사물인터넷 센서 장치와 빅데이터 처리 기법의 개발 및 보급으로 사물인터넷 센서를 활용한 정보 시스템이 여러 산업 분야에 적용되어 활용되고 있다. 정보 시스템이 적용된 산업 분야에 따라 정보 시스템이 도출하는 정보의 정확성이 산업의 효율, 안전에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 외부 공격으로부터 센싱 데이터를 보호하고 정보 시스템이 정확한 정보를 도출할 수 있도록 하는 보안 기법이 필수적이다. 본 논문에서는 사물인터넷 센서 기반 정보 시스템의 각 처리 단계를 대상으로 하는 보안 위협을 살펴보고, 각 보안 위협에 대한 대응 기법을 제안한다. 나아가 제안하는 대응 기법을 통합하여 보안 공격에 강인한 사물인터넷 센서 기반 정보 시스템 구조를 제시한다. 제안 시스템에서는 경량 암호 알고리즘, 난독화 기반 데이터 유효성 검사 등 경량 보안 기법을 적용함으로써 저전력, 저성능의 사물인터넷 센서 장치에서도 최소한의 처리 지연만으로 보안성을 확보할 수 있도록 한다. 보편적으로 각 보안 기법을 실제로 구현하고 실험을 통해 성능을 보임으로써 제안 시스템의 실현 가능성을 보인다.
장거리 무선 표준 LPWAN 표준의 비 대역망 기술인 Lora는 내부 단말 인증 및 무결성 검증에 ABP, OTTA 방식과 AES-128 기반 암호 알고리즘(공유키)을 사용한다. Lora는 최근 펌웨어 변조 취약점과 공유키 방식의 암호 알고리즘 구조상 MITM 공격 등에 방어가 어려운 문제가 존재한다. 본 연구는 Lora 네트워크에 안전성 강화를 위해 블록체인을 합의 알고리즘(PBFT)을 적용한다. GPS 모듈을 활용하여 노드 그룹을 검색하는 방식으로 인증과 PBFT의 블록체인 생성과정을 수행한다. 성능분석 결과, 새로운 Lora 신뢰 네트워크를 구축하고 합의 알고리즘의 지연 시간이 개선했음을 증명하였다. 본 연구는 4차 산업 융합연구로써 향후 Lora 장치의 보안 기술 개선에 도움이 되고자 한다.
스마트 홈 분야가 주목받고 있음에 따라 하나의 컨트롤러로 다양한 전자제품을 통합적으로 제어하기 위한 연구가 진행되어 왔다. 기존 연구들은 별도의 범용 컨트롤러나 리모컨 역할을 하는 애플리케이션을 개발하고 제품별 제어 화면을 구성하여 전자제품을 제어하는 방식이다. 그러나 이러한 방식들은 전용의 컨트롤러를 개발해야 하고 전자제품마다 별도의 제어 화면을 구성하여 전자제품을 제어하기 때문에 다양한 전자제품을 제어하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 웹 기반의 원격제어 플랫폼을 제안한다. 다양한 전자제품의 사용자 인터랙션을 분류하여 여러 장치에서 적용 가능한 범용 사용자 인터페이스를 정의하고 API로 구현한다. 제안하는 API를 IPTV와 자동차 내비게이션 장치에 적용하여 웹 브라우저만 있으면 제어가 가능함을 확인한다. 또한, 연속적인 제어 요청을 효율적으로 처리하기 위하여 다수의 제어 요청을 그룹핑하는 기법을 제안하고 응답시간과 데이터 사용량의 개선을 확인한다.
최근 들어 다양한 기술의 융복합화로 인하여, 제4차 산업혁명이 이루어지고 있다. 그 대표적인 기술이 사물인터넷을 이용한 헬스케어 시스템 분야이다. 기존의 헬스케어 시스템을 기반으로, 모바일 환경하에서 각각의 장치. 센서, 프로토콜 등을 통해, 환자의 진료 상태 및 기록을 관리할 수 있는 응용 분야로 발전되고 있다. 특히 사물인터넷에서 응용되는 시스템의 경우, 디바이스들의 제한된 자원인 메모리 용량 부족, 컴퓨팅 연산 능력의 저하, 저전력 기술 등의 특징을 가지고 있다. 데이터 보호를 위하여, 이러한 특징 때문에, 기존의 암호화 알고리즘을 사용할 수 없게 된다. 따라서, 본 논문에서는 사물인터넷에서 발생할 수 있는 보안 이슈를 해결하기 위한 고려 사항 및 헬스 시스템의 구조를 분석하고자 한다. 현실적으로 각종 센서, 장치들이 기존의 기법을 통하여, 보안을 구현하기에는 안전하지 못하다. 보안의 위협 및 공격 요소를 살펴보고, 이를 해결할 수 있는 방법을 분석하고자 한다.
