제4차 산업혁명의 핵심기술인 사물인터넷기술의 발달로 인하여 다양한 서비스가 가능하게 되고, 그 과정에서 개인정보가 자유롭게 처리되게 되었다. 그러나 스마트기기를 비롯한 정보기기가 네트워크로 연결되면서 편리한 서비스가 제공될수록 개인정보 침해위협도 증가하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구는 다양한 사물인터넷서비스를 구현함에 있어서 안전한 환경을 구축하고, 그 가운데 유통되는 개인정보를 보호하기 위해 필요한 정책선정을 위한 중요도에 따른 우선순위를 분석하여 주요정책과제로 제언하고자 한다. 본 연구에서는 문헌조사를 바탕으로 개인정보보호정책지표들을 전문가대상의 델파이분석을 통해 3개 분야 9개 영역 25개 지표로 구성하였다. 이러한 개인정보보호정책지표들은 AHP기법의 설문조사로 66명 전문가들이 응답한 결과를 활용하여, 정책지표의 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 그 결과, 개인정보보호정책분야에서는 정책적 분야, 기술적 분야, 관리적 분야 순으로 상대적 중요도 및 우선순위가 도출되었다. 또한, 정책적 분야를 구성하는 3개 영역 중에서는 IoT관련 개인정보보호법제도의 강화가 가장 중요하며, 정책지표 중에서는 IoT에서의 개인정보보호법률의 제 개정을 추진하는 것이 가장 중요하다고 응답하였다. 또한, 조사된 IoT개인정보보호정책의 분야 영역 지표에 대해 쌍대비교한 결과값은 일관성을 갖고 있었다. 이렇게 도출된 개인정보보호정책지표들은 앞으로 안전한 사물인터넷 정책을 추진하여 국가경쟁력을 이끄는데 기여하리라 본다.
협업과 소통하는 업무 분위기가 중시되면서 개방형 사무실이나 공유사무실이 나타나고 있다. 기존에는 사용자가 공간 유지보수의 주체가 되었으나 정해진 자리가 없어지면서 실내공간의 유지관리가 어렵게 되었다. ICBM 프레임워크를 활용한다면 실내 공간에 대한 정보를 수집하고, 공간유지보수에 활용 할 수 있을 것이다. 따라서, 본 연구에서는 ICBM(Internet of Things, Cloud, Big Data, Mobile) 기반의 프레임워크를 제안하고 이를 활용한 실내공간 유지관리 시스템의 가능성을 검토 하였다. IoT(Internet of Things, 사물인터넷)기술을 이용하여 실내의 온도, 상대습도, 재실 여부, 밝기를 지속적으로 측정하고 WiFi를 통해 Web API 에 제공한다. 온습도센서, 조도센서, 초음파 거리센서와 와이파이 모듈로 구성된 IoT 디바이스를 설계하고 프로토타입을 제작하였다. IoT를 통해 자동으로 취득된 데이터와 기존 유지보수 데이터, 공간정보가 Cloud(클라우드)를 통해 통합된다. 센서로 수집한 Big Data(빅데이터)는 유지보수용으로 의미 있는 공간 정보로 가공할 수 있을 것이다. 실내 공간 정보 및 유지관리 사항을 모바일(Mobile)을 통해 관리자에게 전달할 수 있다. 데이터 수집결과, 사용된 초음파센서의 측정범위 한계로 인해 재실여부의 파악은 제한적이었다. 하지만 밝기 정보는 공간의 활용 행태를 충분히 나타내어, 조명의 켜짐/꺼짐여부와 주말, 주중의 차이를 확인할 수 있었다. 온도와 상대습도 정보 또한 안정적으로 수집되어 공간의 쾌적성을 평가할 수 있었다.
