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The applications of information and communication technology (ICT) into real industrial fields are getting great attentions in recent years. More and more industrial practitioners and scientific researchers are conducting studies and trying to adopt the technologies into diverse industrial fields. The purpose of this study is to review the technologies such as big data and smart sensors and to provide application cases in order to facilitate grafting the 4th industrial revolutionary technologies onto the safety and health systems. Based on the comprehensive reviews on literature, reports, and industrial cases, we found that big data technology has been used in industries for investigating work related disease. In addition, digital image technology and drone have been applied to establish safety system in construction industry. Lastly, some companies have tried to apply the technologies to build their own safety and health system.

Nowadays, research works into the dynamic and static human activities on Smart spaces abounds. Artificial Intelligence (AI) and low cost non-privacy invasive ambient sensors have made this ubiquitous. This review presents a state-of-the-art analysis, performance evaluation, and future research direction. One of the aims of activity recognition (especially that of humans) systems using thermal sensors and AI is the safety of persons in Smart spaces. In a Smart home, human activity detection systems are put in place to ensure the safety of persons in such an environment. This system should have the ability to monitor issues like fall detection, a common home-related accident. In this work, a review of trends in thermal sensor deployment, an appraisal of the popular datasets, AI algorithms, testbeds, and critical challenges of the recent works was provided to direct the research focus. In addition, a summary of AI models and their performance under various sensor resolutions was presented.

This study explores user perceptions of radar sensor device designed for health monitoring, specifically measuring heart rate and breathing rate. A sample of 15 university students in South Korea, with diverse academic backgrounds, participated in hands-on usage and interviews. Qualitative data analysis using KH Coder and NVivo application revealed four main clusters: Experience and Technological Advancement, Usability and Practicality, Future Improvements and Potential, and Core Functionality. Frequency analysis highlighted key themes such as the device’s advanced technology, ease of use, and core health monitoring functionalities. The most frequently mentioned words included “sensor”, “health”, “design”, “heartbeat”, “function”, “breathing”, “useful”, and “easy”, reflecting participants’ focus on the device’s usability, functionality, and design. Cluster analysis further underscored the importance of advanced technology and user-friendly design in enhancing user engagement and satisfaction, while also highlighting areas for future improvements. Limitations include the small, homogenous sample size and short study duration, suggesting future research should involve diverse demographics and longitudinal studies to assess long-term usability and real-world effectiveness. These insights are crucial for refining health monitoring technologies to better meet user needs and improve health outcomes.

사회재난을 예방하고 재난 상황에서 위기 대처를 신속하게 수행하기 위해서는 재난 상황을 신속하게 인 지하는 것이 중요하다. 재난 상황의 신속한 인지를 위해서는 현장에 설치된 각종 센서로부터 상황 정보를 사물인터넷을 통해서 빠르게 수집하고 중요 이벤트 발생을 인식하는 것이 중요하다. 이를 위해서 수위 센 서 데이터의 효율적인 수집과 데이터 전송을 위한 사물인터넷 기반 사회재난 상황 알림 시스템을 설계하 고 평가한다.

