현대에는 모든 사물, 기기들이 인터넷으로 연결되고 네트워크를 통해 IoT 제품을 쉽게 접하면서 IoT 제품을 사용하고 있다. 사용자들의 편리성을 위하여 원격으로 IoT 제품을 직접 조작하지 않고 자동으로 조작할 수 있다. 사용자들이 IoT 제품을 이용하여 생활의 편리성을 향상하기 위한 다양한 연구개발이 진행되고 있다. 하지만 사용자의 편리성만을 추구하다 보니 보안적인 측면에서는 사용자의 개인정보 노출이 되는 심각한 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 IoT 제품에 무아레 기술을 적용하는 방법을 제안하여 보안의 성능을 향상하고, 무아레 현상 방법인 그림자식 무아레, 영사식 무아레를 이용한 사용자 얼굴 인증으로 IoT 제품의 안전성을 높이는 방법을 제안한다. 기존의 IoT 제품과 무아레 기술이 적용된 IoT 제품을 비교해 보면 무아레 기술이 적용된 IoT 제품이 보안적인 측면에서 안전하다.
사물인터넷 (Internet of Things, IoT)은 디바이스들이 직접 통신을 하여 서로의 정보를 공유하는 네트워크 기술이며, 최근 다양한 산업에 응용되고 있다. 특히 가전기기와 사물인터넷의 융합은 소비자에게 신속하고 편리한 접근성을 제공하여 신 시장 창출을 주도하고 있다. 이에 본 논문은 여러 가전기기 중 사물인터넷 적용이 시작단계에 있는 주방가전에 집중하여, 주방에서 많이 사용되는 블렌더를 위한 사물인터넷 기반 애플리케이션을 개발하였다. 구현한 애플리케이션은 디지털 컨트롤러, 유지/보수 알람, 해동 알람 등 3가지 기능을 제공한다. 디지털 컨트롤러는 기존의 기계식 버튼을 이용하여 조절하는 다양한 블렌딩 방법을 애플리케이션의 버튼과 바(Bar)로 제어하는 기능을 제공하고, 유지/보수 알람 기능을 통해서는 블렌더의 블레이드, 모터 등 중요 부품의 이상 유무를 확인할 수 있으며, 해동 알람 기능은 냉동 재료 조리 시 적정 온도에서 블렌딩 할 수 있도록 온도설정을 하고 설정온도가 되면 알람이 발생하는 기능을 제공한다.
IoT는 기술의 발전과 IoT 기기의 보급 및 서비스의 활성화로 폭발적인 증가세를 보이고 있지만, 최근 다양한 봇넷의 활동에 의해 심각한 보안 위험과 재정적 피해가 발생하고 있다. 따라서 이러한 봇넷의 활동을 정확하고 빠르게 탐지하는 것이 중요하다고 할 수 있다. IoT 환경에서의 보안은 최소한의 프로세싱 성능과 메모리로 운영을 해야 하는 특성이 있는 만큼, 본 논문에서는 탐지를 위한 최소한의 특성을 선택하고, KNN(K-Nearest Neighbor), Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest와 같은 머신러닝 알고리즘이 봇넷의 활동을 탐지하는 성능을 비교연구 하였다. Bot-IoT 데이터셋을 사용한 실험 결과는 적용한 머신러닝 알고리즘 중 KNN이 DDoS, DoS, Reconnaissance 공격을 가장 효과적이고 효율적으로 탐지할 수 있음을 보여주었다.
IT(Information Technology) 기술이 고도화됨에 따라 금융 분야에서는 스마트 컨트랙트에 기반하여 자산을 거래할 수 있는 DeFi(Decentralized Finance)가 발전하고 있다. 또한, 다양한 IoT(Internet of Things) 기기들로 구성된 융합환경이 상호 연결되며 IoBE(Internet of Blended Environment)가 조성되고 있다. IoBE의 구성요소 중 의료융합환경인 디지털 헬스케어는 스마트 의료 기기를 통해 진료서비스를 제공한다. 최근에는 디지털 헬스케어 내 자산 거래 수단으로 DeFi를 활용하기 위한 연구가 진행되고 있다. 그러나, 디지털 헬스케어 서비스에 DeFi가 활용될 수 있음에 따라 DeFi 내 보안 위협이 전파될 수 있다. 전파된 보안 위협은 DeFi에서의 디지털 화폐 탈취뿐만 아니라, 디지털 헬스케어 내민감 정보 탈취, 서비스 거부 공격 등 복합 위협으로 이어질 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 DeFi의 취약점을 분석하고 이를 기반으로 디지털 헬스케어에서 발생 가능한 공격 시나리오를 도출한다.
음성 상호작용은 스마트 기기의 활용에 능숙하지 못한 디지털 소외계층을 대상으로 하는 애플리케이션에서 특히 효과적이다. 그러나 공개 API를 기반으로 한 애플리케이션들은 기존의 터치스크린 중심의 UI와 제공되는 API의 한계로 인해 음성 신호를 짧고 단편적인 입출력에만 활용하고 있다. 본 논문에서는 사용자와 지능형 모바일/IoT 애플리케이션의 대화형 음성 상호작용 모델을 설계하고, 편집 거리(Levenshtein distance) 기반 키워드 탐지 기법을 제안한다. 제안 모델 및 기법은 안드로이드 환경에서 구현되었으며, 편집 거리 기반 키워드 탐지 기법은 음성인식을 통해 부정확하게 인식된 키워드에 대해 기존 기법보다 높은 인식률을 보였다.