본 연구는 4차 산업혁명 ICT 기반기술의 핵심인 사물인터넷 특허의 CPC 코드 기반 기술 연관성 규칙 분석에 관한 것이다. 데이터 마이닝을 위한 오픈 소스인 R을 이용하여 CPC 코드간 기술 연관성 규칙을 도출하였다. 이를 위해 2019년 7월까지 특허청에 출원된 사물인터넷(Internet of Things) 관련 특허 605건 중 복합 CPC 코드를 가지는 369건을 대상으로 서브클래스(Subclass) 수준까지 분석하였다. 기술 연관성 규칙 분석 결과 지지도가 높은 CPC 코드는 [H04W ${\rightarrow}$ H04L](18.2%), [H04L ${\rightarrow}$ H04W](18.2%), [G06Q ${\rightarrow}$ H04L](17.3%), [H04L ${\rightarrow}$ G06Q](17.3%), [H04W ${\rightarrow}$ G06Q](9.8%), [G06Q ${\rightarrow}$ H04W](9.8%), [G06F ${\rightarrow}$ H04L](7.9%), [H04L ${\rightarrow}$ G06F](7.9%), [G06F ${\rightarrow}$ G06Q](6.2%), [G06Q ${\rightarrow}$ G06F](6.2%), [G06F ${\rightarrow}$ G06Q](6.2%) 순이고, CPC 코드간 상호 연결망을 분석한 결과 기술 연관성 관련 핵심 CPC 코드는 G06Q와 H04L이다. 본 연구 결과를 활용하면 앞으로의 특허 경향을 예상해 볼 수 있다.
사물인터넷 환경에서는 기본적으로 사물에서 발생되는 데이터를 수집하기 위하여 네트워크 구성이 필수적이다. 다양한 통신 방식으로 사물의 데이터를 처리하고 있으며, 주로 블루투스, WiFi와 같은 무선 통신 방식을 주로 사용하지만, 데이터 서버에 다양한 센서 데이터를 전달하기 위해 유선/무선 통신을 혼합해서 사용하는 경우도 있다. 사물의 데이터를 수집하려면, 센서나 엣지 장치에서 발생되는 센서 데이터를 실시간으로 수집하기 위해 통신 모듈이 탑재되어야 한다. 그리고 데이터베이스로 데이터를 전달하기 위하여 소프트웨어 아키텍처가 구성되어야 한다. 센서에서 발생된 데이터를 실시간으로 데이터 베이스에 저장하고 관리할 수 있으며, 산업안전에 필요한 데이터를 추출하여 산업안전서비스 응용에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 사물 데이터 수집을 위하여 LoRa 게이트웨이를 활용하여 네트워크 환경을 구성하였으며, LoRa 모듈로부터 전달되는 사물 데이터를 수집하기 위하여 클라이언트/서버 방식의 데이터 수집 모델을 설계하였다. 데이터 수집과 저장 관리에 필요한 자원을 데이터 누수 없이 확보하기 위하여 실시간으로 데이터 수집이 가능해야 하며, 응용서비스로는 산업안전에 필요한 위치데이터 등을 실시간으로 데이터베이스에 저장 관리할 수 있도록 설계하였다.
Recently, Industry 4.0 (next generation industrial revolution) designed by Germany to retain initiative in manufacturing business is actively studied. Goal of Industry 4.0 is 'Smart factory' which manages progress of production, supply logistics and services. To achieve the goal, we can construct value creation and new business model by integrating organically with production management systems which is existing and cyber-physical systems, Internet of Things, Services Internet and sensor, etc. However, if integration with production management systems does not work effectively by adding and developing new technologies, It does not have performance. Hence, in this research, we will analysis Industry 4.0 which is possible for small quantity batch production and one of the light and flexible manufacturing systems, and based on this, we will suggest methodology to horizontally integrate with production management systems.
본 연구는 협력적특허분류(CPC)를 활용한 '사물인터넷(IoT)' 과 '웨어러블(wearables)' 의 기술융합동향 분석에 관한 것이다. 국내 도입 분야가 점차 확대되고 있는 CPC는 기존의 국제특허분류(IPC)보다 세분화된 분류를 제공해 기술 특성을 더 세밀하고 정확하게 반영할 수 있어 특허정보 분석 시 활용도를 배가시킬 것으로 기대된다. 아직까지 CPC를 특허정보 분석에 활용한 연구가 드물며, 특허분류코드를 활용해 기술융합현상을 분석한 선행연구들 대부분이 IPC코드를 활용하였다. 본 연구에서는 CPC를 활용하여 wearable IoT 영역의 기술융합동향분석을 실시하였고, 이를 위한 사전분석으로서 각 특허에 할당된 CPC와 IPC를 비교분석하였다. 연관규칙 마이닝 기법을 활용한 CPC 코드분석을 통해 융합이 활발하게 발생하는 기술영역들을 도출하고 시간에 따른 추세변화를 파악하였다.
