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연구개발 목표 및 내용
최종 목표
초소형 IoT 물리/가상 기기 간의 자율적 상호협력을 통해 IoT 군집 스스로가 데이터를 인지, 학습 및 추론함으로써, 고효율·고신뢰 데이터 전달, 분석 및 지능형 서비스를 가능케 하는 IoT 군집신경망 (IoT Swarm Neural Network: IoT-SNN) 기술개발
전체 내용
1. IoT-SNN 자율 구성기술
2. 군집지능 기반의 고신뢰 데이터 분류기술 및 Intelligent Cluster 자율 구성기술
3. IoT-SNN 홉간 저전력/고신뢰을 갖는 Io

연구개발 목표 및 내용
최종 목표
초소형 IoT 물리/가상 기기 간의 자율적 상호협력을 통해 IoT 군집 스스로가 데이터를 인지, 학습 및 추론함으로써, 고효율·고신뢰 데이터 전달, 분석 및 지능형 서비스를 가능케 하는 IoT 군집신경망 (IoT Swarm Neural Network: IoT-SNN) 기술개발
전체 내용
1. IoT-SNN 자율 구성기술
2. 군집지능 기반의 고신뢰 데이터 분류기술 및 Intelligent Cluster 자율 구성기술
3. IoT-SNN 홉간 저전력/고신뢰을 갖는 IoT 군집신경망 전송기술
4. 분산 강화학습 기반 IoT 센서 자율협력 제어기술

1단계
목표
＊ LoRa Enabled IoT-SNN 자율 구성 기술개발
＊ 군집지능 기반의 고신뢰 데이터 분류 방법 연구
＊ IoT-SNN 초소형 기기를 위한 저전력/고신뢰 데이터 전송연구
＊ IoT-SNN FRA (Functional Requirements and Architecture) 연구
내용
1) LoRa Enabled IoT-SNN 자율 구성 기술개발
- LoRa Enabled IoT-SNN 군집 규모 관리 알고리즘
- LoRa Enabled IoT-SNN 서비스 분류/규모 결정 기법
- MXNet등을 활용한 인공신경망에서의 학습된 IoT-SNN모델의 소형기기에서의 활용/검증
2) 군집지능 기반의 고신뢰 데이터 분류 방법 연구
- 손상된 센서의 오동작에 의한 비정상 데이터 검출 방법
- 노이즈에 의한 일시적 오류로 발생하는 데이터 Outlier 검출 방법
3) IoT-SNN 초소형 기기를 위한 저전력/고신뢰 데이터 전송연구
- 초소형 IoT-SNN 망의 채널 모델링 및 채널 기반 data rate (DR) 제어 시뮬레이션 구축
- Traffic Load, Spreading factor, Payload 크기에 따른 IoT-SNN 단말의 data delivery success ratio 분석
4) IoT-SNN FRA (Functional Requirements and Architecture) 연구
- IoT-SNN 기능적 요구사항 도출
- IoT-SNN 데이터 계층과 전송 계층 통합 구조 설계

2단계
목표
＊ 에너지 인지형 IoT-SNN 기술 개발
＊ 군집지능 기반의 Intelligent Cluster Autonomic Configuration 기술개발
＊ IoT-SNN 단말 및 게이트웨이 전송 스케쥴링 제어 기술개발
＊ IoT 센서 데이터 가용성(data availability) 중심의 IoT 센서 군집 효율성 증대를 위한 강화학습 기반 자율적 IoT 상호협력 기술개발
내용
1) 에너지 인지형 IoT-SNN 기술 개발
- IoT-SNN 환경에서의 IoT 기기의 에너지 사용량 예측이 가능한 시뮬레이터 모델링
- IoT 기기의 소비 에너지 절감을 위한 데이터 전송주기 최적화 알고리즘 기법 (데이터의 전송주기 제어를 통한 IoT 기기의 소비 에너지 절감기술 개발, 데이터 품질 요구조건을 만족 시키면서 얻을 수 있는 IoT기기의 에너지 절감도 도출)
2) 군집지능 기반의 Intelligent Cluster Autonomic Configuration 기술 개발
- 자율적인 IoT 디바이스 운영 관리를 위한 지능적 클러스터링 기술
- Clustering을 활용한 통계적 특성에 따른 데이터 분류 기법
3) IoT-SNN 단말 및 게이트웨이 전송 스케쥴링 제어 기술개발
- LoRAWAN 프로토콜 기반 IoT-SNN 단말 및 게이트웨이 구성 및 테스트베드 환경 구축
- 채널 조건에 따른 Uplink/Downlink 전송율 및 스케쥴링 알고리즘 개발
4) IoT 센서 데이터 가용성(data availability) 중심의 IoT 센서 군집 효율성 증대를 위한 강화학습 기반 자율적 IoT 상호협력 기술개발
- 데이터 가용성 중심의 강화학습 기반 IoT-SNN 단말-게이트웨이 협력 알고리즘 개발
- 무선 환경의 Raspberry Pi 노드 등을 이용한 강화학습 기반 자율적 IoT-SNN 상호협력 에뮬레이션 기능 개발

