• Title/Summary/Keyword: 스마트노드

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A Study on Content Gateway in Information Centric Network (정보 중심 네트워크에서 콘텐츠 게이트웨이 구조 및 기능 연구)

  • Kim, TaeYeon;Song, HoYoung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.11a
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    • pp.826-828
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    • 2012
  • 콘텐츠의 ID 기반으로 사용자가 원하는 콘텐츠를 네트워크 내에서 제공하기 위한 정보 중심 콘텐츠 네트워크에서 게이트웨이의 역할은 서비스 이용자, 콘텐츠 제공자와 같은 외부 인터페이스를 처리하여 콘텐츠의 발행과 서비스 제공에 이르는 전반적 사이클에 모두 관여된다. 본 연구에서는 정보 중심 네트워킹 처리를 위한 콘텐츠 게이트웨이의 설계 고려사항으로서 확장성과 유연성 그리고 가용성이 필요하며, 콘텐츠 게이트웨이와 연관된 Actor들과의 인터페이스를 통해서 서비스 이용자의 요청 처리 기능과 콘텐츠 발행 처리 기능 그리고 콘텐츠 ID 및 네트워크 관리 기능 구조에 대해서 논한다.

Design of Wireless Security System using Tilt Sensors and Cameras (기울기 센서와 카메라를 이용한 무선 보안 시스템 설계)

  • Choi, Woo-Hyeok;Park, Geun-Duk;Kim, Woo-Sung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.05a
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    • pp.73-76
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    • 2013
  • 기존의 보안장치에서 주로 사용하는 방법인 센서 또는 카메라 중 하나를 이용하는 방법이 아닌 센서와 카메라 모두를 이용한 보안 시스템을 제안한다. 센서를 사용한 방법의 단점인 현장을 확인 할 수 없다는 것을 보안하여 카메라를 이용하였으며, 사용자는 이를 서버에서 모니터링 되는 화면을 직접 확인 하거나 혹은 서버에서 보내오는 데이터를 사용자의 스마트 폰에서 확인 할 수 있도록 개선하였다. 그리고 이를 구현하기 위해서 통신을 위한 노드 구성 및 이상 감지시 노드에서 서버로, 서버에서 사용자에게 상황 통보를 위한 스마트폰 알고리즘 구성에 대해 설명하고 이를 실험적으로 구현하였다.

Blockchain-based non-manipulable probability control system (블록체인 기반 조작불가능한 확률제어 시스템)

  • Kim, Myeongkil;Kwon, Minho;Kim, Jinhyeok
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.153-154
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    • 2022
  • 본 논문에서는 블록체인 기반의 투명성/신뢰성을 제공하는 조작 불가능한 확률 제어 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 클라이언트에 의해 질의 된 확률값을 블록체인상에서 산출해냄으로써, Legacy 시스템 아키텍처의 한계인 조작 가능성을 원천적으로 배제할 수 있다. 이는 블록체인 참여 노드 간의 데이터를 동일하게 공유하여 투명성을 확보하고, 이를 기반으로 데이터에 대한 신뢰성을 확보한 확률 제공 기능이다. 특히 해당 시스템은 Private/Permissioned 구조 기반의 블록체인 네트워크를 기반으로 운영 노드에 의해서 유지/관리되어 별도의 트랜잭션 수수료가 블록체인상에서 발생하지 않는다. 또한 Public Blockchain 메인 네트워크상의 미래 블록에 대한 정보를 확률값 산출 Seed에 활용함으로써, Non-deterministic 한 환경을 제공한다. 이는 클라이언트가 확률 질의에 대한 검증 과정을 직접 수행하거나 Third-party 검증을 통해 확률값에 대한 조작 여부를 확인할 수 있다.

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A Smart Home Prototype Implementation Using Raspberry Pi (라즈베리파이를 이용한 스마트 홈 프로토타입 구현)

  • Kim, Jeong-Won
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.10 no.10
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    • pp.1139-1144
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    • 2015
  • The internet of things(: IoT) which could produce new information as well as service through connecting small devices with internet interface becomes reality and could be utilized in home, office and plant. Especially the IoT can provide our home for safety, security, convenience, and power saving since all devices form a small internet. This paper proposes an IoT prototype for home with Raspberry Pi which has various sensors and monitors environment. This Raspberry Pi sensor node is small and inexpensive but can provide powerful service. The implemented node goes beyond simple role of sensor node and features a kind of sensor web node which performs various functions to outer network. So the proposed IoT prototype can provide flexibility as well as extensibility since it does not need expensive server.

An Efficient Channel Search Method for Transmitting Massive Multimedia Data (대용량 멀티미디어 데이터 전송을 위한 효율적인 채널 검색 방법)

  • Chung, Kyung Taek;Go, Sung Hyun
    • Smart Media Journal
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    • v.9 no.4
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    • pp.170-175
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    • 2020
  • It is important to select the most appropriate channel for efficient transmission of massive multimedia data between smart devices in wireless sensor network. In the fixed channel method, sensor nodes can restrict usefulness of frequency and may be a major constraint to support frequency at various environments. In this paper, we propose a modified efficient channel search algorithm that determines available channel and tolerance of interference of links between two nodes. From the results of computer simulation, the proposed method shows that the link of channel can be set efficiently than the other methods even if the number of interference links increases and the beacon packet waiting time caused by interference is reduced remarkably.