물리적인 세계의 모든 사물들이 디지털화되고 통신이 이루어지는 사물인터넷(Internet of Things; IoT) 기술은 새로운 패러다임으로 부각되고 있고 편리하고 효율적인 생활을 제공할 것으로 기대되고 있다. 그러나 성공적인 기술의 실현을 위해서는 IoT 보안이라는 중요한 선결 이슈가 존재하며, 특히 인간과 직접 관계된 사물 통신이라는 점에서 프라이버시 보호는 더욱 중요시 될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 IoT 환경에서의 보안과 프라이버시 위협에 대해 기술하고, 쇼단(인터넷에 연결된 라우터, 스위치, 공유기, 웹캠, IoT기기 등을 찾아주는 합법적인 백도어 검색엔진)을 통한 IoT 장비의 보안과 프라이버시 노출 가능성을 지적한다. 마지막으로 현재 많이 사용되고 있는 네트워크 카메라의 실제 사례들을 통해 프라이버시 보안 위협들을 비교하며 대응방안에 대해 기술한다.
최근 스마트 기기의 발달과 IoT(Internet of Things, 사물인터넷)기술이 빠르게 발전하면서 센서를 활용한 플랫폼 및 서비스 시장 규모가 급격하게 확대되고 있다. 본 논문에서는 헬스케어 건강걷기 게임콘텐츠에 비콘을 이용하여 서비스 이용자와 제공자 모두에게 만족과 가치를 부여할 수 있는 맞춤형 마케팅 설계 전략을 제안하고 4차 산업 시대에 맞는 신기술을 이용하여 정확한 통계정보를 얻어 내는 것을 목표로 한다. 본 연구의 결과를 활용하여 다양한 영역 및 방법으로 확장 가능성이 큰 마케팅 설계가 가능할 것으로 기대한다.
IoT 분야와 의료 측정기기 분야에서 여러 개의 아날로그 입력 신호를 동시에 디지털 신호로 변환하는 기술 요구가 늘어나고 있다. 기존 단일 또는 2개의 체널 방식을 이용하여 여러 개의 아날로그 신호를 처리하는 방식에서는 하드웨어 크기와 전력소모 면에서 응용 제한을 받게 된다. 본 논문에서는 여러 개의 아날로그 입력을 동시에 받아서, 각각에 대한 24비트 디지털 신호를 출력하는 다채널 24비트 ADC 용 콤필터 설계 및 구현을 기술하였다. 제안된 콤필터의 기능은 매트랩 시뮬레이션과 FPGA 테스트 보드로 검증하였다. SK 하이닉스 0,35㎛ CMOS 표준 공정을 이용하여 칩으로 제작하였다. 미분기/적분기 사용 또는 FIR 구조의 기존 방식과 성능, 칩 면적을 비교하였다. 제안된 콤필터는 6개 이상의 다채널 아날로그 입력, 저 전력 소모, 작은 하드웨어 크기를 요구하는 IoT 제품과 의료 측정기기 활용이 예상된다.
최근 들어, 스마트 단말에서 지불, 인터넷 뱅킹 등 금융업무와 관련된 중요한 정보들을 다루는 경우가 많아졌다. 또한 스마트 단말의 실행환경이 공개 소프트웨어 환경 위주로 발전하면서, 사용자들이 임의의 응용소프트웨어를 다운받아 사용하는 것이 용이하게 됨에 따라, 스마트 단말이 보안적 측면에서 취약하게 되었다. 본 논문에서는 하드웨어 기반의 스마트 단말 보안 기술의 특징을 알아본다. 또한, 본 논문에서는 스마트 단말 에서 실행되는 응용프로그램을 위한 MTM 하드웨어기반의 안전한 스마트 단말 실행환경에 대한 구현방법을 제안한다. 기존의 MTM 이 모바일 장치에 대한 신뢰의 근원 기능만을 제공한 반면, 본 논문에서 제시하는 MTM 기반 모바일 보안 환경은 모바일 장치에서 실행되는 응용프로그램이 필요로 하는 다양한 보안 기능을 제공할 수 있다. 향후, 보안 하드웨어와 연동이 가능한 IoT 기기와 게이트웨이 보안 기술, 그리고 보안 하드웨어를 활용하여 다양한 IoT 기기에 적용하여 신뢰성과 보안성을 확보하는 방안에 대한 연구를 진행할 예정이다.
사물인터넷 기술을 활용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 사물인터넷을 활용하는 스마트 웨어러블 기기의 상황인식 기능을 향상시키기 위하여 센서부의 이벤트 데이터에 대한 잡음 제거방안을 제안하였다. 본 연구에서는 저역필터를 이용함으로써 비정상적으로 측정된 값에 대한 감쇠를 유도하고 센서의 이벤트 데이터를 이용한 상황 인지에서 유익을 얻을 수 있었다. 스마트 폰과 스마트워치에 기본 내장되어 있는 3축 가속도 센서가 감지하여 보고한 이벤트 데이터를 활용하여 검증한 결과 비정상적으로 과도하게 측정되어 입수된 잡음 값에 대한 값에 대한 감쇠처리를 실행할 수 있었다. 이와 같이 잡음이 제거된 값의 패턴을 분석함으로서 실시간 상황인식에 필요한 다양한 패턴 자료를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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