• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제8권5호
• /
• pp.127-132
• /
• 2022

사물인터넷의 발달에 따라 IoT 기기에서 처리되는 데이터의 정확성도 중요시되고 있다. 사물인터넷에서 생산되는 데이터는 센서마다 다양한 포맷과 프로토콜을 사용하고 있기에 수집된 센서 데이터에 이상이 발생하면 정규화하고 통합하는 과정에서 데이터 오류로 인해 실패하거나 잘못된 데이터를 구성하게 된다. 사용자의 상황이나 IoT 기기의 이상 증상은 정확하게 판단되지 않기 때문에 사용자 서비스 장애가 발생하거나 실패하는 문제가 발생한다. 본 논문은 IoT 환경에서 발생되는 다양한 형태의 데이터가 IoT 기기의 특성을 반영하여 정상적인 범주 내에서 변화되는지를 수학적 함수로 산출하여 데이터의 정합성을 탐지하는 방법을 제안한다. IoT 데이터의 발생 특성을 파악하기 위해 '기울기 분석'을 활용한 방법과 '선형 회귀 분석'을 활용한 방법을 각각 제시하고 실험하였다. 기울기를 활용하는 방법은 '증가하는 속도'가 다음에 일어나는 현상에 영향을 미치는 IoT 데이터(센서 기기)에 적합하며, 선형 회귀를 활용하는 방법은 선형적으로 데이터가 움직일 때 '선형 회귀 함수로부터의 차이'가 다음에 일어나는 현상에 영향을 미치는 데이터(수도, 전기 계량기)에 적합하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권11호
• /
• pp.351-357
• /
• 2021

분산 환경에서 다양하게 사용되고 있는 IoT 장치는 의료·환경·교통·바이오·공공장소 등 사용 분야가 다양해지면서 IoT 장치에서 송·수신되는 데이터의 중요도가 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위한 방법으로 수 많은 데이터들을 다양한 중요 속성별로 분류·처리하도록 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리를 위해서 IoT 데이터를 특성별로 블록체인으로 묶어 처리하도록 IoT 데이터별로 상관관계 지수를 사용한다. 제안 기법은 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해서 상관관계 지수에 적용된 블록체인 기반의 n-계층 구조로 확장 운영한다. 또한, 제안 기법은 IoT 데이터의 상관관계 지수에 따라 IoT 수집 데이터에 가중치를 적용하여 IoT 데이터를 선택할 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 IoT 데이터의 무결성을 검증하는 비용을 낮출 수 있다. 제안 기법은 n-계층 구조로 IoT 데이터를 확장할 수 있도록 IoT 데이터의 처리 비용을 유지한다.

• 산업융합연구
• /
• 제20권3호
• /
• pp.33-40
• /
• 2022

최근 IoT와 연계된 서비스들이 다양한 환경에서 활용되면서 IoT와 인공지능 기술이 융합되고 있다. 그러나, IoT 데이터를 안정적으로 처리하는 기술들이 완벽하게 지원되고 있지 않아 이를 위한 연구가 필요한 상황이다. 본 논문에서는 IoT 데이터를 머신러닝 기반으로 임베디드 벡터를 생성한 후 IoT 데이터를 최적화 할 수 있는 처리 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 처리 효율을 위해서 IoT 데이터의 인덱스, 수집 위치(X와 Y축 좌표의 이진값), 그룹 인덱스, 타입, 종류 등을 QR 기반으로 임베디드 벡터화를 수행한다. 또한, IoT 데이터를 비대칭적으로 연계하도록 IoT 데이터 수집 과정에서 로드밸런싱을 수행할 수 있도록 다양한 IoT 장치에서 생성한 데이터를 통합 관리한다. 제안 기법은 비대칭적으로 IoT 데이터를 그룹화할 수 있도록 IoT 데이터를 해쉬기반으로 서로 직교화하도록 처리한다. 또한, IoT 데이터 종류 및 특성에 따라 주기적으로 생성 및 그룹화하기 때문에 IoT 데이터 간 간섭은 최소화할 수 있다. 향후 연구에서는 IoT 서비스를 제공하는 여러 환경에서 제안 기법을 비교 평가할 계획이다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제20권3호
• /
• pp.325-331
• /
• 2022

에지 네트워크 환경에서 IoT 장치가 다양하게 활용되면서 IoT 장치에서 수집되는 정보들을 여러 응용 분야에서 활용하는 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 그러나, 네트워크 환경(간섭, 전파방해 등)에 따라 수집되는 IoT 데이터들이 누락 또는 오류가 발생하는 상황이 빈번해지면서 정확한 IoT 데이터들을 바로 적용하기가 쉽지 않은 상황이다. 본 논문에서는 에지 네트워크 환경에서 수집되는 IoT 데이터들의 오류를 줄이기 위해서 IoT 데이터의 서명 값을 랜덤하게 생성하여 비트 형태로 보안 정보(Security Information, SI) 값만을 IoT 데이터들에 각각 할당함으로써 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 IoT 장치로부터 수집되는 데이터들을 비대칭적으로 서로 연계 처리하도록 다중 해쉬 체인을 적용하여 IoT 데이터를 블록체인으로 묶는다. 이때, 블록 체인화된 IoT 데이터들은 딥러닝 기반으로 상관관계 지수에 따라 가중치를 적용한 확률 함수를 사용한다. 또한, IoT 데이터의 무결성과 처리 비용을 낮추기 위해서 제안 기법은 그룹화된 IoT 데이터를 n-계층 구조로 확장 운영 가능하다.

