동영상이나 음성을 포함하는 멀티미디어 정보는 사람들이 쉽게 이해 가능하다는 점에서 활용도가 높다. 이러한 이유로 멀티미디어 정보를 저장한 IoT 장치가 스마트폰과 연동하여 정보를 전달하는 응용들이 연구되었다. 문제는 동영상이나 이미지 등으로 인해 정보의 크기가 IoT장치의 용량보다 커질 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 IoT 장치처럼 저장용량에 한계가 있는 경우, 저장 용량의 한계를 고려한 멀티미디어 콘텐츠 설계 기법을 연구하였다. 동영상이 문자보다 정보 이해도가 높은 반면 용량은 크다는 점을 고려하여 정보 이해도와 용량 간의 해법을 구하는 것이다. 정적미디어와 동적미디어의 크기를 변수로 하고 선형 계획법에 의거하여 해를 풀이한다. 사례 연구를 통하여 본 논문의 설계기법이 유용함을 보였다.
사물인터넷 시스템에서 배터리로 동작하는 사물인터넷 장치는 저전력 소모가 필수이다. 일반적으로 사물인터넷 장치들은 주기적으로 수면 상태에 진입하여 전력 소모를 줄인다. 하지만 비동기 사용자 요구 환경에서는 응답시간을 줄이기 위해 듀티 사이클을 줄여야 하므로 전력 소모 절감 효과가 줄어든다. 본 논문에서는 실내 전등 제어와 같은 비동기 제어가 필요한 환경에서도 장치의 전력 소모 절감 효과를 높일 수 있는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 반복 깨우기(repetitive wake-up) 기법은 스마트폰에서 깨우기 신호를 반복적으로 전송하고 사물인터넷 장치는 듀티 사이클을 최소화함으로써 전력 소모를 줄일 수 있다. 스마트폰 앱과 사물인터넷 장치를 구현하고 실험을 통해 제안하는 반복 깨우기 기법이 기존의 동기적 수면/활동 기법보다 최대 5배 이상 전력 소모를 줄일 수 있음을 보였다.
스마트 빌딩 (Smart Building)은 사물 인터넷 (IoT; Internet of Things) 장치와 클라우드 서비스에서 모두 사용될 수 있는 응응 프로그램을 의미한다. 최근 Amazon, Google 및 Microsoft와 같은 클라우드 서비스 제공 업체는 IoT 장치에서 클라우드 애플리케이션 서비스를 제공할 수 있는 IoT 클라우드 플랫폼을 제공하고 있다. Postscapes에 따르면 최근에 152 개의 IoT 클라우드 플랫폼이 존재하고 있으며 스마트 빌딩 구현을 위해 하나를 선택하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 실험을 위해서 마이크로소프트 Azure IoT 허브와 아마존의 AWS(Amazon Web Services) IoT를 선택하였다. 두 개의 IoT 클라우드 플랫폼을 선택하고 스마트 빌딩 관점에서 평가하였다. IoT 클라우드 플랫폼을 평가하기 위해 두 가지 다른 IoT 클라우드 플랫폼을 활용하였고, 일반적인 스마트 빌딩 시나리오를 가정하여 프로토타입을 구현하였다. 실험은 IoT 클라우드 플랫폼을 사용하여 시스템을 개발하는 과정에서 얻은 정보와 경험을 기반으로 수행하였다. 이 평가 결과는 스마트 빌딩을 위해 IoT 클라우드 플랫폼을 선택할 때 활용될 수 있다.
