본 논문에서는 디바이스 캐싱 네트워크에서 다양한 퀄리티의 콘텐츠를 캐싱하는 기술을 제안한다. 하나의 파일을 온전히 캐싱하는 기존 기술들과 다르게, 저자는 콘텐츠의 일부 조각을 캐싱하는 것을 허용하였고, 사용자가 스스로 캐시 히트를 달성할 수 있는 경우를 고려하였다. 캐싱하는 콘텐츠의 퀄리티와 캐시 히트율 간의 트레이드오프를 분석하고, 사용자가 소비하는 콘텐츠의 기대 퀄리티를 최대화하는 디바이스 캐싱 기법을 제안한다. 퀄리티와 파일 크기의 관계 파라미터에 따라 볼록 최적화 문제와 DC programming 문제 두 가지 방식으로 나누어서 캐싱 문제를 풀어냈다. 퀄리티 증가 폭에 비해 파일 크기가 더 빠르게 증가하면, 인기도에 따라 캐싱할 콘텐츠의 부분 조각이 점차 증가하는 반면, 파일 크기가 더 느리게 증가하면, 일부 인기도가 높은 콘텐츠는 전체를 캐싱하고 그렇지 않은 콘텐츠는 아예 캐싱하지 않는 결과를 낸다.
최근 이슈가 되고 있는 메타버스를 활용한 마케팅 사례연구를 통해, 각 산업에 있어 메타버스 생태계의 콘텐츠(content), 플랫폼(platform), 네트워크(network), 디바이스(device)관점에서 성공 요인 분석 및 활성화 방안에 대해 고찰하였다. 엔터테인먼트, 패션, 사무공간 및 부동산, 교육, 광고 및 상거래산업에서 콘텐츠와 플랫폼의 중요성을 확인할 수 있었다. 메타버스의 활성화를 위해서는 첫째, 시장참여자에게 안정적인 수익창출 모델을 마련해 줌으로써, 능동적인 참여와 리텐션 강화가 필요하다. 둘째, 가입자를 확대를 위한 매력적인 콘텐츠의 중요성은 메타버스 활성화의 주요한 키 트리거이다. 셋째, 사용자에게 라이트하고 심플한 디바이스를 활용하여 메타버스 서비스의 사용 편리성 향상이 필요하다. 넷째, 생태계 확장성을 통한 산업의 밸류체인에 있어 유기적인 상생협력전략이 뒷받침 되어야 한다. 아울러, 시장 참여자에게 비즈니스기회 및 추가적인 수익 창출 모델이 지속적으로 제공되어야 한다.
6세대(6G) 이동통신 기술은 초고속과 초대역, 그리고 초연결성을 중심으로 발전하고 있다. 통신 기술의 발전으로 사물 인터넷(IoT) 기술에서 만물 인터넷(IoE) 기술로 확장되며 초연결 사회의 형성이 급속화되고 있다. 하지만 그와 동시에 IoT 디바이스를 대상으로 하는 보안 위협이 광범위해지고 무단 액세스나 정보 유출 등 침해사고에 대한 우려가 커지며 보안 강화 솔루션의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 IoT 보안 위협에 대응하기 위해 실시간으로 수집한 네트워크 트래픽을 활용하여 오토인코더 기반의 이상징후 탐지 모델을 구현한다. 실제 IoT 환경에서 각종 공격에 대한 IoT 디바이스 트래픽 데이터를 수집하기 어려운 점을 고려하여 비지도 학습 기반의 오토인코더 신경망을 사용하며, 학습 데이터의 노이즈 적용과 잠재 공간의 차원에 따라 서로 다른 6가지 오토인코더 모델을 구현한다. 실험을 통해 모델 성능을 비교하여 비정상적인 네트워크 트래픽을 탐지하는 이상징후 탐지 모델에 대한 성능 평가를 제공한다.
