Detecting intrusion attacks accurately and rapidly in wireless networks is one of the most challenging security problems. Intrusion attacks of various types can be detected by the change in traffic flow that they induce. Wireless industrial networks based on the wireless networks for industrial automation-process automation (WIA-PA) standard use a superframe to schedule network communications. We propose an intrusion detection system for WIA-PA networks. After modeling and analyzing traffic flow data by time-sequence techniques, we propose a data traffic prediction model based on autoregressive moving average (ARMA) using the time series data. The model can quickly and precisely predict network traffic. We initialized the model with data traffic measurements taken by a 16-channel analyzer. Test results show that our scheme can effectively detect intrusion attacks, improve the overall network performance, and prolong the network lifetime.
4차 산업혁명의 도래에 따라 주물공장에서도 사물인터넷(Internet of things, IoT) 기반의 공정 스마트화에 대한 관심이 높아지고 있다. 주물공장에서 자동 수집 되고 있는 공정데이터들도 일부 있으나 노후된 생산설비의 제한된 기능, 작업자 노하우 기반의 공정 설계 등의 이유로 여전히 많은 공정데이터가 수기로 관리되고 있다. 특히, 공정데이터의 빅데이터화에 대한 중요도를 인지함에도 불구하고 시스템 구축 비용 부담으로 인해 선뜻 도입을 어려워하는 기업들이 많다. 본 연구에서는 IoT 기반 디바이스를 제작하고 원심주조공정 현장에 직접 적용함으로써 제작 디바이스의 현장 활용성을 살펴보았다. 원심주조공정에 대해 취득하고자 하는 공정 인자로 작업현장의 온도 및 습도, 용탕 온도, 금형 회전속도를 선정하였다. 데이터 취득 인자별로 요구되는 상세 제품규격과 비용을 고려하여 센서를 선정하였으며, IoT 기반 디바이스 제작을 위해 무선통신이 가능한 NodeMCU 보드를 활용하여 회로를 구성하였다. 구성한 회로는 PCB 기판으로 제작하여 각 공정 인자별 디바이스의 설치 환경을 고려하여 작업 현장에 설치하였으며, 현장 실증을 통해 적용 가능성을 확인하였다. 현장 적용 이후, 작업자의 안전에 대한 만족도가 상승하였으며, 공정 관리 측면에서 효율성이 증가했음이 확인되었다. 더불어 지속적으로 데이터를 수집하면 추후 공정데이터-품질데이터의 연계가 가능할 것으로 기대된다. 본 연구에서 제작한 IoT 디바이스는 데이터 수집에 대한 적절한 신뢰도를 확보하면서도 비용이 저렴하여, 주물공장별로 현장 상황을 고려하여 도입 여부를 검토해볼 수 있을 것으로 생각된다.
Purpose: This study was to figure out relationships of perceived Technology Readiness Index(TRI), usefulness, acceptance intension, and the recognition of substitute employment of medical personnel on the artificial intelligence (AI) and internet of things (IoT) among main technologies. Methodology: To achieve the purpose, this study utilized structured survey tools to conduct a questionnaire survey of nursing, administrative and medical technology professionals at six university hospitals in Korea metropolitan area. A PLS(Partial Least Square) Path analysis was utilized To analyze the material. Findings: In the relation with the technology readiness and perceived usefulness, it had a positive influence to the perceived usefulness when the optimism and innovativeness were higher and the discomfort was lower. In the relation with the technology readiness and acceptance intension, it showed a positive influence when the innovativeness was higher and the discomfort was lower. In the relation with the perceived usefulness and acceptance intension, it had a positive influence to the acceptance intension when the perceived usefulness was higher. In the relation with the acceptance intension and the recognition of substitute employment, it showed a positive influence to the recognition of substitute employment when the acceptance intension was higher. Practical Implications: Judging based on the above study results and reference reviews, it confirmed that it is necessary to prepare in the level of hospital organization in the $4^{th}$ Industrial Revolution. They should increase the efficiency of human resources through the technological factors or changes of employment types for the additional demands of human resources to handle increasing medical demands or induce to secure necessary abilities which are changing at the right time by performing the $4^{th}$ Industrial Revolution related re-training continuously to develop the value of existing human resources.
Advances in information technology, communication and network technology are radically facilitating digital convergences as the integration of human, equipment, and space in the current industry 4.0 era. In industry 4.0 environment, the vast amount of information with networked computing technology can be simultaneously accessible even in limited physical space. Two main benefit points out of these information are the convenience and efficiency in their online transactions either buying things online or selling online. Even though there exist so many benefits that information technology can create for the people doing business over the internet there is a critical problem to be answered. In spite of many such advantages, however, online transactions have many dysfunctions such as personal information leakage, account hacking, and cybercrime. Without preparing the appropriate protection methods or schema people reluctantly use the transaction or would find some other partners with enhanced information security environment. In this paper we suggested a novel selection criteria that can be used to evaluate the reliable means of authentication against the expected risks under on-going IoT based environment. Our selection criteria consists of 4 steps. The first step is services and risk identification step. The second step is evaluation of risk occurrence step. The third step includes the evaluation of the extent of damage. And the final step is the assessment of the level of risk. With the help of the above 4 step-approach people can systematically identify potential risks hiding in the online transactions and effectively avoid by taking appropriate counter actions.
