PSK(Pre-shared Secret Key) 기반 방식은 공개키 기반 알고리즘을 사용하여 세션키를 설정하는 방식보다 적은 계산 시간과 에너지를 사용하므로 경량화 장치로 구성되는 IoT 환경에 적절하다. PSK 기반 방식의 주요한 전제는 사전에 통신 주체 간에 PSK가 안전하게 설정되어야 한다는 것이다. 그러나 IoT 환경의 작은 센서나 액추에이터의 경우 설정을 위해 필요한 키보드, 모니터 같은 입출력장치가 부재하므로 기존 인터넷 장치들보다 PSK를 안전하게 설정하기가 어렵다. 특히 일반 사용자의 경우 보안전문지식이 부족하기 때문에 설정에 어려움이 있다. 따라서 공장에서 제조 시 설정되는 기본 값을 사용하거나 장치의 설치자가 설정하는 경우가 일반적이다. 이 경우 모든 설치자들과 제조사들을 신뢰할 수 있는지는 생각해 볼 문제이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 자원이 제한적인 소형 장치들을 대상으로, NFC(Near Field Communication)를 OOB(Out-Of-Band) 채널로 활용한 안전한 초기 설정 (secure bootstrapping) 기술을 제안한다.
홍수피해가 빈발하는 도시 및 소규모 산지 유역에서와 같이 지체시간이 짧은 유역에서 국지적으로 발생하는 돌발홍수는 우량계와 기존 하천유역 예보시스템만으론 예보가 불가능하다. 동일한 강우에서도 지역에 따라 침수시간이나 침수심이 달라지기 때문에 정확한 돌발홍수예보를 위해서는 지역에 따른 침수특성과 유속특성을 달리 고려해야 한다. '골든타임 확보를 위한 유역 시공간 상세 홍수예보기술 개발(환경부)'에서 개발한 '국지 돌발홍수예측 시스템'은 지역별 검증된 침수특성과 유속특성의 관계식을 산정하여 돌발홍수예보 기준을 설정하였다. 그리고 도달시간이 짧은 도시 및 산지에서 홍수예보 선행시간을 확보하기 위해 강우레이더 기반 돌발홍수 예측 시스템을 구축하여 시범 운영 중이다. 그러나 도시·산지 중소하천유역 등 홍수예보 취약지역에 대한 돌발홍수예보 정확도를 제고하기 위해서는 기 설정된 돌발홍수위험 예보 기준을 정밀하게 평가·검증·개선 할 수 있는 실증 체계가 반드시 필요하다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 2021년부터 3개년 동안 홍수예보 취약지역에 강우레이더와 경제적 IoT 관측센서 정보를 기반으로 돌발홍수예보 실증기술을 개발하여 전국 돌발홍수예보 실용화 기반 구축하고자 한다. 홍수피해 취약지역인 도심지, 산지·계곡, 해안지역에 실증 테스트베드를 선정하고 강우레이더-IoT 실증 관측망을 구축하여 돌발홍수예보 기술 실증과 돌발홍수 위험기준 설정 가이드라인을 마련하고자 한다. 더불어 도시 중소하천유역 홍수예보 활용을 위한 소형강우레이더 강우량 정확도 개선 기술 개발과 홍수기 강우레이더 기반 홍수예보 관-연 협업 시범 운영을 추진할 계획이며, 최종적으로는 강우레이더와 IoT 정보 기반 돌발홍수 실증 시스템을 구축 운영하고자 한다.
본 연구에서는 산업현장, 지하시설물의 밀폐공간에서 유해가스 및 생체신호를 동시에 검출이 가능한 휴대형 검출시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 가스검출용 센서모듈, 패치형 1채널 소형 ECG 센서, 3축가속도 검출센서용 모듈 및 통계분석용 시스템이다. 시스템모듈의 성능을 검증하기 위해 디지털해상도, 생체신호증폭도, 출력전압 및 초소형모듈의 크기로 평가하였다. 개발된 시스템의 성능결과 디지털해상도는 300(rps), 신호증폭이득은 500dB이상 성능을 가졌고, 심전도 모듈은 $50mm{\times}10mm{\times}10mm$로 제작되어 패치형으로 활용도를 높일 수 있다. 본 연구의 휴대용 가스검출기 및 패치용 심전도, 가속도검출기는 산업현장작업자의 실시간 감시용 IoT 기반 관리시스템으로 활용한다면 가치가 높을 것으로 생각된다.
