• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.51-61
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• 2021

사물인터넷과 빅데이터 그리고 인공지능으로 상징되는 4차 산업혁명시대에 다양한 임베디드 디바이스가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 디바이스는 낮은 사양임에도 통신 기능을 보유하고 있어서 개인 정보유출 가능성이 높아지고 있으며 보안의 위협 또한 증가하고 있다. 임베디드 디바이스는 하드웨어부터 네트워크를 통한 서비스까지 대부분의 단계에서 보안 이슈가 발생 가능하다. 또한 저사양과 저전력 등 자원 제약의 특징을 가지며 관련 기술의 표준화가 이루어지지 않은 상황이므로 일반적인 보안 기법을 적용하기에는 어려움이 따른다. 본 연구에서는 임베디드 디바이스에 SDN 적용 시 취약점과 발생 가능한 문제점과 고려사항을 제시하였다. 하드웨어 관점에서 와이파이 칩과 블루투스의 문제, 오픈플로우 구현상의 문제, SDN 컨트롤러 및 구조적 특성에 따른 사례를 고려하여 제시하였다. SDN은 데이터 플레인과 제어 플레인을 각각 분리하여 둘 사이에 표준화된 인터페이스를 제공하여 통신을 효율적으로 제어할 수 있으며 빠른 변화에 대응하기 어려운 기존 네트워크 기술에서의 보안의 한계에 대응할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.291-301
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• 2021

제어 및 필드 레벨에서의 OPC UA는 필드 버스를 대체할 만큼의 충분한 성능을 제공하지 못한다. OPC 협회는 실시간 및 비연결 메커니즘을 지향하고, MQTT나 AMQP와 같이 브로커 기능을 지원하는 새로운 사양인 OPC UA 발행-구독 모델을 OPC UA Part14 표준으로 추가하였다. 본 논문은 OPC UA Part14 표준을 추가한 OPC UA 발행자와 DDS 구독자 간에 상호운용성을 위한 게이트웨이에 관한 내용이다. 본 논문에서 제안한 게이트웨이는 라즈베리파이 4를 사용하였으며, DDS는 오픈 소스인 OpenDDS를 사용하였다. OPC UA 발행-구독 모듈은 Open62541 발행-구독 오픈 소스를 기반으로 해당 소스에서 제공하지 않는 기능을 추가 구현한 것인 A-Open62541 발행-구독 모듈을 사용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.187-192
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• 2021

본 연구는 객체 검출기를 이용하여 숲 혹은 그에 준하는 복잡한 환경에서의 이륙에 대한 시스템을 제안한다. 시뮬레이터에서 대각선상의 모터간 550mm의 길이를 갖는 쿼드콥터에 라즈베리파이를 장착하여 엣지 컴퓨팅 기반으로 실험을 진행한다. 학습에 사용될 이미지는 군산대학교 내부의 세 지점을 선정하여 640⁎480 사이즈의 이미지를 150장 내외 정도 획득하였으며, 이들을 흑백으로 변환한 다음, 127의 경계값을 두어 이진화 전처리를 하였다. 이후 SSD_Inception 모델을 학습 하였다. 시뮬레이션상에서 검증용 영상을 입력으로 학습한 모델을 통해 드론을 이륙시키는 실험 결과, 라벨을 이용하여 이륙했을 때와 유사한 궤적을 그려내었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권1호
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• pp.1-15
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• 2022

The MobileNetV3 is specially designed for mobile devices with limited memory and computing power. To reduce the network parameters and improve the network inference speed, a new lightweight network is proposed based on MobileNetV3. Firstly, to reduce the computation of residual blocks, a partial residual structure is designed by dividing the input feature maps into two parts. The designed partial residual structure is used to replace the residual block in MobileNetV3. Secondly, a dual-path feature extraction structure is designed to further reduce the computation of MobileNetV3. Different convolution kernel sizes are used in the two paths to extract feature maps with different sizes. Besides, a transition layer is also designed for fusing features to reduce the influence of the new structure on accuracy. The CIFAR-100 dataset and Image Net dataset are used to test the performance of the proposed partial residual structure. The ResNet based on the proposed partial residual structure has smaller parameters and FLOPs than the original ResNet. The performance of improved MobileNetV3 is tested on CIFAR-10, CIFAR-100 and ImageNet image classification task dataset. Comparing MobileNetV3, GhostNet and MobileNetV2, the improved MobileNetV3 has smaller parameters and FLOPs. Besides, the improved MobileNetV3 is also tested on CPU and Raspberry Pi. It is faster than other networks

