스마트 홈은 집에서 사용하는 가전기기를 집 밖에 있는 사람이 원격으로 제어할 수 있는 기술 및 서비스로서 사용자에게 편의성을 제공한다. 사람과 가장 밀접한 장소인 집 내부에 서비스를 제공하기 때문에 공격자에 의한 악의적인 기기제어, 사생활 침해와 같은 보안 사고가 있는 경우 피해 규모가 클 것으로 예상된다. 현재 해외 제품의 경우 가전기기의 취약점들이 매년 지속적으로 발표되고 있으며 이러한 취약점들은 사용자의 안전과 개인 자산에 심각한 문제를 발생할 수 있다. 따라서 국내의 스마트 홈 서비스를 안전하게 이용하기 위해서는 스마트 홈 환경에서 발생할 수 있는 전체적인 위협을 체계적으로 식별하고 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 위협 모델링을 사용하여 스마트 홈 환경에서 발생할 수 있는 위협을 체계적으로 식별하고 스마트 홈 환경의 보안을 분석하기 위한 체크리스트를 제안한다. 제안한 체크리스트의 실효성을 위해 실제 서비스에 적용하여 스마트 홈을 분석한다.
본 논문에서는 친환경 스마트가전 응용시스템을 위한 모바일 로봇 플랫폼인 Ecobot을 개발하였다. Ecobot은 Zigbee 네트워크로 홈 네트워크를 구성한 친환경 스마트 가전 응용시스템에서 쾌적 환경 감시 및 안내의 역할을 수행한다. 쾌적 환경을 위해 환경 감시 센서가 탑재되어 있으며, Zigbee 네트워크를 통해 스마트 가전기기와 연동하여 스마트 가전기기를 제어하여 쾌적 환경을 유지시킨다. 또한 URG-04LX 레이저 거리 센서를 이용하여 자율주행 및 충돌 회피를 통해 실내 환경을 감시하게 된다.
If an appliance perceives the location or health condition of a resident in the smart home, it can provide more intelligent service actively. That is, while the conventional appliance is operated by manual input of a resident, the location-based human adaptive appliance detects the resident's information such as location, activity pattern, or health condition by itself and provides the most suitable living condition for the resident autonomously. This paper presents the real-time location-based metabolic rate estimation method that measures the amount of physical activity (metabolic rate) for location-based human adaptive air-conditioner. And, the feasibility of the algorithm is evaluated experimentally on a test bed using the pyroelectric infrared sensor-based indoor location aware system (PILAS) that is a non-terminal-based location-aware system.
최근의 IT산업에서 스마트폰 보급이 나날이 증가함으로써, 스마트폰을 이용하여 홈 네트워크 환경에 정보가전기기인 디지털 TV, 인터넷 냉장고, DVD, 디지털 비디오, 통신기기 등 지능형 단말을 융합한 차세대 네트워크 가전제품을 지칭하는 인터넷 가전으로 발전하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 스마트폰(안드로이드)을 이용하여 댁내 정보가전기기 제어시스템을 설계하고 구현하였다. 또한, 누구나 쉽게 접근할 수 있는 스마트폰을 이용하여 언제 어디서든지 정보가전기기를 제어하기 위한 인터페이스를 설계 및 구현하고, 이를 통해 댁내의 정보가전기기를 제어하고 모니터링 한다.
In this research, we consider a smart grid network of electricity with multiple consumers connected to a monopolistic provider. Each consumer can be informed the real time price changes through the smart meter and updates his consumption schedule to minimize the energy consumption expenditures by which the required power demand should be satisfied under the given real time pricing scheme. This real-time decision making problem has been recently studied through game-theoretic approach. The present paper contributes to the existing literature by incorporating storage appliance into the set of available household appliances which has somewhat distinctive functions compared to other types of appliances and would be regarded to play a significant role in energy consumption scheduling for the future smart grid. We propose a game-theoretic algorithm which could draw the optimal energy consumption scheduling for each household appliances including storage. Results on simulation data showed that the storage contributed to increase the efficiency of energy consumption pattern in the viewpoint of not only individual consumer but also whole system.
Laundry has traditionally been regarded as one of the most demanding household chores, but the introduction of smart washing machines is changing this perception. Although smart washing machines have been on the market for several years and consumers' perceptions of washing machines have changed, little is known about consumers' perceptions of smart washing machines. The purpose of this study is to determine what users expect from smart washing machines. We conducted two focus group interviews with sixteen participants who had used smart home appliances to acquire qualitative data. Stimuli created by the interviewees were applied in the focus group interviews to collect more insightful data. We analyzed the data using the three-step method and QSR NVivo. Analysis revealed ten categories of predictive expectations, including seven utilitarian attributes (i.e., smart functionality, smart user interface, reliability, controllability, interactivity, functional value, and economic value) and three hedonic attributes (i.e., fashionable value, psychological value, and social value). The results of this study have implications for the development of smart washing machines that would satisfy consumers by taking user expectations into account.
Intelligent homes consist of ubiquitous sensors, home networks, and a context-aware computing system. These homes are expected to offer many services such as intelligent air-conditioning, lighting control, health monitoring, and home security. In order to realize these services, many researchers have worked on various research topics including smart sensors with low power consumption, home network protocols, resident and location detection, context-awareness, and scenario and service control. This paper presents the real-time metabolic rate estimation method that is based on measured heart rate for human adaptive appliance (air-conditioner, lighting etc.). This estimation results can provide valuable information to control smart appliances so that they can adjust themselves according to the status of residents. The heart rate based method has been experimentally compared with the location-based method on a test bed.
Real-time energy monitoring systems is a demand-response system which is reported to be effective in saving energy up to 12%. Real-time energy monitoring system is commonly composed of smart-plugs which sense how much electrical power is consumed and IHD(In-Home Display device) which displays power consumption patterns. Even though the monitoring system is effective, users should themselves match which smart plus is connected to which appliance. In order to make the matching work to be automatic, the monitoring system need to have appliance identification algorithm, and some works have made under the name of NILM(Non-Intrusive Load Monitoring). This paper proposed an algorithm which utilizes multiple classifiers to improve accuracy of appliance identification. The algorithm proposes to understand each classifiers performance, that is, when a classifier make a result how much the result is reliable, and utilize it in choosing the final result among result candidates from many classifiers. By using the proposed algorithm this paper make 4.5% of improved accuracy with respect to using single best classifier, and 2.9% of improved accuracy with respect to other method using multiple classifiers, so called CDM(Commitee Decision Mechanism) method.
4차 산업혁명을 주도할 차세대 정보기술들이 발전하면서 다양한 산업 분야에서 이를 융합한 제품이 출시되고 있으며 스마트 가전은 차세대 기술과 플랫폼이 가전제품에 적용된 것으로 소비자들의 욕구를 충족시켜줄 미래의 핵심유망 산업으로 주목받고 있다. 이에 본 연구는 Push-Pull-Mooring 프레임워크를 기반으로 소비자들이 스마트 가전으로 전환하려는 행동의도에 어떤 요인들이 영향을 미치는지를 실증분석을 통해 살펴보고자 한다. 본 연구의 목적을 위해 217명의 자료를 수집하여 AMOS 22.0를 이용해 분석하였다. 연구결과, 기능적 결핍, 비용적 결핍, 대안매력도는 전환의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 낮은 전환비용은 기능적 결핍, 비용적 결핍, 대안매력도와 전환의도 간의 관계 강화하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 스마트 가전에 주목하고 있는 기업에 소비자들을 유인하기 위해 고려해야 하는 요소들을 이해할 수 있는 유용한 정보 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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