• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.9-17
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• 2019

사물인터넷(Internet of Things:IoT)은 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술로 스마트 홈, 스마트 공장 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근 미세먼지 등 대기 오염 정보에 대한 관심이 높아짐에 따라 IoT 기술을 기반으로 날씨 정보, 대기 오염 정보를 제공하는 앱이 개발되고 있다. 본 연구에서는 IoT 기술을 활용하여 시각적인 대기 오염 및 날씨 정보를 제공하고 이를 활용하여 가전 자동화 등의 유용한 서비스를 개발함을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 IoT 기술을 기반으로 하여 대기 오염 정보를 이용한 가전 자동화, 메시지 및 알람, 시각적인 대기 오염 정보 및 날씨 정보를 제공하는 스마트 서비스를 설계, 구현하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.34-41
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• 2020

IoT 시장의 안정화와 급속한 확장의 시대가 도래하고 있다. IoT 환경에서는 사물이 상황에 따라 통신의 주도권을 갖는 통신 환경이 발생할 수 있으며, 불특정 다수의 IoT 환경과의 통신이 발생하여 개인 민감정보의 철저한 관리의 필요성이 증대되고 있다. 특히 IoT 환경에서는 센서 간의 통신 과정에서 개인 식별 정보를 제외한 개인의 생활 패턴, 주변 환경 정보 등의 민감한 비식별 정보의 유출로 프라이버시 침해의 우려가 증대된다. IoT로 인한 환경의 변화로 얻는 이점도 있으나, 개인의 민감정보가 자신도 모르는 사이에 빅데이터라는 명목으로 어디론가 전송되는 문제점도 있다. IoT 환경에서 센서를 통해 전송되는 개인 민감정보의 안전한 관리를 위해 초기 수집 방법과 민감정보 국외 이전 관리에 관한 사항, 그리고 2020년 8월 5일 시행되는 데이터 3법으로 IoT 환경의 비식별 개인정보의 활용의 본격적인 활성화가 예상됨에 따라 IoT 환경의 비식별 개인정보 보호 강화를 위한 사항을 제안하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권2호
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• pp.291-297
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• 2015

사물인터넷(Internet of Things)은 실세계에 있는 RFID 테그, 센서와 모바일 폰 등의 다양한 사물들이 인터넷을 통하여 상호 연결되고 협력하는 것을 말하며 이 서비스를 제공하기 위한 기술은 센서 및 네트워크 기술, 미들웨어 기술, 어플리케이션 소프트웨어 기술로 구성된다. 이러한 기술을 바탕으로 현재 IoT는 현재 헬스케어, 홈케어, 자동차, 교통, 건설, 농업, 환경, 엔터테인먼트, 식품 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 본 연구는 연구 초기 단계에 있는 게임 분야의 IoT의 발전 방향을 논하기 위한 것이다. 이를 위하여 첫째, 게임 제작을 위한 IoT 기술들을 센서 및 네트워크 기술, 미들웨어 기술, 어플리케이션 소프트웨어 기술을 중심으로 제안한다. 둘째, 게임에 IoT 기술이 접목됨으로써 성장될 수 있는 분야로 기능성 게임과 게임화를 제안한다. 본 연구는 IoT 기술을 이용한 게임 제작자들에게 도움을 줄 수 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.417-422
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• 2015

IoT 환경의 서비스 규모는 센서의 수량에 의하여 결정된다. 센서의 수량이 증가함은 IoT 환경에서 발생하는 데이터의 양도 증가함을 의미한다. 네트워크 환경에서 데이터 폭주 시 네트워크 혼잡제어를 위한 연구와 동적 버퍼운영으로 네트워크를 안정적으로 운영하기 위한 연구들이 있다. 또한 비연결형 네트워크 환경에서 스트림 데이터 처리에 대한 연구들이 있다. 본 연구에서는 IoT환경의 빅데이터를 처리하기 위한 센서 게이트웨이를 제안한다. 이를 위하여 센서 미들웨어를 설계하기 위한 RESTful 을 확인하고, 스트림 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 이중버퍼 알고리즘을 적용한다. 마지막으로 제안하는 시스템을 평가하기 위하여 TCP 상의 HTTP 프로토콜을 기반으로 하는 MJpeg 스트림을 이용하여 빅 데이터 트래픽을 발생 시키며, 오픈소스 미디어 플레이어인 VLC를 이용하여 영상 수신 처리율을 이용하여 성능을 비교한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권8호
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• pp.1031-1038
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• 2015