서비스 탐색기법은 퍼베이시브 환경을 지향하는 홈 네트웍 환경에서 중요한 기술 중 하나로 연구되고 있다 그러나 기존의 연구들은 디바이스나 서비스가 갖는 시멘틱을 이해하지 못하고 단순히 구문검색에 의한 매칭기법만 제공하고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 시멘틱 서비스 탐색을 위한 온톨로지를 개발하였다. 개발된 온톨로지는 시멘틱을 포함하여 퍼베이시브 홈 네트워크 환경 내의 디바이스나 서비스를 기술하고, 이들의 관계를 프리미티브 서비스 개념을 통해 효과적으로 기술하였다. 또한, 디바이스에 대한 프로퍼티를 표현하여, 퍼베이시브 환경에서 디바이스가 갖는 여러 가지 위치정보나 디바이스 상태 등의 정보가 기술되도록 하였다. 본 논문에서는 이와 같이 정의된 온톨로지를 사용하여 서비스를 검색하고, 그 유용성을 평가하기 위해 기존의 Jini 룩업서비스를 확장하여 시멘틱 서비스탐색 시스템을 개발하였다. 그리고 개발된 시스템에서 다양한 시나리오상의 서비스 탐색 실험을 통해, 온톨로지에 의한 시멘틱 탐색기법의 유용성을 입증하였다.
인터넷에 연결된 사물이 인간의 명시적 개입 없이 정보를 생성하고, 다른 사물, 사람, 시스템과 연동하여 동작하는 사물인터넷(Internet of Things) 기술이 주목받고 있다. 2020년에는 각종 센서와 네트워크 기능이 탑재된 스마트 디바이스가 260억대에 이를 것으로 전망되고, 급증하는 스마트 디바이스로부터 생성되는 센싱 데이터는 기하급수적으로 증가하여 인터넷 연결 트래픽 증가와 무선 채널 혼잡을 야기할 수 있다. 이에 본 논문에서는 사물인터넷에서 주기적인 센싱 데이터를 수집 전달하기 위해 스마트 디바이스를 싱크노드로 활용하는 방안을 제안하고, 스마트 디바이스가 실행 중인 응용의 요구사항을 만족시키는 최적의 싱크노드 집합을 구하는 것은 NP-hard문제[1]이므로 휴리스틱 방법을 이용하여 싱크노드 집합을 구성하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 휴리스틱 알고리즘의 시간복잡도는 $O(m^3)$으로 최적의 싱크노드를 구하는 알고리즘보다 빠른 시간에 싱크노드 집합을 구할 수 있다.
모바일 디바이스 화면상의 클릭 가능한 객체를 인지하기 위한 데이터셋을 구축하고 새로운 네트워크 구조를 제안한다. 모바일 디바이스 화면에서 클릭 가능한 객체를 기준으로 다양한 해상도를 가진 디바이스에서 여러 애플리케이션을 대상으로 데이터를 수집하였다. 총 24,937개의 annotation data를 text, edit text, image, button, region, status bar, navigation bar의 7개 카테고리로 세분화하였다. 해당 데이터셋을 학습하기 위한 모델 구조는 Deconvolution Single Shot Detector를 베이스라인으로, backbone network는 기존 ResNet에 Squeeze-and-Excitation block을 추가한 Squeeze-and-Excitation networks를 사용하고, Single shot detector layers와 Deconvolution module을 Feature pyramid networks 형태로 쌓아 올려 header와 연결한다. 또한, 기존 input resolution의 1:1 비율에서 오는 특징의 손실을 최소화하기 위해 모바일 디바이스 화면과 유사한 1:2 비율로 변경하였다. 해당 모델을 구축한 데이터셋에 대하여 실험한 결과 베이스라인에 대비하여 mean average precision이 최대 101% 개선되었다.
IoT 에서는 인간과 사물, 사물과 사물들이 통신하며 공통적인 네트워크를 형성하여 자동화 서비스를 실현하는 것이 무엇보다 중요하다. 인간과 사물, 사물과 사물을 공통적인 네트워크로 공유하는 방식으로 웹은 가장 강력한 수단 중의 하나이다. 따라서 IoT에서 사용되는 각 디바이스와 웹과의 통신방식의 효율성은 IoT의 성패를 가름할 수 있다. 웹 응용에서 소프트웨어의 재사용은 소프트웨어의 고품질과 고생산성을 위한 최상의 방법으로 여겨진다. 모듈, 클래스, 패턴, 프레임워크, 비즈니스 컴포넌트들은 다양한 관점의 재사용 요소들이다. 컴포넌트는 잘 정의된 인터페이스를 통해서 다른 것들과 쉽게 플러깅함으로써 응용 개발의 근본 문제인 복잡성을 극복하고 개발과 운용의 다양성을 제공할 수 있다. IoT 및 Network Management를 위한 웹 기반의 분산 환경은 각 종 디바이스에서 수집되는 정보를 이용하는 응용의 개발과 활용을 위한 표준 아키텍처이다. 따라서 IoT 및 NM 응용에서 최상의 서비스 제어를 위해 구성 자원들을 관리, 체계화하는 네트워크 관리는 개별 응용 뿐 아니라 응용의 대부분에서 하부 계층 지원 서비스로 요구된다. 본 논문에서는 이질적인 인터 네트워크상에서 컴포넌트 기반 IOT 및 관련 네트워크 관리 시스템 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 필요한 컴포넌트들의 분류 계층화를 위한 컴포넌트 아키텍처를 정의하고 네트워크 도메인에서 필요로 하는 컴포넌트를 식별, 분류하며 실제 네트워크 관리 시스템의 유형을 제시한다.
