최근 IoT 시스템의 관심도가 높아지고 있어 기본 활용 기술의 방법 중 블루투스 비콘 모드를 이용한 정확한 위치 탐지 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 블루투스 모듈의 비콘 모드를 활성화하여 불특정 다수의 사용자들에게서 획득한 정보의 고유아이디(UUID, Universally Unique Identifiers) 식별 및 특정 기기의 위치를 파악하여 해당 UUID의 위치 탐지 방법을 제안하였다. 비콘 정보의 수신신호세기(RSSI, Received Signal Strength Indicator)값을 이용하여 불특정 사용자의 위치를 탐지하고, 설정된 RSSI의 범위 구간에 따라 탐지 객체의 IoT 모듈에 접근 여부를 판단하고, 접근이 감지되었을 때 해당 모듈의 IoT 모듈의 기능을 작동시키는 방식으로 활용할 수 있다. 또한, 위치 탐지의 정확성을 위해 RSSI의 데이터를 저장하고, 저장된 데이터 관찰을 통하여 해당 블루투스의 위치 데이터를 보다 정확하게 파악하는 시스템을 설계하였다.
사물인터넷에서 사용되고 있는 WWAN 무선통신 네트워크의 대표적인 기술이 LoRa 통신기술이며 LoRa 통신은 ISM 대역을 이용한다. 국내 LoRa 주파수로 사용되고 있는 920 MHz(920.9 MHz~923.3 MHz) 주파수 대역은 유럽과 미국에서 사용하는 주파수 대와 상이하여 시판되고 있는 LoRa 모듈을 이용하여 교육과정에서 LoRa 네트워크 실습을 수행하는데 문제가 있었으나 RF 주파수를 프로그램으로 변경 가능한 RYLR896 LoRa 모듈이 개발되었다. 본 논문에서는 이 모듈과 AT 커맨드를 사용하여 국내에서 지정된 주파수로 주파수 설정이 가능함을 확인하였다. 또한, 이러한 RYLR896 LoRa 모듈을 사용하여 엔드 노드와 게이트 웨이로 구성된 LoRa 네트워크를 구성하여 실습을 수행하고 RYLR896 LoRa 모듈과 사물인터넷을 실습해 볼 수 있는 개발 장비가 정상적으로 동작함을 확인하였다.
사람들의 개인정보와 국가의 기밀을 안전하게 보호하기 위해 다양한 암호 시스템과 알고리즘이 개발되었다. 암호모듈도 그 중 하나로, 수많은 기업과 국가 기관들이 자체적으로 개발한 다양한 암호모듈을 적극적으로 사용하게 되었다. 개발된 암호모듈에 대한 안전성과 정확성 등을 보장하기 위해서, 암호모듈 검증제도(CMVP)에 대한 중요성이 대두되었다. 국내에서도 암호모듈 검증제도(KCMVP)를 통해 암호모듈에 대한 보안 요구사항 충족 여부를 검증하고 있다. 그러나, 기존 CPU에서 동작하는 암호모듈은 대용량 데이터를 처리해야 하는 서버에서는 활용하기가 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 GPU를 활용하여 고속화된 암호 기능을 제공하는 소프트웨어(S/W) 암호모듈을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 GPU 활용 소프트웨어 암호모듈에 대한 구성과 동작 방식에 대하여 설명하고, GPU를 추가적으로 활용함에 따라 발생하는 암호모듈 보안요구사항의 변동점과 만족사항을 제시한다. 또한, 개발된 본 암호모듈에 대한 기존 CPU 소프트웨어 암호모듈 대비 성능 향상폭을 제시한다. 본 논문의 결과는 IoT 기기를 관리하는 서버나 클라우드 컴퓨팅 서버 등에서 암호 기능을 제공하는 암호모듈에 활용될 수 있다.
In this paper, we introduce an AES-based security chip for the embedded system of Internet of Things(IoT). We used Verilog HDL to implement the AES algorithm in FPGA. The designed AES module creates 128-bit cipher by encrypting 128-bit plain text and vice versa. RTL simulations are performed to verify the AES function and the theory is compared to the results. An FPGA emulation was also performed with 40 types of test sequences using two Altera DE0-Nano-SoC boards. To evaluate the performance of security algorithms, we compared them with AES implemented by software. The processing cycle per data unit of hardware implementation is 3.9 to 7.7 times faster than software implementation. However, there is a possibility that the processing speed grow slower due to the feature of the hardware design. This can be solved by using a pipelined scheme that divides the propagation delay time or by using an ASIC design method. In addition to the AES algorithm designed in this paper, various algorithms such as IPSec can be implemented in hardware. If hardware IP design is set in advance, future IoT applications will be able to improve security strength without time difficulties.
This paper proposes a monitoring and remote control system, an essential part of In Vehicle Infotainment (IVI) and Human Vehicle Interface (HVI) to provide safety and convenience to a driver. The system utilizes Bluetooth for a short range communication and utilizes WCDMA for a long range communication to enhance efficiency. In this paper, an integrated controller, which integrates a CAN communication module, a Bluetooth communication module, a WCDMA communication module, is designed to control a car. Also, a remote server for managing data is designed to provide real-time monitoring and remote control for a user via smart devices. Experiment results show that all the proposed remote control, driving log, real-time monitoring, and diagnostics functions are working properly. With the proposed system, a driver can drive safely by monitoring and inspecting a car before driving via smart devices, and control conveniently by controlling a car remotely.
