사물인터넷(IoT : Internet of Things)의 발전으로 사람에 의해 기기를 제어하는 기존의 단일기기 제어방식 P2M(People to Machine)이 아닌, 기기와 기기가 네트워크로 연결되어 사람의 간섭 없이 서로 정보전달이 가능한 M2M(Machine to Machine)으로 발전하게 되었다. 이에 따라 IoT에 대한 사용자들의 관심이 높아졌지만 이를 충족시키기 위해 IoT 기술에 대한 이해를 돕는 시스템이 부족한 상황이다. 그러므로 IoT 기술의 동작과정을 이해하기 쉽게 표현해 줄 수 있는 시스템이 요구된다. 이에 본 논문에서는 사용자들의 요구사항을 충족시키기 위해 XML을 기반으로 사용자, 센서, SNS 등 이벤트 발생 시 기기들 간의 관계를 맺고 협업하는 과정에 대해 모니터링 할 수 있는 시뮬레이션 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한, 시뮬레이션 시스템의 유지보수 및 업데이트를 위해 각각의 기능을 API로 만들어 제안하였다.
앞으로 2020년에 250억 개의 사물인터넷 디바이스가 존재할 것으로 전망하고 있으며 새로운 네트워크 연결을 통한 다양한 신규 서비스 및 디바이스 시장이 창출될 것으로 예상하고 있다. 그러나 기존의 IP/SIP/IMS 카메라 및 비디오도어폰의 경우 제품 및 설치 환경의 문제 등으로 다양한 센서 및 IoT 기기를 수용하기 어렵다. 또한 최근에는 IoT 기술과 표준을 수용할 수 있는 센서 및 엑츄에이터들이 지속적으로 업데이트 되는 상황이다. 따라서 본 논문에서는 게이트웨이 기본 기능 외에 향후 업데이트되는 IoT 관련기기를 유연하게 수용하고 ZigBee/Z-Wave/NFC 단말장치와 연동할 수 있는 지능형 게이트웨이를 개발하였다. 본 지능형 게이트웨이는 IMS 시장의 성장으로 VoIP 시스템을 IMS 장비로 대체하기 위해 IMS 시스템을 개발하는데 기여를 할 것이다.
본 논문에서는 지능형 IoT (internet of things) 미러 시스템을 통해 사용자의 우울증 예방을 위한 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현한다. 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 위해 IoT 미러 장치는 뇌파 헤드셋 디바이스로부터 집중도 및 명상도 데이터를 측정하고, 웹캠을 통해 다층 퍼셉트론 알고리즘으로 분류된 "슬픔", "분노", "혐오감", "중립", "행복" 및 "놀람"과 같은 표정 데이터를 측정한 후, oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버로 전송한다. IoT 서버에 수집된 데이터는 제안한 병합 레이블링 과정을 거쳐 세 가지의 우울 단계(RED, YELLOW, GREEN)를 분류하는 기계학습 모델을 생성한다. 실험을 통해 k-최근접 이웃 모델로 우울 단계를 분류한 결과 약 93%의 정확도를 얻을 수 있었고, 분류된 우울 단계에 따라 가족, 친구 및 사회복지사에게 소셜 네트워크 서비스 에이전트를 통해 알림 메시지를 전송하여 사용자와 보호자 간의 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현하였다.
사물 인터넷이 발달하면서 다양한 스마트 홈 IoT 디바이스와 서비스가 제공되고 있다. 스마트 홈 IoT 서비스의 핵심은 사용자가 인터넷 통신을 통해 디바이스를 제어하는 것이다. IoT 디바이스들의 통신은 대부분 사설 네트워크 내에서 IP를 가지기 때문에 외부의 네트워크에서 접근하여 제어하는 원격제어에 어려움이 있다. 원격 제어를 위한 방법 중 하나로 서로의 IP를 파악해 통신을 하는 UDP 홀 펀칭이 있다. UDP 홀 펀칭은 100%에 가까운 데이터 통신 성공률을 보장하기 위해 경우에 따라 3단계 과정을 거쳐야한다. 본 논문은 UDP 홀 펀칭을 이용한 IoT 디바이스 원격제어에서 불필요한 단계를 생략시키기 위해 CEP 기반으로 원격 제어 정책을 관리하는 시스템을 제안한다.
In this paper, we present a self-adaptive software platform that enables an IoT gateway to perform autonomous operation considering IoT devices connected each other in resource-constrained environments. Based on the oneM2M device software platform publicly available, we have designed an additional part, called SAS (self-adaptive software) consisting of MAM (memory-aware module), NAM (network-aware module), BAM (battery-aware module), DAM (data-aware module), and DH (decision handler). A prototype system is implemented to show the feasibility of the proposed self-adaptive software architecture. Our proposed system demonstrates that it can adaptively adjust the operation of gateway and connected devices to their resource conditions under the desired service scenarios.