사물인터넷에서는 센서와 같은 자원이 제한된 장치들이 인터넷을 경유하여 통신하고 정보를 공유할 수 있다. 이러한 경량화 장치가 응용계층에서 데이터를 전송할 수 있도록 IETF에서는 전송계층 UDP를 이용하는 CoAP을 표준으로 제정하였으며, 보안을 위해 DTLS를 사용할 것을 권고하고 있다. 그러나 DTLS는 데이터 손실, 단편화, 리오더링 그리고 리플레이 공격 문제를 해결하기 위해 부가적인 보상 기술이 추가되었다. 이로 인해 DTLS는 TLS 보다 성능이 저하된다. 경량화 장치는 배터리로 구성된 경우, 배터리 효율의 극대화를 위해 저전력으로도 동작될 수 있는 보안 설계 및 구현 역시 반드시 고려되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 에너지 소비량 관점에서 DTLS의 성능에 대해 논의하고자 한다. 성능 분석을 위해 Cooja 시뮬레이터를 이용하여 센서 장치와 IEEE 802.15.4 기반의 네트워크 실험 환경을 구축하였다. 실험 환경을 통해 DTLS 통신을 하고자 하는 서버와 클라이언트의 에너지 소비량을 각각 측정하였다. 또한 DTLS의 핸드쉐이크 Flight 별 에너지 소모량, 처리 시간 및 수신 시간, 전송 데이터 크기를 측정하여 코드 크기, 암호 프리미티브 그리고 단편화 관점에서 분석된 결과를 함께 기술하였다.
전신주와 같은 전력 설비에는 스마트한 서비스를 위한 다양한 종류의 센서가 포함되어 있으며, 온도 정보는 전력 설비의 정상 동작 상태를 판단하는 중요한 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 칼만 필터(Kalman Filter)와 앙상블 모델(Ensemble Model)을 이용해 스마트 전력 장치의 상태를 판단할 수 있도록 장치의 온도 분석 방법을 제안했다. 제안 된 접근 방식은 서로 다른 위치에 설치된 센서로 부터 수집된 정보 중 온도 데이터를 분류하고 칼만필터 및 앙상블 모델을 사용하여 온도 변화의 특성을 분석했다. 세부적으로 수집된 온도 데이터로부터 기상 온도 데이터와 같은 외부 인자를 제거하고 전력 장치의 각 위치로부터의 실제 장치의 온도값만을 분석했으며, 이 과정에서 칼만필터를 사용하여 오류 데이터를 제거하고 앙상블 모델을 사용하여 매 시간 정상 동작하는 전력 설비의 온도 평균값을 산출했다. 온도 분석에 대한 결과와 논의는 전력 데이터에 분석 결과에 명확하게 설명되어 있다. 마지막으로, 분석된 데이터를 통해 전력 장치가 정확히 동작하는 지를 판단할 수 있는 온도값의 정상범위를 확인하였다.
본 논문은 현재 진행 중인 대한민국 남부지역에 위치한 대학 내 스마트에너지캠퍼스 마이크로그리드에서 대학 내 빌딩에 설치될 수소전기분해 이용 연료전지 시스템 운용을 위한 선행 연구로써 고분자전해질막 전기분해(PEMWE)과 고분자전해질막 연료전지(PEMFC) 장치에서 동시에 온도변화 효과를 연구하고자 한다. 전반적으로 실험실에서 50W 고분자전해질막 연료전지(PEMFC)을 사용하여 수행하였다. 모니터링 프로세스는 무선 로라 노드와 게이트웨이 네트워크를 구성하여 실행하였다. 그리고 PEMWE와 PEMFC에 대한 수학적 모델링과 운전 알고리즘을 제안하였으며 제안한 모델에서 PEMWE는 낮은 발열 기준에서 효율이 더 높음을, 반면에 PEMFC는 높은 발열기준에서 효율이 더 높음을 을 알 수 있었다. 향후 대학 구내 빌딩에 설치될 실증시스템 성능을 높이기 위해 PEMWE와 PEMFC의 온도와 압력을 모니터링, 통신 및 제어 등 연구개발을 통하여 구현할 예정이다.
