Recently, autonomous things, which are pieces of equipment or devices that grasp the context of circumstances on their own and perform actions appropriate for the situation in the surrounding environment, are attracting much research interest. This is because autonomous things are expected to be able to interact with humans more naturally, supersede humans in many tasks, and further solve problems by themselves by collaborating with each other without human intervention. This prospect leans heavily on AI as deep learning has delivered astonishing breakthroughs recently and broadened its range of applications. This paper surveys application trends in deep learning-based AI techniques for autonomous things, especially autonomous driving vehicles, because they present a wide range of problems involving perception, decision, and actions that are very common in other autonomous things.
Autonomous things system is a technology that judges and acts based on using surrounding information by itself, and it is evaluated as a future technology that can replace the current IoT technology. The current IoT technology is widely used from facility monitoring to machine control but it is shown weakness as a evaluation and prediction technique despite of smart city important technology. In this study, in order to confirm the application of the autonomous things technology, a monitoring system was installed on a real reservoir dam facility and long-term monitoring was performed that the measuring device itself judges and control as a facility monitoring technology. The autonomous things technology was confirmed during 19 months and it is possible to continuous measurement in the same way as current automated instrumentation. In addition, it was confirmed that the ICT device itself could to control autonomously measurement cycle according to the rainfall by itself.
Internet of Media Things (IoMT) aims to provide intelligent media services to users by connecting (media) things to each other and exchanging media data. The mission given by the user is automatically executed, and intelligent media service can be provided to the user. To achieve this, ISO/IEC 23093-5 started standardization work on the mission data given by the user to the media thing and the media thing controller (MController) that controls the media things. This paper introduces the contents of ISO/IEC 23093-5.
사물인터넷(IoT)는 지능형 스마트 홈 네트워크를 구축하는데 매우 중요한 핵심기술이며 유비쿼터스 환경에서 스마트폰, 클라우드 컴퓨팅 등과 연계되어 중요한 역할을 담당할 것으로 전망된다. 본 논문에서는 인간의 자율 신경계에 의한 내부 조절 시스템을 연구하여 그의 핵심 메커니즘을 지능형 스마트 홈 네트워크를 위한 IoT 기반 자동조절 시스템을 설계하는데 응용하였다. 구성된 기기들이 연결되어 상호작용함으로써 온도, 습도, 조도가 자율적으로 조절되는 메커니즘을 제안하고 이를 적용하여 조절과정을 시뮬레이션 하였다.
The role of Internet of Things (IoT) has been evolving from connectivity to intelligent and autonomous functions. The increase in the number of connected things and the volume of data has revealed the limit of cloud-based intelligent IoT. Meanwhile, the development of microprocessors for the IoT has enabled their intelligent decision making and reactions without the intervention of the cloud; this phase is referred to as the "autonomous IoT era." However, intelligence is not the only function of the IoT. When a cyber physical system (CPS) is running on the cloud, the real-time synchronization between the real and virtual worlds cannot be guaranteed. If a CPS is running on the IoT, both the worlds can be synchronized closely enough for a zero- time gap, i.e., achieving the goals of autonomous IoT. ETRI implements intelligence into the role of IoT and collaborates their decision making and reactions without the intervention of humans. Then, we focus on the development of a new IoT computing paradigm that enables human-like discussions.
In Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), the robot acquire its map of environment while simultaneously localize itself relative to the map. Now a day, a map acquired by the mobile robots limit to specific area, in an indoor environment and cannot able to navigate autonomous between different floors. We propose a design that could able to overcome this issue in order to navigate multiple floors with one end goal mission to a target destination in the course of autonomous navigation. In this research, we consider all the floors have identical structural arrangement. Internet of Things (IoT) playing crucial role in bridging between "things" and Robot Operating System (ROS) enabled mobile robots.
