IoT 기반 매개곤충 모니터링 연구부

⦿ 매개곤충(모기 등) 후각관련 유전자 기능을 응용한 바이오센서 개발

▶IoT 기술과 접목할 수 있는 센서기술 개발
  ㅇ On-site 모기 모니터링 기술을 위해 매개곤충 유래 다양한 가스/광 센서등의 개발
  ㅇ 다양한 가스/광 센서등의 개발에 요구되는 저차원 나노 소재(CNT, 전이금속할로겐)의 합성과 모기 수용체 기반의 고감도 센싱 재료의 공학적 구현
  ㅇ 고감도, 초저전력 센서 실장형 웨어러블 유연패치 개발 및 활용방안 모식도
    - 모기 생체 모방형 고감도 웨어러블 센서 개발 및 활용 방안 모색: 실시간, 고속 정밀 진단

⦿ 모기 영상 데이터베이스 구축 및 자동 감지/분류 기술 개발

▶모기관련 전문가가 수작업으로 하던 분류작업을 데이터 기반의 패턴 인식 기법인 CNN (convolutional neural network)을 활용한 딥러닝 기술로 자동 감지 및 분류. 데이터 중심의 딥러닝 기술은 개, 고양이, 자동차 등의 수천개의 사물을 분류함에 있어서 기존 특징공학적인 패턴 인식의 성능을 대폭 뛰어넘는 슈퍼휴먼 수준의 정확성을 보이고 있어, 모기 종의 분류에도 적용 가능할 것으로 예상됨.
  ㅇ 모기 관련 영상 데이터베이스 구축
    - VectorNet과 웹 이미지를 딥러닝 학습이 가능하도록 데이터베이스 구축
    - 모기 분류(classification)를 위한 딥러닝 학습을 위하여 모기의 분류하고, 클래스별로 레이블링 작업
    - 제한된 이미지로 딥러닝 학습효과를 높이기 위한 학습전이(transfer learning)와 데이터 보조(data augmentation)기법에 대한 연구 진행
  ㅇ 모기 특화 딥러닝 모델 설계
    - 모기의 특징을 추출하는데 특화될 수 있는 딥러닝 연산(필터) 및 모델 개발
    - 매개 모기의 분류(classification)를 위한 딥러닝 모델 개발
    - 매개 모기의 감지(detection)를 위한 딥러닝 모델 개발
    - 분류의 정확성 (accuracy)과 감지의 정확성(mean aveage precision)을 동시에 향상시키기 위한 기술 개발
  ㅇ 현장 감지를 위한 딥러닝 기술 최적화
    - 현장에서 실시간 감지(detection)와 분류(classification)가 이루어지도록, 실시간성(real-time)과 저전력성(low-power) 확보 방안에 대한 연구
    - 정확성을 손실을 최소화 하면서도 성능(fps/W)을 최대화하도록 임베디드 디바이스의 하드웨어(GPU/FPGA)와 SW수준 최적화에 대한 연구를 진행.

⦿ 매개곤충 대용량 정보의 공유 및 분석용 실시간 고속 및 광역 무선 통신 네트워크 구축

  ㅇ 매개곤충 실시간 대용량 정보 및 분석결과 정보의 네트워크와 인터페이싱
    - 인천광역시 관찰지정지역의 매개곤충 데이터의 전달 및 대용량 마이닝과 스크립팅(포매팅)
    - 매개곤충 데이터의 LoRA/WiFi 프로토콜에 정합시키는 작업
  ㅇ 무선 광역망 고속통신 네트워크 기반 구축
    - 중점연구소, 유관기관(인천광역시, 농업진흥청, 질병관리본부, 행안부) 네트워크 설정
    - 관찰지점의 거리와 전송량과 속도 고려한 LoRA 무선통신장비와 망의 구축
    - LoRA 무선통신망과 WiFi 무선통신망의 정합기술 확보
  ㅇ 실시간 모니터링
    - 아래 그림과 같은 장치를 통해 실시간으로 매개곤충 발생량과 종동정을 모니터링
  ㅇ 네트워크와 에지 컴퓨팅의 인터페이싱
    - 지역별, 기능영역별 통신망 게이트웨이 단위화 및 단위별 에지 컴퓨팅 영역 할당
    - 수집된 데이터의 에지 컴퓨팅에 적합한 데이터 에디팅
  ㅇ 에지 컴퓨팅과 클라우드 의 인터페이싱
    - 단위별 에지 컴퓨팅 대용량 정보의 클라우드 컴퓨팅의 섹터별 관리
    - 광역망에 매개곤충 정보를 확산시키기 위한 대형 데이터로 에디팅
  ㅇ 클라우드 및 에지 컴퓨팅 데이터의 공공망 및 이동통신 가입자로의 정보전달 기반구축
    - 해저드 맵 등의 재난/질병안내 서비스를 필요로 하는 공공망 파악 및 전달기법 구축
    - 이동통신사별 재난/질병안내 서비스 공유를 위한 기법 구축

▶ 개발단계별 목표 및 연구 내용(3단계)
    - 1단계: 이를 이용한 바이오센서 응용 및 딥슬립 주기 동기화 알고리즘 개발 및 기존 후각센서 활용 센서 노드 개발 및 LoRa 지원 센서 연구 (아래 표에 상세 기술)
    - 2단계: 대량 감각 수용체의 초고속 스크리닝 구현, 매개곤충 대용량 정보의 공유, 실시간 고속 및 광역 무선 통신 네트워크 구축
    - 3단계: 실시간 모니터링 데이터의 전파 및 네트워크 플랫폼 실현, 생물모방 바이오센서를 이용한 질병 및 매개체 감시 모니터링 실현
연구
개요 매개곤충 system biology 연구부
IoT 기반 매개곤충 모니터링 연구부