본 논문에서는 IIoT(Industrial IoT) 환경의 분산 게이트웨이 시스템(Distributed-Gateway System)에서 사용되는 수 천 개 이상의 센서에서 데이터 전송을 받는 각 게이트웨이의 데이터 처리 속도를 향상시키고 작업 오류를 줄이기 위하여 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용한 센서 데이터 할당 기법을 제안한다. 각 센서의 반복 측정 간격과 중요도에 따라 작업부하(Workload)를 구하고, 이를 순차 반복 비교를 통해 Sub-task 값을 구한다. 이렇게 구해진 Sub-task값을 기준으로 각 게이트웨이에 할당시킴으로써 신뢰성과 정확성, 신속성을 확보한다.
홈 게이트웨이는 홈 네트워크의 지속적인 서비스를 제공해야 한다. 그러나 유비쿼터스 홈 네트워크 영역 확산될수록 홈 게이트웨이의 전력 소비는 기하급수적으로 증가한다. 이에 본 논문에서는 홈 게이트웨이가 지속적인 서비스를 유지하면서도 사용자 트래픽이 없는 구간에 저전력 모드로 전환되도록 제어한다. 이를 위해 기존의 유휴 시간 패턴을 고려하여 다음 유휴 시간을 예측하였다. 네트워크 활용 패턴의 유사성을 상세하고 가변적으로 반영하기 위하여, 요일별 생활 패턴을 프로파일링하여 적용하였다. 유휴 시간의 특성을 전체 평균과 요일별 생활 패턴으로 각각 프로파일링한 데이터를 실제값과 비교한 결과, 전체 평균 적용한 경우 유휴 시간의 예측치와 실제 값의 오차가 최소 0.43%에서 최대 4%로 나타났다. 이에 반해, 요일별 패턴을 적용한 경우, 유휴 시간의 예측치와 실제 값의 오차가 최소 0.06%에서 최대 2%로 나타났다. 이로서 네트워크 활용 패턴을 적용하는 방식이 더 효율적임을 알 수 있다.
본 논문에서는 다 해상도 특성을 갖는 2D 셀룰러 오토마타 변환 (2D Cellular Automata Transform)을 이용한 디지털 워터마킹 방법을 제안한다. 먼저 게이트웨이(gateway) 값들을 선택하여 기저함수를 만든 후 원 영상을 셀룰러 오토마타 영역으로 변환한다. 다음 변환 영역의 특정 부분에 랜덤 비트 옅을 워터마크로 삽입한다. 마지막으로 실험을 통하여 제안 방법의 충실도가 기존의 방법보다 높을 뿐만 아니라 JPEG 압축, 필터링, 첨예화, 노이즈 등 공격에도 강인성을 가지고 있음을 증명한다. 본 제안 방법에서 기저함수는 한 조의 게이트웨이 값들에 의해 유일하게 하나가 존재하며 가능한 게이트웨이 값들의 종류는 $2^{96}$개가 있기 때문에 뛰어난 안전성을 가진다.
대다수의 TCP사용자들이 접근하여 병목현상을 보이는 두 개의 ECN/RED게이트 웨이에 대한 마코프 모형을 제시하고 분석하였다. 사용자의 수가 증가함에 따라, 각 게이트웨이의 버 피를 점유하는 사용자당 패킷수는 일정 한 상수들로 수렴 한다는 것을 보이고, 이 상수값을 구하는 알고리즘을 제시하였다.
혼잡상황이 발생한 후에는 네트웍 성능이 급격하게 떨어지게 되는 문제점을 해결하고자 큐 관리 알고리즘으로 RED(Random Early Detection) 알고리즘이 제시되었으며, 현재 RED 알고리즘이 표준으로 사용되고 있다. RED 알고리즘은 게이트웨이에서 능동적으로 대처할 수 있는 알고리즘이다. 그러나, RED 매개변수 분석을 통하여 고정된 매개변수 값을 사용할 경우, 현재 네트웍 트래픽 상태에 적절히 대처하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 RED 알고리즘의 문제점인 고정된 매개변수 값 설정으로 인한 문제점을 해결하기 위하여 개선된 RED 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 현재의 네트웍 트래픽 상태에 따라 패킷 폐기 확률 값을 조성하여 게이트웨이에서의 혼잡 상황을 효율적으로 제어하도록 하였다 그리고, NS를 이용하여 개선된 RED 알고리즘의 성능을 검증하였다.
산업용 IoT 환경에서 센서들은 감지하고 있는 대상의 데이터들을 연속으로 생성하며, IoT 게이트웨이에 전달한다. 따라서 대량의 실시간 센서 데이터를 관리하는 것은 IoT 게이트웨이에 필수적인 기능이며 이러한 센서 데이터를 관리하기 위해 키-값 스토리지 엔진들이 널리 사용되고 있다. 그러나 IoT 게이트웨이에 사용되는 키-값 스토리지 엔진들은 산업용 IoT 환경에서 생성되는 센서 데이터들의 특징을 고려하지 않고 있으며 이 때문에 제한된 성능을 보인다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 센서 데이터의 특징을 활용하여 키-값 스토리지 엔진을 최적화한다. 제안하는 최적화 기법은 키-값 스토리지 엔진의 입력인 키를 분리하여 계층적인 색인화 작업을 하는 것이다. 이를 통해 과도하게 발생하는 쓰기 증폭을 줄이며 성능을 향상 시킬 수 있다. 이러한 최적화 기법을 LevelDB에 구현하였으며, 제안하는 기법을 평가하기 위해 TPCx-IoT의 워크로드를 사용했다. 실험 결과에 따르면 제안하는 기법의 성능은 기존의 방법보다 21배 더 좋으며 이는 제안하는 기법이 산업용 IoT 환경에서 데이터 수집을 고속으로 처리할 수 있음을 보인다.