3단계
목표
＊ IoT-SNN 리더/중계자 관리 기술개발
＊ 초소형 IoT 디바이스를 위한 자율 관리 기술개발
＊ LoRa Enabled IoT-SNN의 망 관리 기술개발
＊ IoT 군집의 소비전력 최적화를 위한 분산 강화학습 기반 출력 제어 기술개발
내용
1) IoT-SNN 리더/중계자 관리 기술개발
- IoT-SNN 망 환경 변화에 따른 클러스터 내 동적 리더 및 후보 선정
- IoT-SNN 클러스터 내 리더/후보의 데이터 신뢰성 보장/전력소모절감 기술
2) 초소형 IoT 디바이스를 위한 자율 관리 기술개발
- Clustering을 활용한 통계적 특성에 따른 트레이닝 데이터셋 구성 기법
- 초소형 IoT 디바이스 자율 관리를 위한 머신 러닝 기술개발
3) LoRa Enabled IoT-SNN의 망 관리 기술개발
- 초소형 IoT 디바이스의 라이프타임 향상을 위한 전송 제어 기술개발
- IoT-SNN 안정성 향상을 위한 적응형 망 관리 기술개발
4) IoT 군집의 소비전력 최적화를 위한 분산 강화학습 기반 출력 제어 기술개발
- 분산 강화학습 기반 IoT 출력 제어 알고리즘 연구
- 다수의 임베디드 IoT 노드들을 이용한 IoT 출력 협력 제어 기능 구현/시험

4단계
목표
＊ IoT-SNN을 활용한 융·복합서비스 서비스모델 개발
＊ 고신뢰 Disposable IoT 네트워크를 위한 기기간 상호협력 기술개발
＊ IoT-SNN 저전력/고신뢰 전송 기반 서비스모델 개발
＊ 분산 강화학습 기반 IoT 센서 전력 제어 기능 고도화 및 응용 개발
내용
1) IoT-SNN 활용한 융·복합서비스 서비스모델 개발
- IoT-SNN 기반 전력 소모 절감기술 고도화
- 1인 가구 거주자를 위한 실내 환경 정보 모니터링 및 자동제어 서비스모델
2) 고신뢰 Disposable IoT 네트워크를 위한 기기간 상호협력 기술개발
- IoT 장치간 상호협력을 통한 전력 소모 최적화 및 장치 제어 관리 방안 연구
3) IoT-SNN 저전력/고신뢰 전송 기반 서비스모델 개발
- 주위 환경 인지기반 관제/보안용 지능형 원거리 고신뢰 전송기술
- 지능형(능동형) 보안 및 주위 환경에 반응하고 자율 판단하는 군집 지능형 서비스
4) 분산 강화학습 기반 IoT 센서 전력 제어 기능 고도화 및 응용 개발
- 분산 강화학습 기반 IoT 센서 전력 제어 기능 고도화
- 군집지능 기반 협력형 빔포밍 응용 기술

연구개발성과
1) IoT-SNN 자율 구성 시스템
- IoT-SNN 군집 규모 (리더/후보) 선정 모듈
- IoT-SNN 단말 에너지 관리 모듈
- IoT-SNN 자율 구성, 학습 및 관리 모듈
2) 고신뢰 데이터 분류 및 IoT-SNN 자율 관리 모듈
- 군집지능 기반의 고신뢰 데이터 분류 모듈
- IoT-SNN 자율 관리 모듈
3) 홉간 고신뢰/저전력 전송 IoT-SNN 시스템
- IoT-SNN 홉간 저전력/고신뢰 데이터 전송 모듈
- IoT-SNN 단말 및 게이트웨이 전송 스케줄링 제어 모듈
- IoT-SNN 클러스터 최적화 모듈
4) 분산 강화학습 기반 IoT 센서 협력 제어 시스템
- 분산 강화학습 기반 IoT 센서 협력형 출력 제어 모듈
- 협력형 빔포밍 제어 응용 모듈