최근 다양한 산업/제조 현장에서 운영 효율화를 위한 디지털 트윈(digital twin) 기술 연구가 활발하게 수행 중이고, 화석 연료의 점진적 고갈과 환경오염 문제는 파력발전소와 같은 신재생/친환경 발전방식을 요구한다. 하지만, 파도의 에너지에 의해서 전기를 생산하는 파력발전에서 변동성이 높은 파도에너지에 의해서 발전량과 고장 등의 운영효율화 요소가 밀접하게 관련되어 있어 이들 사이의 관계를 이해하고 예측하는 것이 매우 중요하다. 따라서 첫 번째로 파고 데이터, 진동수주(OWC: Oscillating Water Column, 이하 OWC) 챔버의 센서 데이터 등과 같은 변동성이 높은 데이터 간에 의미 있는 상관관계 도출이 필요하다. 두 번째로 도출된 상관관계를 기반으로 추출된 데이터로 예측 상황을 학습함으로써 원하는 정보를 예측할 수 있는 방법론 연구가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 파력발전 시스템의 디지털 트윈으로 스마트 운용 및 유지보수가 가능하도록 실제 파력발전소의 IoT 센서 데이터를 이용하여 OWC의 압력 예측을 위해 머신러닝 프레임워크를 활용한 워크플로우 기반의 학습모델을 설계하고, 검증 및 평가 데이터셋을 통한 압력 예측분석의 유효성을 확인한다.
과거 지리정보시스템 GIS(Geographic Information System)의 활용영역이 정부와 몇몇 공공분야에 국한돼 있었으나, 최근 모바일, CRM(Customer Relationship Management) 등 다른 영역과 결합하면서 시장이 다양해지고 있다. 21세기 GIS기술의 발전방향은 GIS응용시스템 개발 및 공간정보 서비스를 위한 제반 기술로서 웹 GIS, 3차원 GIS, 모바일 GIS, LBS 등을 들 수 있다. 본 연구에서는 기존에 사용하고 있는 지하매설물 관련 표지못의 단순 위치파악 기능에서 탈피해서 새로운 개념의 표지못(지능형 저장 메모리장치를 내장한 표지못)을 개발해서, 현장에서 지하매설물관련 정보 (설치일자, 매설 깊이, 배관 두께, 배관 재질, 관리기관, 시공자, 연락처 등)를 입력하고 DB서버에 저장해서, 필요하면 적시. 적소에서 활용할 수 있게 한다. 본 연구를 통해 무분별한 굴착기 공사 등으로 야기되는 각종 사고를 미리 방지하고, 최소화 할 수 있으며, 싱크홀 관련 대책 수립을 위한 정보제공 등. 지하매설물관리를 체계적이며, 신뢰성 있는 정보 제공이 가능하도록, 현장에서 편리하게 정보를 입력할 방안을 제시함으로써, 지하 매설관로 사고를 절대적으로 감소시킬 수 있도록 하는 목적을 두고 연구 개발하였다.
스마트 팩토리는 설계, 개발, 제조 및 유통 등 생산과정 전반이 디지털 자동화 솔루션으로 이루어져 있으며, 내부 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)을 설치해 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 분석해 스스로 제어할 수 있게 하는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리의 장비들은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 즉, 특정한 공동의 목표를 위해 다수의 장치가 개별적인 행동을 동시다발적으로 수행해야 한다. 공정 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 스마트 팩토리의 장점을 활용하여, 일반적인 기계 학습이 아닌 강화 학습을 사용하면 미리 요구되는 훈련 데이터 없이 행동 제어를 할 수 있다. 하지만, 현실 세계에서는 물리적 마모, 시간적 문제 등으로 인해 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용해 스마트 팩토리 분야에서 복잡한 환경 중 하나인 이송 설비에 초점을 둔 그리드 분류 시스템을 개발하고 협력적 다중 에이전트 기반의 강화 학습을 설계하여 효율적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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