최근 기기간의 연동작업이 증가하면서 사물인터넷의 필요성이 증가하고 있다. 그러나 다양한 통신 기술을 사물인터넷에 적용하면서 보안 위협이 높아지고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷의 효율성을 향상시키기 위해서 사물인터넷에서 사용되는 다양한 보안 기술들의 보안 피해를 최소화하기 위한 보안 대응 방안을 제안한다. 제안 방법은 일상생활에서 사용하고 있는 TV, 세탁기, 냉장고, 보일러 등 가전제품과 체지방계, 혈당계, 혈압계 등의 의료기기 들들 서로 연결하여 보안 피해를 최소화하기 위한 환경을 정의하고 있다. 또한, 사물인터넷에서 사용하고 있는 다양한 기술들(Zigbee, Wi-Fi, NFC, RFID 등)을 통합 관리 할 수 있다.
산업현장에서의 안전사고는 언제 어디서나 발생할 수 있다. 최근 사물인터넷을 기반으로 하는 산업현장 안전관리 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. doi지만 대부분의 연구가 안전사고가 발생한 이후 조치에 대한 연구이거나 단순 모니터링을 하는데 그치는 경우가 많다. 본 논문에서는 안전사고가 발생하기 전에 안전장비를 착용하도록 안내하고 대상자를 근로자뿐만 아니라 방문자까지 관리할 수 있도록 하였다. 또한 안전사고가 발생하기 전에 사용자의 모션 및 상황을 주기적으로 감지하고 예측하여 사고에 대처할 수 있도록 하는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 안전관리를 위한 기기를 안전모에 부착하고 사용자의 스마트폰 및 산업현장에 부착된 블루투스 비콘 기기를 이용하여 주기적으로 안전 상황을 모니터링할 수 있는 시스템을 구현하였다.
최근 들어 기후변화와 함께, 화재 발생이 증가함에 따라 인명피해와 경제적 피해가 늘고 있다. 화재 발생시 인명 피해를 줄여주는 소방시설 중 경보설비와 유도등설비는 위험 상황시 경보와 함께 동선을 유도하는 유도등을 보고 재실자들이 안전한 공간으로 신속하게 대피할 수 있도록 하는 소방설비 이다. 이중에서 유도등설비는 화재발생 상황에서 매우 중요한 역할을 맡고 있다. 특히 복잡한 동선을 가지고 있는 복합건물 및 지하철, 고층건축물에 신속한 대피 유도에 필요한 설비이다. 그러나, 화재 초기에 신속한 대피를 해야 하는데 5분도 되지 않아 화재로 인해 발생한 가스는 검은 연기로 유도등의 역할과 효과를 저해하는 현상을 가져온다. 즉 유도등의 녹색빛이 보이지 않는다. 이는 저시력자 또는 시력에 장애를 가지고 있는 자들은 더욱더 유도등을 확인하고 대피 하기란 쉽지 않게 된다. 이런 단점이 있는 기존의 유도등에 IoT(Internet of Things)와 함께 증강현실 이미지를 스마트기기에 활성화 한다면, 진한 검은연기로 인한 빛의 가림으로 인한 유도장애에 대해서 개선 할 수 있을 거라 생각되어, 변류기의 전류 감지를 시작으로 그 신호를 스마트기기에 녹색의 유도 이미지를 활성화하여 골든타임에 대피가 신속하도록 설비를 구현하여 그 가능성을 확인하였다.
포유동물조직의 세포내에 존재하는 lysosomal cysteine계 cathepsin B 효소는 암 발병과 전이, 류머티스 관절염, 염증 및 노인성치매 등의 여러 질병에 관여하고 있다. 이 cathepsin B를 저해하는 저해물질이 Streptomyces luteogriseus KT-10에 의해 생산되어 분리되었다. S. luteogriseus KT-10이 생산하는 cathepsin B 저해물질은 열에 안정하며 산, 알칼리에도 안정한 물질로 구성되어 있다. Cathepsin B 저해물질은 DEAE-Sephadex A-25, Sephadex G-15, silica gel, Sephadex LH-20의 column chromatography 과정을 거친 후 분취용 HPLC를 이용 분취한 후 백색분말의 cathepsin B 저해물질을 정제하였다. 이 정제한 저해물질은 UV 상의 전 범위에서 특이한 검출부위를 확인할 수 없었으며, $H_2$O, methanol, ethanol, n-butanol에는 녹지만 비극성인 chloroform, n-hexane, benzene 등에는 불용성이었다. 또한 ninhydrine, $H_2$$SO_4$, iodine에 양성 반응이지만 Ehrlichs, Pauly, Sakaguchi, phthalic acid, DNS, aniline 등의 단백반응과 당 반응에는 음성 반응으로 나타났다. IR 기기에서는 OH 기와 CH 기의 peak를 확인하였으며 $^1$H NMR 기기로 OH peak와 NH peak 또한 확인할 수 있었다. $^{13}$ C NMR spectrum은 4개의 탄소 peak를 가진 물질로 확인된 분자량이 207 dalton인 저해물질이다. 원소 분석기를 이용한 저해물질 분석 결과 분자식이 $C_4$$H_{11}$$O_4$$N_{6}$로 나타났다. 이 cathepsin B 저해물질의 저해양식은 competitive 저해로 작용함을 확인할 수 있었다.
