IoT는 무엇을 의미하나요?
사물 인터넷은 독립적으로 주소를 지정할 수 있는 모든 일반 물리적 개체가 상호 연결된 네트워크를 형성할 수 있도록 하는 인터넷, 기존 통신 네트워크 등을 기반으로 하는 정보 매체를 말하며 실제로 모든 정보를 수집할 수 있습니다. 다양한 장치와 기술을 통해 시간을 모니터링하고 연결하고 상호 작용해야 하는 개체나 프로세스의 주요 기능은 다양한 개체에 ID 카드를 부여하고 범주로 분류한 다음 서로 연결하는 것입니다.
이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 10 시스템, Dell G3 컴퓨터.
사물 인터넷이란 무엇을 의미하나요?
사물 인터넷은 인터넷, 기존 통신 네트워크 등을 기반으로 하는 정보 매체입니다. 독립적으로 주소를 지정할 수 있는 모든 일반 물리적 개체가 상호 연결된 네트워크를 형성할 수 있도록 합니다.
사물 인터넷은 첨단 식별 기술을 통해 모든 사물의 상태를 다양한 매개변수로 변환한 후 인터넷을 통해 정보를 공유하여 모든 사물을 연결하는 네트워크를 형성할 수 있습니다.
현재 사물 인터넷은 일부 분야에서 초기에 사람들의 삶에 침투했으며 가까운 미래에는 감지 및 인식 기술의 발전으로 사람들에게 더 많은 편리함을 가져다 줄 것입니다.
사물 인터넷의 기능은 다양한 사물에 ID 카드를 부여하고 분류한 다음 연결하는 것입니다.
사물 인터넷(줄여서 IoT)은 모니터링하고 연결해야 하는 모든 정보를 실시간으로 수집하는 것을 말합니다. 대화형 개체 또는 프로세스는 소리, 빛, 열, 전기, 기계, 화학, 생물학, 위치 등 다양한 네트워크 접속을 통해 사물과 사물, 사물과 사람의 편재성을 실현합니다. 연결하여 항목과 프로세스의 지능적인 인식, 식별 및 관리를 실현합니다.
지식 확장:
사물 인터넷의 핵심 기술:
무선 주파수 식별 기술
사물 인터넷에 관해서는 무선 주파수 식별 기술(Radio Frequency Identification)을 언급해야 합니다. )는 RFID라고 불리는 사물 인터넷의 발전에 많은 주목을 받고 있습니다. RFID는 질문기(또는 판독기)와 다수의 응답기(또는 태그)로 구성된 간단한 무선 시스템입니다. 태그는 결합소자와 칩으로 구성되어 있으며, 각 태그에는 연장된 기간 동안 고유한 전자 코드가 있으며 대상 개체를 식별하기 위해 개체에 부착되어 안테나를 통해 리더에 무선 주파수 정보를 전송합니다. 정보를 읽는 장치입니다. RFID 기술을 사용하면 사물이 "말"할 수 있습니다. 이는 사물 인터넷에 추적성이라는 특징을 부여합니다. 즉, 사람들은 언제든지 물건의 정확한 위치와 주변 환경을 파악할 수 있습니다. Sanford C. Bernstein의 소매 분석가들은 IoT RFID의 이 기능으로 Walmart가 연간 83억 5천만 달러를 절약할 수 있다고 추정합니다. 그 중 대부분은 입고되는 상품의 바코드를 수동으로 읽을 필요가 없기 때문에 발생하는 인건비 절감입니다. RFID는 소매 업계가 제품 품절과 낭비(도난으로 인한 제품 손실 및 공급망 중단)라는 두 가지 주요 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 도난으로 인한 Wal-Mart의 손실만 해도 연간 거의 20억 달러에 달합니다.
Sensor Network
MEMS는 Micro-Electro-Mechanical Systems의 영어 약어입니다. 마이크로 센서, 마이크로 액츄에이터, 신호 처리 및 제어 회로, 통신 인터페이스, 전원 공급 장치로 구성된 통합 마이크로 장치 시스템입니다. 그 목표는 정보의 획득, 처리 및 실행을 통합하여 다기능 마이크로 시스템을 형성하고 이를 대규모 시스템에 통합하여 시스템의 자동화, 지능 및 신뢰성 수준을 크게 향상시키는 것입니다. 비교적 다재다능한 센서입니다. MEMS는 일반 사물에 새로운 생명을 불어넣기 때문에 자체적인 데이터 전송 채널, 저장 기능, 운영 체제 및 특수 애플리케이션을 보유하여 거대한 센서 네트워크를 형성합니다. 이를 통해 사물 인터넷은 사물을 통해 사람을 모니터링하고 보호할 수 있습니다. 음주운전의 경우 차량과 시동키에 마이크로 센서를 내장하면 음주운전자가 차키를 꺼내면 키에서 냄새센서를 통해 알코올 냄새를 감지할 수 있게 된다. 무선 신호를 통해 차량에 '시동 일시 중지'를 즉시 알리고 차량은 휴면 상태가 됩니다. 동시에, 운전자의 휴대폰에는 친척과 친구들에게 문자 메시지를 보내 운전자의 위치를 알리고 가능한 한 빨리 와서 처리하도록 상기시키는 명령이 내려졌습니다. 뿐만 아니라, 미래에는 옷이 세탁기에 물과 세제의 양이 가장 경제적인지 "알려줄" 수 있고, 폴더는 우리가 잊어버린 음식과 야채 라벨이 어떤 중요한 문서인지 "확인"하여 고객의 휴대폰에 "알려줄" 것입니다. 그들은" 진정한 "친환경" 안전입니다. 이는 사물 인터넷 세계에서 '사물'이 되는 결과입니다.