• 융합정보논문지
• /
• 제9권11호
• /
• pp.8-14
• /
• 2019

컴퓨터 기술의 발전으로 인하여 IoT 기술은 산업, 경제, 의료서비스 및 교육 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 그러나, IoT 장비를 통해 처리되는 멀티미디어 정보는 아직까지 애플리케이션 분야에서 무결성과 기밀성 문제가 큰 이슈 중 하나로 손꼽히고 있다. 본 논문에서는 IoT 장비를 통해 처리되는 사용자의 빅데이터 정보에 안전성을 보장하기 위한 스테가노그래피 기반의 IoT 사용자의 빅데이터 보호 모델을 제안한다. 제안 모델은 사용자의 동의 없이 IoT 장비를 통해 수집된 사용자의 빅데이터 정보를 불법적으로 악용되는 것을 예방하는 것이 목적이다. 제안 모델은 IoT 사용자의 빅데이터에 서명과 인증 정보를 하이브리드 암호 방식으로 사용한다. 제안 모델은 IoT를 통해 수집된 사용자의 빅데이터에 대한 무결성 및 기밀성을 보장하는 특징이 있다. 또한, IoT 사용자의 빅데이터는 스테가노그래피 기반의 암호 처리 기법을 사용하여 사용자의 서명 정보를 암호화하였기 때문에 제 3자가 사용자의 정보를 악의적으로 사용되지 못한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
• /
• pp.331-332
• /
• 2016

IoT 환경에서는 대용량 IoT 데이터들이 다양한 IoT 디바이스들에서 수집된다. 대용량 IoT 데이터로 인해 사용자 요구사항에 맞는 데이터 처리와 제공을 위한 서비스가 필요하다. 이에 상황 정보를 이용한 온톨로지 기반 IoT 데이터 관리 시스템 설계를 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.965-968
• /
• 2016

IoT 환경이 도래하면서 데이터 수집, 데이터 전송, 데이터 처리와 같이 IoT 서비스 제공을 위한 인프라에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있지만 이러한 인프라에서 실제 IoT 서비스를 사용하는데 필요한 데이터 분석은 상대적으로 연구가 미흡하다. IoT 서비스를 효율적으로 제공하고, 효과적으로 사용하기 위해서는 데이터 분석에 대한 연구가 선행돼야 한다. 특히 IoT 서비스 중에서도 IoT 홈 서비스의 경우 데이터에 내재된 개인정보 문제 때문에 데이터의 수집이 어렵고, 분석에 필요한 형태를 갖추기도 어렵기 때문에 기계학습기법의 적용이 용이하지 않다. 본 논문에서는 이진형(Discret) IoT 홈 서비스의 데이터 분석을 위해 DAG기반 데이터 시각화 기법을 제안한다. 해당 기법을 통해 IoT 홈 서비스 디바이스들간 연관성, 각 디바이스의 사용 지속성 및 사용패턴과 같은 데이터 분석을 위한 메타데이터를 제공한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제21권12호
• /
• pp.756-761
• /
• 2015

사물인터넷 패러다임의 등장으로 사물인터넷 디바이스로부터 수집되는 컨텍스트를 이용한 개인화 서비스에 대한 수요가 증가하는 추세이다. 하지만, 상황인지 서비스들이 정의한 데이터 교환 방식과 사물인터넷 디바이스가 지원하는 데이터 교환 방식 간에 불일치로 인해 동일한 데이터 교환 방식을 지원하는 사물인터넷 디바이스에서만 컨텍스트를 수집할 수 있다. 본 논문에서는 상황인지 서비스와 사물인터넷 디바이스 간의 데이터 교환 방식의 불일치를 동적으로 중재하기 위한 기법을 제안한다. 제안된 동적 중재 기법을 이용하여 상황인지 서비스는 사물인터넷 디바이스가 지원하는 데이터 교환 방식에 상관없이 컨텍스트의 수집이 가능하다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제7권4호
• /
• pp.103-110
• /
• 2018

Internet of Things(IoT) 기술이 발전하면서 다양한 IoT 기기들을 이용하여 사용자의 편의성을 높이기 위한 서비스가 늘어나고 있다. 또한, IoT 센서가 다양해지고 가격이 낮아지고 있어서 다양한 데이터를 수집 및 활용하여 서비스를 제공하는 사업자도 증가하는 추세이다. 스마트 IoT 홈 시스템은 IoT 기기를 이용하여 사용자의 편의성을 향상하는 대표적인 활용 사례이다. 본 논문에서는 스마트 IoT 홈 시스템의 사용자 편의성을 향상하기 위하여 데이터를 분석하여 연관 기기의 제어를 위한 방법을 제안한다. 스마트 IoT 홈 시스템의 센서에서 수집한 내부 환경 측정 데이터, 기기 제어 엑츄에이터에서 수집한 데이터 및 사용자의 판단 데이터를 학습하여 현재 홈 내부 상태를 분석하고 기기 제어 방법을 결정한다. 특히 기존 기술들과 다르게 최신 딥 러닝 기반의 심층 신경망을 도입하여 데이터를 분석하여 홈 내부 상태를 판단하고 최적의 홈 내부 환경 유지를 위한 정보를 제공한다. 실험에서는 실제 장기간 측정한 데이터와 추론 결과를 비교하여 제안한 방법의 판별 성능에 대한 분석을 수행하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제9권12호
• /
• pp.291-306
• /
• 2020

오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.