유비쿼터스 센서 네트워크 보안

  • Im, Chae-Hun
    • Information and Communications Magazine
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    • v.22 no.8
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    • pp.35-50
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    • 2005
  • 무선 네트워킹과 소형화 기술의 발전은 고정된 기반시설이 없는 열악한 환경에서도 초소형의 센서 노드들을 무작위 배치하여 애드혹 네트워킹을 통해 순간적으로 네트워크 인프라를 구축하고 긴밀한 협동 작업을 통해 복잡한 환경감지를 가능하게 하는 센서 네트워크의 개발을 이루어냈다. 각 센서 노드들은 매우 제한적인 능력을 가지고 있지만 이들의 협동작업은 마치 미세한 신경세포 조직이 상호작용하여 동물의 신체활동을 가능하게 하듯이 기존의 네트워킹이나 컴퓨팅에서는 불가능했던 많은 응용들을 가능하게 하여 우리의 생활환경을 스마트한, 지능적인 환경으로 만들어 줄 수 있다. 본 고에서는 이러한 센서 네트워크의 기존 네트워크와의 차별화되는 특징 및 응용에 따른 다양한 보안이슈와 최신 보안기술 연구동향들을 살펴보기로 한다.

A study on security of smart device for activation of block chain technology of digital contents (디지털 콘텐츠의 블록체인기술 적용 활성화를 위한 스마트디바이스의 개인 정보보안에 대한 연구)

  • Baek, Yeongtae;Min, Youna;Lee, Junghun;Chang, Taemu
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2018.01a
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    • pp.151-152
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    • 2018
  • 본 논문에서는 스마트 디바이스를 통하여 유통되는 디지털 콘텐츠의 합리적 유통과 보안을 위하여 블록체인기술을 적용한 거래방식을 소개하고 블록체인기술 활성화를 위한 스마트 디바이스에서의 개인정보보안 알고리즘을 연구하였다. 특히 권한상승공격을 대비한 알고리즘을 수정하여 연구함으로 스마트 디바이스 상에서의 해킹 및 위변조, 복제에 안정적인 활용이 가능하다. 구현된 알고리즘을 통하여 스마트 디바이스상에서 위변조.해킹의 위협에 대한 주기적인 점검 및 바인더노드를 통한 사전 체크가 가능하다.

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A Study on Machine Learning-Based Caching System for Improving Sensor Data Processing in Samrt Home Environment (스마트홈 환경에서 센서 데이터 처리율 향상을 위한 기계학습 기반 캐싱 시스템 설계)

  • Song, Jin-Su;Lee, Pil-Won;Shin, Yong-Tae
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.05a
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    • pp.82-85
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    • 2021
  • 최근 초연결화를 근간으로 한 스마트 홈 구성을 위해 스마트 홈 내부에 센서를 탑재한 디바이스가 증가하고 있으며, 이를 효과적으로 사용하기 위해 빅데이터 처리 시스템이 활발하게 도입되고 있다. 그러나 기존 빅데이터 처리 시스템은 분산노드에 할당되기 전 모든 요청이 클러스터 드라이버로 향하기 때문에 동시에 많은 요청이 발생하는 경우 분할 작업을 관리하는 클러스터 드라이버에 병목현상이 발생함에 따라 네트워크를 공유하는 클러스터 전체의 성능감소로 이어진다. 특히 작은 데이터 처리를 지속적으로 요청하는 스마트 홈 디바이스에서 지연율이 더 크게 나타난다. 이에 본 논문에서는 동시간에 빈번한 요청이 발생하는 스마트 홈 환경에서 효과적인 데이터 처리를 위한 기계학습 기반 캐싱 시스템을 설계하였다.

A Learning Rate Model of Deep Learning for Classification Analysis of Problematic Smartphone Use (스마트폰 과의존 분류 분석을 위한 딥러닝 학습률 모델)

  • Kim, Yu Jeong;Lee, Dong Su
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.07a
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    • pp.401-403
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    • 2021
  • 본 연구는 한국지능정보사회진흥원에서 제공한 2018년 스마트폰 과의존 실태조사에서 사용된 11개 변수와 스마트폰 과의존과의 관계를 탐색하고, 이를 통해 딥러닝 기반 스마트폰 과의존 분류 분석 모델을 개발하고자 시행되었다. 학습데이터셋은 전국 10,000개 가구내 만 3-69세 스마트폰 이용자 25,465명의 스마트폰 이용 형태 및 개인적 특성에 관한 데이터이다. 딥러닝은 심층신경망(DNN)을 설계하였으며, 은닉층(hidden layer)은 4개층으로 구성하였다. 입력한 데이터는 각각 200개, 150개, 100개, 50개, 2개 노드를 거치면서 최종 출력 정보인 스마트폰 과의존 분류율로 나타나는 모델이다. 이때 스마트폰 과의존 분류률을 높이기 위해 학습률(learning rate)과 같은 하이퍼 파라미터를 활용하여 세부조정하면서 가장 잘 학습하는 값을 찾아내었다. 연구결과, 학습횟수가 300번으로 학습율(learning.rate)이 0.01일때 훈련데이터에서 97.43%, 검증데이터에서 98.06%로 가장 높게 나타났다.

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