M2M 시스템 프레임워크
M2M은 Machine-to-Machine/Man의 약자로 기계 단말기의 지능적인 상호작용을 중심으로 한 네트워크화된 애플리케이션이자 서비스입니다. 이를 통해 사물을 지능적으로 제어할 수 있습니다. M2M 기술에는 기계, M2M 하드웨어, 통신 네트워크, 미들웨어 및 애플리케이션이라는 다섯 가지 중요한 기술 부분이 포함됩니다. 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과 지능형 네트워크를 기반으로 센서 네트워크에서 얻은 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있으며, 제어 및 피드백을 위해 객체의 동작을 변경할 수 있습니다. 스마트 주차장을 예로 들면, 차량이 안테나 통신 구역에 들어오거나 나갈 때 안테나는 전자 차량 카드에서 차량의 관련 정보를 읽어 전자 식별 카드와 양방향 데이터 교환을 수행합니다. 운전자의 관련 정보를 읽고 전자 자동차 카드와 운전자 카드를 자동으로 식별하고 자동차 카드가 유효한지, 운전자 카드가 합법적인지 확인하여 번호판 번호를 표시하고 전자자동차카드와 운전자카드에 해당하는 운전자카드를 차선관제컴퓨터가 자동으로 데이터베이스에 저장하고, 차선관제컴퓨터가 정상카드인지, 비인가카드인지, 불법카드인지를 판단합니다. 읽은 데이터를 기반으로 카드에 적절한 응답과 프롬프트를 표시합니다. 또한, 집에 있는 노인들은 스마트 센서가 내장된 시계를 착용하고, 다른 곳에 있는 아이들은 주인이 일하는 동안 스마트 하우스에서 휴대폰을 통해 언제든지 부모의 혈압과 심장박동이 안정적인지 확인할 수 있습니다. , 센서가 자동으로 물, 전기, 문 및 창문을 닫고 정기적으로 소유자에게 메시지를 보내 안전 상황을 보고합니다.
클라우드 컴퓨팅
클라우드 컴퓨팅은 상대적으로 저렴한 여러 컴퓨팅 개체를 네트워크를 통해 강력한 컴퓨팅 기능을 갖춘 완벽한 시스템으로 통합하는 것을 목표로 하며, 고급 비즈니스 모델의 도움으로 최종 사용자는 이러한 강력한 컴퓨팅 기능 서비스를 얻을 수 있습니다. . 컴퓨팅 파워를 발전 용량에 비유한다면, 고대 단일 기계 발전 모델에서 현대 발전소의 중앙 집중식 전원 공급 모델로의 전환은 모든 사람에게 익숙한 단일 기계 컴퓨팅 모델에서 클라우드 컴퓨팅 모델, 그리고 "클라우드"는 단일 기계가 할 수 없는 기능을 갖춘 발전소와 같습니다. 이는 컴퓨팅 파워도 가스, 물, 전기처럼 상품으로 유통될 수 있다는 것을 의미합니다. 구하기 쉽고 비용이 저렴해 사용자가 직접 장비할 필요가 없습니다. 전력망을 통해 전송되는 전기와 달리 컴퓨팅 파워는 다양한 유무선 네트워크를 통해 전송된다. 따라서 클라우드 컴퓨팅의 핵심 개념 중 하나는 '클라우드'의 처리 능력을 지속적으로 향상시키고, 사용자 단말의 처리 부담을 지속적으로 줄여 궁극적으로 간단한 입출력 장치로 단순화하여, 주문형 "클라우드"의 강력한 컴퓨팅 성능. 사물인터넷의 인식 계층은 대량의 데이터 정보를 획득하고 이를 네트워크 계층을 통해 전송한 후 표준 플랫폼에 올려놓고 고성능 클라우드 컴퓨팅을 이용해 처리하고, 데이터는 최종 사용자에게 유용한 정보로 변환될 수 있도록 지능이 부여됩니다.
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인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 사물인터넷(IoT) 시스템에 통합하는 것은 지능형 기술 개발에 있어 중요한 진전을 의미합니다. 이러한 융합을 AIoT(사물인터넷을 위한 인공지능)라고 하며, 시스템의 기능을 향상시킬 뿐만 아니라 IoT 시스템이 환경에서 작동, 학습 및 적응하는 방식을 변화시킵니다. 이 통합과 그 의미를 살펴보겠습니다. IoT 향상된 데이터 처리 및 분석 고급 데이터 해석에서 인공 지능 및 기계 학습의 역할: IoT 장치는 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 인공 지능과 기계 학습은 이러한 데이터를 교묘하게 선별하고, 귀중한 통찰력을 추출하며, 인간의 관점이나 기존 데이터 처리 방법으로는 보이지 않는 패턴을 식별할 수 있습니다. 예측 분석은 인공 지능과 기계 학습을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 미래 추세를 예측합니다.