We developed a small sensor observation system (SSOS) at a relatively low cost to observe the atmospheric boundary layer. The accuracy of the SSOS sensor was compared with that of the automatic weather system (AWS) and meteorological tower at the Korea Meteorological Administration (KMA). Comparisons between SSOS sensors and KMA sensors were carried out by dividing into ground and lower atmosphere. As a result of comparing the raw data of the SSOS sensor with the raw data of AWS and the observation tower by applying the root-mean-square-error to the error, the corresponding values were within the error tolerance range (KMA meteorological reference point: humidity ${\pm}5%$, atmospheric pressure ${\pm}0.5hPa$, temperature ${\pm}0.5^{\circ}C$. In the case of humidity, even if the altitude changed, it tends to be underestimated. In the case of temperature, when the altitude rose to 40 m above the ground, the value changed from underestimation to overestimation. However, it can be confirmed that the errors are within the KMA's permissible range after correction.
해양수산부가 구축한 초고속 해상무선통신망(LTE-Maritime)은 연안으로부터 최대 100km 해역을 항해하는 선박들에게 지능형 해상교통정보서비스(e-Nav)를 제공하기 위한 기반 통신 인프라다. 선박에서 e-Nav 서비스를 제공받기 위해 LTE-M. 무선설비는 선내 고정 설치되어 유선으로 연결된 표시장치와 연동이 필요하다. 이는 공간이 협소하고 밀폐된 소형선박에 설치의 어려움뿐 아니라 선내 센서를 비롯한 다양한 IoT 기기 등과의 연결성에 제약을 줄 수 있다. 또한 선박이 육상의 LTE-M. 기지국과 멀리 떨어질 경우, 다운링크에 비해 업링크 통신품질이 상대적으로 취약해져 긴급 조난 신호를 비롯한 위험상황의 전달에 문제가 발생될 수 있다. 본 연구에서는 LTE-M. 망의 무선설비 다각화 사업으로 추진·개발된 소형선용 WiFi 및 업링크 향상용 무선설비의 실해역 성능 시험 방안을 고찰하여, 선내 WiFi 무선 품질을 평가하기 위한 성능 지표를 비롯해 업링크 통신속도 개선 등을 확인하기 위한 상호운용성 성능 시험 방안을 제시하고자 한다.
초연결사회를 지향하기 위해 발전하고 있는 사물인터넷(Internet of Things)은 아두이노 등의 OSHW(Open Source Hardware)를 기반으로 두고 있으며 다양한 소형 제품 등이 등장하고 있다. 이러한 사물인터넷은 저성능, 저메모리라는 한계로 인하여 강력한 보안 기술을 적용하기 어렵다는 심각한 정보보안 문제를 야기하고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷 기기로 주로 사용되는 아두이노의 응용프로그램이 호스트컴퓨터에서 컴파일과 로딩이 수행됨에 따라 발생할 수 있는 취약성을 분석하여 아두이노 보드의 센서로부터 입력되는 값을 공격자가 임의로 변경할 수 있는 새로운 공격 방법을 제안한다. 이러한 방법을 통해 아두이노 보드가 환경정보를 오인식하여 정상적인 동작이 불가능하게 할 수 있다. 이러한 공격 기법의 이해를 통해 안전한 개발환경 구축방안을 고려할 수 있으며 이러한 공격으로부터 대응할 수 있다.
