• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.85-97
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• 2014

IoT 디바이스는 사용자의 주변에 설치되어 네트워크를 통해 다양한 정보를 수집하고, 디바이스간 협업으로 교통 정보를 제공하거나 날씨 정보를 제공하는 등 삶의 질을 향상시키는데 목적이 있다. 현재 여러 연구소나 기업체에서 다양한 IoT 디바이스들이 개발중에 있어 디바이스의 수가 급격하게 증가하고 있다. 그런데, 이러한 경향에도 불구하고 IoT 디바이스들을 관리하고 연결하는 IoT 컴퓨팅과 관련된 연구는 아직 초기 단계에 있다. IoT 컴퓨팅 환경 내에 대량의 IoT 디바이스가 동시에 존재하게 되는데, 이때 이들 디바이스들을 모니터링 하거나 제어를 위한 관리 노드로서 서버가 필요하다. 그렇지만, 어떤 관리 서버를 어디에 몇 대를 배치해야 하는지 알기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 대량의 디바이스들을 논리적으로 근접한 디바이스들은 하나의 클러스터로 관리하는 기법을 제안한다. 제안된 동적 클러스터링 기법을 IoT 컴퓨팅 환경에 적용하게 되면 대량의 IoT 디바이스들을 최적의 상태로 클러스터링 함으로써, 디바이스 관리에 대한 오버헤드를 줄이면서 효율적으로 품질 관리를 할 수 있게 된다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권1호
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• pp.35-42
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• 2019

IoT 디바이스 기술의 발전으로 디바이스가 주변 환경을 인식하고 동작하게 되면서, 막대한 양의 IoT 디바이스 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방안이 요구되고 있다. 기존에 사용되던 클라우드 컴퓨팅은 부하와 거리에 따른 전송 지연 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 포그 컴퓨팅이 등장하였다. 포그 컴퓨팅은 IoT 디바이스를 제어하기 위한 환경으로, 클라우드의 단점을 해결하기 위해 IoT 디바이스를 가까이 두어 근거리 통신을 수행한다. 그러나 IoT를 위한 포그 컴퓨팅 관련 연구들은 포그컴퓨팅의 구조와 프레임워크에 대한 연구가 주를 이룬다. 따라서 본 논문에서는 포그컴퓨팅을 수행하기 위한 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 포그 컴퓨팅 환경에서 IoT 디바이스를 모니터링 및 분석, 제어할 수 있는 통합 플랫폼이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.142-148
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• 2024

IoT (Internet of Things)장치들은 열악한 환경, 저용량, 저성능 프로세서로 인해 기존의 유선망이나 무선망의 인증 방법을 적용하기가 어렵다. 특히 블록체인과 같은 방법을 IoT 환경에 적용하기에는 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 생체정보 중 일회용 템플릿의 인증을 수행하는 서버 역할을 위해 엣지 컴퓨팅을 이용한다. 이와 같은 환경에서 ECC (elliptic curve cryptographic)를 기반으로 IoT-EC(edge computing) 시스템을 활용하여 가볍고 강한 인증 절차를 제안하고 이에 대한 안전성을 평가한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.75-86
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• 2015

최근 주목 받고 있는 정보기술분야 중 하나인 IoT(Internet of Things) 환경은 센서와 액츄에이터로 구성된 다양한 디바이스들이 네트워크에 연결되어 정보를 수집 및 공유하면서 상호작용이 가능한 컴퓨팅 환경이다. 하드웨어, 네트워크 기술의 발전으로 인한 IoT 디바이스의 보편화와 IoT 서비스에 대한 사회적인 요구의 증가에 따라, IoT 애플리케이션의 사용성이 증대될 것으로 기대하고 있다. 그러나 IoT 환경에서는 전통적인 소프트웨어 연구에서 다루어지지 않았던 다양한 종류의 결함이 발생할 수 있어, 신뢰성 있는 IoT 애플리케이션을 개발하는 데에 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 IoT 결함을 분류하고, 분류된 결함들의 원인과 증상을 분석한다. 그리고 분석 결과를 기반으로 서비스 실행 시에 발생 할 수 있는 결함을 관리하기 위한 프로세스와 그 프로세스 안에서 수행되는 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 프로세스와 관리 기법을 활용하여 결함 관리가 필요한 IoT 애플리케이션의 개발 비용을 줄일 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.21-30
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• 2017

모든 사물에서 네트워크 및 컴퓨팅이 가능한 IoT(Internet of Things) 환경이 빠르게 확산되고 있다. IoT 환경은 클라우드 기반 중앙처리 구조를 통해 데이터를 처리하고 사용자에게 서비스를 제공하기 때문에 병목현상 및 서비스 지연이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해, 최근 단말 IoT 노드와 네트워크에서 직접 데이터를 처리하여 사용자에게 서비스를 제공하는 Edge Computing이 주목받고 있으며 이러한 Edge Computing 환경에서 사용자에게 효율적으로 지능형 서비스를 제공하기 위한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 Edge Computing을 위한 전문가 시스템 기반 상황 인식 서비스 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 자원 제한적인 IoT 노드 간 효율적인 협업을 기반으로 데이터를 실시간으로 처리하고 상황 인식을 통해 사용자에게 최적화된 맞춤형 서비스를 제공한다. 또한, 사용자는 사용 용도에 따라 직접 상황 인식 서비스를 수정하여 원하는 서비스를 제공받을 수 있다. 제안하는 기법을 스마트 홈 환경에서 3가지 방범 서비스 모드를 이용하여 테스트하였으며, 본 논문의 IoT 기반 전문가 시스템 서버와 기존 PC 기반 전문가 시스템 서버의 자원 소모량을 비교하여 제안하는 기법의 안정성을 입증하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.89-100
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• 2022