로봇 IoT는 산업용 로봇과 IoT 센서라는 두 가지 중요한 기술을 결합하는 새로운 개발입니다. 로봇사물인터넷(IoRT)은 로봇을 인터넷에 연결하는 일종의 네트워크다. 이 로봇은 IoT 센서를 사용하여 데이터를 수집하고 주변 환경을 해석합니다. 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등 다양한 기술과 결합해 데이터 처리 속도를 높이고 리소스 활용도를 최적화하는 경우가 많습니다. IoT의 발전으로 로봇은 환경 변화를 보다 지능적으로 감지하고 대응할 수 있게 되어 다양한 산업에 보다 효율적인 솔루션을 제공할 수 있게 되었습니다. IoRT는 IoT 기술과 결합하여 자율 운영, 자가 학습을 구현할 수 있을 뿐만 아니라

전 세계적으로 특히 제조업은 몇 년 전 발생한 팬데믹과 공급망 중단으로 인한 어려움을 점차 극복한 것으로 보입니다. 그러나 제조업체는 2024년까지 새로운 과제에 직면할 것으로 예상되며, 그 중 상당수는 디지털 기술의 광범위한 적용을 통해 해결될 수 있습니다. 최근 업계 조사에서는 제조업체가 올해 직면한 과제와 대응 계획에 중점을 두었습니다. 제조업 현황 보고서(State of Manufacturing Report)의 연구에 따르면 2023년 제조업은 경제적 불확실성과 인력 문제에 직면해 있으며 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 기술을 도입해야 하는 긴급한 필요성이 있는 것으로 나타났습니다. 딜로이트는 2024년 제조 전망(2024 Manufacturing Outlook)에서 제조 기업이 경제적 불확실성, 공급망 중단, 숙련된 인력 채용에 어려움을 겪게 될 것이라고 언급하면서 비슷한 점을 지적했습니다. 상황이 어떻든 간에

IoT 기술이 발전함에 따라 점점 더 많은 기기가 인터넷에 연결되어 인터넷을 통해 통신하고 상호작용할 수 있게 되었습니다. IoT 애플리케이션 개발에서는 경량 통신 프로토콜로 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport Protocol)가 널리 사용됩니다. 본 글에서는 Java 개발 실무 경험을 활용하여 MQTT를 통해 IoT 기능을 구현하는 방법을 소개합니다. 1. MQT란 무엇입니까? QTT는 게시/구독 모델을 기반으로 하는 메시지 전송 프로토콜입니다. 디자인이 단순하고 오버헤드가 낮으며, 소량의 데이터를 빠르게 전송하는 애플리케이션 시나리오에 적합합니다.

