• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.829-836
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• 2019

IoT 장치들은 네트워크 구성에 많이 사용되고 있고, 증가하고 있다. 데이터는 필요에 따라서 이기종의 IoT 장치를 통하여 전송된다. 본 논문에서는 Bluetooth 5를 이용하여 내부 네트워크를 구성하고, LoRa(Long Range)를 통하여 데이터 전송할 때 발생하는 전송 데이터 손실을 방지하기 위한 기법을 제안한다. Bluetooth 5가 LoRa의 데이터 전송 속도에 비해 빠르므로 LoRa를 통하여 데이터를 전송할 때 데이터 손실 문제가 발생한다. 본 논문에서 제안하는 전송 데이터 손실 방지 기법은 Bluetooth 5와 LoRa 뿐 아니라 이기종의 IoT 장치의 데이터 전송 속도 차이로 인해 발생하는 데이터 손실을 방지할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 본 논문에서는 제안하는 데이터 손실 방지 기법을 적용하여 시뮬레이션 결과를 보인다. 2가지 방법으로 시뮬레이션 했을 때 전송 성능과 저장에 필요한 메모리 양 을 보인다.

• 한국가스학회지
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• 제25권5호
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• pp.70-77
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• 2021

4차 산업혁명과 더불어 IoT 기술이 발전함에 따라 IoT 기술이 적용된 가스안전 제품들이 개발되고 있다. 하지만 그에 따른 가스 안전 제도는 허용되지 않았기 때문에 IoT 가스안전 제품들을 위한 제도개선과 동작 신뢰성 테스트가 요구된다. 본 논문은 IoT 가스안전 제품 중 IoT 퓨즈 콕, 스마트 다기능 계량기에 대해서 연구하고 IoT 퓨즈 콕의 실증 결과 데이터를 분석하여 동작 신뢰성 데이터를 확보하며, 그에 따라 IoT 가스안전제품에서 선두주자가 되는 것뿐만 아니라 추후 다양한 시험 평가 및 방법으로 가스 차단 기술을 한 단계 성장시키는 것을 목적으로 한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.77-84
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• 2024

지난 몇 년 동안 5G와 같은 새로운 저 지연 통신 프로토콜을 기반으로 IoT 엣지가 등장하기 시작했다. 그러나, IoT 엣지는 막대한 이점에도 불구하고, 새로운 보완 위협을 초래하여 이를 해결하기 위한 새로운 보안 솔루션이 필요하다. 본 논문에서는 IoT 시스템을 보완하는 클라우드 환경기반의 IoT 엣지 아키텍처 모델을 제안한다. 제안 모델은 IoT 엣지 장치에서 추출한 네트워크 트래픽 데이터를 기계 학습에 작용하여 사전에 보안 위협을 예방한다. 또한, 제안 모델은 로컬 노드에서 보안 데이터 일부를 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)에서의 부하 및 보안을 보장한다. 제안 모델은 IoT 엣지 환경 중 로컬 노드에 데이터 처리 및 관리의 일부 기능을 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)의 부하를 더욱 줄이는 동시에 취약 부분을 안전하게 보호한다. 제안 모델은 다양한 IoT 기능을 네임 서비스로 가상화하고, 필요에 따라 하드웨어 기능과 충분한 계산 리소스를 로컬 노드에 배포한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.329-330
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• 2016

Private Cloud 환경 내에서는 다양한 IoT 디바이스들의 데이터들이 수집되고 클라우드 서비스 사용자들은 다양한 수집된 데이터를 제공받는다. 이에 편리한 데이터 활용을 위해 모바일 에이전트를 이용한 IoT 데이터 처리 프레임워크를 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권2호
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• pp.84-91
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• 2021

EU의 GDPR에 따르면 개인정보를 수집할 때 정보 주체(사용자)의 동의 혹은 거절하는 권리가 가장 우선시 되고 있다. 그러므로 정보 주체는 언제라도 동의 철회 및 잊힐 권리를 주장할 수 있어야 한다. 특히, 제한적인 IoT 장치(Constrained Node)에서는 프라이버시에 민감한 데이터의 수집, 처리 등에 대해 정보 주체의 동의 기능 구현 및 수집 정보의 활용 내용을 게시하기 매우 어렵다. 본 논문에서는 정보 주체가 IoT 장치에서 수집, 처리되는 데이터를 모니터링하여, 정보 유출의 문제를 인지하고, 연결 및 장치 제어가 가능한 관리 시스템을 설계하고 구현하였다. IoT 장치의 표준 OCF(Open Connectivity Foundation)와 장치 연결 프레임워크인 AllJoyn의 공통 정보를 고려하고, 정보 보호를 위한 메타 데이터 10개를 정의하였다. 이를 DPD(Data Protection Descriptor)라고 명명하였으며, DPD를 기반으로 정보 주체가 정보를 관리할 수 있는 SW인 DPM(Data Protection Manager)를 개발하였다.