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1121-1128
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• 2022

본 논문에서는 일상생활 마이크에 원하는 정보를 입력했을 때 스피커를 통해 그에 대한 정보를 출력하는 스마트 미러를 제작하였다. 스마트 미러의 화면은 LCD 모니터를 사용하여 아크릴판이 결합하여 있는 액자에 하프미러를 붙여 디스플레이를 제외한 공간에는 빛이 투과되지 않도록 하여 거울 기능을 할 수 있게 만들었다. 소프트웨어 구성 중 Raspbian을 이용하여 시스템 환경을 구축하였다. 기본 메뉴는 실제 기능적인 부분에 있어서 사용되는 거울을 통해 다양한 정보를 제공할 수 있는 스마트 미러를 라즈베리 파이를 이용하여 개발하였다. 개발된 스마트 미러는 시간, 날씨, 구글 캘린더, 유튜브 음악, 웹브라우저 검색 기능 등의 다양한 정보를 제공하며, 핸드폰 무선 충전도 가능하게 하드웨어를 제작하였다. 기존의 스마트 미러는 미리 입력된 데이터 혹은 GUI 기능만 수행할 수 있었다면 본 논문의 스마트 미러는 'Google Assistant'를 연동하여 기존의 설정한 기능뿐만 아니라 알고리즘 검색을 활용하여 웹사이트 정보를 제공한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.9-16
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• 2023

산업 현장에서 해결해야 할 문제가 다양해지고 복잡해짐에 따라 팀 활동의 중요성이 더욱 커지고 있다. 팀의 성과는 팀원 성과의 단순한 합이 아니라 팀 내 상호작용에 따라 시너지를 얻거나 감소하기도 한다. 이러한 팀 활동에 관한 분석적 연구를 진행하기 위해 ICT 기술을 이용한 연구가 이루어졌지만, 이러한 기술을 개발하고 활용하는 것은 시간과 비용이 많이 소요되어 현장 실무자들과 연구자가 활용하기 어려운 한계점이 있다. 본 연구에서는 아두이노와 라즈베리 파이를 활용하여 저비용으로 대화 상호작용 정보를 수집하는 시스템을 설계한 뒤 여러 장치로부터 대화 상호작용 정보를 수집하여 데이터베이스에 올바르게 저장됨을 검증하였다. 본 연구에서 제안하는 저비용 정보 수집 시스템을 통해 산업정보의 다양한 분야에서 후속 연구가 이루어질 수 있는 환경을 조성하고자 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.175-182
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• 2022

In our daily life, we come across different types of information, for example in the format of multimedia and text. We all need different types of information for our common routines as watching/reading the news, listening to the radio, and watching different types of videos. However, sometimes we could run into problems when a certain type of information is required. For example, someone is listening to the radio and wants to listen to jazz, and unfortunately, all the radio channels play pop music mixed with advertisements. The listener gets stuck with pop music and gives up searching for jazz. So, the above example can be solved with an automatic audio classification system. Deep Learning (DL) models could make human life easy by using audio classifications, but it is expensive and difficult to deploy such models at edge devices like nano BLE sense raspberry pi, because these models require huge computational power like graphics processing unit (G.P.U), to solve the problem, we proposed DL model. In our proposed work, we had gone for a low complexity model for Audio Event Detection (AED), we extracted Mel-spectrograms of dimension 128×431×1 from audio signals and applied normalization. A total of 3 data augmentation methods were applied as follows: frequency masking, time masking, and mixup. In addition, we designed Convolutional Neural Network (CNN) with spatial dropout, batch normalization, and separable 2D inspired by VGGnet [1]. In addition, we reduced the model size by using model quantization of float16 to the trained model. Experiments were conducted on the updated dataset provided by the Detection and Classification of Acoustic Events and Scenes (DCASE) 2020 challenge. We confirm that our model achieved a val_loss of 0.33 and an accuracy of 90.34% within the 132.50KB model size.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1581-1587
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• 2021

