최근 IoT 모듈 즉, 사물 인터넷 기반 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 다양한 제품들이 출시되고 있다. 대표적인 IoT 제품으로 가정에서 인터넷과 모바일 앱을 이용하여 카메라, 전등, 보일러 등을 제어하는 것을 볼 수 있다. 하지만 보통의 IoT모듈은 센서로 값을 추출하는 것이 목적이기 때문에 센서의 정확성과 고장 유 무를 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 아두이노와 무선통신, 웹서버, 안드로이드 어플리케이션을 이용해 센서에서 추출된 값을 비교 분석한 표준편차를 이용해 센서의 고장 유 무를 판단 할 수 있는 모바일 앱을 설계 및 구현하고자 한다. 아두이노의 와이파이, 온습도센서 모듈 등을 이용하여 통신 연결을 하고 각종 환경, 제어정보들을 HTTP통신을 이용하여 웹서버와 통신하여 전달하고 제어한다. 이로써 사용자가 직접 IoT모듈에 가지 않아도 스마트폰 어플리케이션을 통해 센서 상태를 모니터링 및 진단하고 고장 유 무를 파악하여 교체시기를 알려주는 기능을 구현하였다.
사물인터넷을 기반으로 실시간으로 승강기의 상태를 확인하고 제어가 가능한 웹 관리 시스템과 애플리케이션을 설계하였다. 웹 관리 시스템에서는 회원 정보의 수정과 열람, 승강기의 상태확인 및 변경을 할 수 있으며 애플리케이션에서는 회원 등록과 승강기의 호출 및 상태확인이 가능하다. 본 논문에서는 승강기 제어장치의 설계 부분인 UML(Unified Modeling Language)을 활용한 여러 다이어그램과 애플리케이션의 UI를 볼 수 있다.
본 논문은 국내의 저출산 및 인구 감소로 인한 병역자원 감소와 부대 통합의 문제에 대응하기 위해 NFC 기술을 활용한 군 장병의 동선 파악 시스템을 제안하고 개발하였다. NFC 태그를 사용하여 군 장병의 이동경로를 실시간으로 파악할 수 있는 시스템을 구축하였으며, 아두이노 기반의 NFC 리더기와 웹 소켓, REST API를 활용하여 데이터의 전송과 처리를 수행한다. 이를 통해 안전 체크 누락 방지, 동선 관리 개선, 사고 예측 등 다양한 기능을 제공하여 군 장병의 안전과 효율적인 관리를 돕는 중요한 도구로 활용될 수 있다. 이 시스템은 제한된 환경에서도 유동인구 파악을 간편하게 하며, 번거로움과 거부감을 낮추는 효과를 가져올 것으로 기대된다.
사물인터넷 기반의 유비쿼터스 컴퓨팅, AR/ VR등 실감 컴퓨팅과 실제 물리 공간의 이음새 없는 하나의 인터랙션 공간을 Tangible Space라고 명하고자 한다. 이 공간에서는 물리 공간에 가상의 물체나 객체가 증강되고 몰입형 가상공간에 물리공간이 투영되고 증강된 형태로 인터랙션의 확장이 가능하다. 인터넷과 웹이 컴퓨팅 환경을 하나의 공유 인터랙션 공간으로 이어주면서 물리공간에서의 우리 삶 자체가 로깅되고 공유되는 시대에 살고 있다. 본 논문에서는 이러한 새로운 인터랙션 공간을 기존 웹의 표현 기법과 응용 소프트웨어 개발 환경을 그대로 활용할 수 있는 Tangible Space의 웨바아징 방법론을 제안하고 개발 구현 사례를 소개하겠다. 앞으로 정보 중심의 웹에서 우리 경험을 지속적이고 연속적으로 담고 공유하는 웹으로 발전할 것으로 기대한다.
웹 서비스는 네트워크 및 관련 표준을 통하여 운영체제 및 프로그램 언어에 제한을 받지 않고 상호 운영이 가능하도록 해주는 표준화된 소프트웨어 기술로써 서비스를 제공, 발견하여 다양한 서비스를 이용할 수 있게 해주는 분산 컴퓨팅 서비스이다. 웹 서비스의 검색 방법은 기능적 측면만을 고려해 서비스 선정 시 사용자 위주의 검색에 한계점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 IoT 정보 자동생성 도구를 제안하여 웹 서비스 검색 시 IoT 확장 정보를 제공하여 사용자에게 적합한 서비스를 선정할 수 있도록 문제점을 개선한다. 제안하는 IoT 확장 정보 자동생성 도구는 사용자, 사물, 서비스로 구성된 세 가지 요소가 분산된 환경에서 상호 자율적으로 협업하여 Sensing, networking, 정보처리 등에서 발생하는 다양한 정보를 수집 저장한다. 사용자에 의해 생성된 정보를 웹 서비스 검색 시 확장정보로 제공함으로써 사용자에 적합한 서비스 검색을 지원한다. 제안방법은 4차 산업 분야 전반에 걸쳐 적용됨으로 다양한 환경의 요구사항에 맞는 사용자 정의 서비스를 제공 할 수 있다.