스마트 폰의 출현에 이어 최근 웨어러블 기기와 IoT 개념의 등장으로 언제 어디서든 여러 다양한 객체들 간의 상호작용이 가능하게 되었다. 그 중 홈 네트워크를 이용한 스마트 홈 서비스를 위해서는 수많은 센서들이 필요하다. 이러한 스마트 환경에서의 센서 데이터를 이용하여 거주자의 행위를 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 각종 센서 데이터 마이닝 기법을 통한 행위 인식 및 패턴 분석을 위해 많은 센서가 사용되지만, IoT 스마트 홈 서비스를 위해 수많은 센서들이 설치되어야 한다면 비용의 문제와 에너지 소모의 문제를 야기할 것이다. 본 논문에서는 스마트 환경에서 주성분 분석과 클러스터링 기법을 활용하여 적은 수의 센서를 선정하는 방식을 제안하며, 이에 따른 거주자 행위 인식률의 개선 효과를 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.91-97
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• 2017

IoT (Internet of Things) systems are based on heterogeneous hardware systems of different types of devices interconnected each other, ranging from miniaturized and low-power wireless sensor node to cloud servers. These IoT systems composed of heterogeneous hardware utilize data sets collected from a particular set of sensors or control designated actuators when needed using open APIs created through abstraction of devices' resources associated to service applications. However, previously existing IoT services have been usually developed based on vertical platforms, whose sharing and exchange of data is limited within each industry domain, for example, healthcare. Such problem is called 'data silo', and considered one of crucial issues to be solved for the success of establishing IoT ecosystems. Also, IoT services may need to dynamically organize their services according to the change of status of connected devices due to their mobility and dynamic network connectivity. We propose a way of dynamically composing IoT services under the concept of WoT (Web of Things) where heterogeneous devices across different industries are fully integrated into the Web. Our approach allows developers to create IoT services or mash them up in an efficient way using Web objects registered into multiple standardized horizontal IoT platforms where their resources are discoverable and accessible. A Web-based service composition tool is developed to evaluate the practical feasibility of our approach under real-world service development.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.79-82
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• 2017

IoT devices are interconnected in global network with different functionalities and manage the data transfer in cloud computing. IoT devices can be used anytime, anywhere with any device with different applications and protocols. Same devices but different applications according to end user requirements such as sensors and Wi-Fi devices, reusability of these applications can enhance the development process. However, large number of variations in cloud computing make it difficult the features selection in application because of compatibility issues of devices. In this paper we have proposed multi-Software Product Lines (multi-SPLs) approach to manage the variabilities and commonalities of IoT applications and protocols. Feature modeling is used to manage the commonalities and variabilities of SPL. We proposed that multi-SPLs feature model is more appropriate for modeling of IoT applications and protocols.

• 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.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.93-100
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• 2022

In this paper, we propose a machine learning-based method for supporting resource management of IoT software platforms in a multi-modal sensing scenario. We assume that an IoT device installed with a oneM2M-compatible software platform is connected with various sensors such as PIR, sound, dust, ambient light, ultrasonic, accelerometer, through different embedded system interfaces such as general purpose input output (GPIO), I2C, SPI, USB. Based on a collected dataset including CPU usage and user-defined priority, a machine learning model is trained to estimate the level of nice value required to adjust according to the resource usage patterns. The proposed method is validated by comparing with a rule-based control strategy, showing its practical capability in a multi-modal sensing scenario of IoT devices.

• ETRI Journal
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• 제44권1호
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• pp.155-167
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• 2022

The Internet of Things (IoT) is a new paradigm that connects physical and virtual objects from various domains such as home automation, industrial processes, human health, and monitoring. IoT sensors receive information from their environment and forward it to their neighboring nodes. However, the large amounts of exchanged data are vulnerable to attacks that reduce the network performance. Most of the previous security methods for IoT have neglected the energy consumption of IoT, thereby affecting the performance and reducing the network lifetime. This paper presents a new multistep routing protocol based on cellular learning automata. The network lifetime is improved by a performance-based adaptive reward and fine parameters. Nodes can vote on the reliability of their neighbors, achieving network reliability and a reasonable level of security. Overall, the proposed method balances the security and reliability with the energy consumption of the network.