Cyber Physical System으로 상징되는 제4차 산업혁명(Industry 4.0)이 전 세계적으로 확산되어 감에 따라 향후 구현될 다양한 사이버 시스템들의 기술적 안정·신뢰성을 확보하기 위해서는 융합보안 인프라 구축이 필수적이다. 본 연구에서는 4차 산업혁명의 확산과 관련하여 생활안전의 개념을 포함하는 광의의 융합보안산업 및 기술의 현상을 파악하고, 관련된 지식간의 연계 가능성을 분석하여 보안의 융합화에 필요한 산학협력을 촉진할 수 있는 인력양성, 기술개발, 정책개선 등에 관한 종합적인 발전 정책을 제안하고자 한다.
Yoon, Young Seog;Zo, Hangjung;Choi, Munkee;Lee, Donghyun;Lee, Hyun-woo
ETRI Journal
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제40권6호
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pp.745-758
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2018
A wide range of studies in various disciplines has focused on the Internet of Things (IoT) and cyber-physical systems (CPS). However, it is necessary to summarize the current status and to establish future directions because each study has its own individual goals independent of the completion of all IoT applications. The absence of a comprehensive understanding of IoT and CPS has disrupted an efficient resource allocation. To assess changes in the knowledge structure and emerging technologies, this study explores the dynamic research trends in IoT by analyzing bibliographic data. We retrieved 54,237 keywords in 12,600 IoT studies from the Scopus database, and conducted keyword frequency, co-occurrence, and growth-rate analyses. The analysis results reveal how IoT technologies have been developed and how they are connected to each other. We also show that such technologies have diverged and converged simultaneously, and that the emerging keywords of trust, smart home, cloud, authentication, context-aware, and big data have been extracted. We also unveil that the CPS is directly involved in network, security, management, cloud, big data, system, industry, architecture, and the Internet.
최근 4차 산업혁명에 대한 관심이 증가하고 있다. 그 중 제조업 분야에서는 사이버 물리 시스템(CPS) 기술을 기반으로 제조의 모든 단계를 자동화, 지능화 시킨 스마트팩토리 도입이 확산되고 있는 추세이다. 스마트팩토리는 그 복잡도(Complexity)와 불확실성(Uncertainty)이 크기 때문에 예상치 못한 문제가 발생할 가능성이 높고 이는 제조 공정 중단이나 오작동, 기업의 중요 정보 유출로 이어질 수 있다. 스마트팩토리에 대한 위협을 분석하여 체계적인 관리를 수행할 필요성이 강조되고 있지만 아직 국내에서는 연구가 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 스마트팩토리의 전반적인 생산 공정 절차를 대상으로 Data Flow Diagram, STRIDE 위협 모델링 기법을 이용하여 체계적으로 위협을 식별한다. 그리고 Attack Tree를 이용해 위험을 분석하고 최종적으로 체크리스트를 도출한다. 도출된 체크리스트는 향후 스마트팩토리의 안전성 검사 및 보안 가이드라인 제작에 활용 가능한 정량적 데이터를 제시한다.
첨단 전자산업 폐수 처리시설에서 발생되는 유기 폐수는 고농도의 유기물질 및 20가지 이상의 유독 난분해성 물질을 포함하고 있으며, 이를 효율적으로 처리하는 것은 첨단 전자산업의 당면 과제이다. 따라서, 첨단 전자산업 유기폐수 처리시설을 CPS (Cyber physical system)상 Water digital twin으로 구축하여 COD (Chemical Oxygen Demand), TN (Total Nitrogen), TP (Total Phosphorous) 및 TMAH (Tetramethylammonium hydroxide) 등 유기 오염물질의 제거 효율 평가가 가능한 전자산업 폐수 특화 모델 개발이 필요하다. 본 연구에서는 첨단전자산업 유기폐수 제거 메커니즘에 대한 분해 미생물의 성장과 사멸의 이론적인 반응속도식에 기반한 첨단 전자산업 폐수 특화 활성슬러지 모델(Electronics industrial wastewater activated sludge model, e-ASM)을 개발하였다. 개발한 e-ASM은 전자산업 폐수처리공정에서 발생하는 유기물 산화, 질산화, 및 탈질화 과정뿐만 아니라 TMAH 등 난분해성 유기물질의 분해과정 중 발생하는 질산화미생물의 저해(Inhibition) 작용 등 복잡한 생물학적 분해 메커니즘이 모사 가능하다. 이를 활용하여 실제 전자산업 유기폐수 처리시설을 Water Digital Twin으로 구현하여 CPS (Cyber physical system) 상에서 전자산업 폐수처리장에 폐수 유입 성상에 따라 공정 모델링, 유출수 예측, 공법 선정, 설계 효율 평가 등 다양한 목적으로 활용될 수 있다.