홈 네트워크의 발전에 따라 홈 네트워크에 연결되는 장치들 사이의 상호운용을 지원하는 홈 네트워크 미들웨어가 다양하게 개발되고 있다. UPnP와 JINI는 그 중의 대표적인 미들웨어고 개별적으로 연구개발이 이루어지고 있다. 따라서 홈 네트워크의 사용 확대를 위한 홈 네트워크 미들웨어 사이의 연동방안이 필요하다. 본 논문에서는 홈 네트워크 미들웨어인 UPnP와 Jini의 동작에 대하여 알아보았고, UPnP의 동작과정의 특성을 이용하여 UPnP 디바이스를 Jini 클라이언트가 사용할 수 있도록 하는 UPnP-to-Jini 서비스를 설계하고 구현하였다. 전등을 켜고 끄는 응용 예를 통하여 상호 연동됨을 보였다.
홈 네트워크 환경은 기업과 공공기관의 네트워크 환경과 달리 다양한 유무선 네트워크 기술의 사용, 미들웨어와 프로토콜의 혼재, 댁내 정보가전기기의 제한적인 시스템 자원, 댁내 사용자의 보안인식 부족 등으로 인하여 홈 네트워크에 연결된 홈 디바이스나 홈서비스는 공격에 의한 보안취약성을 가진다 .따라서 홈 네트워크 환경에서 신뢰할 수 있는 서비스를 제공하기 위해 보안은 상당히 중요한 요소이다. 본 논문에서는 안전한 홈 네트워크 서비스를 제공하기 위한 RBAC 기반의 접근제어 시스템을 설계하고자 한다.
IoT 환경은 다양한 디바이스들과 네트워크를 이용하여 무한대의 서비스를 제공한다. 이러한 IoT 환경 발전은 비례적으로 보안의 중요성과 직결된다. 경량 암호는 보안, 높은 처리량, 낮은 전력 소비 및 소형을 제공하는 분야이기 때문에 IoT 환경에 적합하다. 그러나 경량 암호는 새로운 암호 체계를 형성해야 하고, 제한된 리소스 범위 내에서 활용되야 한다는 문제점을 가지고 있다. 그러므로 경량 암호는 다변화/다양화 등을 요구하는 IoT 환경에 최적의 솔루션이라고 단언할 수 없다. 그러므로 이러한 단점들을 없애기 위하여, 본 논문은 기존 블록 암호알고리즘을 경량화 암호알고리즘과 같이 사용할 수 있고, 기존 시스템(센싱부와 서버와 같은)을 거의 그대로 유지하면서 IoT 환경에 적합한 방법을 제안한다. 제안된 BCL 구조는 기존 유무선 센서 네트워크에서 다양한 센서 디바이스들에 대한 암호화를 경량 암호화 같이 수행할 수 있도록 한다. 제안된 BCL 구조는 기존 블록 암호알고리즘에 전/후처리부를 포함한다. BCL 전/후처리부는 흩어져 있는 각종 디바이스들을 데이지 체인 네트워크 환경에서 동작하도록 하였다. 이러한 특징은 분산된 센서시스템의 정보보호에 최적이며 해킹 및 크래킹이 발생하더라도 인접 네트워크 환경에 영향을 미치지 못한다. 그러므로 IoT 환경에서 제안된 BCL 구조는 기존 블록암호알고리즘을 경량화 암호알고리즘과 같이 사용할 수 있기 때문에 다변화되는 IoT 환경에 최적의 솔루션을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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