본 논문은 웹 브라우저를 통해 시간과 장소에 구애받지 않는 실시간 사물 제어 방안의 핵심 요소 4가지를 제시한다. 그리고 서로 다른 프로토콜(Protocol)과의 통신이 가능하게 함은 물론 각 프로토콜의 장점을 살릴 수 있는 시스템을 설계 구현하기 위해 최근 국제표준화가 완료된 HTML5의 웹 소켓(Web Socket)기술과 IoT 환경에서 최적의 프로토콜로 주목받고 있는 MQTT(Message Queue Telemetry Transport) 프로토콜을 사용해 저전력, 제한된 통신환경에서 메시지 통신 환경을 구현한다. 그리고 직관적이고 간단한 하드웨어를 설계해보고 사용자의 접속 장치에 구애받지 않는 반응형 웹(Response Web) 인터페이스를 구현해 하드웨어로부터 실시간 데이터를 전달받고 역으로 사용자가 사물을 제어할 수 있는 양방향 시스템을 설계 구현한다.
대규모 실시간 작화 기술은 그림판 기능이 중심인 새로운 SNS를 개발하는데 있어 필수적인 기술이다. 기존 Flash나 HTML의 canvas로 구현된 기술에는 빠르게 실시간으로 표현할 수 없는 한계점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 socket.io와 fabricjs를 활용하여 빠르게 실시간으로 소통 가능한 대규모의 실시간 작화 기술을 구현하였으며, 기술에 대한 소개와 해당 기술을 프로젝트 빅 픽쳐에서 어떻게 적용했는지 기술 했다.
Most of conventional DSS's(Digital Signage Systems) have been built based on LAMP framework. Recent researches have shown that MEAN or MERN stack framework is simpler, more flexible, faster and more suitable for web-based application than LAMP stack framework. In this paper, we propose a design and implementation of MEARN (ME(A+R)N) stack-based real-time digital signage system, MR-DSS, which supports handing real-time tasks like urgent/instant messaging, system status monitoring and so on, efficiently in addition to conventional digital signage CMS service tasks. MR-DSCMS, CMS of MR-DSS, is designed to provide most of its normal services by REST APIs and real-time services like urgent/instant messaging by Socket.IO base under MEARN stack environment. In addition to architecture description of components composing MR-DSS, design and implementation issues are clarified in more detail. Through experimental testing, it is shown that 1) MR-DSS works functionally well, 2) the networking load performance of MR-DSCMS's REST APIs is better compared to a well-known open source Xibo CMS, and 3) real-time messaging via Socket.IO works much faster than REST APIs.
Recently, the need for real-time systems which are providing various types of information that occur in large quantities in IoT environment is increasing. In this paper, we propose a middleware system which can monitor in real time on a web environment. The proposed system is designed to be integrated by using communication functions provided by a network operating system and external sensors. The proposed system is compared with an existing system and analysed by the server performance testing tool.
최근 에너지 자원관리는 전 세계적인 주요 관심사이다. 에너지원 생산의 한계 조건 속에서, 효과적인 에너지 관리 활동은 에너지 수요 및 생산을 최소화하고 이는 환경이 미치는 영향을 최소화할 수 있다. 본 논문은 주거형 건물에서 에너지 소비자에게 전기 사용에 대한 실시간 정보를 제공할 수 있는 가정용 전기에너지 모니터링 시스템의 프로토타입 설계를 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 자체 개발된 센싱 시스템, 데이터처리시스템, 원격 모니터링 서버 시스템으로 구성된다. 주거형 건물내에 설치 적용된 센싱 시스템은 전원 공급을 제어하는 릴레이, 부하 전기기기의 전류를 감지하는 CT센서, Kmote로 구성된 무선 스마트 플러그로 구성된다. 공동/단독 주거형 건물에서 3개월 동안의 가전제품별 에너지 소비량 데이터를 분석하여 제시하였으며, 실험결과는 에너지 소비 패턴과 현황을 추정할 수 있는 가능성을 확인하여 제시하고 있다.