A new paradigm based on distributed manufacturing services is emerging. This paradigm shift can be realized by smart functions and smart technologies such as Cyber Physical System (CPS), Artificial Intelligence (AI), and Cloud Computing. Most architectures define stack levels from Level 0 (equipment) to Level 4 (business area) and specify the services to be provided between them. Because of their a rough technical specification, there is a limitation on how to actually utilize a technology to actually implement a smart factory service with this architecture. In this paper, we propose a smart factory architecture that can be utilized directly from the perspective of a smart service system by making the use of System Engineering Process and System Modeling Language (SysML).
최근 통신, 교통, 의료, 산업시설 등에서 수요가 급증하고 있는 임베디드 시스템은 단순한 임베디드 시스템이 아닌 다양한 임베디드 기기의 동작이 통신을 통해 관찰되고 제어되는 Cyber Physical System(CPS)으로 확장되었다. 또한 구글 글래스, 삼성 갤럭시 기어, 소니 스마트 워치 등의 웨어러블 기기를 활용한 사물인터넷(IoT) 기술활용에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 상황에서 삼성전자의 스마트홈(Smart Home)과 LG전자의 홈챗(Home Chat)이 잇따라 출시되고 있다. 하지만 이러한 서비스들은 스마트폰과 가전기기간에만 통신이 가능하며 그 이외의 단말과는 통신이 불가능하며 모든 정보는 상업용 포털이 운영하는 글로벌 메시징 서버를 통하여 통신이 이루어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 단점을 보완하기 위해 단위공간 기반 실내위치인지망 구축하는 구조를 제안한다. 이를 통해 기기들 및 개개인에 대한 정보가 외부로 유출되는 것을 방지하면서 사물인터넷 채팅을 통해 망 내에 존재하는 모든 단말과의 선택적 통신이 가능하다. 또한 좀 더 범용적인 기기 제어가 가능해지고 개인정보의 외부유출 방지가 가능하다.
Purpose A digital twin is a digital replication of a physical system. Gartner identified the digital twin as one of the Gartner Top 10 Strategic Technology Trend for three years from 2017. The rapid development of the digital twin market is expected to bring about innovation and change throughout society, and much research has been done recently in academia. In this research, we tried to explore the main research trends for digital twin research. Design/methodology/approach We collected the digital twin research from Web of Science, and analyzed 804 articles that was published during time span of 2010-2018. A total of 41 key authors were selected based on the frequency of citation. We created a co-citation matrix for the core authors, and performed multivariate analysis such as cluster analysis and multidimensional scaling. We also conducted social network analysis to find the influential researchers in digital twin research. Findings We identified four major sub- areas of digital twin research: "Infrastructure", "Prospects and Challenges", "Security", and "Smart Manufacturing". We also identified the most influential researchers in digital twin research: Lee EA, Rajkumar R, Wan J, Karnouskos S, Kim K, and Cardenas AA. Limitation and further research suggestion were also discussed as a concluding remarks.