본 논문은 터틀봇3 (TurtleBot3)를 기반으로 ROS(Robot Operating System) 환경에서 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)과 Navigation 기법을 적용한 사물인터넷 기반의 실내 자율주행 시스템을 제안한다. 제안한 자율주행 시스템을 실내 자율주행 휠체어 및 로봇 등에 적용 가능하다. 본 연구에서는 실내 자율주행 휠체어에 적용하여 동작을 검증하였다. 제안한 자율주행 시스템은 2가지 기능을 제공한다. 첫째, 실내 환경 정보를 수집 및 저장하고, 이를 통해 휠체어가 장애물을 인식할 수 있도록 한다. 이를 통해 만들어진 Map을 이용한 Navigation을 수행하여 탑승자가 원하는 위치까지 휠체어의 자율주행을 통해 이동할 수 있다. 둘째, OpenCV를 이용한 이미지 인식을 통해 특정 로고를 추적하여 이동하는 기능을 제공한다. 이를 통해 기관 고유 로고가 그려진 유니폼을 착용한 안내원에게 안내 서비스를 받을 수 있도록 한다. 제안한 시스템은 기존의 휠체어보다 이동성, 안전성, 사용성을 향상해 탑승자에게 편리함을 제공할 것으로 기대한다.
사물인터넷이 발전함에 따라 다양한 분야에서 적용될 수 있는 제품들이 개발되고 있고, 여러 연구들이 진행되고 있다. 사물인터넷의 여러 분야 중 스마트 홈은 실생활과 밀접하기 때문에 다른 분야보다 주목받고 있다. 자율이동로봇 또한 산업과 군사, 가정 등에서 적용되어 여러 역할을 수행하고 있다. 본 논문에서는 자율이동로봇과 사물인터넷을 결합하여 Smart housekeeping 로봇을 구현하였다. Smart housekeeping 로봇을 구현하기 위해 라즈베리 파이와 무선 USB 카메라, Huins 사의 uBrain 로봇을 사용하였다. 로봇을 제어하기 위해 핸드폰을 라즈베리 파이의 IP에 접속하였고 라즈베리 파이에서는 uBrain 로봇과 블루투스 연결을 하였다. 핸드폰에서 해당 명령에 맞춰 로봇을 제어하도록 구현하였다. 또한 사용자가 원할 경우 로봇이 자율 주행을 선택할 수 있도록 구현하였다. 무선 USB 카메라로 실시간 촬영하는 영상을 핸드폰 혹은 개인용 컴퓨터로 확인할 수 있도록 하였다. 이 Smart housekeeping 로봇은 집 내부를 실시간으로 확인할 수 있도록 도울 것이다.
In this paper, we introduce ETRI AI Strategy #1, "Proactively Securing AI Core Technologies." The first goal of this strategy is to innovate artificial intelligence (AI) service technology to overcome the current limitations of AI technologies. Even though we saw a big jump in AI technology development recently due to the rise of deep learning (DL), DL still has technical limitations and problems. This paper introduces the four major parts of the advanced AI technologies that ETRI will secure to overcome the problems of DL and harmonize AI with the human world: post DL technology, human-AI collaboration technology, intelligence for autonomous things, and big data platform technology.
With the development of computing technology, the convergence of ICT with existing traditional industries is being attempted. In particular, with the recent advent of 5G, connectivity with numerous AuT (autonomous Things) in the real world as well as simple mobile terminals has increased. As more devices are deployed in the real world, the need for technology for devices to learn and act autonomously to communicate with humans has begun to emerge. This article introduces "Device to the Edge," a new computing paradigm that enables various devices in smart spaces (e.g., factories, metaverse, shipyards, and city centers) to perform ultra-reliable, low-latency and high-speed processing regardless of the limitations of capability and performance. The proposed technology, referred to as EdgeCPS, can link devices to augmented virtual resources of edge servers to support complex artificial intelligence tasks and ultra-proximity services from low-specification/low-resource devices to high-performance devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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