연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
1) 연구개발성과 활용 계획
- 초소형 IoT 경제 서비스 분야에 활용
→ 통신사 (예, SKT, KT)와 스타트업 (주, 그립, 코스모 등) 간의 상생 수익 모델 확보를 위해 컨소시엄을 구축하여 기술 사업화 추진 가능
→ LoRa 인프라 확대: LoRa 기지국 및 LoRa Relay 단말의 확산
→ IoT-SNN에 의한 다양한 Disposable IoT 기기 시장 확대 및 성장 촉진
- 초소형 IoT 기반 의료분야에 활용
→ 웨어러블 디바이스의 센싱 데이터를 고신뢰성 기반 모니터링하도록 LoRa Enabled IoT-SNN을 활용하여 위급한 상황을 대처하거나 추후 분석 및 클라우드 기반 AI 서비스 등의 융·복합 서비스를 위한 원천 데이터로 활용 가능
→ 영·소아의 고열 추적 서비스, 생활 체육 동호인, 전문 운동선수나 및 심장질환을 가진 환자들 위한 심박수 추적 서비스, 고령자의 위치 추적 서비스
- 초소형 IoT망 에너지 절감 분야에 활용
→ IoT-SNN에 적용되는 저전력 전송기술은 IoT 기기의 전력소비 중 큰 비중을 차지하는 통신기술을 최적화하므로 제한된 전력자원을 사용하는 Disposable IoT 적용분야에 활용
- 초소형 IoT 기기의 군집지능 서비스 모델로서 건물 내 에너지 자율 제어 및 보안 분야 활용 가능
→ IoT-SNN을 활용하여 딥러닝 기반 건물을 설계하여 건물 내 온도 자율 제어 서비스, 조도 자율 제어 서비스 등에 활용
→ Disposable 초소형 IoT 디바이스들의 군집 구성 및 군집 지능 알고리즘을 통해 건물 내 화재 및 침입자 지능형(능동형) 감지 및 센싱 데이터 전송 및 수집에 활용
2) 기대효과
- 기술적 측면
→ IoT 시대의 표준 어젠더 및 지식재산권 확보를 통한 기술 우위 선점
→ IoT 네트워크의 고도화
- 경제적, 산업적 측면
→ 군집 지능 기반 IoT에 관한 등의 핵심 특허 확보 및 기술 이전 확대
→ IoT-SNN 기반 자율 제어 서비스로 관리 비용 절감
→ 초소형 IoT 기술 기반 다양한 신산업 발굴에 기여
- 사회적 측면
→ IoT 시장 활성화로 IoT 전문 인력 양성과 고용 증대효과 기대
→ IoT 군집신경망을 통한 삶의 질 향상

(출처 : 요약문 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 최종보고서 ... 2
• 요 약 문 ... 4
• 목차 ... 7
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 8
• 1) 초소형 IoT 군집지능 기술의 개요 및 필요성 ... 8
• 2) 용도 및 적용 분야 ... 9
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 10
• (1) IoT-SNN 자율 구성기술 ... 10
• (2) 군집지능 기반의 고신뢰 데이터 분류 및 Intelligent Cluster 자율 구성기술 ... 30
• (3) IoT-SNN 홉간 저전력/고신뢰을 갖는 IoT 군집신경망 전송기술 ... 54
• (4) 분산 강화학습 기반 IoT 센서 자율협력 제어기술 ... 79
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 89
• 1) 연구수행 결과 ... 89
• 2) 목표 달성 수준 ... 100
• 4. 목표 미달 또는 미흡한 사항에 대한 분석 ... 101
• 1) 목표 미달 또는 미흡한 연구결과에 대한 원인(사유) 자체분석 내용 ... 101
• 2) 미달 또는 미흡한 결과물에 대한 보완 활동 ... 101
• 3) 연구개발 과정의 성실성 ... 102
• 5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 103
• 6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 104
• 1) 향후 5년간 성과활용·확산 활용방안 및 계획(활동계획) ... 106
• 2) 주요 성과활용 (기대)성과목표 ... 106
• 3) 성과활용·관리 추진체계 ... 107
• 4) 기타 ... 107
• 7. 연구개발성과에 대한 후속연구 및 추가 개발 계획 ... 108
• 8. 연구개발비 사용실적 ... 110
• 붙임1. 사업화대상기술별 기술명세서 ... 112
• 붙임2. 자체 보안관리 진단표 ... 132
• 끝페이지 ... 134