최근 IoT(Internet of Things)의 급속한 성장은 저 전력 무선 기술의 확산으로 이어지고 있다. IoT 무선 네트워크 설계의 주요 과제는 2.4 [GHz] ISM(Industrial Scientific Medical) 주파수 대역을 공유하는 서로 다른 무선 기술 간의 공존을 달성하는 것이다. 따라서 무선 네트워크의 신뢰성 향상과 무선 네트워크 사이의 공존 운용을 위한 연구가 필요하다. 특히, 다양한 산업 분야에서 장치 간의 연결 매체로 많은 활용이 예상되는 BLE(Bluetooth Low Energy) 무선 네트워크 환경에서 상호 서비스 공존을 위한 간섭 모델 및 성능에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 주거 및 산업용 무선 응용 분야에서 널리 사용되는 BLE 시스템의 물리적 계층을 중심으로 IEEE 802.15.4 시스템과의 동일채널간섭 모델을 설정하고 동일채널간섭 환경에서 BLE 무선 통신 시스템의 성능을 분석한다. 분석 결과, 잡음과 동일채널간섭이 존재하는 환경에서 간섭원과 BLE 시스템 사이의 거리가 증가함에 따라서 동일채널간섭의 양이 감소하여 BLE 시스템의 오율 성능은 개선됨을 알 수 있었다.
Recently, the attention to the $4^{th}$ Industrial Revolution has been increasing. In the $4^{th}$ Industrial Revolution era, the boundaries between physical space, digital space, and biological space are becoming blurred because of the active convergence between various fields. There are many issues about the $4^{th}$ Industrial Revolution such as artificial intelligence, Internet of things, big data, and cyber physical system. To cope with the $4^{th}$ Industrial Revolution, an accurate analysis and technology planning need to be undertaken from a broad point of view. However, there is little research on the analysis of the major issues about the 4th Industrial Revolution. Accordingly, this study aims to analyse these major issues. Data mining such as topic modelling method is used for this analysis. This study is expected to be helpful for the researcher and policy maker of the 4th Industrial Revolution.
사물인터넷의 발전으로 인하여 수많은 디바이스가 생겨나고, 큰 계산 자원을 요구하는 태스크들이 많이 발생된다. 이런 사물인터넷 환경에서 Mobile Edge Computing(MEC)는 지리적으로 사용자와 근접하여 서비스를 제공하기 때문에 많은 주목을 받고 있다. MEC 서버로의 태스크 오프로딩은 제한된 배터리 수명과 계산 능력을 갖고 있는 디바이스에게 효율적이다. 본 연구는 높은 신뢰도를 요구하는 산업용 IoT 환경을 가정하였다. 많은 디바이스와 여러 MEC 서버와 같은 환경으로 최적화에 있어서 복잡성이 발생한다. 이를 해결하기 위해 문제를 두 개로 나눠 해결한다. MEC 서버의 큐 상태를 고려하여 큐의 제한 길이를 충족하는 MEC 서버를 선택한 뒤, 유전 알고리즘을 사용하여 신뢰도를 고려하면서도 에너지 소모량을 최적화하는 오프로딩 결정 알고리즘을 제시한다. 본 연구는 실험을 통하여 에너지 소모량과 신뢰성 측면에서 제안 알고리즘의 성능이 효율적임을 분석하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1184-1198
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2019
This study aims to use ISM to identify the enablers affecting the acceptance of IoT services. For this purpose, this study conducted an ISM analysis and a MICMAC analysis, extracted the enablers from Internet of Things - An Action Plan for Europe published by the EU for the research, and conducted interviews and surveys. The study found that it would be preferentially necessary to prepare the base for successful IoT services through international cooperation and the security of objective data. In addition, it turned out that it would be necessary to make efforts to spread and develop IoT services by conducting R&D and implementing projects through public-private partnerships and the organization of a consultative group. Lastly, since information security and standardization are the desired objects of the IoT industry, it was found that both the government and the industrial world should focus on them. This study has significance in that it can provide practical implications for the effective acceptance of IoT services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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