With the vision of Internet of Things (IoT), physical world itself is becoming a connected information system on the Internet and cyber world is computing as a physical act to sense and respond to real-world events collaboratively. The systems that tightly interlink the cyber and physical worlds are often referred to as Smart Systems or Cyber-Physical Systems. Smart IoT Clouds aim to provide a cyber-physical infrastructure for utility (pay-as-you-go) computing to easily and rapidly build, modify and provision auto-scale smart systems that continuously monitor and collect data about real-world events and automatically control their environment. Developing specifications for service interoperability is critical to enable to achieve this vision. In this paper, we bring an issue to extend Open Cloud Computing Interface for uniform, interoperable interfaces for Smart IoT Cloud Services to access services and build a smart system through orchestrating the cloud services.
IT기술의 발달로 인해 최근 IoT 장비에 적용되는 하드웨어 기술이 저비용, 고성능 RF 및 연산장치를 사용한 스마트 시스템들로 변화되고 있다. 그러나 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 빅데이터 수집은 전송되는 데이터간 병목현상으로 인해 수집 서버의 부하가 발생한다. 이로인해 데이터수집 서버로 전송되는 데이터는 패킷 손실 및 데이터 처리율 감소 현상이 발생한다. 따라서 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 효율적인 빅데이터 수집 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 효율적인 빅데이터 수집 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법의 패킷 손실 및 데이터 처리율은 전송되는 파일의 손실없이 전송이 완료된다. 향후 본 설계를 기반으로 시스템이 구현이 필요하다.
사물인터넷의 발전으로 인하여 수많은 디바이스가 생겨나고, 큰 계산 자원을 요구하는 태스크들이 많이 발생된다. 이런 사물인터넷 환경에서 Mobile Edge Computing(MEC)는 지리적으로 사용자와 근접하여 서비스를 제공하기 때문에 많은 주목을 받고 있다. MEC 서버로의 태스크 오프로딩은 제한된 배터리 수명과 계산 능력을 갖고 있는 디바이스에게 효율적이다. 본 연구는 높은 신뢰도를 요구하는 산업용 IoT 환경을 가정하였다. 많은 디바이스와 여러 MEC 서버와 같은 환경으로 최적화에 있어서 복잡성이 발생한다. 이를 해결하기 위해 문제를 두 개로 나눠 해결한다. MEC 서버의 큐 상태를 고려하여 큐의 제한 길이를 충족하는 MEC 서버를 선택한 뒤, 유전 알고리즘을 사용하여 신뢰도를 고려하면서도 에너지 소모량을 최적화하는 오프로딩 결정 알고리즘을 제시한다. 본 연구는 실험을 통하여 에너지 소모량과 신뢰성 측면에서 제안 알고리즘의 성능이 효율적임을 분석하였다.
Edge computing 환경은 자원이 제한된 IoT의 디바이스가 증가하면서 데이터가 급등하는 환경을 극복하기 위한 패러다임으로 주목받고 있다. 그러나 자원이 제한된 IoT 디바이스의 특성상 실시간성 데이터의 손실, 지연과 같은 문제가 존재한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 폭발적으로 데이터가 증가하는 Edge computing 환경에 적합한 프레임워크에 대하여 서술한다.
다양한 IoT(Internet of Things) 서비스들이 등장하면서 IoT 기기의 테스크를 오프로딩 시키는 연구가 진행되었다. 기존에는 클라우드 컴퓨팅을 통한 오프로딩이 고려되었지만 서비스 응답 지연 및 코어 네트워크의 부하 등의 이슈로 인해 IoT 기기 근처에서 오프로딩을 지원하는 포그 컴퓨팅 개념이 도입되었다. 하지만 포그 컴퓨팅 환경에서도 서비스 대상 IoT 기기가 증가하게 되면 클라우드 환경과 마찬가지로 부하 집중 문제로 인해 서비스 응답 지연이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위하여 자동차, 드론 등 IoT 기기 근처에 존재하는 컴퓨팅 가능 노드들을 통해 오프로딩을 수행하는 개념인 기회적 포그 컴퓨팅이 등장하였다. 기존의 포그 및 기회적 포그 컴퓨팅 노드들을 활용한 오프로딩 연구들은 서비스의 요청이 있을 때 가용한 노드를 통해 오프로딩을 수행한다. 기존의 연구 방법대로 오프로딩을 수행한다면 기회적 포그 컴퓨팅 노드가 가용할 때에 발생된 요청들만 해당 노드들로 오프로딩이 가능하다. 하지만 서비스의 응답 지연 요구사항만 만족시킨다면 즉시적으로 요청을 처리할 필요가 없고 최대한 많은 테스크를 기회적 포그 컴퓨팅 노드로 오프로딩 시키는 것이 부하 분산에 용이하다. 그러므로 본 논문에서는 오프로딩 타이머를 기반으로 서비스 응답 지연 요구사항을 만족시키면서 최대한 기회적 포그 컴퓨팅 노드들을 통해 오프로딩 시킬 수 있는 지연된 오프로딩 방법을 제안하고자 한다.