WoT(Web of Things)는 웹 표준화 기술을 이용하여 사물간 지능화 통신을 실체화하기 위해 제안된 기술이다. WoT 환경은 LLN(Low-power, Lossy Network)과 자원이 제한적인 센서 장치 등을 포함하고 있으므로 기존 인터넷 환경에 적용했던 보안 기술들을 그대로 적용하기는 어렵다. 최근 IETF 표준화 그룹에서는 WoT 환경에서 보안 서비스를 제공하기 위해 DTLS 프로토콜을 이용한 방안이 제시되었다. 하지만 DTLS 프로토콜은 사전 설정(핸드 쉐이킹) 과정의 복잡성과 전송되는 메시지양이 많아 WoT 환경에서 종단간 보안 서비스를 제공하기에는 무리가 있다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 WoT 환경을 DTLS 적용 가능 구간과 경량화 보안 기술이 적용될 구간으로 나누고, 경량화 구간을 위한 상호 인증 및 세션키 분배 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 관리가 용이한 스마트기기를 모바일 게이트웨이 및 WoT 프락시로 사용한다. 제안기술은 ISO 9798 표준화 기술을 수정하여 메시지 전송량을 줄이고 암호 프리미티브 계산량을 감소시키도록 했다. 또한 제안 기술은 재전송 공격, 스푸핑 공격, 선택 평문/암호문 공격, 및 DoS 공격 등에 대응 할 수 있다.
오늘날 기술과 산업의 발전으로 특수건물이 늘어남에 따라 특수건물 내 화재 사고가 증가하고 있다. 그러나 정보통신기술의 빠른 발전에도 불구하고 낙후되고 실효성을 갖추지 못한 실내 화재 경보 시스템을 사용함으로 인해 인명 피해가 꾸준히 발생하고 있다. 본 연구에서는 음향경보를 이용하는 기존 실내 화재 경보 시스템이 건물 내 인원들에게 충분한 경보를 전달하지 못하는 '경보의 사각지대 문제'를 개선하고자 에지 컴퓨팅과 비콘을 활용한 화재 경보 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 개선된 화재 경보 시스템은 말단 센서 노드와 에지 노드, 사용자 애플리케이션, 서버로 구성된다. 말단 센서 노드는 실내 환경 데이터를 수집하여 에지 노드로 전송하고, 에지 노드는 전송받은 정보를 기반으로 화재 발생 여부를 모니터링 한다. 또한 에지 노드는 비콘 신호를 지속적으로 발생시켜 신호 범위 내의 사용자 애플리케이션이 설치된 스마트기기의 정보를 수집하여 서버 데이터베이스에 저장하고, 화재 발생 시 수집한 기기들의 정보를 바탕으로 모든 재실 인원에게 애플리케이션 푸시 형태로 화재 경보를 전송한다. 구현한 화재 경보 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해 강의실이 밀집한 대학교의 한 건물에서 신호 유효 범위 측정 실험을 진행한 결과, 에지 노드의 비콘 신호 범위 내에서 정상적으로 기기 정보를 수집하고, 수집한 정보를 바탕으로 특정 사용자들에게 신속하게 화재 경보를 전송함을 확인하였다. 이를 통해 수시로 변하는 출입자들의 정보를 유동적으로 수집하고, 이를 바탕으로 사용자와 매우 인접한 스마트기기로 경보를 전송함으로써 '경보의 사각지대 문제'를 해결하는데 적용할 수 있음을 확인하였다. 또한 실험 결과 분석을 통해 제안하는 화재 경보 시스템을 실내 공간의 특징에 따라 효과적으로 적용하는 방안을 제시하였다.
최근 들어, 인터넷 망을 이용한 서비스들이 초연결 구조로 결합 및 융합하여 발전되고 있다. 이러한 사물인터넷망은 기존의 센서 노드, 디바이스, 종단간 단말기 등의 이기종의 디바이스로 구성되며 서로 다른 종류의 프로토콜을 변화하여 실현되고 있다. 그 대표적인 것이 헬스 케어 시스템으로, 사물인터넷을 이용함으로써 의료기기, 환자, 의사들 간의 의료 정보가 매우 신속하게 전달될 수 있는 장점을 가지며, 이동성 및 관리적 측면에서 편리성을 가진다. 그러나 이러한 사물인터넷 망을 이용할 경우 센서 노드에서의 저용량의 메모리 공간, 낮은 컴퓨팅 능력, 저전력 등의 하드웨어적인 제한 요소로 인하여 기존의 암호 엔진을 내장하기는 불가능 하다. 기존의 표준 알고리즘을 구현하기에는 하드웨어적인 제한 요소로 인하여 현재의 기술로는 구현이 어렵다. 따라서 이러한 문제점으로 인해 보안적인 취약성이 존재한다. 현재에는 많은 연구자들은 경량화 알고리즘 및 저전력의 회로 설계에 주안점을 두고 있다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 헬스 케어 시스템의 구조를 분석하고, 사물인터넷 기반의 종단간의 헬스 케어 시스템에서의 보안적인 이슈 및 문제점을 분석하였다.