해가 갈수록 스마트홈을 구성하는 다양한 IoT 상품들이 출시되고 있고 이것들을 통합 관제하기 위한 IoT 허브(gateway) 등의 제어 장치들이 필요해 지고 있다. 구글의 'Google home', 아마존의 'Echo' 등이 대표적이다. 그러나 이러한 제어 장치들은 클라우드 기반으로 동작되기 때문에 비용이 발생하고 개인으로부터 생성되는 민감한 개인 데이터들의 보관방법에 대한 다양한 문제들을 내포하고 있다. 본 연구팀은 독립형 스마트 IoT 허브 개발을 통해 개인정보를 보호하고 다양한 IoT 단말기들을 손쉽고 간편하게 제어하고자 하였다. 그리고 IoT 단말기와 연결된 센서의 실시간 모니터링 및 분석을 인공지능 기술인 강화 학습 기술을 이용해 구현할 수 있었다. 네트워크 끊김, 고장 등 IoT 단말기 들의 다양한 통신값을 분석하고 이를 기반으로 안정적이고 효율적인 제어를 가능할 수 있게 되었다. IoT 단말기는 아두이노를 이용했으며 스마트 IoT 허브는 라즈베리 파이로 구현해 개인정보를 보다 안전하게 보호하고 다양한 IoT 단말기를 모니터링 하고 제어할 수 있는 독립형 IoT 허브를 설계하고 구현할 수 있었다.
사물 간 통신기술인 M2M(machine to machine)은 각각의 구성 장치(사물)에 인터넷과의 연결성을 제공하면서 IoT 기술로 확장 발전되고 있다. IoT(Internet of Thing)는 수없이 많은 종류의 장치들이 인터넷 프로토콜을 이용하여 통신 서비스를 제공하는 하나의 트렌드를 나타낸다. IoT의 개념이 확산되면서 홈 내에 다양한 오브젝트가 정보 수집의 대상이 되고 있다. 최근 무수히 많은 다양한 장비들이 보급되면서 각각의 장비에 접근하는 방법이 너무 많아지고, 개발자로서 그들을 접근 제어하기 위해서는 무수히 많은 노력과 시간이 소비된다. 이러한 환경에서 다양한 응용 및 서비스를 창출하기 위해 보안은 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 자원이 제한된 장치 간 인증 및 데이터 송신 인증 시스템과 장치 간 인증을 고려한 Open M2M 환경에서의 중앙집중식 원격 보안 프로비저닝 프레임워크 방안을 제안하였다. 본 연구에서 도출된 인증 메커니즘 프레임워크는 온라인 개인정보뿐만 아니라 다른 기술과 서비스 환경에서의 개인정보 활용 사례에 적용할 수 있을 것으로 예상된다.
최근 다양한 산업 분야에 적용되고 있는 사물인터넷(IoT)은 자동화와 디지털화하는 과정에서 끊임없이 진화하고 있다. 그러나, IoT 장치가 구축된 네트워크에서는 중간 노드 간의 IoT 중요 정보 관련 데이터의 공유, 개인정보보호 및 데이터 무결성 등의 연구가 아직도 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 IoT가 구축된 네트워크 환경에서 중간 노드에 부담을 주지 않으면서 구현이 쉬운 블록체인 기반의 IoT 중요 정보 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 중간 노드에 도착한 IoT 중요 정보에 대해서 임의 크기의 무작위 값을 할당하여 탈중앙화된 P2P 블록체인이 되도록 관리한다. 또한, 제안 기법은 IoT 중요 정보의 가중치 조건에 따라 시간제한, 장치 제한 등의 라이선스를 만들어 IoT 중요 데이터 관리가 수월하여지도록 한다. 성능평가, 제안 기법은 지연시간 및 처리시간이 기존 기법보다 평균 7.6%, 10.1%가 향상되었다.
이 논문에서는 블록체인과 TOTP(Time-based One-time Password Algorithm)를 이용하여 사용자 장치와 서비스 장치 사이의 지속적인 인증을 유지하는 단말기 인증 시스템을 제시하고 이 사물인터넷의 단말기로서 도어-록에 적용하여 실험하였다. 앞으로 IoT의 여러 장치들에 편리와 보안을 위하여 이 시스템을 적용할 수 있다. 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기술이 발전하면서 사물인터넷 장치들의 편의성과 보안성이 동시에 요구되고 있다. 사물인터넷 장치들은 저용량, 경량의 특징을 가지고 있으나 높은 연산량을 요구하는 기존의 인증기술을 적용하기 어렵기 때문에 사물인터넷 보안에 위협이 되고 있다. 최근 위변조가 불가능한 블록체인 기술로 보안성과 무결성을 제공하는 저장 플랫폼을 적용하였으나 단말기가 네트워크에 접속할 수 없을 때 블록체인을 이용한 인증을 수행할 수 없다. 이 문제점을 블록체인과 TOPT를 이용하여 해결하는 시스템을 보여준다.
