In Internet of Things (IoT) era, more diverse types of information are collected and the environment of information usage, distribution, and processing is changing. Recently, there have been a growing number of cases involving breach and infringement of personal information in IoT services, for examples, including data breach incidents of Web cam service or drone and hacking cases of smart connected car or individual monitoring service. With the evolution of IoT, concerns on personal information protection has become a crucial issue and thus the risk analysis and management method of personal information should be systematically prepared. This study shows risk factors in IoT regarding possible breach of personal information and infringement of privacy. We propose "a risk analysis framework of protecting personal information in IoT environments" consisting of asset (personal information-type and sensitivity) subject to risk, threats of infringement (device, network, and server points), and social impact caused from the privacy incident. To verify this proposed framework, we conducted risk analysis of IoT services (smart communication device, connected car, smart healthcare, smart home, and smart infra) using this framework. Based on the analysis results, we identified the level of risk to personal information in IoT services and suggested measures to protect personal information and appropriately use it.
사물인터넷(IoT) 기술은 최근 의료사물인터넷(IoMT)으로 정의된 대량의 의료 데이터를 처리하여 발전을 위해 개발된 의료분야에서 많이 활용되고 있다. 수집된 광범위한 의료 데이터는 수집된 의료 데이터를 처리하기 위해 구조화된 방식으로 클라우드에 저장된다. 그러나 방대한 양의 의료 데이터를 효과적으로 처리하는 것은 쉽지 않기 때문에 의료분야 구조 데이터를 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 IoMT에서 수집된 구조화된 건강 관리 데이터를 처리하기 위한 기계 학습 모드를 개발하였다. 광범위한 의료 데이터를 처리하기 위해 본 논문에서는 의료 데이터 처리를 위한 MTGPLSTM 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 의료 정보 처리를 위한 선형 회귀 모델을 통합한다. 개발된 모델 이상치 모델은 IoMT에서 수집된 COVID-19 의료 데이터들의 평가 및 예측을 위해 FinTech 모델을 기반으로 구현되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델은 감염 확산 방지를 위한 계획 계획을 예측하고 평가하기 위한 회귀 모델로 구성된다. 개발된 모델 성능은 LR, SVR, RFR, LSTM 및 제안된 MTGPLSTM 모델과 같은 서로 다른 분류기를 고려하였으며 1GB, 2GB, 3GB 등 데이터 크기가 다르다는 점도 주요하게 고려되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델이 전 세계 데이터에 대해 최대 4% 감소된 MAPE 및 RMSE 값을 달성하였고 중국의 경우 기존 분류기보다 최대 6% 최소인 최소 MAPE(0.97)이 달성되었다.
IoT has been consistently used in various fields such as smart home, wearables, and healthcare. Since IoT devices are small terminals, relatively simple wireless communication protocols such as IEEE 802.15.4 and ISO 18000 series are used. In this paper, we designed the 802.15.4q 2.4 GHz TASK physical layer. Physical protocol data unit of TASK supports bit-level interleaving and shortened BCH encoding. It is spread by unique ternary sequences. There are four spreading factors to choose the data rate according to the communication channel environment. The TASK physical layer was designed using verilog-HDL and verified through the loop-back test of the transceiver. The designed TASK physical layer was implemented in a fpga and tested using MAXIM RFICs. The PER was about 0% at 10 dB SNR. It is expected to be used in small, low power IoT applications.
사물인터넷은 사람, 모든 사물이 네트워크에 연결되어 능동적으로 데이터를 수집하고 서로 공유 및 분석하는 사물간의 상호작용을 의미한다. 사물인터넷은 또한 의료서비스 분야의 접목이 주목되고 있다. 하지만 사물인터넷 기술이 주목받으면서 가장 문제가 되는 것은 보안문제이다. 특히 유헬스 의료기기 등은 개인의 건강정보를 주로 다루기 때문에 의료 정보 만큼의 높은 수준의 개인정보보호 및 보안이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 사물인터넷의 보안과 의료분야의 개인정보 유출사례, 개인정보 흐름, 그리고 대응방안을 분석한다.
International journal of advanced smart convergence
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제8권3호
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pp.87-94
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2019
IoT-based services are being released in accordance with the aging population and the demand for well-being pursuit needs. In addition to medical device companies, companies with ideas ranging from global ICT companies to startup companies are accelerating their market entry. The areas where these services are most commonly applied are health/medical, life/safety, city/energy, automotive and transportation. Furthermore, by expanding IoT technology convergence into the area of life care services, it contributes greatly to the development of service models in the public sector. It also provides an important opportunity for IoT-related companies to open up new markets. By addressing the problems of life care services that are still insufficient. We are providing opportunities to pursue the common interests of both users and workers and improve the quality of life. In order to establish IoT-based digital life care services, it is necessary to develop convergence technologies using cloud computing systems, big data analytics, medical information, and smart healthcare infrastructure.