CPS(Cyber-Physical Systems)는 고수준의 신뢰성을 기반으로 네트워크를 통해 물리 시스템을 실시간 제어하기 위한 임베디드 시스템이며 무인 주차, 항공, 스마트 그리드와 같이 다양한 의료, 군사, 교통, 로봇제어 분야에 활용 가능한 기술이다. 이러한 환경에서 시스템들 간의 실시간적이고 신뢰성 높은 데이터 통신을 제공하기 위하여 발행/구독 모델에 기반한 실시간 데이터 통신 미들웨어 표준인 DDS(Data Distribution Service)를 사용한다. 그러나, DDS는 임베디드 기기 또는 모바일 기기들이 동적으로 구성된 네트워크에 자유로운 참여, 탈퇴가 가능한 상황에서 실시간 데이터 통신에는 적합하지만 전송되는 데이터 도청, 재전송 등과 같은 다양한 네트워크 공격에는 취약하다. 따라서, 본 고에서는 DDS 보안상의 취약점과 보안강화를 위한 접근 방법에 대해 기술하고, 이후에 DDS 통신채널 보호를 위한 상용제품의 접근법과 안전 통신채널 제공을 위한 멀티캐스트 인증, 암호화에 관련된 접근방법에 대해 기술한다.
With the development of Cyber-Physical Systems(CPS), several technologies such as automation control, automotive and intelligent house systems have been developed. To enable communication among various components of such systems, several wired and wireless communication protocols are used. The Controller Area Network(CAN) is one of such wired communication protocols that is popularly used for communication in automobiles and other machinery in the industry. In this paper, we designed and implemented a response time analysis system for CAN communication. The reliable data transfer among various electronic components in a significant time is crucial for the smooth operation of an electric vehicle. Therefore, this system is designed to conveniently analyze the response time of various electronic components of a CAN enabled system. The priority for transmission of the messages in the CAN bus is determined by the message identifier. As the number of nodes increases the transmission of low priority messages is delayed due to the existence of higher priority messages on the bus. We used Raspberry Pi3 and PiCAN2 board to simulate the data transfer for studying the comparative delay in low priority nodes.
센싱 (Sensing), 엑츄에이팅 (Actuating), 제어 (Control) 및 네트워킹 (Networking) 기술의 급격한 발달로 기계, 전자장비, 사회 기반시설, 에너지 공급 및 소비시설, 의료기기, 자동차 등과 같은 물리 세계를 구성하는 다양한 개체들간의 긴밀한 융합이 가능하게 되었다. 다양한 센서를 통하여 물리 개체들로부터 필요한 정보를 수집, 분석하고 가공된 정보를 다양한 컨트롤러, 엑츄에어터 등과 공유함으로써 기존의 개별 전자기기를 위한 센싱 엑츄에이팅 기반 임베디드 시스템과는 근본적으로 차별화되는 복잡한 시스템 위의 시스템 (Systems of Systems) 기술이 제안되어 개발되고 있다. 이렇게 사이버 세계 정보처리 기능과 물리 세계가 서로 긴밀하게 응답하고, 협력하는 인지형 컨트롤 시스템을 사이버물리시스템 (Cyber-Physical Systems, CPS)이라 부른다. 사이버 물리시스템은 대부분의 정보처리, 제어 컴퓨팅 분야에 적용되어 효율성, 안전성, 보안성 향상에 획기적인 기여를 할 것으로 기대된다. 특히, 지능화된 사이버 정보수집 및 최적 제어 기술을 기반으로 도시의 지능형 교통 제어, 건물그룹의 에너지 소비분석과 최적제어, 스마트 스페이스 서비스 등 다양한 분야에 적용되어 스마트 시티 (Smart City)라는 새로운 지능형 통합 시스템을 구현하고 현실화 하는데 핵심 기능을 담당할 것으로 기대된다. 본고에서는 사이버물리시스템의 전반적인 소개와 함께, 스마트 시티를 현실화하는데 사용될 핵심 기술 분야를 소개하고, 스마트 시티 시스템에서 사이버물리시스템이 어떤 역할을 하는지에 대해, 핵심기술들이 적용되는 도시 내 대상 공간의 규모별로 구분하여 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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