최근 LTE보다 빠른 속도와 안정을 가진 5G 기술에 대한 기대감이 증가하고 있는 가운데 5G 통신 보안에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나, 5G는 현재까지 이질적인 영역이 서로 포함되어 있어서 보안 영역에 대한 문제들을 아직 완벽하게 지원하고 있지 않다. 본 논문은 5G 환경에서 IoT 장치의 인증을 블록체인에 적용한 확률 기반의 IoT 관리모델을 제안한다. 제안 모델은 IoT 장치의 인증을 확률적 이론과 물리적 구조를 효율적으로 융합하기 위해서 n 계층의 IoT 사용자를 n+1 계층과 n-1 계층의 관리자가 쌍방향 인증이 이루어지도록 2개의 랜덤키를 역으로 사용한다. 제안 모델은 5G 환경의 IoT 사용자에 대한 인증을 확률적 기반으로 IoT 정보를 계층화시킨 후 IoT 정보를 가중치에 적용하여 그룹핑된 IoT 정보를 블록체인으로 연결한다. 또한, 제안 모델은 5G 네트워크를 계층화된 다층 네트워크로 분할하기 때문에 기존 블록체인보다 향상된 기능을 가진다.
의료 센터에서 데이터 분석과 스마트폰 어플리케이션 권한을 부여함으로써 사물 인터넷 (IoT)은 환자 중심의 의료 관찰과 관리에서 대혁변을 일으킬 것이다. 네트워크 연결은 개인 의료 서비스에서 IoT 의학 장치로 부터 건강을 관찰하는 스마트폰으로부터 진료받는 사람들의 건강 정보를 모으기 위한 기본 요구사항이다. 스마트폰에 설치된 IoT 환경은 매우 효과적이고 이것은 사회 기반 시설을 필요로 하지 않는다. 본 논문은 ECG 캡처링에 영향을 주지 않기 위해 스마트폰이 개인 IoT 아키텍처를 효율적으로 사용하는 것을 보여준다. 적응 IoT 의료 장치 관문은 클라우드 구성에 관한 대용량을 가진 개인 의료 서비스에 사용된다. 이 접근법에서, 스마트폰 카메라는 개인 ECG 파형을 추출하기 위해 사용된 이미지 기술을 기반으로 하고, 그것을 IoT 아키텍처를 사용한 대용량 저장 연결에 근거한 클라우드로 보낸다. 정교해진 알고리즘은 스마트폰이나 테블릿 카메라로 부터 찍힌 얼굴이미지로 부터 효율적인 ECG 등록을 직접 가능할 수 있는 여지를 준다. 이 심도있는 기술은 아마 적절한 기능 강화들이 소개된 후에 개인 의료 서비스를 관찰하는데 있어서 특별한 가치를 가질 것이다.
분산 컴퓨팅 환경에서 사용되어지는 빅 데이터 파일 시스템은 IoT(Internet of Things) 노드에서 처리해야할 데이터 탐색 시 모든 저장장치를 탐색하기 때문에 속도가 느리며 트래픽으로 인한 오버헤드가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 IoT 노드의 분산 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터를 좀 더 효율적으로 처리하고 빠른 검색을 위해 머신 러닝 기법을 이용한 분산 프레임워크를 제안하며 IoT 노드에서의 데이터 처리를 위해 다른 저장 장치로의 불필요한 액세스를 사전에 방지하여 빠르고 정확한 연산 결과를 도출하여 효율성을 향상 시키고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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