IoT 기기의 사용량은 점점 늘어나고 있으며, 전 산업분야에 걸쳐 다양한 형태의 플랫폼으로 적용되고 발전하고 있다. 본 논문에서는 IoT Device, IoT Gateway와 Cloud Infra가 수행하는 역할에 따라 Smart IoT Gateway Platform을 제시하였고, 각각의 역할에 대해 설명하였다. 제시한 Smart IoT Gateway Platform의 역할에 맞게 산업 분야뿐만 아니라 일반적인 가정에서 사용할 수 있는 칩입 탐지 시나리오로써 스마트홈 IoT 시나리오를 제시하였다.
In order to provide useful Internet of Things (IoT) services, the locations of IoT devices should be well managed. However, frequent location updates of lots of IoT devices result in signaling overhead in networks. To solve this problem, this paper utilizes the opportunistic fog node (OFN) which is opportunistically available according to the mobility to perform the location updates as a representative of IoT devices. Therefore, the location updates through OFN can reduce the signaling loads of networks. To show the performance of the proposed scheme, we develop an analytic model for the opportunistic location update offloading probability that the location update can be offloaded to OFN from the IoT device. Then, the extensive simulation results are given to validate the analytic model and to assess the performance of the proposed scheme in terms of the opportunistic location update offloading probability.
앞으로 20여 년 동안은 인터넷과 스마트폰에서 사물인터넷으로 대이동이 시작될 것이다. 사물인터넷의 핵심은 인간을 둘러싼 사물들이 서로 연결되면서 인간에게 새로운 편익 혹은 가치를 부여하는 것이다. 미래의 산업 환경은 제품 생산 과정에 있는 모든 기계와 기계, 공장과 공장을 포함한 모든 공정이 긴밀하게 연결되며, 가상 세계와 실세계의 결합인, 전체 제품과 생산주기의 디지털화를 통해 마침내 디지털 공장은 현실로 구현될 것이다. 제안한 IoT 또는 IIoT 기반의 다운로드 OTA(Over-the-Air)는 네트워크를 통한 임의의 형식과 크기의 미디어 객체(Media Object)를 다운로딩하기 위한 유연성 있는 메커니즘을 제공한다. 더불어 제안한 DLOTA는 경량 암호화, OTP, 그리고 CapBAC 기술에 의한 일부분의 보안 기능을 제공한다.
사물인터넷(IoT: Internet of Thing) 기술은 사용자 주변의 사물들이 상호 연결되어 정보를 공유할 수 있도록 해준다. IoT 환경에서 보안은 민감한 개인 정보 유출뿐만 아니라 생명에 직결 된 문제가 발생 할 수 있기 때문에 반드시 지원되어야하는 핵심 기술이다. 하지만 IoT 서비스를 구성하는 소형장치의 경우 자원이 제한적이며 배터리에 의존하기 때문에 기존 보안기술을 직접 적용하기는 어렵다. PSK(Pre-Shared Key)기반 방식은 통신 주체들이 사전에 안전하게 비밀키를 설정한 뒤 보안 기능을 수행하는 방식으로 경량화 장치에 적합하다. 공개키 알고리즘을 기반으로 세션키를 설정하는 방식보다 적은 비용으로 보안 기술을 구축할 수 있기 때문이다. 그러나 경량화 된 장치는 입출력장치가 부재하기 때문에 PSK를 사전에 안전하게 설정하는 방식은 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 자원이 제한적인 소형 장치들을 위한 안전한 초기 설정 기술을 제안하고 구현 결과를 보인다.
사물인터넷의 발달에 따라 IoT 기기에서 처리되는 데이터의 정확성도 중요시되고 있다. 사물인터넷에서 생산되는 데이터는 센서마다 다양한 포맷과 프로토콜을 사용하고 있기에 수집된 센서 데이터에 이상이 발생하면 정규화하고 통합하는 과정에서 데이터 오류로 인해 실패하거나 잘못된 데이터를 구성하게 된다. 사용자의 상황이나 IoT 기기의 이상 증상은 정확하게 판단되지 않기 때문에 사용자 서비스 장애가 발생하거나 실패하는 문제가 발생한다. 본 논문은 IoT 환경에서 발생되는 다양한 형태의 데이터가 IoT 기기의 특성을 반영하여 정상적인 범주 내에서 변화되는지를 수학적 함수로 산출하여 데이터의 정합성을 탐지하는 방법을 제안한다. IoT 데이터의 발생 특성을 파악하기 위해 '기울기 분석'을 활용한 방법과 '선형 회귀 분석'을 활용한 방법을 각각 제시하고 실험하였다. 기울기를 활용하는 방법은 '증가하는 속도'가 다음에 일어나는 현상에 영향을 미치는 IoT 데이터(센서 기기)에 적합하며, 선형 회귀를 활용하는 방법은 선형적으로 데이터가 움직일 때 '선형 회귀 함수로부터의 차이'가 다음에 일어나는 현상에 영향을 미치는 데이터(수도, 전기 계량기)에 적합하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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