스마트 폰, 스마트 TV, 스마트 패드 등의 스마트 디바이스는 최근 없어서는 안 될 필수적인 기기가 되었다. 인기가 많아지고 수요가 늘어감에 따라 스마트 디바이스의 성능 또한 점차 좋아져 교육, 비즈니스 등 많은 일을 처리하기 위해 번거로운 데스크탑 PC 대신 스마트 디바이스를 선택하는 사용자들이 늘어나고 있다. 그러나 성능이 좋아졌다해도 여전히 데스크탑 PC에 비해 부족한 성능을 지닌 스마트 디바이스는 제한된 자원으로 인해 고성능을 요구하는 어플리케이션을 실행하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 스마트 디바이스의 자원 제한을 극복하기 위한 방법으로 주변 스마트 디바이스의 자원 활용 시 발생할 수 있는 문제점과 고려해야 할 사항에 대해 살펴보고, 스마트 디바이스의 특성을 적용한 작업 분배 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 검증하기 위해 안드로이드 플랫폼 내 분산 처리 시스템 서비스를 추가 후 알고리즘을 구현하였고, 스마트 디바이스에 탑재해 클러스터를 구성 후 다양한 실험을 진행했다. 실험 결과 분석을 통해 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 노드 간 성능이 균일하지 않은 클러스터에서도 각 노드의 성능을 파악해 서로 다른 양의 작업을 분배함으로써 전체적인 분산 처리 성능이 효율적으로 향상된다는 것을 확인할 수 있었다.
기존 클라우드 기반 Internet-of-Things(IoT) 시스템의 네트워크 정체와 서버 과부하로 인한 지연, 데이터 이동으로 인한 보안 및 프라이버시 이슈를 해결하기 위하여 엣지 기반의 IoT 시스템으로 IoT의 패러다임이 움직이고 있다. 하지만 엣지 기반의 IoT 시스템은 여러 제약으로 인하여 처리 성능과 동작의 유연성이 부족한 치명적인 문제점을 가지고 있다. 처리 성능을 개선하기 위하여 응용 특화 하드웨어를 엣지 디바이스에 구현할 수 있지만, 고정된 기능으로 인하여 특정 응용 이외에는 성능 향상을 보여줄 수 없다. 본 논문은 엣지 디바이스의 제한된 하드웨어 자원에서 다양한 응용 특화 하드웨어를 주문형 부분 재구성을 통해 사용할 수 있고, 이를 통해 엣지 디바이스의 처리 성능과 동작의 유연성을 증가시킬 수 있는 엣지 중심의 Metamorphic IoT(mIoT) 플랫폼을 소개한다. 실험 결과에 따르면, 재구성 알고리즘을 엣지에서 실행하는 엣지 중심의 mIoT 플랫폼은 재구성 알고리즘을 서버에서 실행하는 이전 연구에 비해 엣지의 서버 접근 횟수를 최대 82.2% 줄일 수 있었다.
경제가 성장하고 인터넷이 발전되면서 사람들의 경제형태와 소비는 많이 바뀌었다. 중국 알리바바 그룹은 모바일, 온라인, 오프라인, 인공지능을 결합한 플랫폼으로 약 28조의 매출을 창출하고 있다. 이는 1초에 약 25만건을 처리하는 수준이며, 2016년 대비 40% 증가했다. 이를 가능하게 한 핵심 기술은 소위 Data Technology라고 불리는 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅이 융합된 기술이다. 기술의 발전속도에 비해 Data Technology에 관한 정확한 개념적 정의는 부족하다. 이에 본 논문은 빅데이터 분석기법인 TexTom을 활용하여 구글과 네이버의 최근 3개년(2015년 11월~2018년 11월) 신문기사를 데이터 마이닝 및 정제하여 'Data Technology' 키워드로 한정하여 관련 핵심 키워드를 도출하였다. 그 결과 빅데이터, O2O, 인공지능, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅의 핵심 키워드 기술이 Data Technology와 관계가 있음을 알수 있었다. 본 연구의 분석결과는 향후 Data Technology 시대가 도래되면 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.
4차 산업혁명, Industry 4.0 과 더불어 최근 ICT 분야의 메가트렌드는 빅데이터, IoT, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 인공지능이라고 할 수 있다. 따라서, 4차 산업혁명 시대에 알맞은 AI 서비스들의 기술 개발과 다양한 산업 영역에서 ICT 분야의 융합에 따른 BI (Business Intelligence), IA (Intelligent Analytics, BI + AI), AIoT (Artificial Intelligence of Things), AIOPS (Artificial Intelligence for IT Operations), RPA 2.0 (Robotic Process Automation + AI) 등의 세분화된 기술 발전으로 급속한 디지털 전환 (Digital Transformation)이 진행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 이러한 기술적 상황에 따른 대용량 분산 Abyss 스토리지 기반으로 인프라 측면의 GPU, CDA (Connected Data Architecture) 프레임워크, 그리고 AI의 다양한 머신러닝 서비스들을 통합 및 고도화를 목표로 하며, AI 비즈니스의 수익 모델을 다양한 산업 영역에 활용하고자 한다.
With the advent of the fourth industrial revolution, technologies such as the Internet of Things, artificial intelligence and cloud computing are developing rapidly, and smart homes enabled by these technologies are rapidly gaining popularity. To gain a competitive advantage in the global market, companies must understand the differences in consumer needs in different countries and cultures and develop corresponding business strategies. Therefore, this study conducts a comparative analysis of consumer reviews of smart homes in South Korea and China. This study collected online reviews of SmartThings, ThinQ, Msmarthom, and MiHome, the four most commonly used smart home apps in Korea and China. The collected review data is divided into satisfied reviews and dissatisfied reviews according to the ratings, and topics are extracted for each review dataset using LDA topic modeling. Next, the extracted topics are classified according to five evaluation factors of Perceived Usefulness, Reachability, Interoperability,Trustness, and Product Brand proposed by previous studies. Then, by comparing the importance of each evaluation factor in the two datasets of satisfaction and dissatisfaction, we find out the factors that affect consumer satisfaction and dissatisfaction, and compare the differences between users in Korea and China. We found Trustness and Reachability are very important factors. Finally, through language network analysis, the relationship between dissatisfied factors is analyzed from a more microscopic level, and improvement plans are proposed to the companies according to the analysis results.