In this paper, the biometric data is transmitted in real time from the IoT environment is runoff, forgery, alteration, prevention of the factors that can be generated from a denial-of-service in advance, and the security strategy for the biometric data to protect the biometric data secure from security threats offer. The convenience of living in our surroundings to life with the development of ubiquitous computing and smart devices are available in real-time. And is also increasing interest in the IOT. IOT environment is giving the convenience of life. However, security threats to privacy also are exposed for 24 hours. This paper examines the security threats to biological data to be transmitted in real time from IOT environment. The technology for such security requirements and security technology according to the analysis of the threat. And with respect to the biometric data transmitted in real time on the IoT environment proposes a security strategy to ensure the stability against security threats and described with respect to its efficiency.
Solar energy harvesting IoT devices prioritize maximizing the utilization of collected energy due to the periodic recharging nature of solar energy, rather than minimizing energy consumption. Meanwhile, research on edge AI, which performs machine learning near the data source instead of the cloud, is actively conducted for reasons such as data confidentiality and privacy, response time, and cost. One such research area involves performing various audio AI applications using audio data collected from multiple IoT devices in an IoT edge computing environment. However, in most studies, IoT devices only perform sensing data transmission to the edge server, and all processes, including data preprocessing, are performed on the edge server. In this case, it not only leads to overload issues on the edge server but also causes network congestion by transmitting unnecessary data for learning. On the other way, if data preprocessing is delegated to each IoT device to address this issue, it leads to another problem of increased blackout time due to energy shortages in the devices. In this paper, we aim to alleviate the problem of increased blackout time in devices while mitigating issues in server-centric edge AI environments by determining where the data preprocessed based on the energy state of each IoT device. In the proposed method, IoT devices only perform the preprocessing process, which includes sound discrimination and noise removal, and transmit to the server if there is more energy available than the energy threshold required for the basic operation of the device.
4차 산업혁명의 핵심 IT기술인 사물인터넷은 타산업과 융합되어 사용자로부터 다양한 서비스를 제공하고 있다. IoT 융합기술은 사용자의 편의성 증대에 따른 통신환경에 대한 커뮤니케이션 패러다임을 이끌고 있다. 하지만 빠르게 발전하는 IoT 융합기술에 대한 보안 방안 마련이 시급하다. IoT는 디지털 윤리와 개인정보보호와 밀접한 관계를 가지고 있어, 타 산업에 IoT 도입에 따른 위협요소 대책안을 마련해야한다. 보안사고 발생 시 정보유출, 이미지 실추, 금적적인 손해, 인명피해 등 다양한 문제가 나타날 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 IoT기반 클라우드 융합 환경에서 안전한 접근 제어를 위한 인증서 관리기법을 제안한다. 디바이스 및 사용자 등록, 메시지 통신 프로토콜, 디바이스 갱신 및 관리 기법을 설계하였다. 공격기법 및 취약점에 따른 안전성 분석을 수행하였으며, 기존 PKI 기반 인증서 관리기법 대비 효율성 평가결과 약 32%의 감소된 수치를 확인 할 수 있었다.
최근 정보통신 기술과 다양한 스마트 디바이스들의 성능이 빠르게 발전하고 실생활에 적용됨에 따라, 사물인터넷(Internet of things, IoT)의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 IoT 서비스를 프로세스 기반으로 명세하고 이를 실행하기 위한 프로세스 기반 사물인터넷 객체 협업 모델을 제안한다. 즉, 본 논문의 목적은 프로세스 개념을 적용하여 IoT 서비스를 일련의 실행 순서를 가지는 태스크들과 이의 실행을 담당하는 IoT 객체간의 협업으로 정형적으로 명세하기 위한 방법을 제안하는 것이다. 결론적으로 제안 모델을 통해 IoT 서비스는 프로세스 기반 사물인터넷 컴퓨팅 환경에서 자동적으로 실행되며, 이에 대한 분석, 모니터링, 재사용이 가능할 것으로 기대된다.
oneM2M 표준을 기반으로 개발된 모비우스 IoT 서버 플랫폼의 서비스 구조는 서버와 IoT 게이트웨이가 서로 직접적으로 연결되어 HTTP 혹은 MQTT 프로토콜을 사용하여 데이터를 교환한다. 이러한 구조는 IoT 서비스의 안정적 운용에 지장을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 SIP를 사용하여 서버와 게이트웨이 (또는 장치)들 간에 세션을 안전하고 안정적으로 관리하여 주기위한 방안을 제시한다. 또한, 모비우스 IoT 플랫폼상에서 제안한 방법을 구현하기 위한 방안을 제시한다. 제안방법의 동작확인을 위하여 제안 방법을 모비우스 IoT 플랫폼상에 구현하여, 전형적인 IoT 응용서비스 환경에 SIP 서버를 연계한 테스트베드를 구현한다. 실험결과는 제안방법이 정상적으로 수행됨을 확인할 수 있고, 제안방법이 IoT 서비스의 안정적 운용에 기여할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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