재난망용 LTE(Long Term Evolution)는 자가망을 기본으로 구축하고 일부 상용망 시설을 활용함으로써 비용 을 절감하는 방향으로 구축되고 있다. 하지만, LTE 망은 기지국, 교환기 등 정보통신 기반시설 붕괴 시 망 생존성과, 폐쇄된 건물 내부 또는 지하구간 등 음영지역에서의 통신 커버리지가 취약하다는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존 에 활용하고 있는 검증된 기술들의 융합을 통해 망 생존성 기술을 제공하는 방안을 도출하였다. IoT시대의 도래에 따라, 사물과 환경 속에 내재된 스마트 센서는 컴퓨팅 파워와 네트워킹 모듈을 포함하여 망 생존성 구현을 위해 매 우 유용한 기반을 제공한다. 본 연구에서는, 이러한 스마트센서의 특성을 기반으로 스몰셀 기술과 무선 네트워크 커 버리지 확장기술을 융합함으로써 망 생존성을 효과적으로 구현하기 위한 USN(Ubiquitous Sensor Network) 싱크노드 아키텍처를 기획하였다. 사물과 환경 속에 내재된 컴퓨팅 파워는 재난재해 발생 시 유용한 자원으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Public Safty-LTE(Long Term Evolution) is being deployed in the direction of reducing cost by using both of municipal network and commercial network. However, LTE Network is difficult to ensure the survivability during the information communication infrastructure failures. In addition, it is vulnerable in communication coverage of inside buildings and underground. In this study, we propose to implement effectively the network survivability technique through the convergence to the proven technology. As the advent of the IoT Age, smart sensors which are embedded in the environment and the things will be able to provide a useful infrastructure for ensuring the network survivability. Based on the feature of the smart sensor, we designed the sink node architecture to guarantee the network survivability in disaster situation through the convergence of the small cell technology and extension of wireless network coverage technology. The computing power inherent in the environment is a valuable resource that can be utilized in the disaster situation.

본 논문은 위성통신 기반의 위성 영상감시 센서 네트워크 적용을 위한 스마트 비젼 센서에 대해 기술한다. 스마트 비젼센서 단말은 현장에서 산불, 연기, 침입자 움직임 등의 이벤트를 자동감지하면서 높은 성능 신뢰도, 견고한 하드웨어 내구성, 용이한 유지보수, 끊김없는 통신유지 기능들이 요구된다. 이러한 요구사항들을 만족시키기 위하여 스마트 비젼 센서가 내장된 초소형 위성통신 단말 을 제안하며 위성 송수신 기능과 더불어 고 신뢰도의 임베디드 영상분석 및 영상압축 기능을 처리한다. 제안하는 비젼 센서 알고리 즘의 컴퓨터 시뮬레이션과 비젼 센서 시제품 시험을 통하여 영상감시 성능을 검증하였으며 실용성을 확인하였다.

In this paper, satellite communication based video surveillance system that consisted of ultra-small aperture terminals with small-size smart vision sensor is proposed. The events such as forest fire, smoke, intruder movement are detected automatically in field and false alarms are minimized by using intelligent and high-reliable video analysis algorithms. The smart vision sensor is necessary to achieve high-confidence, high hardware endurance, seamless communication and easy maintenance requirements. To satisfy these requirements, real-time digital signal processor, camera module and satellite transceiver are integrated as a smart vision sensor-based ultra-small aperture terminal. Also, high-performance video analysis and image coding algorithms are embedded. The video analysis functions and performances were verified and confirmed practicality through computer simulation and vision sensor prototype test.

디지털 카메라, 스마트폰, 타블렛과 같은 스마트 기기의 대중화와 소셜 네트워크 서비스를 통해서 사진과 같은 멀티미디어 데이터의 양이 빠르고, 급격하게 확산되고 있다. 사진 검색 방법은 키워드 기반의 검색 방법, 예제 기반의 검색 방법, 시각화 질의 기반의 검색 방법의 세 가지 분류될 수 있다. 이전에 연구된 사진 검색 기법은 일반 PC 환경에 최적화되었기 때문에 최근에 등장한 스마트 TV 환경에서 사진 검색하기 위한 방법으로 사용하는 것은 적합하지 않은 상황이다. 본 논문에서는 스마트 TV 환경에서 키넥트를 이용한 소셜 네트워크에 존재하는 사진 검색 시스템을 제안하였다. 이를 위해서 키넥트 센서를 사용하여 마우스의 컨트롤을 제어할 수 있도록 구현하였으며, 제안하는 시스템의 검색 결과는 임계값이 0.7일 때, 평균 재현율과 평균 정확도는 각각 81%, 80%의 성능을 보였다.

