센서 네트워크기술과 모바일 장치가 연동된 애플리케이션이 사용된 연구는 주로 기후나 온도 변화, 재해 등의 환경 모니터링 관련 분야와 모바일 헬스 케어 관련 애플리케이션이 최근의 주된 이슈 사항이 되어 왔다. 본 논문에서는 안드로이드 폰으로 제어가 가능하고, 그린 스마트 팩토리 영역을 효율적으로 모니터링하고 관리할 수 있는 M2M 서비스 기반 스마트 팩토리 관리 시스템(SFMS: Smart Factory Management System)을 제안한다. 제안된 시스템은 TinyOS 기반의 IEEE 802.15.4 표준 스택을 적용하여 스마트 센서 네트워크를 구성하며, 제안한 시스템 구조의 기능성 검증을 위하여 온도/습도, 도어, 적외선(PIR), 카메라 센서로 센서 망을 구성하여 센싱 이벤트 요청 및 제공 테스트를 수행하였다.
모빌리티 인지 퍼브-서브 시스템은 사용자의 관심 위치 정보가 지속적으로 변하는 위치 기반 퍼브-서브 시스템으로써, 스마트 모바일 기기의 대중화와 함께 그 활용도가 부각되고 있다. 이 논문에서는 기존의 위치기반 퍼브-서브 시스템에서 깊이 고려하지 않았던, 관심 위치 정보의 빈번한 변화를 효과적으로 처리하기 위한 브로커 네트워크를 제안한다. 사용자의 행동패턴이나 지리적 특성을 고려해 퍼브-서브 시스템에서 제공하고자 하는 공간 데이터 영역을 Slow Moving Region과 Normal Moving Region의 두가지 타입으로 구분하고, 각 영역에 대한 사용자의 요청을 효과적으로 지원하기 위해 Q+R트리를 사용하여 브로커를 관리한다. 시뮬레이션을 사용한 실험 결과를 통해 제안하는 Q+R트리 기반의 브로커 네트워크가 불필요한 브로커의 로드와 네트워크 트래픽을 감소시킴으로써 보다 효과적으로 지속적인 사용자의 관심 위치 정보 변화를 지원할 수 있음을 확인하였다.
최근 스마트폰이 급속히 보급됨에 따라 이동 환경에서의 협업 수행을 지원하기 위한 협업시스템의 필요성이 대두되고 있다. 일반적인 협업시스템은 컴퓨터 인프라 기반의 자원 공유와 통신 등의 기능을 활용하여 효율적인 공동작업 수행 환경을 제공한다. 무선 인터넷 기반의 이동 환경의 등장은 이러한 협업시스템을 활용할 수 있는 새로운 장을 열었지만, 이동 환경을 고려한 협업 기능의 표준화된 정의 와 이를 지원하는 프레임워크의 부재로 인하여 쉽게 개발되지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이동 환경을 효과적으로 지원하는 협업시스템을 개발하기 위하여 모바일 협업서비스를 정의하고 이를 명세하였다. 이동 환경에서 발생할 수 있는 일반적인 협업 상황들을 분석하고 이를 모바일 협업서비스로 정의하여 분류하였다. 그리고 협업시스템을 위한 효과적인 프레임워크를 개발하기 위하여 정의된 모바일 협업서비스를 정형적으로 명세하였으며, 이를 통하여 모바일 협업서비스의 표준화 방향을 제시한다.
대량 운송 수단인 철도 시스템은 고속화 및 자동화 시대를 넘어 이를 통합한 스마트 철도 시스템으로 진화하고 있다. 이와 같은 스마트 철도 시스템을 구축 및 운용하기 위해서는 5G-R과 같은 모바일 통신 기술과 빅데이터, 딥러닝, 인공지능 및 블록체인과 같은 융복합 정보기술 등이 포괄되는 통신 네트워크 기술이 활용되어야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 스마트 철도 시스템을 위한 통신 네트워크 구조를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 스마트 철도 통신 네트워크 구조는 고속철도의 안전 운행, 철도 관리, 고객 서비스를 포괄하는 평면단위의 계층구조로 구성되며 필요에 따라 이를 평면간 혼합한 기능을 가질 수도 있다. 본 연구의 결과는 스마트 철도 통신 네트워크의 구축, 운영 및 유지 관리와 철도통신 시스템 표준화 연구 등에 활용될 수 있다.
센서들을 네트워크로 연결하면서 시작된 사물인터넷은 인공지능 기술과 결합하면서 지능형 IoT로 발전되고 있다. 도심 고층 건물들은 승강기가 필수적으로 설치되고, 승강기는 층을 이동하며 화물 운반과 사용자 이동의 기능을 수행한다. 고층 건물이나 특수 환경(병원 등)의 승강기 사용자에게 안전하고 편리한 서비스를 제공해야 한다. 대형 병원과 같이 신속한 환자 운송이 중요한 환경에서 병원 직원 및 환자용 승강기에 일반인들도 수시로 이용하는 문제점이 존재한다. 특히, 골든 타임이 중요한 환자 이동 시 승강기를 탑승하기 위한 대기 시간은 큰 방해 요소이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서 스마트폰 블루투스를 이용하여 승강기 호출 지능형 IoT 시스템을 제안한다. 먼저 스마트폰 블루투스를 이용하여 승강기 호출 IoT 시스템을 실험하고, 실험결과, 승강기 사용자의 인증 및 불필요한 탑승 대기시간을 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 지능형 IoT로 연계하는 승강기 호출 지능형 IoT 시스템을 제안한다.