본 논문은 4차 산업혁명 시대 융복합시대의 전자기업의 인재상을 분석하여 시대가 요구하는 인재의 특성을 분석하기 위한데 목적이 있다. 이를 위해 전자산업 분야의 기업에 100여 곳의 채용공고에서 제시하고 있는 기업의 인재상을 키워드로 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 전자산업 기업은 창의적 인재를 가장 선호하는 것으로 나타났으며, 협력하는 인재와 도전적인 인재를 선호했다. 둘째, 인재상의 핵심정의를 살펴보면, 변화, 대응, 문제해결, 성과창출, 의사소통, 도전, 전문성, 열정, 발전, 적극, 자발 등 4차 산업혁명에서 대두되는 핵심키워드가 직접적으로 사용되고 있음을 알 수 있다. 셋째, 연결중심성 분석결과, 창의, 열정, 협력, 도전 등의 전통적으로 강조되어 온 인재상도 지속적으로 중요하게 인식되고 있으나, 학습형인재, 윤리적인 인재, 신뢰로운 인재 등 인간성을 강조하는 인재상도 대두되는 특성을 보였다. 연구결과를 중심으로 미래 융합기술사회에 대응하기 위한 전자분야 인력 양성의 시사점을 제시하였다.
4차 산업혁명과 더불어 기술의 발전 속도는 더욱 빨라지고 있는 추세에 있다. 4차 산업혁명의 주요 핵심이 되는 기술들을 중심으로 산업구조, 사회환경과 메가트렌드가 변화하고 있다. 특히, 코로나 팬데믹의 상황은 혁신기술의 적용을 촉진하고 사회 모든 분야에 걸쳐 적용될 것을 요구하고 있다. 식품 산업은 노동집약적으로 이루어져 있고 사람 간 접촉이 불가피한 특성이 있기 때문에 코로나와 같은 상황에서는 기술의존도가 더욱 높아져 식품의 제조 및 가공에 기계 및 자동화 도입은 필수적이라고 볼 수 있다. 앞서 국내를 포함한 주요국들의 스마트 식품 안전관리 추진동향을 살펴본 결과, 인공지능이나 사물인터넷 등 사람이 아닌 스마트한 기술적 접근을 통해 사고예방 및 예측력을 강화하는 방향으로 발전해가고 있다. 빠르게 변화하고 있는 식품산업에 발맞춰 식품 안전관리에 있어서도 혁신기술을 빠르게 도입하려는 노력을 기울이고 있으므로 향후 몇 년 뒤에는 지금보다 빠른 식품사고 원인규명과 예측 및 분석능력 증대를 통해 사후관리가 아닌 사전적 대응체계로 전환해 나갈 수 있을 것으로 기대한다.
Wireless communication technology has mainly been used to fulfill the demands of industrial sites at which performance is not a critical concern. However, ongoing discussions and efforts are now focused on securing core wireless communication technologies to enable the transformation or expansion of wired industrial IoT (Internet of Things) network technology into a flexible and dynamic smart manufacturing system. This paper provides an overview of current wireless industrial IoT network technology and the recent wireless time-sensitive networking technology. It outlines the challenging level of reliability required for wireless communication technology to coexist with or replace its wired counterpart in future smart manufacturing systems. Additionally, we introduce ultra-reliable time deterministic network as the core technology of wireless industrial communications and focus on its reliability and delay characteristics.
In the past few years, the industrial internet of things (IIoT) has received great attention in various industrial sectors which have potentially increased a high level of integrity, availability, and scalability. The increasing of IIoT is expected to create new smart industrial enterprises and build the next generation smart system. However existing IIoT systems rely on centralized servers that are vulnerable to a single point of failure and malicious attack, which exposes the data to security risks and storage. To address the above issues, blockchain is widely considered as a promising solution, which can build a secure and efficient environment for data storing, processing and sharing in IIoT. In this paper, we propose a decentralized, peer-to-peer platform for secure data storing in industrial IoT base on the ethereum blockchain. We exploit ethereum to ensure data security and reliability when smart devices store the data.
Internet of Things (IoT) services are widely used in appliances of daily life and industries. IoT services also provide various conveniences to users and are expected to affect value added of all industries and national competitiveness. However, a variety of security threats are increased in IoT environments and lowers reliability of IoT devices and services that make some obstacles for commercialization. The attacks arising in IoT environments are making industrial and normal life accidents unlike existing information leak and monetary damages, and can expand damage scale of leakage of personal information and privacy more than existing them. To solve these problems, we design a session key based access control scheme for secure communications in IoT environments. The proposed scheme reinforces message security by generating session key between device and access control network system. We analyzed the stability of the proposed access scheme in terms of data forgery and corruption, unauthorized access, information disclosure, privacy violations, and denial of service attacks. And we also evaluated the proposed scheme in terms of permission settings, privacy indemnity, data confidentiality and integrity, authentication, and access control.
With the rapid development of Internet of Things (IoT) and big data technology, a large amount of data will be generated during the operation of related industries. How to classify the generated data accurately has become the core of research on data mining and processing in IoT industry chain. This study constructs a classification model of IoT industry chain based on improved random forest algorithm and text analysis, aiming to achieve efficient and accurate classification of IoT industry chain big data by improving traditional algorithms. The accuracy, precision, recall, and AUC value size of the traditional Random Forest algorithm and the algorithm used in the paper are compared on different datasets. The experimental results show that the algorithm model used in this paper has better performance on different datasets, and the accuracy and recall performance on four datasets are better than the traditional algorithm, and the accuracy performance on two datasets, P-I Diabetes and Loan Default, is better than the random forest model, and its final data classification results are better. Through the construction of this model, we can accurately classify the massive data generated in the IoT industry chain, thus providing more research value for the data mining and processing technology of the IoT industry chain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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