• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.69-75
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• 2023

사물인터넷에 사용되는 소형 통신 기기들은 적은 메모리 용량과 느린 연산 속도 때문에 고급 암호기법을 적용하지 못하기 때문에 각종 해킹에 취약하다. 본 논문은 433MHz 대역에서 동작하는 소형 송신기들의 인증 신뢰도를 높이기 위해 RF지문을 도입하고 분류 알고리즘으로 CNN (convolutional neural network) 을 사용한다. 각 송신기가 전송하는 프리엠블 신호를 소프트웨어정의라디오를 사용하여 추출하고 수집하여 학습 데이터 집합으로 만들고, 이를 신경망을 학습시키는 데에 사용한다. 네 가지의 시나리오에서 20개의 송신기의 식별을 테스트한 결과 높은 식별 정확도를 얻을 수 있었다. 특히 학습 데이터 수집 시의 위치와 다른 위치에서 테스트를 수행한 시나리오에서, 그리고 송신기가 걷는 속도로 이동하는 시나리오에서 각각 95.8%, 92.6%의 정확도를 산출함을 알 수 있었다.