• 교육녹색환경연구
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• 제20권3호
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• pp.25-32
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• 2021

본 연구는 사물인터넷(IoT) 기술을 학습에 활용한 문헌과 사례를 분석하고, 관련 분야 전문가, 현장 교사, 기술 전문가 대상 FGI를 통해 IoT가 학습 개선을 위해 활용될 수 있는 학습환경 데이터와 유형별 활용 시나리오 모델을 정의하였다. 더불어 이를 바탕으로 개발된 프로토타입을 실제 학습환경에 시범 적용하여 실시간 데이터의 수집 및 분석과 활용 관점에서 검증함으로써 학교 현장에서 IoT 기술을 활용할 수 있는 실천적인 방안을 도출하였다. 본 연구는 실제 학교현장의 제약사항을 고려한 IoT를 활용한 학습 및 학습환경을 실제 구축하고 적용한 선험적 사례로서 의의가 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.345-346
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• 2018

Internet of Things (IoT) data is collected in real time and is treated as highly reliable data because of its high precision. However, IoT data is not always highly reliable data. Because, data be often incomplete values for reasons such as sensor aging and failure, poor operating environment, and communication problems. So, we propose the methodology for solve this problem. Our methodology implements multiple LSTM networks to individually process the data collected from the sensors and a single LSTM network that batches the input data into an array. And, we propose an efficient method for constructing LSTM in IoT environment.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.88-98
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• 2021

블록체인 기술이 IoT를 위한 보안 이슈로 대두됨에 따라, IoT에 블록체인을 통합하는 기술이 연구되고 있다. 본 논문은 IoT 데이터 공유를 위한 토큰 기반 IoT 서비스 접근 제어 기술에 관한 연구로 허가형 블록체인을 이용하여 소유자 중심의 데이터 공유 기술을 제안한다. IoT health 데이터를 공유하고자 서로 다른 서비스에 대해 디바이스 소유자 중심의 각각 다른 접근제어 정책을 적용하여 데이터를 공유하기 위한 방법을 제공하기 위해 3개의 조직으로 구성된 하이퍼레저 패브릭 네트워크(HFN, Hyperledger Fabric Network)를 설계하였다. 제안하는 시스템에서 디바이스 소유자는 조직의 참여자에 대해 서로 다른 보안 레벨이 적용된 권한 토큰을 발행하며, 토큰 발행 정보는 HFN의 분산 원장을 통해 공유된다. IoT에서 데이터에 접근을 요청하는 서비스 요청자들에게 토큰을 부여함으로써, IoT 장치들의 접근제어 처리를 경량화할 수 있다. 또한, HFN을 이용하여 네트워크 참여자간에 토큰 발행 정보를 공유함으로서 토큰에 대한 무결성을 보장하고 모든 네트워크 참여자들이 토큰을 신뢰할 수 있다. 디바이스 소유자는 자신의 데이터가 허가된 권한 안에서 사용되고 있음을 신뢰할 수 있고, 데이터 수집 및 사용에 대해 제어할 수 있다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.159-164
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• 2023

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.893-895
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• 2016

데이터센터는 지속적으로 IT 서버의 안정적 운영을 위해 실내 환경을 관리하고 있다. 서버가 과열로 동작영향을 받지 않도록 많은 에너지를 항온항습 기능에 투자하고 있다. 기축 데이터센터들은 건축 특징, 운영 방법에 따라 에너지 효율 격차가 크게 발생한다. 본 논문에서는 IoT 기술을 이용하여 기축 데이터센터의 현재 에너지 사용효율을 확인하고, 교체, 업그레이드 필요성을 판단하는 진단시스템 기술을 구현하였다. 해당 측정 정보는 IoT 센서를 통해 수집되며, 수집된 데이터는 클라우드 시스템에서 다양한 머신러닝 알고리즘에 입력되어, 에너지 비즈니스에 지표를 도출한다. IoT를 이용하여 구현한 진단 시스템은 설치, 데이터 수집, 분석에 3주이내의 시간 소요로, 기축 데이터센터의 에너지 효율향상에 많은 기여를 제공할 수 있다.