최근 다양한 쇼핑 환경에서 결제에 소요되는 시간을 줄이기 위한 많은 시도들이 이루어지고 있다. 또한 4차 산업혁명시대에 들어서면서 인공지능 기술이 고도화되고 있으며, IoT 장비들은 더욱 소형화되고 저렴해져서 이 두 가지 기술을 융합시킴으로써 사용자의 시간을 절약할, 인간을 대신하는 무인 환경을 구축하는 것에 대한 접근이 용이해졌다. 본 논문에서는 저가 IoT 장비들과 딥러닝 객체 탐지 기술을 기반으로 하는 스마트 쇼핑카트 시스템을 제안한다. 제안된 스마트 카트 시스템은 실시간 상품 인식을 위한 카메라와 라즈베리파이, 트리거 역할을 하는 초음파 센서, 상품이 쇼핑카트에 들어온 것인지 나간 것인지를 판단하기 위한 무게 센서, 가상의 장바구니에 대한 UI를 제공하는 스마트폰 어플리케이션, 학습된 데이터가 저장되는 딥러닝 서버로 구성된다. 각 모듈 간의 통신은 TCP/IP 네트워크 및 HTTP 네트워크로 이루어지며, 서버의 상품 인식을 위해서는 객체탐지 기술이 구현된 YOLO darknet 라이브러리를 사용한다. 사용자는 스마트폰의 앱을 통하여 스마트 카트에 넣은 물건들의 목록을 점검하고 자동으로 결제할 수 있다. 본 논문에서 제안된 스마트 카트 시스템은 가성비가 높은 무인 상점을 구현하는데 응용될 수 있다.
본 TPMS는 타이어의 공기압을 측정하여 운전자에게 현재 타이어의 상태를 알려주는 차량용 전장 시스템이다. TPMS 센서는 소형화, 경량화, 저가격성, 저전력을 위해서 단방향 통신을 사용한다. TPMS 센서 정보의 전송 주기는 운전자에게 제공하는 서비스의 질을 나타내는데, 최적의 전송 주기를 결정하기 위해서 프레임 충돌 확률과 생존 시간(Life time)에 대해서 분석하여야 한다. 본 논문에서는 정상모드와 경고모드가 존재하는 저전력 운영 TPMS에서 벤 다이어그램을 이용한 충돌 확률 모델을 설계하였고, 정상모드 전송 주기 대 경고모드 전송 주기에 대한 비율(n)에 따라 생존 시간과 충돌 확률을 분석하였다. 타이어 교체 시기를 5년, 7년으로 가정하고, 생존시간과 충동 확률을 이용하여 최적화하였을 때, 5년에서 $T_{nP}=31$ 초, $T_{wP}$는 2.4초이고, 7년에서 $T_{nP}=71$초, $T_{wP}$는 2.5초가 된다.
최근 초미세먼지는 사회적 재난으로 간주될만큼 국민건강에 심각하게 영향을 미쳐 사회문제가 되고 있다. 기존의 미세먼지 측정 방식은 베타선 흡수방식을 사용하여 실시간 측정 및 소형화가 어려운 단점이 존재한다. 본 논문에서는 광산란 방식을 사용하여 소형화 및 저비용의 센싱 장치를 개발하였다. 광산란 방식을 적용한 센서는 내부에 반도체 레이저 다이오드를 사용하여 구성하였으며, 전압레벨의 신호를 주파수레벨로 변환하여 기존 방식의 한계를 극복하고 미세먼지 입자 크기별 분리가 가능하도록 구현하였다. 또한 개발 시스템은 블루투스 통신으로 스마트폰과 연결하여 미세먼를 모니터링하고, 장치를 제어할 수 있다.
최근 무선 에너지 하비스팅 기술이 센서와 같은 소형 IoT 디바이스들의 크기 제한으로 인한 배터리 부족 문제의 해결방법으로 각광을 받고 있다. 이 기술이 기존의 인지무선 네트워크에 적용된다면 인지 유저들의 운용시간 증가로 인한 네트워크 처리량의 증가를 기대할 수 있다. 본 논문에서는 인지 유저(Cognitive User)가 근처에서 동작 중인 우선 유저(Primary User)의 특정 거리 안에 존재할 때 우선 유저가 전송한 통신 신호로부터 무선 에너지 하비스팅을 하고 특정 거리 밖에 존재할 때 비어있는 채널을 골라 통신을 하도록 한다. 이 때 우선 유저와 인지 유저는 Homogeneous Poisson Pont Process 형태로 분포되어 있고 통신을 하고 있는 수신자들과 일정한 거리로 떨어져있다. 위와 같은 네트워크 모델에서 주어진 여러 가지 조건하에 인지 유저 네트워크 처리량을 최대화할 수 있는 전송파워, 인지 유저 밀도 제안하고 앞으로의 연구방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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