With the advancement in the Internet of things Technology (IoT) cloud computing, billions of physical devices have been interconnected for sharing and collecting data in different applications. Despite many advancements, some latency - specific application in the real world is not feasible due to existing constraints of IoT devices and distance between cloud and IoT devices. In order to address issues of latency sensitive applications, fog computing has been developed that involves the availability of computing and storage resources at the edge of the network near the IoT devices. However, fog computing suffers from many limitations such as heterogeneity, storage capabilities, processing capability, memory limitations etc. Therefore, it requires an adequate task scheduling method for utilizing computing resources optimally at the fog layer. This work presents a comprehensive review of different task scheduling methods in fog computing. It analyses different task scheduling methods developed for a fog computing environment in multiple dimensions and compares them to highlight the advantages and disadvantages of methods. Finally, it presents promising research directions for fellow researchers in the fog computing environment.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권3호
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• pp.39-44
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• 2020

본 논문은 SDN 기반 네트워크에서 fog computing 서비스의 이동성을 제안하고자 한다. Fog computing 아키텍처는 컴퓨팅 및 배터리 자원의 제약이 있는 IoT(Internet of Things) 기기들에게 테스크 오프로딩을 가능하게 함으로써 IoT의 저지연/고성능 서비스를 위한 방안으로 연구되고 있다. 하지만 fog computing 아키텍처에서는 고정된 IoT 기기 뿐만 아니라 이동하는 IoT 기기도 서비스 대상 단말로 고려되어야 하기 때문에 이러한 기기의 이동성을 고려한 오프로딩 방안이 필요하다. 특히 저지연 응답 시간을 요구하는 IoT 서비스의 경우, 오프로딩 이후 단말이 이동했을 때 새로운 fog computing 노드와의 새로운 통신 연결 및 테스크 오프로딩 과정을 다시 수행해야 하기 때문에 지연시간이 발생하여 사용자의 QoS(Quality of Service) 저하가 발생할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 단말의 이동성을 고려하여 테스크 또는 테스크의 결과를 이동 후의 fog computing 노드로 미리 migration 시키고 데이터 전송을 위한 rule 또한 미리 배치시킴으로써 통신 지연 및 서비스 복구 지연 시간을 줄일 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.310-328
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• 2022

Internet of things (IoT) has emerged as the most popular technique that facilitates enhancing humans' quality of life. However, most time sensitive IoT applications require quick response time. So, processing these IoT applications in cloud servers may not be effective. Therefore, fog computing has emerged as a promising solution that addresses the problem of managing large data bandwidth requirements of devices and quick response time. This technology has resulted in processing a large amount of data near the data source compared to the cloud. However, efficient management of computing resources involving balancing workload, allocating resources, provisioning resources, and scheduling tasks is one primary consideration for effective computing-based solutions, specifically for time-sensitive applications. This paper provides a comprehensive review of the source management strategies considering resource limitations, heterogeneity, unpredicted traffic in the fog computing environment. It presents recent developments in the resource management field of the fog computing environment. It also presents significant management issues such as resource allocation, resource provisioning, resource scheduling, task offloading, etc. Related studies are compared indifferent mentions to provide promising directions of future research by fellow researchers in the field.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.348-351
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• 2016

최근 IoT 환경에서 많은 디바이스들의 등장과 더불어 특정 사용자만 접근 가능한 보호된 네트워크가 필요하게 되었다. IoT 네트워크 환경에 OAuth 프로토콜을 적용하여 인증하게 되면 보다 쉽게 네트워크 인증 체계를 구축할 수 있으나 OAuth는 공격자가 Token을 가로채게 되면 쉽게 공격에 노출되는 단점이 있어 2차 인증이 필수적이라고 할 수 있다. 궁극적인 IoT는 Fog Computing이 필수적이다. Fog Computing은 Cloud를 확장시켜 network Core에서 뿐만 아니라 Edge에서도 Computing이 가능하게 하고, node간의 통신을 가능하게 하는 플랫폼이다. Fog Computing의 장점으로는 Location awareness나 Support for mobility 등을 들 수 있다. Fog Computing내에서 사용할 인증이 이런 Fog Computing의 장점을 살린다면, 더 IoT에 걸맞은 인증을 할 수 있을 것이다. 이에 2차 인증에 기존의 인증서나 id/password, 또는 group key같은 번거로운 것을 이용하지 않고 Cyber-Physical-Social System을 사용한다면 user의 편리성을 더 증가시킬 수 있을 것이다. 본 연구에서는 Cyber-Physical-Social System기반의 인증에 관한 연구를 진행하려 한다.

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