다양한 스마트 홈 IoT가 개발됨에 따라 가정 내에서 IoT를 활용한 서비스가 확장되고 있다. 스마트 홈 IoT와 IoT가 등록된 스마트 폰은 서비스 제공을 위해 클라우드 서버와 통신을 수행한다. 클라우드 서버와 통신 과정에서 스마트 홈 IoT와 스마트 폰, 클라우드 서버에는 사용자에 대한 다양한 정보가 저장될 가능성이 있다. 사용자에 대한 다양한 정보가 클라우드 서버로 전송되는 것은 개인정보 문제를 야기할 수 있지만, 포렌식 관점에서는 범죄를 해결하는 데 증거로 사용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 서버와 통신을 수행하는 클라우드 기반의 스마트 홈 IoT를 대상으로 데이터를 수집하는 기법을 알아보고 데이터 수집 기법이 적용된 기존의 스마트 홈 IoT 연구를 스마트 홈 IoT 기기 별로 나누어 분석한다.
스마트 더스트 IoT 환경은 먼지처럼 작은 크기, 대량 살포, 낮은 연산 능력을 특징으로 가지는 기기들이 서로 통신하는 IoT 시스템 중 하나이다. 이러한 스마트 더스트 IoT 환경은 상기의 특성으로 인해 데이터 위·변조와 같은 데이터 신뢰성을 위해 일반적인(순수한) 블록체인을 사용하기 어렵다. 따라서 본 연구팀은 이전 연구를 통해 스마트 더스트 IoT 환경에 적합한 경량화된 블록체인을 연구·개발했다. 하지만 이전 연구는 스마트 더스트 IoT 환경의 동적인 물리적 연결을 배제한 체 스마트 더스트 IoT 의 기기적 특성만이 고려되었다. 본 논문에서는 스마트 더스트 IoT 환경의 동적인 물리적 연결을 고려하여 스마트 더스트 IoT 환경에의 물리적 네트워크와 논리적 네트워크를 통합하는 설계를 제안한다.
스마트 빌딩 (Smart Building)은 사물 인터넷 (IoT; Internet of Things) 장치와 클라우드 서비스에서 모두 사용될 수 있는 응응 프로그램을 의미한다. 최근 Amazon, Google 및 Microsoft와 같은 클라우드 서비스 제공 업체는 IoT 장치에서 클라우드 애플리케이션 서비스를 제공할 수 있는 IoT 클라우드 플랫폼을 제공하고 있다. Postscapes에 따르면 최근에 152 개의 IoT 클라우드 플랫폼이 존재하고 있으며 스마트 빌딩 구현을 위해 하나를 선택하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 실험을 위해서 마이크로소프트 Azure IoT 허브와 아마존의 AWS(Amazon Web Services) IoT를 선택하였다. 두 개의 IoT 클라우드 플랫폼을 선택하고 스마트 빌딩 관점에서 평가하였다. IoT 클라우드 플랫폼을 평가하기 위해 두 가지 다른 IoT 클라우드 플랫폼을 활용하였고, 일반적인 스마트 빌딩 시나리오를 가정하여 프로토타입을 구현하였다. 실험은 IoT 클라우드 플랫폼을 사용하여 시스템을 개발하는 과정에서 얻은 정보와 경험을 기반으로 수행하였다. 이 평가 결과는 스마트 빌딩을 위해 IoT 클라우드 플랫폼을 선택할 때 활용될 수 있다.
의료 센터에서 데이터 분석과 스마트폰 어플리케이션 권한을 부여함으로써 사물 인터넷 (IoT)은 환자 중심의 의료 관찰과 관리에서 대혁변을 일으킬 것이다. 네트워크 연결은 개인 의료 서비스에서 IoT 의학 장치로 부터 건강을 관찰하는 스마트폰으로부터 진료받는 사람들의 건강 정보를 모으기 위한 기본 요구사항이다. 스마트폰에 설치된 IoT 환경은 매우 효과적이고 이것은 사회 기반 시설을 필요로 하지 않는다. 본 논문은 ECG 캡처링에 영향을 주지 않기 위해 스마트폰이 개인 IoT 아키텍처를 효율적으로 사용하는 것을 보여준다. 적응 IoT 의료 장치 관문은 클라우드 구성에 관한 대용량을 가진 개인 의료 서비스에 사용된다. 이 접근법에서, 스마트폰 카메라는 개인 ECG 파형을 추출하기 위해 사용된 이미지 기술을 기반으로 하고, 그것을 IoT 아키텍처를 사용한 대용량 저장 연결에 근거한 클라우드로 보낸다. 정교해진 알고리즘은 스마트폰이나 테블릿 카메라로 부터 찍힌 얼굴이미지로 부터 효율적인 ECG 등록을 직접 가능할 수 있는 여지를 준다. 이 심도있는 기술은 아마 적절한 기능 강화들이 소개된 후에 개인 의료 서비스를 관찰하는데 있어서 특별한 가치를 가질 것이다.