기존의 네트워크에서는 혼잡상황이 감지된 이후에 네트워크 성능이 급격하게 저하된다. 이러한 문제를 해결하고자 RED(Random Early Detection)기법이 소개되어 게이트웨이에서 혼잡상황에 대하여 능동적으로 대처할 수 있는 알고리즘이 제시되었다. 하지만, RED는 매개변수 설정이라는 문제가 남아있다. 그리하여, 잘못된 변수값 설정으로 인한 네트워크 성능 저하가 현저하게 발생한다. 본 논문에서는 기존의 RED를 개선한 Effective RED를 제안한다. Effective RED는 RED 알고리즘의 문제점을 개선하여 네트워크의 상황에 맞추어 동적으로 매개 변수 값을 조정하는 알고리즘이다. 그리고, ns를 이용하여 Effective RED의 성능을 검증하였다.
메시지 인증 코드 (Message Authentication Code, MAC)는 메시지의 변조를 확인하기 위하여 사용되고 Mobile WiMAX 네트워크에서는 관리 메시지 (management message)의 인증을 위하여 Cipher-based 메시지 인증 코드 (Cipher-based MAC, CMAC)를 사용한다. 이 때 계산된 CMAC값 128 비트 중 하위 64 비트만을 사용하고 상위 64 비트 값은 잘라내어 사용하지 않는다. 본 연구에서는 이렇게 사용되지 않는 CMAC의 상위 64 비트를 공유 인증 정보 (Shared Authentication Information, SAI)라 하고 Mobile WiMAX 네트워크에서 유휴 모드 (idle mode) 상의 보안 취약점을 이용한 분산 서비스 거부 공격을 방어하는 수단으로 사용한다. 공유 인증 정보는 CMAC 값 중 사용되지 않는 64 비트를 사용하는 것이기 때문에 CMAC 값과 같은 보안성을 제공하며 CMAC 값을 계산하는 과정에서 얻을 수 있기 때문에 추가적인 계산이 필요 없다. 또한 사용하기 전까지 무선 구간에서 전송되지 않아 노출될 염려가 없으며 CMAC 키를 아는 기지국, 접근 서비스망 게이트웨이 (Access Service Network Gateway, ASN GW), 무선 단말 사이에서만 공유되기 때문에 안전하다. 이런 특성들로 인하여 공유 인증 정보는 분산 서비스 거부 공격 시에 기지국과 접근 서비스망 게이트웨이의 부하를 줄임으로써 효율적으로 분산 서비스 거부 공격을 방어할 수 있다.
DoS 공격은 증가하고 있지만 비용이 많이 들다보니 제대로 된 방어를 하지 못 하고 공격을 당하는 경우도 많다. 저렴한 DoS 방어 시스템의 필요성이 절실하다. 본 논문에서는 저 대역폭 DoS 공격을 방어하는 시스템 개발을 하고자 한다. 방어시스템의 물리적 구조는 듀얼 홈 게이트웨이 구조를 사용하며, DoS 탐지 방법으로는 일반적인 상황에서의 인 바운드되는 프로토콜별 패킷의 값을 세어 그 값을 평균값과 비교하여 탐지하며, 1초 단위로 IP와 SYN, FIN 플래그 값을 세어 그 값을 평균값과 비교하여 탐지하며, 2초 단위로 IP와 SYN, FIN 플래그 값을 세어 임계값을 넘어서면 차단하는 방식을 사용한다.
스마트 홈 시스템은 앞으로도 계속 기술의 발전과 수요가 증가하는 블루오션 시장이다. IT 시장의 주목을 받는 아이템을 다룬 만큼 이 작품이 높은 발전 가치와 시장성을 보유하고 있다고 볼 수 있다. 스마트 홈 시스템 구축을 통해 개인에게 최적화 된 라이프 스타일을 구축하고, 더 나아가 개인에게 맞는 환경을 설정하여 맞춤 라이프 연계 서비스를 제공한다. 더 나아가 주목받는 이슈인 인공지능 기술을 사용하여 스마트 기기들에 대한 지능형 제어 및 효율적인 관리가 가능하도록 한다. 게이트웨이 서버에 에어컨, 공기청정기 등 우리 실생활과 밀접한 기기들에 연결함으로써 기존의 기기들에 비해 중요한 기기들을 더 높은 빈도로 관리할 수 있다. 이 프로젝트는 스마트 홈의 기본이 되는 통합 제어시스템과 이를 위한 IoT 허브 시스템의 하드웨어를 모두 개발한 프로젝트로써 게이트웨이 서버로 대표 되는 하드웨어를 통해 스마트 기기의 상태를 모니터링 하다가, 특정 센서값을 받으면 액션을 취해줌으로써 스마트기기를 제어할 수 있다. 그리고 이들과 관련하여 IoT 기반의 다양한 기기들을 표준화 제어하기 위한 제어 시스템을 구축하고 이를 위한 소프트웨어도 함께 개발했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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