CNN 기반 인공신경망은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나, 많은 응용에서 딥러닝(Deep Learning) 모델의 복잡도 및 연산량이 방대해짐에 따라 IoT 기기 및 모바일 환경에 적용하기에는 제한이 따른다. 따라서 기존 딥러닝 모델의 성능을 유지하면서 모델 크기를 줄이는 인공신경망 압축 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인공신경망 압축기법을 통하여 원본 CNN 모델을 압축하고, 압축된 모델을 임베디드 시스템 환경에서 그 성능을 검증한다. 성능 검증을 위해 인공지능 지원 맞춤형 칩인 QCS605를 내장한 임베디드 보드에서 카메라로 입력한 영상에 대해서 원 CNN 모델과 압축 CNN 모델의 분류성능과 추론시간을 비교 분석한다. 본 논문에서는 이미지 분류 CNN 모델인 MobileNetV2, ResNet50 및 VGG-16에 가지치기(pruning) 및 행렬분해의 인공신경망 압축 기법을 적용하였고, 실험결과에서 압축된 모델이 원본 모델 분류 성능 대비 2% 미만의 손실에서 모델의 크기를 1.3 ~ 11.2배로 압축했을 뿐만 아니라 보드에서 추론시간과 메모리 소모량을 각각 1.2 ~ 2.1배, 1.2 ~ 3.8배 감소함을 확인했다.
이 연구는 노인을 위한 신체활동 및 스마트 헬스 케어분야의 경향과 적용 가능성을 모색하기 위해 체계적 문헌고찰을 통해 메타분석을 실시하였다. 2006년부터 2017년 현재 시점까지의 논문검색 데이터베이스를 활용하여 학술지논문을 분석자료로 선정하였으며, 특허청에 등록된 특허자료를 중심으로 자료를 수집하였다. 노인, 신체활동, IT, IoT, 헬스케어를 조합하여 검색어로 설정하여 관련주제와 부합된 자료를 추출한 결과 총 102편의 학술논문과 79개의 특허를 대상으로 범주화 및 주제 분석을 통해 연구동향을 파악하였다. 첫째, 학술논문의 경우 2006년을 시작으로 2010년 연구가 급증하였으며, 2017년 현재까지 학계의 지속적인 관심 영역으로 나타났다. 반면 특허의 경우 2012년을 기점으로 특허등록수가 급증하는 것으로 나타났다. 둘째, 학술논문의 경우 5가지 연구영역에서 연구가 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 서비스 디자인, 모니터링 시스템, 시스템, 정책, 기타연구로 분류되었다. 특허의 경우 3가지 형태로 시스템, 기기, 정보 관련 특허로 분류되었다. 후속연구에서는 노인의 건강증진을 위한 스마트 헬스 케어 기술의 효과성을 검증하기 위한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 최근 스마트폰이나 웨어러블 디바이스처럼 IoT/M2M 을 위한 여러 종류의 모바일 기기에 사용되는 센서 중에서 각속도를 검출하는데 사용되는 3축 자이로스코프 센서 IC와 가속도를 검출하는데 사용되는 3축 가속도 센서IC를 1 chip으로 하는 6축 관성센서 IC를 설계하였다. 특히 본 논문에는 자이로스코프 센서의 잡음을 분석하고 이를 효과적으로 제거하기 위한 구조를 제안하였다. 자이로스코프 센서는 가속도 센서, 지자기 센서와 더불어 사용자의 동작을 인식하고, 상대적 위치를 추정하기 위한 용도로 사용되는 센서이다. 위치를 추정할 때 사용되는 센서는 아주 작은 잡음이라도 오차로 누적되기 때문에, 정확도를 높이기 위해서 저잡음 IC 설계가 아주 중요한 요소이다. 본 논문에서는 자이로스코프 센서를 모델링하고 MEMS(micro-electro-mechanical system)와 회로에서 발생하는 잡음의 주파수 특성을 분석하여 이를 효과적으로 제거하기 위한 회로 구조를 제안하였으며, 초소형, 저전력 환경에서 사용 가능하면서 잡음 수준이 아주 낮은 3축 자이로스코프 센서와 3축 가속도 센서를 포함하는 6축 1 chip IC를 제작하였다. 제작된 IC는 자이로스코프 센서 잡음의 주요 원인이 되는 quadrature error를 효과적으로 제거하기 위한 회로 구조를 사용하였고, 0.18um CMOS공정을 이용하여 0.01dps/${\sqrt{Hz}}$의 자이로스코프 센서 잡음밀도를 가지는 IC를 제작하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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