사용자의 '참여'를 지향하는 웹2.0 서비스들은 사람간이나 정보간의 '관계'에 대한 문제에 주목하고 있다. 대표적인 서비스인 블로그는 엮인글을 통해 사용자들의 참여를 이끌고 문서를 연결하고 있으나 이를 악용하는 사례들이 발생하고 있어 이에 대한 해결을 위해 연결에 대한 분석이 요구되고 있다. 사람의 개인 정보와 친구 관계 및 주변 사물과의 관계를 모델링하는 방식인 FOAF(Friend of a Friend)는 이러한 사회연결망 분석을 가능케 하는 수단으로써 연구되고 있다. FOAF는 단순화되고 이해하기 쉬운 용어를 사용하여, 복잡하고 이해하기 어려운 시맨틱 웹의 단점을 극복하기 위한 발판으로서 또한 주목 받고 있다. 본 연구에서는 여러 웹 사이트를 하나의 ID로 이용하기 위한 OpenID를 통해 FOAF에 정보 관리 능력을 부여하여 개인정보 유출 문제를 해결하기 위한 방안을 제시한다. 또한 실제 운영되는 관리 능력을 부여하여 개인정보 유출 문제를 해결하기 위한 방안을 제시한다. 또한 실제 운영되는 사회연결망 서비스의 분석을 통해 OpenID의 정보에 따라 자동으로 사회연결망 정보를 수집하는 성장형 FOAF 프레임워크를 설계하였으며, 쉬운 FOAF를 보급하기 위한 발판을 마련하였다.
최근 사물인터넷 분야에서 스마트 팩토리 부분은 많은 주목을 받고 있으며 관련된 연구도 많이 진행되고 있다. 기존의 스마트 팩토리 플랫폼은 제품 생산 효율성을 높여 비용을 줄이는 것을 목표로 센서로부터의 데이터 수집과 클라우드로의 전송, 대규모 데이터 분석을 통한 의사결정 등 자동화 부분에 집중되어 있다. 본 논문에서는 웹 GUI를 활용하여 응용 개발의 편의성을 높여 개발자가 아닌 공정관리자가 직접 공정을 제어할 수 있도록 했으며 유사 환경이 구축된 다른 공장에서 기존에 만들어진 공정 프로그램을 공유하고 재수정할 수 있는 시스템을 설계하였다. 또한, 프로토타입을 구현하여 제안된 웹 GUI기반 스마트 팩토리 공정 관리 및 공유 시스템의 운용 가능성을 검증하였다.
오래 전부터 홈 네트워크 컴퓨팅을 위하여 많은 스마트 홈 생활기기의 개발과 함께 지능형 개인화 서비스 연구가 진행되어왔다. 그러나 실제 일상생활에서는 이미 구매한 생활기기의 긴 수명주기 때문에 건축물 신축 시 스마트 생활기기 및 관련 시스템이 설치되지 않으면 사용자는 홈네트워킹을 위한 지능형 개인화 서비스를 이용하는데 어려움이 있다. 따라서 기존(legacy) 생활기기를 사용하면서 지능형 개인화 서비스를 이용하기위해 가전기기에 부착시킬 수 있는 인에이블러(enabler)를 사용한다. 다양한 센서가 내장되어 있는 인에이블러는 각 센서로부터 취득한 데이터들을 사물웹 게이트 웨이로 전달하며 게이트웨이는 사용자의 간섭 없이 입력받은 정보를 통하여 사용자의 상황을 명확하게 파악하여 필요한 서비스를 제공한다. 이에 본 논문에서는 인에이블러의 센서를 활용하여 사용자의 다양한 상황을 자동으로 추론하여 실시간으로 적합한 서비스를 제공할 수 있는 상황인지 온톨로지 모델을 제시한다.
사물 인터넷(IoT)은 효율적인 시간 응답 및 처리를 위해 이벤트 중심으로 접근 할 필요가 있다. IoT에서 모바일 기기의 성장은 IoT 응용 프로그램과 관련이 있는 지능형 건물로 연결이 된다. 예를 들어, 홈 오토메이션 제어 시스템은 홈 서버에 액세스하기 위해 스마트 폰이나 웹 서비스에 클라이언트 시스템과 같은 웹 응용 프로그램을 사용하여 제어 명령을 전송 합니다. 홈 서버는 클라이언트 시스템으로부터 명령을 수신 받은 후 조명 시스템을 제어 한다. 게이트웨이 기반의 클라이언트 처리 담당인 RESTful 기술은 '인터넷상에 숨어있는 다수의 클라이언트들에 대한 증명'을 요청한다. 본 논문에서는 동시성 이벤트를 처리하기 위한 IoT 게이트웨이의 설계 작업을 제안한다. NodeJS의 통신프로토콜 기반의 메시지 지향 미들웨어인 XMPP는 중앙 허브를 통해 게이트웨이에 접속하여 지능형 빌딩 제어 장치의 통신 부분을 처리한다.
본 논문에서는 지속적으로 급증하고 있는 안드로이드 악성 앱을 자동적으로 판별하기 위해 머신러닝 기법을 적용하여 프라이빗 블록체인을 토대로 웹 기반 DApp 시스템을 개발하였다. 공인 실험 데이터를 대상으로 안드로이드 악성 앱 판별에 96.2587% 정확도를 제공하는 최적의 머신러닝 모델을 선정하였고, 안드로이드 악성 앱에 대한 자동 판별 결과를 Hyperledger Fabric 블록체인 시스템 내에 자동적으로 기록/관리하였다. 또한 적법한 권한이 부여된 사용자만이 블록체인 시스템을 이용할 수 있도록 웹 기반의 DApp 시스템을 개발하였다. 따라서 본 논문에서 제시한 머신러닝 기반 안드로이드 악성 앱 판별 블록체인 DApp 시스템 개발을 통해 안드로이드 모바일 앱 이용 환경에서의 보안성을 더욱 향상시킬 수 있으며, 향후에 일반적인 범용 데이터를 대상으로 머신러닝과 블록체인을 결합한 보안 서비스로 발전시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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