실험 결과로 정확도, 수신자 조작 특성의 곡선 아래 영역(AUC, Area Under the ROC Curve), MSE가 각각 MOL_RF의 경우 99.71%, 99.57%, 및 0.0016의 결과 값을 얻었다.
다보스 포럼 이후 최근 4차 산업혁명은 전 세계의 국가들의 관심을 갖는 분야가 되고 있다. 4차 산업혁명의 기술 중 유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 각종 디바이스, 네트워크 및 소프트웨어 기술의 융합 환경을 필요로 하며, IoT 기술 분야 중 사물을 식별하는 RFID 기술은 산업 전 분야에 응용되고 있으며 경쟁력을 갖추고 있다. RFID 기술을 응용한 시스템은 다양한 산업분야에서 이용되고 있고, 특히! 유통, 물류 분야에서 정확한 재고관리와 SCM 관리에 매우 효율적으로 사용되고 있다. RFID 시스템을 클라우드 기반의 환경으로 구축했을 경우 효과적인 물류관리 시스템과 경제성을 고려하여 유통관리에 신뢰성을 확보할 수 있을 것이다. 본 연구는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 RFID 시스템에 관한 연구로 응용 서버를 운영하거나 유지 보수하는 비용을 줄여 경제성과 신뢰성을 향상 시킬 수 있도록 연구한다.
최근 대기환경오염의 심각성이 커짐에 따라 대기오염에 대한 관심도가 높아지고 있다. 본 논문에서 제안한 사물 인터넷 기반 미세먼지 모니터링 시스템은 대기환경오염 중 인체에 영향을 미치는 가장 큰 원인인 미세먼지, 휘발성 유기화합물, 이산화탄소 등을 측정하고 모니터링 할 수 있도록 하였다. 미세먼지 모니터링 시스템은 대기환경정보를 측정할 수 있는 측정 장치, 측정된 정보를 저장 및 분석할 수 있는 서버 시스템, 대기환경정보를 실시간으로 시각화 분석이 가능하도록 관리자용 통합 모니터링 관리 시스템과 사용자용 스마트 폰 애플리케이션으로 구성하여 하였다. 또한, 시스템의 응답속도, 센서 데이터의 전송속도, 센서의 측정오차를 이용하여 제안한 사물인터넷 기반 미세먼지 모니터링 시스템의 효율성을 검증하고자 하였다. 사물인터넷 기반 미세먼지 모니터링 시스템은 대기환경정보를 휴대용 미세먼지 측정 장치로 측정한 후 대기오염상태를 시각화함으로써 사용자의 편리성과 시스템의 효율성을 증대시킬 수 있을 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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