웹기반 3D 가시화 모듈은 선박운항 시뮬레이터 시스템을 플랫폼 종류에 제약을 받지 않고 다양한 시스템의 요구사항을 효과적으로 반영하여 웹브라우저에서 3D 가시화 시뮬레이션을 지원하는 시스템이다. 본 연구에서는 시뮬레이션 데이터를 Socket.io 이용하여 실시간으로 업데이트를 하였으며 시각 및 기상상태, 해상 환경을 재현하였다. 또한 3D 가시화 인터페이스를 이용하여 대상 선박과 항만의 3차원 모델 데이터를 로드하고, 시뮬레이션 데이터와 연동하여 실시간으로 3차원 가시화 화면을 생성하는 연구를 진행하였다. 개발된 기술은 장비 선택에 제약이 없어 시간, 인력, 공간, 예산에 유연한 시스템 활용이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 서버의 비동기 입출력(이하 I/O) 모델을 통해 더 많은 접속과 성능을 위한 패턴과 클라이언트 브라우저의 HTML 템플렛팅과 반응성 UI들의 메모리 관리 패턴을 제안한다. 본 연구는 다이어트 현황을 기록하는 저널(Journal) 서비스를 제공하는 웹 어플리케이션이다. 노드.js (Node.js)의 소켓.io (Socket.io)를 통한 비동기 push 패턴을 사용한 효율적인 I/O 성능, html5의 로컬 저장소 (Local Storage), tcp/ip 헤더의 쿠키 (Cookie), 상태를 저장하는 웹 토큰 (Json Web Token)을 통한 무상태 서버 구조로 구성되어 있다. 이로 인하여 서버 확장성 및 동시 처리, 빠른 질의 성능, 기본 네트워크 패킷 보안을 구축한다. 과한 CPU 처리를 요하는 일 중 템플릿팅은 클라이언트 브라우저에게 분담하도록 하고 효율적인 DOM 접근과 메모리 관리를 위한 싱글턴 패턴을 적극 활용하여 빠르고 즉각적인 반응성을 가진 웹 어플리케이션을 운용한다.
본 논문에서는 AIoT를 위한 비주얼 블록 코딩 도구를 설계하였다. AI 블록 코딩이 가능한 EduB 플랫폼에 피지컬 컴퓨팅을 가능하게 하는 모듈을 추가함으로써 블록을 사용한 쉬운 피지컬컴퓨팅 코딩과 AIoT 코딩이 가능하다. 도구는 WebSocket과 Wifi를 사용해 EduB와 타겟보드인 RaspberryPi의 무선 통신을 하며, 블록으로 생성된 코드를 RaspberryPi 내부에서 실행하여 GPIO와 SenseHAT을 제어할 수 있게 하였다. 따라서, 코딩 결과를 콘솔 출력이나 그래프로만 확인할 수 있어 정적이던 AI 교육을 LED나 모터를 제어해 동적으로 결과를 확인할 수 있게 하여 흥미와 관심을 유발할 수 있도록 한다.
본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 반려견에 대한 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로부터 반려견 행동을 분류하는 방법을 구현한다. 반려견 객체 탐지를 위해서 Darknet YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지로부터 행동 패턴 분류는 구글에서 제공하고 있는 Teachable Machine을 이용하였다. 학습된 Teachable Machine은 구글 드라이브에 저장되어 node.js 서버 상에서 ml5.js로 구현하여 사용할 수 있다. 분류된 행동 패턴 결과는 사용자의 스마트 폰 또는 PC로 실시간 전송되며, 언제 어디서든 확인 가능할 수 있게 node.js 서버에서 socket.io 모듈을 사용해서 상호반응 웹 서버를 구현하였다.
본 논문은 휴대폰에서 사용할 수 있는 IoT 기반 홈 보안 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 데이터를 수집하는 센서, 카메라, 게이트웨이와 Xively 플랫폼으로 구성된다. 라즈베리파이는 3 종류의 센서로부터 데이터를 수집하고, Xively로 데이터를 전송하고, 카메라의 영상화면을 인터넷을 통하여 휴대폰의 클라이언트로 전송한다. 서버는 Xively, 라즈베파이에 존재하는 소켓 서버와 Google에 있는 이메일 서버로 구성된다. 제안된 시스템은 움직임, 화재 위험, 가스 누출이 발생하면 이메일, 텍스트 문자와 영상화면을 전송하고, 라즈베리파이를 통하여 가스 밸브를 제어할 수 있다. 실험결과로부터 가스 누출 등으로 위험이 발생하면 사용자는 이메일, 문자 메서지를 전송받고, WIFI 또는 LTE를 통하여 스마트폰으로 집내의 영상화면을 볼 수 있다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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