스마트 팜이나 스마트 해양, 스마트 홈, 스마트 에너지 등 많은 분야에서 IoT 기술을 사용하고 있다. 이러한 IoT 서비스에는 다양한 IoT 단말이 이용된다. 여기서 IoT 단말은 물리적으로 다양한 장소에 설치된다. 악의적 공격자는 인가되지 않은 IoT device를 사용하여 IoT 서비스 접근하여, 인가되지 않은 중요 정보에 접근 후 이를 변조할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 IoT 서비스에서 사용하는 IoT device의 단말 인증 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 IoT device 인증 시스템은 IoT device에 탑재된 인증 모듈과 IoT 서버의 인증 모듈로 구성된다. 본 연구에서 제안하는 IoT device 인증 기능을 사용하면, 인가된 IoT Device만 서비스에 접근할 수 있으며 인가되지 않은 IoT device의 접근을 차단할 수 있다. 본 연구는 기본적인 IoT device 인증 메커니즘만을 제안하므로, 보안 강도에 따른 추가적인 IoT device 인증 기능의 추가 연구가 필요하다.
이동통신 시스템 기반의 현 재난경보 방송1)은 스마트폰 등 개인 휴대 단말기를 대상으로 한다. 그러나 스마트 시티는 스마트 홈, 스마트 오피스 등 IoT 기반의 서비스를 필수로 한다. 따라서 지진 등 심각한 재난이 발생하면 스마트 시티는 건물, 공장 등에 적절한 제어 및 대응을 신속히 수행할 필요가 있다. 이를 위해 스마트 시티 용 IoT 단말기를 위한 재난경보 방송 기법이 필요하다. 본 논문에서는 스마트 시티 용 IoT 단말기를 위한 4G/5G 이동통신 기반의 재난경보 전송기법을 제안한다. 제안된 기법은 셀 기반 방송 서비스인 CBS를 위한 이미지 표출방식을 효과적으로 활용하며 모의실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 보여준다.
IoT는 전통적인 정보 서비스뿐만 아니라 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히 스마트 홈, 스마트 해양, 스마트 에너지나 스마트 팜 등 많은 융합 IT 분야에서 IoT 기술을 활용하고 있다. IoT 기반 정보 서비스의 서버에 대하여, 지정된 프로토콜을 사용하는 IoT 단말은 신뢰된 객체이다. 그래서 악의적 공격자는 인가되지 않은 IoT device를 사용하여 IoT 기반 정보 서비스 접근, 인가되지 않은 중요 정보에 접근 후 이를 변조하거나 외부에 유출할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 IoT 기반 정보 서비스에서 사용하는 IoT 단말 인증 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 IoT 단말 인증 시스템은 MAC address 등의 식별자 기반 인증을 적용한다. 본 연구에서 제안하는 IoT 단말 인증 기능을 사용하면, 인증된 IoT 단말만 서버에 접근할 수 있다. 본 연구는 비인가 IoT 단말의 세션을 종료하는 방식을 적용하므로, 보다 안전한 단말 인증 방식인 접근 차단에 대한 추가연구가 필요하다.
Internet of Things(IoT) 기술이 발전하면서 다양한 IoT 기기들을 이용하여 사용자의 편의성을 높이기 위한 서비스가 늘어나고 있다. 또한, IoT 센서가 다양해지고 가격이 낮아지고 있어서 다양한 데이터를 수집 및 활용하여 서비스를 제공하는 사업자도 증가하는 추세이다. 스마트 IoT 홈 시스템은 IoT 기기를 이용하여 사용자의 편의성을 향상하는 대표적인 활용 사례이다. 본 논문에서는 스마트 IoT 홈 시스템의 사용자 편의성을 향상하기 위하여 데이터를 분석하여 연관 기기의 제어를 위한 방법을 제안한다. 스마트 IoT 홈 시스템의 센서에서 수집한 내부 환경 측정 데이터, 기기 제어 엑츄에이터에서 수집한 데이터 및 사용자의 판단 데이터를 학습하여 현재 홈 내부 상태를 분석하고 기기 제어 방법을 결정한다. 특히 기존 기술들과 다르게 최신 딥 러닝 기반의 심층 신경망을 도입하여 데이터를 분석하여 홈 내부 상태를 판단하고 최적의 홈 내부 환경 유지를 위한 정보를 제공한다. 실험에서는 실제 장기간 측정한 데이터와 추론 결과를 비교하여 제안한 방법의 판별 성능에 대한 분석을 수행하였다.
해가 갈수록 스마트홈을 구성하는 다양한 IoT 상품들이 출시되고 있고 이것들을 통합 관제하기 위한 IoT 허브(gateway) 등의 제어 장치들이 필요해 지고 있다. 구글의 'Google home', 아마존의 'Echo' 등이 대표적이다. 그러나 이러한 제어 장치들은 클라우드 기반으로 동작되기 때문에 비용이 발생하고 개인으로부터 생성되는 민감한 개인 데이터들의 보관방법에 대한 다양한 문제들을 내포하고 있다. 본 연구팀은 독립형 스마트 IoT 허브 개발을 통해 개인정보를 보호하고 다양한 IoT 단말기들을 손쉽고 간편하게 제어하고자 하였다. 그리고 IoT 단말기와 연결된 센서의 실시간 모니터링 및 분석을 인공지능 기술인 강화 학습 기술을 이용해 구현할 수 있었다. 네트워크 끊김, 고장 등 IoT 단말기 들의 다양한 통신값을 분석하고 이를 기반으로 안정적이고 효율적인 제어를 가능할 수 있게 되었다. IoT 단말기는 아두이노를 이용했으며 스마트 IoT 허브는 라즈베리 파이로 구현해 개인정보를 보다 안전하게 보호하고 다양한 IoT 단말기를 모니터링 하고 제어할 수 있는 독립형 IoT 허브를 설계하고 구현할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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