IoT 환경에서 상황인지 기반 헬스케어 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 건강정보와 주변 환경정보가 필요하다. 환경정보를 구성하기 위해서는 센서데이터를 수집해야 하며, 효과적으로 센서데이터를 수집하기 위해서는 이기종 센서기기의 접근 및 다양한 센서데이터 타입을 일관적으로 처리하기 위한 모델이 필요하다. 센서데이터 수집은 환경정보를 구성하기 위해 선행되어야 하는 과정이며, 이를 통합 처리하기 위한 수집 모델은 아직까지 제안되지 않고 있다. 본 논문에서는 센서데이터의 일관된 수집 및 처리를 위한 이기종 센서데이터 수집 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 센서기기 수준에 접근하기 위한 접근정보가 담긴 수집 스키마를 가지며, 제안하는 모델을 통해 이기종 기기의 센서데이터를 일관되게 수집하여 환경정보를 제공할 수 있다. 실험에서는 이기종 센서기기에 접근하기 위한 접근정보와 수집데이터를 명시한 입력 자료를 바탕으로 센서기기에 접근하여 데이터를 수집하는 과정을 보인다.
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.
최근 건강관리 및 질병관리 등에 대한 관심이 증가하면서 유비쿼터스 헬스케어 서비스와 관련 기기에 대한 개발이 활발히 진행 중이다. 또한, 관련 기기가 단순히 건강진단 및 질병진단과 더불어서 치료까지 하나의 기기에서 이루어지는 테라그노시스 방향으로 개발되고 있다. 또한 치료를 위해 광유전학 기술을 이용하여 광반응성 단백질인 ChR2로 뇌세포의 자극을 조절할 수 있다. 뇌세포의 자극을 조절함으로써 뇌 질환의 발현 시 유용하게 대처할 수 있다. 본 논문에서 뇌의 전기적 신호를 획득하는 기기와 연동되는 IoT 시스템을 통해서 유비쿼터스 헬스케어에 대한 방법론에 대해서 서술한다. 특히, 뇌의 전기적 신호를 획득하는 장치를 통한 뇌, 신경 질환인 뇌전증에 대한 진단과 치료의 유무를 판단하는 유비쿼터스 헬스케어 시스템에 대해서 서술한다. 이처럼 웨어러블 뇌파 신호 측정 장치와 연동되는 IoT 시스템을 통해 뇌파 신호를 지속적으로 모니터함으로써 사용자의 뇌전증의 발현 시 진단 및 치료, 긴급연락 서비스를 통해 사용자의 돌발 사태에 대해서 대처할 수 있는 방법론을 제시한다.
The Internet of Things (IoT) is an Infrastructure which allows to connect with each device in physical world through the Internet. Thus IoT enables to provide meahup services or intelligent services to human user using collected data from those devices. Due to these advantages, IoT is used in divers service domains such as traffic, distribution, healthcare, and smart city. However, current IoT provides restricted services because it only supports monitor and control devices according to collected data from the devices. To resolve this problem, we propose a design and implementation of personalized IoT service base on service orchestration. The proposed service allows to discover specific services and then to combine the services according to a user location. To this end, we develop a service ontology to interpret user information according to meanings and smartphone web app to use the IoT service by human user. We also develop a service platform to work with external IoT platform. Finally, to show feasibility, we evaluate the proposed system via study.
최근 대기업을 중심으로 가전제품, 스마트폰, 헬스케어 제품에 IoT를 부착한 제품을 출시하여 IoT에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이다. 그러나, 우리나라 중소기업 환경은 다른 나라보다 IoT 기술을 적용하기 어려운 환경이기 때문에 IoT 기술을 중소기업 환경에 쉽게 접근할 수 있는 환경 개선 프로세스가 무엇보다도 절실한 상황이다. 본 논문에서는 우리나라 중소기업에서 현재 운영중인 제조 공정을 IoT 기술과 융합하였을 때 생산 효율성을 향상시킬 수 있는 서비스 운영모델을 제안한다. 제안 모델은 전체 제조 공정과정에서 제조 제품 정보와 센서/다바이스 정보를 이용하여 IoT 기술을 활용하는 것을 목적으로 한다. 성능평가 결과, 제안 모델은 기존 모델보다 제조 프로세스의 효율성이 23.1% 향상되었다. 또한, 제조 프로세스가 증가할수록 기존 모델에 비해 업무 처리시간이 평균 17.3% 단축되었다. 마지막으로 제조 공정에 사용되는 인력 감축 비용이 기존 모델보다 평균 19.8% 감소되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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