Advances of digital device technology such as digital cameras, smart phones and tablets, provide convenience way for people to take pictures during his/her life. Photo data is being spread rapidly throughout the social network, causing the excessive amount of data available on the internet. Photo retrieval is categorized into three types, which are: keyword-based search, example-based search, visualize query-based search. The commonly used multimedia search methods which are implemented on Smart TV are adapting the previous methods that were optimized for PC environment. That causes some features of the method becoming irrelevant to be implemented on Smart TV. This paper proposes a novel Visual Query-based Photo Retrieval Method in Smart TV Environment using a motion sensing input device known as Kinect Sensor. We detected hand gestures using kinect sensor and used the information to mimic the control function of a mouse. The average precision and recall of the proposed system are 81% and 80%, respectively, with threshold value was set to 0.7

Recently, increase in concern about the environment and the importance of the health of those who use harmful environment and environmental management has emerged. In industrial and living environment air, the measurement demand of water, radiation, and the indoor air environment has increased. In order to control measured sensor data depending on the variety user environment, including mobile, we need the identification framework of each environment sensor. The environment Under IoT environment controlling, managing, sharing of smart environmental sensors is available. We defined IoS(Internet of Sensor). IoS-based environment, we proposed an OID as identification system for heterogeneous smart environment sensor devices.

연구목적: 덤프트럭의 안전사고를 예방하기 위해 사용하는 센서형 스마트 시스템의 올바른 사용 방안 을 실증하고자 한다. 연구방법: 재해다발 및 위험성이 높은 덤프트럭을 대상으로 센서형 스마트 시스템 의 사각지대를 파악하고, 덤프트럭의 속도에 따라 운전자의 반응시간 및 거리를 측정하고 분석하였다. 연구결과: 센서형 스마트 시스템 설치 위치에 따라 덤프트럭의 사각지대가 존재하고, 덤프트럭의 속도 에 따른 운전자의 반응시간은 저속(20km이내)에서는 일정하고 멈춤 거리를 고려하여 20m의 설정거리 에서 안정성이 확보되었다. 결론: 덤프트럭에 센서형 스마트 시스템의 올바른 사용만으로도 재해 감소 및 재해 예방에 실효성을 가질수 있을 것으로 판단된다.

Purpose: This study aims to validate the effective utilization of sensor-based smart system designed to prevent safety accidents associated with dump truck. Method: This study targeted dump truck with high accident rates and significant risk levels to identify the blind spots of sensor-based smart system. Driver reaction times and stopping distances were measured and analyzed based on the speed of the dump truck. Result: Blind spots were identified based on the installation locations of sensor-based smart system on dump truck. At low speeds (below 20 km/h), driver reaction times were consistent, and stability was achieved at a set distance of 20 meters, taking stopping distances into account. Conclusion: It is concluded that the proper use of sensor-based smart system on dump truck alone can be effective in reducing and preventing accidents.

빅데이터 또는 적외선 감지 센서 등을 활용한 다양한 사물인터넷 기술은 평소 어디에서나 쉽게 접 할 수 있다. 적외선 센서를 통한 무인 출입감지 기술, 지문인식 기술을 통한 사물함 보안 시스템, 기 상 정보 및 다양한 센서를 통해 수집된 지하철 빅데이터를 기반으로 한 DB정보 시각화, 음성인식 기능을 이용한 AI서비스 제공 등의 기술을 스마트 미러라는 디스플레이 한 곳에 담아 한정적인 장 소가 아닌 다양한 상황에서 범용적으로 사용할 수 있도록 구현한다.

본 논문에서는 에너지 센서 네트워크 적용을 위한 AC 전력센싱 기능과 지능형 대기전력 차단제어 기능을 가진 무선 스마트 플러그 설계와 적응식 대기전력 차단제어 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 적응식 대기전력 차단제어 알고리즘은 사무기기나 가전기기마다 상이한 대기전력 문턱치를 학습기능에 의해 자동 감지하고, 적응 설정되게 함으로서 사용자의 편이성과 신뢰성 높은 대기전력 차단제어 기능을 제공하여 에너지소비 절감 효과를 극대화 할 수 있도록 하였다. 구현된 시제품의 기능을 검증한 결과, 설계 요구기능을 모두 만족하였으며 대기전력 소비를 절감할 수 있는 지능형 전력센서로서 실용성이 있음을 확인하였다.

