본 논문은 RFID 기반 유비쿼터스 환경이 인터넷 에스크로 서비스와 연계 되었을 때 특히, EPCglobal 네크워크에 기반한 EPC IS (Electronic Product Code Information Service)와 연계된 RFID 기반 상품 라이프 사이클 관리 및 추적 기술과 금융 서비스인 인터넷 에스크로 서비스의 상호 연동에 관한 내용을 다룬다.
ㆍ인터넷 기반의 동시공학 관련 요소기술 검증 및 통합화 수단 확보 -기술문서 공유(HTML, SGML/XML, 등) -시뮬레이션 기술을 이용한 설계 검토(View & Markup) -CAD모델공유(CAD Conferencing, STEP...) -지식공유를 통한 협동설계 환경 (Agent, CORBA) -분산환경에서의 Communication 수단 -인터넷 기반의 설계 승인(기본계산) -KSNet 기반의 기자재 검색 및 구매 요청 ㆍ급변하는 환경에 적응하는 원격협동설계지원 시스템 구축 (중략)
최근 전 세계적으로 주목을 받고 있는 사물인터넷(IoT) 기술의 발전과 함께, 사물인터넷 기반의 헬스케어, 스마트 시티, 농업, 국방 등의 다양한 서비스 개발이 본격적으로 진행되고 있다. 특히, IoT 기반 헬스케어 서비스는 IoT 융합 관련 핵심 서비스로서 성장하고 치열한 글로벌 경쟁 속에서 미래 정보통신산업 의 판도를 좌우할 것으로 예상된다. 본 고에서는 최근 국내외에서 활발히 진행되고 있는 IoT 기반 헬스케어 서비스 및 플랫폼 관련 동향을 살펴보고 향후 산업화 전망에 대하여 알아본다.
인터넷의 보편화와 더불어 인터넷을 이용한 다양한 연구가 시도되고 있다 본 측정 시스템은 웹을 기반으로 하여 원격 측정 환경을 제공한다. 측정 시스템은 내장된 웹서버를 통해 원격 인터페이스를 제공하고, 사용자는 이를 통해 실시간으로 측정 진행 상황을 파악할 수 있다. 본 시스템은 임베디드 리눅스 기반에서 동작되며, 원격 인터페이스를 위해 TCP/IP를 이용한 인터넷과 JAVA환경에서 수행되도록 설계되었다.
최근 5G 네트워크의 발전으로 사물인터넷의 활용도가 커지며 시장이 급격히 확대되고 있다. 사물인터넷 기기가 급증하면서 이를 대상으로 하는 위협이 크게 늘며 사물인터넷 기기의 보안이 중요시 되고 있다. 그러나 이러한 사물인터넷 기기는 기존의 ICT 장비와는 다르게 리소스가 제한되어 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 갖는 사물인터넷 환경에 적합한 보안기술로 네트워크 학습을 통해 사물인터넷 기기의 이상행위를 탐지하는 경량화된 인공신경망 기술을 제안한다. 기기 별 혹은 사용자 별 네트워크 행위 패턴을 분석하여 특성 연구를 진행하였으며, 사물인터넷 기기의 정상행위를 수집하고 학습데이터로 활용한다. 이러한 학습데이터를 통해 인공신경망 기반의 오토인코더 알고리즘을 활용하여 이상행위 탐지 모델을 구축하였으며, 파라미터 튜닝을 통해 모델 사이즈, 학습 시간, 복잡도 등을 경량화 하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 신경망 프루닝 및 양자화를 통해 경량화된 오토인코더 기반 인공신경망을 학습하였으며, 정상 행위 패턴을 벗어나는 이상행위를 식별할 수 있었다. 본 논문은 1. 서론을 통해 현재 사물인터넷 환경과 보안 기술 연구 동향을 소개하고 2. 관련 연구를 통하여 머신러닝 기술과 이상 탐지 기술에 대해 소개한다. 3. 제안기술에서는 본 논문에서 제안하는 인공신경망 알고리즘 기반의 사물인터넷 이상행위 탐지 기술에 대해 설명하고, 4. 향후연구계획을 통해 추후 활용 방안 및 고도화에 대한 내용을 작성하였다. 마지막으로 5. 결론을 통하여 제안기술의 평가와 소회에 대해 설명하였다.
최근 정보통신 기술과 다양한 스마트 디바이스들의 성능이 빠르게 발전하고 실생활에 적용됨에 따라, 사물인터넷(Internet of things, IoT)의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 IoT 서비스를 프로세스 기반으로 명세하고 이를 실행하기 위한 프로세스 기반 사물인터넷 객체 협업 모델을 제안한다. 즉, 본 논문의 목적은 프로세스 개념을 적용하여 IoT 서비스를 일련의 실행 순서를 가지는 태스크들과 이의 실행을 담당하는 IoT 객체간의 협업으로 정형적으로 명세하기 위한 방법을 제안하는 것이다. 결론적으로 제안 모델을 통해 IoT 서비스는 프로세스 기반 사물인터넷 컴퓨팅 환경에서 자동적으로 실행되며, 이에 대한 분석, 모니터링, 재사용이 가능할 것으로 기대된다.
사물인터넷은 실세계와 가상세계에 존재하는 사물들을 네트워크로 상호 연결하여 사람과 사물, 사물과 사물간에 언제 어디서나 서로 소통할 수 있도록 하는 미래 인터넷 기술이다. 본 고에서는 글로벌 표준단체 및 산업체 컨소시엄을 중심으로 이뤄지고 있는 오픈소스 기반 사물인터넷 플랫폼 개발 동향을 알아보고, OCEAN 연합체를 중심으로 2015년 1월 공개된 oneM2M 릴리즈1 기술규격에 기반한 사물인터넷 공통플랫폼 Mobius, &Cube 개발 및 오픈소스 공개 내용과 향후 추진방향에 대해서 살펴본다.
사물인터넷 기술이 발전하면서, 데이터 및 소프트웨어 보안에 대한 이슈가 발생하고 있다. 사물인터넷은 다수의 이기종 디바이스와 플랫폼을 포함하는 환경으로 다양한 공격기술을 시도할 수 있으며, 이러한 공격기술은 급속도로 변화하고 있다. 반면에 보안기술은 이러한 공격기술의 발전속도를 따라가지 못하고 있으며, 특히 개인정보유출의 문제는 아주 큰 이슈가 되었다. 급격하게 발전하는 공격에 대응하기 위해서는 지능형 알고리즘을 이용한 보안기술을 마련할 필요가 있다. 본고에서는 딥러닝 기반의 보안기술 및 사물인터넷 기술 동향을 살펴보고, 이를 토대로 사물인터넷 환경에서 딥러닝 기반의 보안 기술을 적용하기 위한 연구 방안을 제시한다.
DNS는 인터넷 자원 관리를 위해 사용되고 있는 분산 네이밍 데이터베이스로써 최근보안상의 취약점으로 인해 안전한 인터넷 사용에는 한계가 있다고 지적되었다. 따라서 안전한 인터넷 기반 제공을 위해 DNS의 보안 고도화 연구가 진행되었으며 그 일환으로 BNS 보안 확장(DNSSEC)이 대두되었다. 본 논문에서는 DNSSEC에 대한 이론적인 바탕을 토대로 보다 안전한 인터넷 자원 사용을 위한 방안을 연구하고 이의 적용방안과 안정화를 위한 제반 사항을 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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