IoT-Cloud 융합 가상 기계 시스템은 오프로딩 기법을 사용하여 저성능 사물인터넷 장비에서 고성능 클라우드 서버의 연산력을 제공받는다. 이 경우 오프로딩 실행 대상 프로그램은 사물인터넷 장비와 클라우드 서버의 실행환경에서 일관성이 유지되어야하기 때문에 문맥 동기화가 필요하다. 현재 문맥 동기화 방식은 전체 문맥 동기화를 시도하기 때문에 네트워크 오버헤드가 증가하여 비효율적이다. 본 논문은 오프로딩 실행에 필요한 문맥 정보만을 동기화하는 효율적인 문맥 동기화를 위해서 정적 프로파일링을 통해 오프로딩 실행 대상 작업에 동기화가 필요한 문맥 정보들을 사전에 추출하였다. 추출된 문맥 정보를 기반으로 문맥 동기화가 이뤄지면 오프로딩 실행에 필요한 문맥 정보만을 동기화하기 때문에 네트워크 통신 오버헤드 감소를 기대할 수 있다.
본 논문에서는 IoT 게이트웨이 기반 서비스 탐색 관련 상호운용성 지원을 공통 서비스 탐색 기법을 제안한다. 사물인터넷 분야에서는 다양한 서비스 탐색 기법이 제안되어 있다. 특히, 중앙 관리 방식과 분산 관리 방식으로 구분되어 제안되었다. 또한 네트워크 인터페이스 타입에 따라서 다른 프로토콜이 사용되고 있다. 이런 로컬 네트워크 내에 상이한 서비스 탐색 프로토콜의 사용을 서비스 탐색과 관련된 홍보기능이 제공되지 못하기 때문에 디바이스간 서비스 탐색이 이루어지지 못한다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위한 IoT 게이트웨이 내부에 서비스 디렉토리를 새롭게 정의하고 이를 이용하는 공통 서비스 탐색 방법을 제시한다.
본 논문에서는 기존의 TCP/IP 체계에서 탈피하여 보안 및 성능을 개선하기 위한 방안으로 콘텐트를 기반으로 한 네트워크 체계에 대해서 소개한다. OT-OCN은 기존의 CCN(Contents Centric Network)을 기반으로 컨텐츠의 기능을 추가하여 이를 바탕으로 자율성을 부여한 새로운 개념의 패러다임이다. 이러한 OT-OCN의 개발사는 미국의 CAT, Inc.(Cyber Advanced Technology)라는 회사로 이 기술은 보안뿐만 아니라 CCN을 통한 통신의 효율성을 극대화하고 또한 사물인터넷(IoT) 등에 활용 가능한 최적의 메커니즘이다. 본 논문에서는 이 기술의 기본적인 매커니즘에 대한 간략한 소개를 통해 차세대보안의 개념을 설명하고자 한다.
정보통신 기술의 발전으로 우리가 사용하는 모든 사물들이 네트워크를 통해서 사람과 상호 연결을 할 수 있는 시대로 접근하는 추세이다. 또한 ICT분야의 융합이 빠르게 발전하고 있으며, 이를 통해서 유비쿼터스 환경으로 도약하고 있다. 스마트 폰 이후에 센서 대중화, 비용 절약, 기기 보급 확산, 네트워크의 확대 등의 이유로 사물 통신 M2M(Machine to Machine)/사물 인터넷 IoT(Internet of Things) 기술이 점차 활용되고 있으며, 관련 분야의 많은 연구가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 이러한 IoT/M2M의 기술 및 표준화 동향을 살펴보고 발전 방향을 예상해 보고자 한다.
기존의 사물인터넷(Internet of Things) 환경과 달리 사람의 개입이 없거나 적은 스마트 더스트 사물인터넷 환경에서는 균일하지 않은 네트워크 구조로 인해 장치들이 빈번하게 연결/해제되며 네트워크 전체의 패킷을 잠식해나가는 문제를 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 서버들을 풀(Pool)로 구성하고 개별 서버들의 역할을 예측 알고리즘이 결정하도록 설계하여 연결/해제가 빈번해지고 데이터의 수가 폭발적으로 증가할 수 있는 스마트 더스트 환경에 적합한 시스템을 제안한다.
