M2M(machine-to-machine) 상호작용을 기반으로 하는 개방형의 이기종 환경에서 서비스 선택은 민감한 문제로서, IoT 장치들이 상호작용을 하기 위해 최선의 선택을 할 수 있도록 사회적 신뢰 관계의 개념을 적용해 볼 수 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 사회적 신뢰 관계를 기반으로 작성된 프로파일을 이용한 조합서비스의 QoS 예측과 신뢰 수준을 평가하기 위한 방법을 제안한다. 정량적인 평가를 통한 서비스 선택이 이루어짐으로써, 보다 신뢰 할 수 있는 서비스 조합의 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
사물인터넷의 수요가 증가하면서 사용자의 중요 정보들을 수집하는 사물인터넷 기기의 보안에 대한 필요성 또한 꾸준히 증가하고 있다. 하드웨어, 프로세서, 에너지 등의 제약이 있는 사물인터넷 특성상 기존의 보안시스템을 그대로 적용하기 어렵기 때문에, 사물인터넷에 특화된 보안가이드라인 및 관련문서가 만들어지고 있다. 그러나 이들은 사물인터넷 기기 각각에 특화된 보안을 구체적으로 다루기보다는 포괄적이며 일반화된 수준의 보안을 다루고 있다. 더구나 이들은 개발자 및 서비스 제안자의 입장에서 작성되었기 때문에 특정 사물 인터넷 기기를 사용하고자 하는 일반 사용자의 입장에서 특정 사물인터넷 기기가 어느 정도 보안성을 갖추고 있는지 파악하기가 어렵다. 본 논문에서는 사물인터넷과 관련된 기존 가이드라인과 문서들을 토대로 사물인터넷 기기 각각에 대하여 보다 구체화된 보안평가용 평가모델을 설계하여 제시하였다. 아울러 이 평가모델을 토대로 대표적 사물인터넷 기기인 스마트워치를 대상으로 체크리스트를 적용하여 작성해 봄으로써 특정 사물인터넷 기기를 사용하기 전에 보안성 평가를 일반 사용자도 용이하게 할 수 있음을 보여준다.
In the IoT environment, there is a huge amount of heterogeneous devices with limited capacity. Existing trust evaluation methods are not adequate to accommodate this requirement due to the limited storage space and computational resources. In addition, since IoT devices are mainly human operated devices, the trust evaluation should reflect the social relations among device owners. There is also a need for a mechanism that reflects the tendency of the trustor and environmental factors. In this paper, we propose an adaptable trust evaluation method for SOA-based IoT system to deal with these issues. The proposed model is designed to minimize the confidence bias and to dynamically respond to environmental changes by combining direct evaluation and indirect evaluation. It is expected that it will be possible to secure trust through quantitative evaluation by providing feedback based on social relationships.
사물인터넷은 하드웨어와 소프트웨어로 구성된 사물이 인터넷에 연결을 통해 서로 정보를 주고받는 것을 가능하게 하는 기술로써 사물의 서비스화를 촉진시키고 있다. 최근 IoT 디바이스와 웹 서비스로 구성된 IoT 서비스는 마케팅 분야에 적용되어 고객의 니즈를 충족시킬 수 있는 수단으로 활용되기 시작했다. 하지만, IoT 서비스에 적절한 마케팅 요소를 적용하는 것은 쉽지 않다. 따라서 IoT 서비스에 마케팅 요소를 적절하게 적용하기 위한 분석 도구가 요구된다. 이에 본 연구는 IoT 서비스의 마케팅 평가를 위한 분석 모델을 구축하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 문헌 연구를 통해 IoT의 기술 요소 및 마케팅 요소를 도출하고, 이를 통해 서비스 청사진 기법을 기반으로 각 요소 간의 관계성 조사를 통해 IoT 서비스의 마케팅 평가를 위한 분석 모델을 구축했다. 또한 구축된 분석 모델의 검증을 위해 실제 사례를 적용했다. 본 연구는 IoT 서비스를 평가하기 위한 도구 개발에 공헌할 것으로 기대된다.
IoT시스템 품질확보를 목표로 하는 QoS 관리체계에서 가장 중요한 포인트는 품질 측정체계 설계와 품질평가 제도이다. 본 연구는 IoT시스템 구조와 기능 진단을 토대로 한 핵심품질 측정용 매트릭스 모델 연구이다. 특히 사물인터넷(IoT) 환경의 품질측정에 대한 메트릭스를 개발함으로써 사물 인터넷(IoT) 품질 측정/분석을 위한 기초를 제공한다. IoT시스템 품질평가용 매트릭스는 기능적 요구사항과 품질 요구사항을 하나의 통합 테이블에 기술하여 품질평가를 시행하는 방법이다. 기능적 요구사항과 품질 요구사항을 종합하여 연관성을 평가함으로써 평가 신뢰도와 활용성을 높일 수 있다. 제안된 방법 적용 시 IoT 품질은 신호처리, 프로세싱, 네트워킹 기능 등에서 보다 효율적인 품질확보의 토대가 되고 전체적으로 지연을 줄이면서 QoS를 향상 시킬 수 있다.