In this paper, we describe the design and implementation of wireless smart plug having AC power sensor and intelligent standby power control algorithm for energy sensor network. The adaptive standby power control algorithm has function to apply different threshold of standby power by using learning algorithm depending on electric equipments. As using the proposed algorithm, user convenience will be more better and power consumption can be more reduced. The implemented prototypes of wireless smart plug and wireless access point were tested to verify the required functions and performance. As a result, we confirmed practicality of wireless smart power sensor and satisfaction of given design specifications.

연구목적: 중소기업 제조공장에서 에너지 관리, 온도, 습도, 분진 및 가스, 공기 질, 기계작동 상태 등을 통합적으로 모니터링하여 에너지 절감 및 제조 공장 인프라의 안전성 향상을 위한 기반 연구를 수행하 는 것이 목적이다. 연구방법: 이를 위해 디지털 전력량계 및 IoT 센서를 통해 에너지 관련 데이터 및 환 경적인 정보들을 실시간으로 수집하였으며, 수집된 정보를 기반으로 모니터링 및 분석을 통해 에너지 절감을 위한 상황 전파 및 대응을 위한 연구를 진행하였다. 연구결과: ESG 경영 활동의 핵심 지표에 속 하는 에너지관리, 비용 절감과 안전성 향상을 고려한 적용 방안을 제시하였다. 결론: 본 연구는 기업에 서 실제적인 사례 연구로 스마트공장에서 다양한 센서 장치와 관련된 장치들을 활용하였으며, 이를 통 해 수집된 정보를 기반으로 에너지 절감 및 안전성 향상에 대한 기반의 체계를 제시하였다.

Purpose: The purpose is to conduct basic research to save energy and improve the safety of manufacturing plant infrastructure by comprehensively monitoring energy management, temperature, humidity, dust and gas, air quality, and machine operation status in small and medium-sized manufacturing plants. Method: To this end, energy-related data and environmental information were collected in real time through digital power meters and IoT sensors, and research was conducted to disseminate and respond to situations for energy saving through monitoring and analysis based on the collected information. Result: We presented an application plan that takes into account energy management, cost reduction, and safety improvement, which are key indicators of ESG management activities. Conclusion: This study utilized various sensor devices and related devices in a smart factory as a practical case study in a company. Based on the information collected through research, a basic system for energy saving and safety improvement was presented.

연구에서는 기존의 탄소섬유쉬트, 탄소섬유판과 재료역학적 성질은 동등하면서도 부착성능 및 내구성, 시공성, 경제성, 구조성능 등이 우수하고 현장 품질관리가 용이한 고성능 탄소섬유 보강재 즉, 매입형 FRP봉을 개발하고, 이와 첨단NIT센서를 융합하여 건축물의 안전성 확보와 효율적인 유지관리를 위하여 안전모니터링 시스템을 구축하고자 하는 연구이다.

In addition, as the study on the improvement of structural performance of building and construction of safety monitoring system through the utilization of the smart reinforcing materials fused with NIT sensors and FRP, this study was performed by applying those materials to the reinforced concrete beam-column joint in order to verify the structural performance and improvement performance of the smart reinforcing materials. By comparing with the basis of the result obtained through the test, the level of improvement of structural performance was evaluated, and safety monitoring of structure was performed through the reinforcing materials and fused sensors. According to the test, the structural performance of reinforced concrete beam and beam-column joint applied with smart reinforcing materials was improved, and according to the safety monitoring of structure, stable sensor measuring information could be obtained. Based on the test results, it was confirmed that Advanced NIT Sensor and FRP Composition Smart Reinforcement improved the structural performance as the reinforcing materials of structure, and the real time monitoring based on internet for securing the safety of construction structure was smoothly carried out.