최근 사물인터넷(IoT), 자율주행과 같이 기계 간의 통신이 요구되는 서비스가 늘어감에 따라, 기계 임무 수행에 최적화된 데이터의 생성 및 압축에 대한 필요성이 증가하고 있다. 또한, 사물인터넷과 인공지능(AI)이 접목된 기술이 주목을 받으면서 딥러닝 모델에서 추출되는 특징(feature)을 디바이스에서 클라우드로 전송하는 방안에 관한 연구가 진행되고 있으며, 국제 표준화 기구인 MPEG에서는 '기계를 위한 부호화(Video Coding for Machine: VCM)'에 대한 표준 기술 개발을 진행 중이다. 딥러닝으로 특징을 추출하는 가장 대표적인 방법으로는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network: CNN)이 있으며, 오토인코더는 입력층과 출력층의 구조를 동일하게 하여 출력을 가능한 한 입력에 근사시키고 은닉층을 입력층보다 작게 구성하여 차원을 축소함으로써 데이터를 압축하는 딥러닝 기반 이미지 압축 방식이다. 이에 본 논문에서는 이러한 오토인코더의 성질을 이용하여 CNN 기반의 이미지 분류 네트워크의 합성곱 신경망으로부터 추출된 feature에 오토인코더를 적용하여 압축하는 방안을 제안한다.
최근 여러 사물 인터넷 서비스가 사물 장치를 공유하는 다중 서비스 시스템을 구현하기 위해, 다양한 구조의 사물 추상화 프레임워크들이 제시되었다. 분산형 구조는 사물 인터넷 서비스 중복 문제가 있으며, 클라우드 서버 중심 구조는 실시간 인터랙션을 할 수 없다. 또한, 기존의 포그 서버 중심 구조에서는 불완전한 인터페이스가 사용되었다. 본 논문에서는 기존 구조의 문제를 해결한 사물 추상화 프레임워크인 Smart Fog를 제안하였다. Smart Fog는 스마트 게이트웨이와 3개의 IoT 인터페이스들로 구성된다. Smart Fog는 IoTivity와 OIC 표준을 기반으로 구현되었고, 이를 이용하여 실제 임베디드 장치인 Odroid-XU3에서 프로토타입을 구현하였다. 프로토타입 상에서 실험한 결과, Smart Fog가 실시간 인터랙션이 가능할 정도로 네트워크 지연 시간이 짧고, 분산형 구조에 비해 모바일 장치에서 발생하는 네트워크 트래픽이 74%, 전력 소모가 21% 감소함을 확인하였다.
사물인터넷의 국내외 주요 서비스 사례를 통하여 알 수 있듯이 종래 재난, 재해 등 공공 분야와 공장 자동화 등 기업 중심의 사례가 이제는 개인에 직접적으로 영향을 미치는 B2C(Business to Consumer) 서비스가 확산되고 있다. 본 논문에서는 현재 시점에서 사물인터넷(IoT) 기반 원격 제어 및 모니터링이 가능한 탐사로봇 설계를 위한 플랫폼과 부품, 그리고 네트워크 구성 방안에 대하여 제시하였다.
최근 사물인터넷 시대가 열리면서 다양한 장치들이 무선 통신을 통해 연결되고 있다. 사물인터넷이 적용되는 장치들은 제한된 통신성능을 가지므로 축약 ID를 이용해 효율적으로 데이터 전달을 수행할 수 있다. 그러나 장치의 이동에 따라 축약 ID의 충돌이 발생할 수 있으며 ID 충돌은 네트워크의 성능감소를 유발하므로 ID 충돌 관리가 필요하다. 본 논문에서는 축약 ID를 이용하는 동적 사물인터넷 환경에서 ID 충돌을 회피하도록 하여 통신의 효율성을 향상시켰다. 시뮬레이션을 통해 성능평가를 수행하였으며, 전송 성공률이 32.4% 향상되었고, 중복 데이터가 66.3% 감소됨을 확인하였다.
학교 행사나 취업정보, 진학정보, 주요학사일정 등 중요한 정보를 현재는 가정통신문만을 통하여 정보를 전달 받기 때문에 일부 정보의 사각지대가 발생하고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사물인터넷 기반 스마트 교육에 대한 자료조사를 바탕으로 유무선 네트워크에서 P2P방식의 사물인터넷 기술을 접목 전자보드 프로토타입을 설계하였다. 각 교실에서 학교 행사 등 필요한 정보를 교무실에서 실시간으로 자료를 받아 교실에서 공유 받을 수 있도록 하였다. 또한 전자보드 사용 방법을 잘 알지 못해도 누구나 손쉽게 이용할 수 있기 때문에 사물인터넷 기반 스마트교육용 전자보드 프로토타입을 설계 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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