IoT 시스템에서의 미들웨어는 인간과 사물, 사물과 사물 사이를 연결하여 데이터를 주고받을 수 있도록 중간 매개체 역할을 하는 소프트웨어이다. IoT 미들웨어는 그 형태와 목적이 서로 상이한 이기종간의 하드웨어, 프로토콜 및 통신 등을 전 영역에 걸쳐서 다양한 형태로 존재한다. 그러므로 시스템 각각의 역할별 종류를 달리 설계하더라도 공통적으로 보안을 강화할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 SOA(Service Oriented Architecture) 접근방법을 이용한 IoT 미들웨어 구조를 분석하고 이를 바탕으로 시스템 보안요구사항을 설계하였다. 기존 시스템 개발방법과는 달리 검증을 위하여 공통평가기준(Common Criteria) 기반으로 평가대상물(TOE: Target Of Evaluation)을 정의하였다. 향후 제시된 미들웨어 시스템은 보안문제정의 및 보안목적과 상관관계를 나타냄으로서 보안이 강화된 IoT 시스템 구현 근거가 될 것이다.
스마트 빌딩 (Smart Building)은 사물 인터넷 (IoT; Internet of Things) 장치와 클라우드 서비스에서 모두 사용될 수 있는 응응 프로그램을 의미한다. 최근 Amazon, Google 및 Microsoft와 같은 클라우드 서비스 제공 업체는 IoT 장치에서 클라우드 애플리케이션 서비스를 제공할 수 있는 IoT 클라우드 플랫폼을 제공하고 있다. Postscapes에 따르면 최근에 152 개의 IoT 클라우드 플랫폼이 존재하고 있으며 스마트 빌딩 구현을 위해 하나를 선택하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 실험을 위해서 마이크로소프트 Azure IoT 허브와 아마존의 AWS(Amazon Web Services) IoT를 선택하였다. 두 개의 IoT 클라우드 플랫폼을 선택하고 스마트 빌딩 관점에서 평가하였다. IoT 클라우드 플랫폼을 평가하기 위해 두 가지 다른 IoT 클라우드 플랫폼을 활용하였고, 일반적인 스마트 빌딩 시나리오를 가정하여 프로토타입을 구현하였다. 실험은 IoT 클라우드 플랫폼을 사용하여 시스템을 개발하는 과정에서 얻은 정보와 경험을 기반으로 수행하였다. 이 평가 결과는 스마트 빌딩을 위해 IoT 클라우드 플랫폼을 선택할 때 활용될 수 있다.
최근 일본을 중심으로 소사이어티 5.0에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 소사이어티 5.0은 IoT 센서를 이용한 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문은 소사이어티 5.0 기반의 IoT 사용자에 대한 다중 접근방식의 프라이버시 접근 모델을 제안하고 있다. 제안 모델은 가상 환경에 IoT 장치의 중요 정보를 서로 동기화하는 다중화 방식을 사용하였다. 제안 모델은 IoT 정보의 가중치를 확률 기반으로 누적 처리함으로써 IoT 정보의 효율성을 향상시켰다. 또한, IoT 정보에 속성 정보를 연계 처리되도록 세분화하여 IoT 정보의 정확도를 향상시킨다. 성능평가 결과, IoT 장치 수와 IoT 허브장치 수에 따라 IoT 장치의 효율성이 평균 5.6% 향상되었다. 정확도는 정보 수집 및 처리에 따라 평균 15.9% 향상되었다.
정보기술인 인터넷과 하드웨어기술의 급진적인 발전에 따라 모든 사물에 인터넷을 연결하여 사물끼리 또는 사물과 사람사이에 의사소통을 하는 사물인터넷의 보급률과 이용률이 지속적으로 증가하고 있다. 이미 스마트 워치를 중심으로 한차례 사물인터넷 돌풍이 일어난 상태이며, 냉장고, 세탁기, 전구, 스위치 등 집안의 모든 사물을 스마트폰으로 조작하는 스마트 홈 킷이 현실화되고 있다. 각각의 디바이스는 자체적인 기능 구현이 가능하고, 중심 역할을 처리하는 허브를 통해 좀 더 지능화되고 협력적인 기능을 제공한다. 하지만 사물인터넷 디바이스의 양이 급증하는 것에 비해 사물인터넷 기반 소프트웨어의 품질 평가에 관한 연구는 매우 부족하여 그 품질기준이 명확하지 않다. 특히 IoT 기반 SW는 사물인터넷 디바이스를 통해 활용되기에 이동성과 휴대성, 실시간 접근성과 같은 특징과 디바이스라는 것에 대한 하드웨어적인 특징을 포괄하고 있기 때문에 포함하기에 일반적인 소프트웨어와는 차별화된 품질기준과 평가모델이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 필요성에 따라 사물인터넷 소프트웨어 평가모델을 제안하고자 한다. 국제표준 ISO/IEC 25000의 품질 특성을 바탕으로 본 논문의 평가 모델을 제시하고, 시나리오 기반 사례연구를 수행하여 검증을 하였다.
IoT(Internet of Things) 환경은 다양한 사용자 애플리케이션을 만드는데 사용할 수 있는 여러 가지 서비스에 대한 액세스를 제공하여 사용자의 요구 사항을 충족시킬 수 있어야 한다. 그러나 수많은 이기종의 장치 및 잠재적인 자원 제약과 같은 IoT 환경적 특징으로 QoS 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 SOA기반 IoT 시스템에서 사용자간 신뢰관계를 반영한 QoS 예측 방법을 제안한다. QoS예측의 정확도를 높이기 위해, 사용자간 신뢰 관계를 분석하여 사용자들 사이의 유사성을 파악하고 이를 기반으로 QoS를 예측하도록 한다. 연결중심성을 계산하여 신뢰를 강화하도록 하였으며, 실험을 통해 QoS 예측의 향상이 이루어지는 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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