임베디드 시스템의 활발한 사용으로 스마트 팩토리와 같이 여러 에지가 모여서 함께 복합적인 동작을 하게 되는 멀티 에지 시스템들이 동작되고 있다. 멀티 에지 시스템에서 하나의 에지에서의 이상 동작이 다른 에지로 전달되거나 전체 시스템이 다운되는 경우가 자주 발생한다. 이러한 시스템에서 각 에지의 이상 동작을 판단하고 제어하는 것이 중요하지만, 이는 성능의 한계가 존재하는 작은 에지의 임베디드 시스템에 부하를 가한다. 이러한 시스템에서 우리는 전력 소비 데이터를 사용하여 에지 장치의 상태를 확인하고 이를 QR코드 기반으로 데이터를 전송하여 서버에서 이상 동작을 확인하고 제어하려 한다. 논문에서 제안된 아키텍처는 에지의 전력 소모 데이터를 측정하기 위해 'chip-whisperer'를 사용하고 서버를 구현하기 위해 '라즈베리 파이'를 사용하여 구현하였다. 그 결과 제안된 아키텍처서버는 성공적인 데이터 전송 및 이상 동작 판정을 보였으며 에지에서 추가 부하가 나타나지 않음을 확인하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.57-64
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• 2023

본 논문에서는 우산을 보다 쉽게 챙길 수 있도록 도와주는 사물인터넷 기반의 스마트 우산꽂이를 제안한다. 제안한 스마트 은 3가지 기능을 제공한다. 첫째, 기상 정보를 수신하여 정보에 따라 비가 온다면 우산의 손잡이를 노출시켜 사용자가 우산을 챙길 수 있도록 도와준다. 둘째, 스마트 우산꽂이는 열풍 시스템이 있어 빗물에 젖은 우산을 건조시킬 수 있다. 이를 통해 사용자는 빗물에 젖은 우산을 효율적으로 건조하고 쉽게 보관할 수 있도록 도와준다. 셋째, 앱(App)을 통해 스마트 우산꽂이의 현재 상태와 날씨, 빗물받이의 수위 등을 모니터링 할 수 있다. 제안한 스마트 우산꽂이는 비오는 날 우산을 챙겨갈 수 있도록 생활의 편의성을 제공할 것으로 기대한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권2호
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• pp.147-156
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• 2023

Efforts to employ smart home sensors to monitor the indoor activities of elderly single residents have been made to assess the feasibility of a safe and healthy lifestyle. However, the bathroom remains an area of blind spot. In this study, we have developed and evaluated a new edge computer device that can automatically detect water usage activities in the bathroom and record the activity log on a cloud server. Three kinds of sound as flushing, showering, and washing using wash basin generated during water usage were recorded and cut into 1-second scenes. These sound clips were then converted into a 2-dimensional image using MEL-spectrogram. Sound data augmentation techniques were adopted to obtain better learning effect from smaller number of data sets. These techniques, some of which are applied in time domain and others in frequency domain, increased the number of training data set by 30 times. A deep learning model, called CRNN, combining Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network was employed. The edge device was implemented using Raspberry Pi 4 and was equipped with a condenser microphone and amplifier to run the pre-trained model in real-time. The detected activities were recorded as text-based activity logs on a Firebase server. Performance was evaluated in two bathrooms for the three water usage activities, resulting in an accuracy of 96.1% and 88.2%, and F1 Score of 96.1% and 87.8%, respectively. Most of the classification errors were observed in the water sound from washing. In conclusion, this system demonstrates the potential for use in recording the activities as a lifelog of elderly single residents to a cloud server over the long-term.