유비쿼터스 환경에 대한 관심이 높아지고 기반 기술의 발전으로 이전에는 가능하지 않았던 환경에서 스마트 디바이스를 통한 새로운 서비스가 이루어지고 있다. 스마트 홈이나 환경 감시 등의 다양한 서비스와 더 나은 디바이스가 개발되는 환경에서, 사용자에게 효율적인 접근과 통합 된 제어 환경을 제공할 필요성이 요구되고 있다. 장소와 시간에 상관없이 다양한 서비스에 접근하여 제어하기 위한 환경을 제공하기 위해 지그비 네트워크와 기존의 웹 기반 서비스를 이용하며 다양한 프로토콜을 사용하는 서비스와 디바이스를 지원하는 시스템을 설계하고 구성한다.
최근 스마트 폰과 무선 기반 네트워크 기술의 급속한 발전과 더불어, 이를 이용한 스마트 응용의 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 특히 다양한 센서를 이용한 유비쿼터스 센서 네트워크 기술 발달과 시간 장소에 구애 없이 자유롭게 이동하면서 원하는 경우 언제든지 네트워크에 접속하여 시스템의 서비스를 받을 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 급속히 발전하면서 첨단 스마트 폰을 이용한 다양한 형태의 스마트 응용들이 속속 개발되어 보급되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 시대적 조류에 발맞춰 유비쿼터스 센서 네트워크를 기반으로 하는 모바일 컴퓨팅 환경에서 첨단 스마트 폰을 이용하여 거리상 멀리 떨어져 있는 지역의 생태계나 사물 및 사람의 실생활 환경, 의료, 건강관리 등 상황정보와 실시간 음성 및 영상을 기반으로 그 지역 환경, 사물 또는 사람의 현재 상황을 원격으로 실시간 진단하고 처리할 수 있는 스마트 응용을 설계하고자 한다.
최근 전력 수요의 급증으로 인한 전력난은 효율적 전력 사용을 위한 스마트그리드 기술의 중요성을 부각시키고 있다. 스마트그리드 네트워크의 필수구성요소인 스마트미터기의 가용성 취약점에 대한 실험적 내용이 보고되고 있다. 따라서 안전한 스마트그리드의 실현가능성을 위한 가용성 보호 메커니즘 고안이 필수불가결하다. 본 논문에서는 스마트그리드 구조 및 트래픽패턴의 특징 분석을 통해 스마트미터기에 대한 가용성 침해 공격을 탐지하고, 이상 트래픽을 발생하는 공격노드를 검출할 수 있는 메커니즘을 제안한다. 제안하는 탐지 메커니즘은 공격 탐지를 수행하는 시스템의 탐지 부하를 줄이고 적은 샘플 수에도 높은 탐지율을 제공하기 위해 근사엔트로피 기법을 사용한다. 또한 공격노드가 공격트래픽에서 변경할 수 없는 물리정보(CIR 또는 RSSI 등)를 이용하여 공격 탐지 및 공격노드 검출을 수행한다. 마지막으로 본 논문 제안 기법에 대한 시뮬레이션 결과, 탐지 성능과 실현가능성을 보인다.
하루가 다르게 최신의 기술이 쏟아져 나오는 정보화 시대에 들어서면서, 세계 ITC 분야는 디지털 기술과 유무선통신에 근간을 둔 인터넷의 확산으로 반도체, 컴퓨터, 콘텐츠 미디어, 정보가전 등 다양한 산업 분야가 융합되어 새로운 부가 가치를 창출하기에 이르렀다. 특히, 스마트 시대를 살아가는 우리의 일상생활은 모바일은 물론 일반적인 PC등을 사용한 인터넷 중심의 네트워크와 커뮤니케이션이 중요시 되고 있다. 이러한 시대의 흐름은 인프라 측면에서 네트워크의 트래픽을 폭증시키고, 많은 보안적인 문제를 야기하고 있다. 이에 임베디드 디바이스를 이용하여 네트워크를 운영하는 관리자에게 큰 도움을 주고, 업무 효율성을 높일 수 있는 포터블 형태의 네트워크 트래픽 탐지 시스템을 연구하게 되었다.
센서 네트워크는 IoT, 스마트 팜 등의 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 센서 자체의 결함과 환경적인 요인으로 인해 데이터의 변화가 발생하는 단점을 가지고 있다. 제안하는 시스템은 기존의 센서 네트워크에 중앙 서버를 배치하고 중앙 서버에 STL Module를 추가한다. STL Module은 센서로부터 측정된 데이터를 분석하고 이상 데이터를 검출하여 제거한다. 중앙 서버에 추가적으로 Web Server를 구축하여 관리자가 실시간으로 모니터링할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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