신재생에너지 발전, 스마트팜 통합관제 등 현장데이터의 모니터링 시스템은 PC, 서버 기반에서 모바일 퍼스트 중심으로 발전하고 있으며, IoT 기술의 발전으로 다양한 무선통신 및 응용 서비스들이 출현하였다. 저전력 광역통신망은 저전력, 저용량, 저속 데이터 전송에 최적화된 서비스로 현장에서 수집된 데이터는 지정 저장 서버나 클라우드 기반 데이터 플랫폼으로 전송되며, 이를 통해 데이터 모니터링이 가능하다. 본 논문에서는 단일 디바이스로 현장 데이터를 수집하고 저전력 광역통신망을 이용하여 무선통신 사업자 클라우드 데이터 플랫폼으로 전송하는 IoT 중계기와 이를 활용한 현장 모니터링 앱을 설계 및 구현하였다. 이를 활용하면 보다 모니터링 시스템 구성이 간단하고, 구축 및 운영 비용이 저렴하며 효과적인 데이터 축적이 가능하다.
최근 사물인터넷 기기들이 다양한 분야에 적용되어 우리의 일상생활 속까지 다가오며 보편화되고 있다. 우리의 일상에서의 모든 사물들이 네트워크로 연결되어 서로 상호작용을 하며 우리들에게 좀 더 유용한 효과를 주곤 한다. 본 논문에서는 사용자 인증 한번 만으로 인증장치와 연결된 네트워크 환경에서 LED조명이 그 상호 연결되어 인증한 사람의 장소까지 조명이 효율적으로 켜질 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 한 건물 내에서 사용자 인증 한번을 통해 사용자 인증을 통해 인증된 정보를 이용하여 데이터베이스에 저장된 그 사람의 연구실위치를 탐색하여 최적의 알고리즘을 이용하여 그 사람이 일하는 연구실까지 조명이 켜지는 LED 에너지 효율화 알고리즘을 제안한다. 이를 통해 사람이 자주 다니지 않아 불필요한 에너지가 발생하는데 이를 효율적으로 이용하기 본 방법을 제안한다.
UPnP(Universal Plug and Play) 규격은 홈 네트워크 환경에서 네트워크 기능이 지원되는 다양한 기기들을 발견하고 상호 서비스 연동이 가능하게 해준다. 최근 모바일 컴퓨팅, 클라우드 기반 서비스, 스마트 기기 콘텐츠 공유, 사물인터넷(IoT - Internet of Things) 등과 같은 IT 패러다임이 부각되고 있으나 이들을 지원하기에는 홈 네트워크에 국한된 UPnP는 기능적인 한계를 보여주었다. 이와 같은 새로운 IT 패러다임을 지원하기 위해 최근 UPnP 포럼은 기존 UPnP를 확장시켜 UPnP+를 발표하였다. 본 논문에서는 UPnP+의 기반이 되는 UDA 2.0(UPnP Device Architecture V2.0) 규격의 상세 기능을 소개하고, 어떻게 UDA 2.0이 홈 네트워크의 영역을 광대역 망과 비IP 기기의 영역까지 확장시킬 수 있는지 보여준다.
애플리케이션의 개발 및 배포 방식이 모노리스에서 마이크로서비스로 전환되며 경량 가상화 기술인 컨테이너가 IT 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 그러나 컨테이너 기술은 기존 하이퍼바이저 기반의 가상머신과 달리 동일한 커널을 공유하는 방식으로 구체적인 보안 경계를 제공하지 못한다. 다양한 선행연구에 따르면 현재 공유되는 대부분의 컨테이너 이미지에는 다수의 보안 취약점이 존재한다. 이에, 공격자들은 보안 취약점을 이용하여 익스플로잇을 시도할 수 있으며 이는 시스템 환경에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 취약점이 존재하는 컨테이너 이미지가 배포되는 것을 방지하기 위한 효율적인 자동화 배포 파이프라인 설계 방안을 제시한다. 이를 통해 안전한 컨테이너 환경을 제공할 수 있을 것이다.
지난 몇 년 동안 5G와 같은 새로운 저 지연 통신 프로토콜을 기반으로 IoT 엣지가 등장하기 시작했다. 그러나, IoT 엣지는 막대한 이점에도 불구하고, 새로운 보완 위협을 초래하여 이를 해결하기 위한 새로운 보안 솔루션이 필요하다. 본 논문에서는 IoT 시스템을 보완하는 클라우드 환경기반의 IoT 엣지 아키텍처 모델을 제안한다. 제안 모델은 IoT 엣지 장치에서 추출한 네트워크 트래픽 데이터를 기계 학습에 작용하여 사전에 보안 위협을 예방한다. 또한, 제안 모델은 로컬 노드에서 보안 데이터 일부를 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)에서의 부하 및 보안을 보장한다. 제안 모델은 IoT 엣지 환경 중 로컬 노드에 데이터 처리 및 관리의 일부 기능을 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)의 부하를 더욱 줄이는 동시에 취약 부분을 안전하게 보호한다. 제안 모델은 다양한 IoT 기능을 네임 서비스로 가상화하고, 필요에 따라 하드웨어 기능과 충분한 계산 리소스를 로컬 노드에 배포한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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