혁신을 주도하는 기술 회사인 Christie는 지능형 시청각 기술 분야에서 포괄적인 솔루션, 풍부한 산업 경험 및 완전한 서비스 네트워크를 제공할 수 있습니다. 올해 InfoCommChina에서 Christie는 RGB 순수 레이저 프로젝터, 1DLP 레이저 프로젝터, LED 비디오 월, 콘텐츠 관리 및 처리 솔루션을 선보였습니다. 행사장에서는 천문 디스플레이용으로 특별히 설계된 대규모 맞춤형 외부 구형 돔이 현장의 초점이 되었으며 Christie M4K25RGB 순수 레이저 프로젝터는 여기에 "녹색 활력"을 부여했습니다. 중국 상업 사업부 수석 기술 서비스 관리자인 Sheng Xiaoqiang 씨는 다음과 같이 말했습니다. 외부 구형 돔 투영을 구현하는 것은 어렵지 않지만 더 작게 만들 수 있고 색상도

스마트 기술의 지속적인 발전으로 스마트 빌딩은 오늘날 건설 산업에서 강력한 힘이 되었습니다. 스마트 빌딩의 등장에는 사물인터넷(IoT) 센서와 인공지능(AI)이 중요한 역할을 했습니다. 이들의 결합은 단순한 기술 적용일 뿐만 아니라 전통적인 건축 개념을 완전히 전복하여 보다 지능적이고 효율적이며 편안한 건축 환경을 제공합니다. 지난 몇 년 동안, 특히 코로나19 팬데믹으로 인해 시설 관리자에 대한 기대가 변하고 실행 가능성 요구가 확대됨에 따라 건물 관리가 직면한 과제가 커지고 진화했습니다. 사무실 내에서 더욱 통합되고 유연한 업무 환경으로의 전환은 상업용 건물의 사용 방식에도 변화를 가져오고 있으며 건물 사용량, 점유자 추세에 대한 실시간 가시성이 필요합니다.

빅데이터와 인공지능의 발전으로 사물인터넷은 점점 AIOT 방향으로 발전하고 있습니다. 사물 인터넷 인프라는 '사물 인터넷', '디지털 인터넷', '지능형 인터넷' 아키텍처의 삼위일체를 형성하는 차세대 정보 인프라가 될 것입니다. IoT 인프라 데이터의 수집, 저장, 분석, 마이닝 및 지능형 적용은 매우 중요합니다. 이를 위해서는 IoT 데이터를 체계적으로 모델링하고, 기본적인 보장을 제공하기 위한 완전하고 표준적인 IoT 데이터 모델링 시스템을 구축해야 합니다. 이러한 방식으로 우리는 IoT 데이터를 더 잘 분석, 마이닝 및 적용하고 IoT 개발을 더욱 촉진할 수 있습니다. 개체 모델은 개체를 표준화하고 의미론적으로 설명, 식별 및 관리하며 사물 인터넷의 지능과 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다. IoT 온톨로지 모델링: 목적: "객체란 무엇인가?"라는 문제를 해결한다.

C++ IoT 프로그래밍 실무 경험 IoT(사물 인터넷)는 다양한 장치와 센서를 서로 연결하여 정보를 공유하고 지능적으로 제어하는 기술로 최근 많은 관심을 받고 있는 주제입니다. 사물인터넷의 발전에 있어서 C++는 강력한 프로그래밍 언어로서 높은 성능과 효율성을 지닌 특성을 갖고 있어 사물인터넷 분야에서 널리 사용되고 있다. 이 기사에서는 개발자에게 유용한 참고 자료가 되기를 바라면서 C++ IoT 프로그래밍에서 축적된 실제 경험을 공유하겠습니다.