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자료유형
학술저널
저자정보
이형로 (세명대학교 컴퓨터학부) 인치호 (세명대학교 컴퓨터학부)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제18권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
135 - 141 (7page)

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본 논문에서는 최적의 스마트 홈 제어 시스템의 설계 및 구현 방법에 대해 설명한다. 최근 센서와 통신과 같은 기술들을 발전으로 사물인터넷은 전구, 콘센트, 옷과 같은 다양한 사물을 제어할 수 있게 되었으며, 다양한 기업에서는 사물간의 협업을 통해 사용자의 삶을 향상 시킬 수 있는 서비스들을 출시되고 있다. 하지만, 기존 사물인터넷 시스템에서는 엔드 투 엔드 디바이스인 경우 다양한 프로토콜을 통해 데이터를 전송하지만 서버 및 게이트웨이는 단일 프로토콜을 지원하는 경우가 빈번하다. 또한, 사물인터넷 시스템의 제조사에 따라서 전용 어플리케이션이 존재하며, 여러 사물인터넷 디바이스들을 등록하고 제어하는데 있어서 높은 복잡성을 가지고 있다. 증강현실 사물인터넷 시스템인 경우 사물들을 검출하기 위해 OpenCV 또는 OpenGL을 사용하여 특징점 및 엣지 추출 기술을 사용 하지만 사물의 인식률이 샘플링 데이터에 따라서 편차가 크게 존재하며, 비교적 낮은 문제점이 존재한다. 제안하는 최적의 스마트 홈 시스템에서는 기존의 문제점을 보완하기 위해 OneM2M을 기반으로 사물인터넷 게이트웨이를 구현하여 엔드 투 엔드 디바이스의 다양한 프로토콜들을 지원하고, 단일 어플리케이션을 통해 다양한 사물을 제어 등 사용자의 접근성을 향상시켰다. 또한, 인공지능 분야의 딥러닝을 사용하여 디바이스들을 학습시키고 추론 및 검출을 통해 기존 시스템의 사물 인식률 향상과 인식률의 편차를 낮추었다.
#Raspberry pi #Smart Home #Sensor #OneM2M

목차

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참고문헌 (14)

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Chia-Wei Wu / 2017 / OneM2M-based IoT protocol integration / 2017 IEEE Conference on Standards for Communications and Networking (CSCN) :252~257 google schola Soumya Kanti Datta / 2016 / oneM2M architecture based IoT framework for mobile crowd sensing in smart cities / 2016 European Conference on Networks and Communications (EuCNC) :2405~2409 google schola 장현웅 / 2016 / CNN을 이용한 소셜 이미지 자동 태깅 / 정보과학회논문지 43(1):47~53 dbpia J. Schmidhuber / 2015 / Deep Learning in Neural Networks: An Overview / Neural Networks 61:85~117 Crossref 남민지 / 2014 / 인스타그램 기반 이미지와 텍스트를 활용한 사용자 감정정보 측정 / 멀티미디어학회논문지 17(9):1125~1133 dbpia

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