• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.1-7
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• 2018

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.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권11호
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• pp.445-452
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• 2017

전주(Electric Pole)는 전력 송/배전에 사용되는 지지물로 외력 측정을 위해 가속도 센서가 이용된다. 기상현상은 전주의 외력에 다양한 영향을 미친다. 가공전선의 탄성변화가 그중 하나이다. 이러한 이유로 전주에 미치는 기상현상 요인을 모델링 하는 것은 매우 중요하다. 가속도 센서로부터 수신된 데이터는 피치(Pitch)와 롤(Roll) 각도로 변환되어 수신된다. 기상 현상은 변수간 상관관계가 높게 나타나며, 모델링을 위해 유의한 설명변수를 선택하는 것은 과대적합(Over Fitting)의 문제에서 매우 중요한 요소이다. 다중공선성(Multicollinearity)을 고려한 설명력이 높은 모델 구축을 위해 기계학습 방법의 하나인 일반화 가법 모형(Generalized Additive Model)을 사용했다. 모델 구축에 사용된 기상 요인 변수는 온도, 습도, 강수량, 풍속, 풍향, 증기압, 대기압, 노점온도, 일조시간, 일사량, 운량이다. 분산 팽창 요인 검증을 수행한 결과 온도, 강수량, 풍속, 풍향, 대기압, 노점온도, 일조시간, 운량의 변수가 선택됐다. 설명변수중 일조시간, 운량, 대기압의 영향도가 높게 나타났으며, 일반화 가법 모형의 평균 결정계수(R-Squared)는 0.69로 유의한 모델을 구축했다. 구축된 모델은 전주 외력의 영향을 예측하는데 도움이 될 수 있을 것이며, 안전성 확보의 목적에 기여할 수 있을 것이라 생각한다.