최근 사물인터넷 서비스의 등장 및 융합으로 통합 사물인터넷 서비스 플랫폼에 관한 다양한 연구가 진행되었다. 현재 사물인터넷 서비스는 서비스 제공자의 목적에 따라 독립적인 시스템으로 구축되어 유사한 서비스를 제공하는 서비스 간의 정보 교환 및 모듈 재사용이 불가능 하였다. 이에 본 연구에서는 통합 사물인터넷 플랫폼 환경을 제공하기 위하여 다양한 서비스들의 세부 동작 기반 서비스 분류 알고리즘을 제안한다. 구현을 통하여 상용화된 100여개의 사물인터넷 서비스를 분류 및 군집화를 진행하였으며 이를 기반으로 K-means알고리즘과 비교하여 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하였다. 또한 표본 집단의 부족으로 발생하는 단일 클러스터를 방지하기 위하여 K-means 알고리즘을 활용하여 재 군집화를 진행하였다. 향후 연구로 기존의 서비스 표본 집단을 확대하고 현재 구현한 분류 시스템을 보다 빠르고 대량의 데이터 처리를 위하여 스파크를 활용할 예정이다.
본 연구의 목적은 IoT기반 무선 비접촉 콘크리트 시스템(ICUS)을 개발하고 이를 성능 평가하는데 있다. 개발된 시스템은 16개의 MEMS, 2Mhz의 digitizer, 증폭 회로, FPGA 및 wifi 모듈로 구성되어 있으며 무선 측정 시스템으로 콘크리트의 누설되는 표면파를 측정한다. 데이터 분석은 신호의 정확성을 높이기 위해 다중 채널 분석을 수행하였으며 이를 통해 누설 표면파 및 음향의 속도를 도출할 수 있다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 기존의 초음파 전달속도 시험( UPV)과 결과비교 하였으며 이는 철도 현장의 콘크리트 침목에서 수행되었다. 시험 결과, 초음파 전달속도 시험(UPV)을 통해 균열을 검출하는 것은 침목의 균열 형태와 초음파 경로가 평행하거나 접촉식으로 현장 적용의 한계가 있음을 확인할 수 있었다. 하지만 개발된 IoT기반 비접촉 초음파 시스템(ICUS)은 손상되지 않은 침목에 비해 동탄성계수가 최대 59%감소하는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 개발된 시스템의 표면파 신호 분석은 현장에서 균열을 평가하는데 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
Currently, electricity consumption and feedback mechanisms are being widely researched in Internet of Things (IoT) areas to realise power consumption monitoring and management through the remote control of appliances. This paper aims to develop a smart electricity utilisation IoT platform with a deep belief network for electricity utilisation feature modelling. In the end node of electricity utilisation, a smart monitoring and control module is developed for automatically operating air conditioners with a gateway, which connects and controls the appliances through an embedded ZigBee solution. To collect electricity consumption data, a programmable smart IoT gateway is developed to connect an IoT cloud server of smart electricity utilisation via the Internet and report the operational parameters and working states. The cloud platform manages the behaviour planning functions of the energy-saving strategies based on the power consumption features analysed by a deep belief network algorithm, which enables the automatic classification of the electricity utilisation situation. Besides increasing the user's comfort and improving the user's experience, the established feature models provide reliable information and effective control suggestions for power reduction by refining the air conditioner operation habits of each house. In addition, several data visualisation technologies are utilised to present the power consumption datasets intuitively.
최근 실험실에서 사용하는 시약장은 IoT 기반 다양한 센서들을 활용하여 내부 환경을 실시간으로 측정하고 사용자들에게 서비스를 제공한다. 센서 데이터를 수집한 후 서버 내에서 위험상황을 식별하고 기기들에게 동작 명령을 전송하게 된다. 이와 같은 중앙 집중형 관리시스템은 여러 대의 시약장에서 측정되는 센서 데이터들을 전송받고 처리하게 될 경우 시약장의 수가 증가할 때마다 데이터 처리 속도가 점차 증가하게 되는 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 중앙 집중형이 아닌 분산 환경에서 시약장 내부 환경을 분석하여 위험상황의 식별 및 기기 제어를 수행할 수 있는 분산 제어가 가능한 분산 IoT 센서 기반 실험실 안전관리 시스템에 대해 연구한다. 이와 같이 분산형 제어가 가능한 센서 모듈을 이용한 시약장 내부 환경 제어 통해 위험상황에 대한 식별 및 대처를 자동으로 진행함으로써 기존의 시약장과 실험실을 관리하는 시스템들보다 신속한 대처 및 안전관리가 이루어졌음을 확인하였다.
4차 산업혁명시대에 사물 인터넷, 빅데이터 등 첨단 기술들이 출현하고 있다. 하지만 이를 이용하여 사물 인터넷을 실내 환경 분야에 적용하여 응용하는 수준은 아주 미약하다. 따라서 사물 인터넷을 활용한 실시간 모니터링으로 대기오염물질 또는 실내 공기질을 분석하는 시스템 개발이 필요하다. 본 논문은 아두이노와 각종 센서를 이용하여 실내 환경 수치를 측정하고, 각종 센서로 부터 얻은 정보를 서버의 데이터베이스로 저장하는 시스템을 구현한다. 서버에 저장된 정보는 데이터베이스로 구축하여 가정 또는 회사의 실내에 설치된 환기장치나 공기청정기에서 활용하도록 하였다. 제안된 시스템에서는 사물인터넷 기술을 구현하기 위해 사용되는 센서의 비용을 줄이면서 모니터링센서 모듈의 LED 상태표시를 통해 즉각적인 실내 환경 상태를 파악할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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