최근 독거노인과 1인 가구 증가 등 주거 형태 변화 및 미디어 업종의 증가, 전염병 등은 업무형태를 크게 변화시키고 있다. 이로 인해 현대인들의 실내 거주 시간이 늘어나며 실내 공기질 확보에 대한 관심이 늘어나고 있다. 이러한 실내 공기 환경은 외부 요인뿐 아니라 거주자의 생활 패턴의 영향을 크게 받는다. 이에 본 연구에서는 거주 자의 활동 유형을 분석하였으며, 실내 공기질 관리를 위한 최적의 시나리오를 제안하고자 하였다. 이러한 시나리오 계획을 위해 리빙랩에서 생활 활동에 대해 실내 공기질과 생체 활동 신호 분석을 실시하였다. 실험결과를 토대로 가 정 내에서 일어나는 생활 활동을 공기오염도 및 재실자 활동량에 따라 ‘미활동, 비활동, 활동, 주의활동’ 으로 분류하 였다. 따라서 이러한 활동분류로 예측 환기를 진행할 때 실내 공기질의 쾌적함을 관리 할 수 있을 것으로 보인다.

Recent changes in housing types, such as the increase in the elderly living alone and single-person households, as well as an increase in the media industry, and infectious diseases have significantly changed work patterns. As a result, modern people spend more time indoors, and interest in securing IAQ is increasing. This indoor air environment is greatly influenced by the living patterns of residents as well as external factors. Therefore, this study analyzed the types of residents' activities and attempted to propose an optimal scenario for indoor air quality management. In order to plan these scenarios, IAQ and biological activity signal analysis were performed on living activities in the Living Lab. Based on the experimental results, living activities occurring in the home were classified into ‘activity, less activity, proper activity, and caution activity’ according to the air pollution level and the amount of activity. Therefore, it seems that the comfort of indoor air quality can be managed when predictive ventilation is carried out with this activity classification

The signal distortion of ECG signal due to motion artifacts has been a limitation for developing real-time wearable healthcare system. In this paper, the designed wearable platform utilizes an adaptive linear prediction filter and general filter to reduce the motion artifacts in the original ECG signal. Two filter algorithms used for baseline drift removal are evaluated to check whether real-time execution is possible on our wearable platform. The experiment results shows that the ECG signal filtered by adaptive linear prediction filter recovers from the distorted ECG signal efficiently. And we also propose an routing protocol to rapidly support the link between a fast moving wearable vital sensor node and the relay nodes in a multi-hop WSN.

반려동물에 대한 사회적 인식이 변화되면서 반려동물에 대한 문화적 태도가 친화적으로 바뀌고 있다. 특히, 반려 견은 오래전부터 인간과 친숙하고 밀접하게 생활해오고 있다. 이러한 변화의 시대속에서, 반려견에 대한 이해도를 향상 시키고 유기견 방지 및 생명 존중의 인식이 증가하면서 반려견 및 견주에 대한 동반 건강 유지를 위한 다양한 서비스가 활용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 반려견의 산책용 자동 리드줄에 IoT 서비스 및 응용 기술이 연동시킨 스마트 리드줄을 구현하였다. 이를 위해, 이기종 센서들을 연계하여 통합 모듈로 설계, 구현하고 반려견 리드줄에 연동시켜 스 마트 반려견 리드줄을 개발하였다. 최종적으로, 스마트 반려견 리드줄을 통해 반려견주의 생체 신호를 실시간으로 수집 하고 반려견의 위치를 파악하여 알림 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 구현하였다. 이를 통해, 올바르고 친숙한 애견 문화를 더욱 성장시킬 수 있을 것으로 판단된다.

As social perceptions of pets change, cultural attitudes toward pets are becoming more friendly. In particular, dogs have been living familiarly and closely with humans for a long time. In the changing times, various services are being used to improve the understanding of dogs and to prevent companion dogs and increase awareness of respect for life. Therefore, in this paper, we implemented a smart lead line in which IoT service and application technology are linked to the walking dog's automatic lead line. To do this, we developed a smart dog lead line by designing and implementing an integrated module in connection with heterogeneous sensors and linking it with a dog lead line. Finally, a smart dog lead line was used to collect the dog's biological signals in real time, identify the location of the dog, and provide a notification system. Through this, we believe that the culture of dog culture can be further grown.