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NTIS 바로가기한국정보통신학회지 = The magazine of KIICE, v.19 no.1, 2018년, pp.11 - 30
이지호 (전자부품연구원) , 최성찬 (전자부품연구원) , 정승명 (전자부품연구원) , 박종홍 (전자부품연구원) , 김재호 (전자부품연구원)
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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사물인터넷 플랫폼이란 무엇인가? | 사물인터넷 환경에서의 연결성과 데이터의 분석, 융합 이를 통한 맞춤형 서비스 생산의 중심은 사물인터넷 플랫폼이다. 또한 이러한 사물인터넷 플랫폼은 스마트홈, 스마트카, 스마트팩토리, 스마트시티 등의 사물인터넷의 다양한 서비스 응용 도메인에서 활용이 가능하고 고도의 상호연동성을 제공하여야 한다. | |
모비우스 플랫폼의 특징은 무엇인가? | 또한 이러한 사물인터넷 플랫폼은 스마트홈, 스마트카, 스마트팩토리, 스마트시티 등의 사물인터넷의 다양한 서비스 응용 도메인에서 활용이 가능하고 고도의 상호연동성을 제공하여야 한다. 이러한 관점에서 모비우스 플랫폼은 표준 적합성, 상호호환성, 다양한 응용 도메인을 수용하는 공통플랫폼으로 개발되어 글로벌 상용화 수준의 솔루션을 제공하고 있다. 이러한 기능이 가능한 부분은 글로벌 사물인터넷 표준인 oneM2M 규격을 준수하여 독자적인 산업과 개발사의 의존성을 줄이고 호환성을 확보하고 있기 때문이다. | |
세상의 디지털화와 네트워크에 연결되는 사물의 증가가 야기하는 문제는 무엇이 있는가? | 세상의 디지털화 (DIGITAL TRANSFORMATION)와 네트워크에 연결되는 사물의 증가는 우리에게 여러 문제점을 가져오게 될 것이다. 첫 번째가 데이터의 폭발적인 증가이다. 사물인터넷 기기가 2030년에 2조개 이상이 되고, 데이터는 매년 두 배씩 증가 할 것이라고 예측되었다. 두번째는 세상이 디지털화 되면서 디지털 사회의 복잡도의 증가이다. 모든 사람과 사물의 글로벌 신경 네트워크화가 되면서 4차 산업혁명 시대 초 연결 복잡도는 연 31%씩 중가 한다는 연구 결과가 있다. 세 번째로 4차 산업혁명으로 사회의 급격한 변화는 생산성 효율에 대한 극대화 등 효율성에 대한 요구의 증대이다. |
V. Mnih, et al. "Playing Atari with Deep Reinforcement Learning," arXiv preprint arXiv:1312.5602
W. Shi, J. Cao, Q. Zhang, Y. Li, and L. Xu, "Edge Computing: Vision and Challenges," IEEE Internet of Thing Journal, vol. 3, no. 5, pp.637-646, Oct. 2016.
"IoT, from Cloud to Fog Computing" (https://blogs.cisco.com/ perspectives/iot-from-cloud-to-fog-computing)
H. Liu, F. Eldarrat, H. Alqahtani, A. Reznik, X. Foy, and Y. Zhang, "Mobile Edge Cloud System: Architectures, Challenges, and Approaches," IEEE Systems Journal, Feb. 2017.
OpenFog (https://www.openfogconsortium.org/)
"Meet Jetson, the Platform for AI at the Edge" (https://developer.nvidia.com/embedded/ develop/hardware)
"Introduction to TensorFlow Lite" (https://www.tensorflow.org/ mobile/tflite/)
"Delivering real-time AI in the palm of your hand" (https://code.facebook.com/posts/196146247499076/delivering-realtime-ai-in-the-palm-of-your-hand/)
Core ML (https://developer.apple.com/documentation/coreml)
Vision Kit (https://aiyprojects.withgoogle.com/vision/)
AWS DeepLens (https://aws.amazon.com/ko/deeplens/)
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