• 한국융합학회논문지
• /
• 제9권9호
• /
• pp.47-52
• /
• 2018

와이파이 기반의 사물인터넷 장치는 사회, 경제, 산업에 막대한 영향을 미치고 있다. 그러나 와이파이와 같은 비면허 대역에서 동작하는 무선 전송 기술은 간섭에 취약하다. 장거리의 밀집 네트워크에서 무선 연결을 시도하는 경우에는 동적으로 변하는 간섭 상황과 비대칭적인 간섭 조건 때문에 성능 열화가 발생한다. 본 논문에서는 장거리 사물인터넷을 위한 ACK 전송 방법을 제안한다. 본 연구 논문에서 제안한 방법에 따르면, 송신 장치와 수신 장치의 간섭 상황이 다른 비대칭적 간섭 환경에서 송신 장치가 간섭 레벨을 측정한 후 응답 프레임의 전송 속도를 추천해 응답 프레임의 전송 성공률을 향상시킨다. 그리고 고품질의 무선 채널 환경이 보장되는 경우에는 더 높은 전송 속도로 전송할 수 있다. 성능 평가 결과에 따르면 제안하는 방법에 의해 비대칭 간섭 상황에서 20 MHz 대역폭 전송 모드에서 스루풋이 최대 9 Mbps 향상됨을 알 수 있다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.1187-1199
• /
• 2015

최근 다양한 기능을 가진 센서가 개발됨에 따라 여러 종류의 데이터를 간편하게 측정할 수 있게 되었다. 특히, 센서들이 인터넷에 연결되는 사물인터넷(Internet of Things: IoT)환경과 헬스 케어 서비스가 결합하면서 원격에서 심박수, 혈중 산소 농도, 체온, 혈압 등의 사용자 데이터를 수집하는 어플리케이션이 등장하고 있다. 사용자의 유전 정보를 이용하여 이상형을 찾거나 환자의 질병유무를 알려주는 어플리케이션 등이 대표적이 예이다. 이 때에 수집되는 사용자 데이터는 사용자의 프라이버시와 매우 밀접하기 때문에 이러한 정보는 반드시 보호되어야 한다. 즉, 사용자의 프라이버시를 보장하면서 서비스제공자는 적절한 서비스를 제공하여야 한다. 본 논문에서는 PhysioNet에서 제공하는 생체정보를 활용하여 헬스 케어 서비스를 제공하는 환경에서 프라이버시를 보장하며 서비스 제공자가 서비스를 제공할 수 있는 있는 기법을 제안한다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.103-112
• /
• 2017

많은 사용자가 함께 즐기는 온라인 게임(MMOGs)에서 IoT의 확장은 서버에 엄청난 부하를 지속적으로 증가시켜, 모든 데이터들이 Big-Data화 되어가는 환경에 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기법 중에서 가장 많이 사용되는 Sparse Autoencoder와 이미 잘 알려진 부하분산 알고리즘(ProGReGA-KF)을 결합한다. 기존 알고리즘 ProGReGA-KF과 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이동 안정성으로 비교하였고, 제안한 알고리즘이 빅-데이터 환경에서 좀 더 안정적이고 확장성이 있음 시뮬레이션을 통해 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제23권5호
• /
• pp.284-292
• /
• 2017

사물인터넷 기술의 발달로 의료서비스의 질을 높이기 위한 정보통신기술과 의료서비스의 결합 시도가 증가하고 있다. 사물인터넷 기술을 활용하면 개인의 건강 정보를 일상생활에서 지속적으로 수집 할 수 있으며, 이에 대한 분석을 통해 의료서비스 품질을 향상 시킬 수 있을 것으로 기대하고 있다. 하지만 일상 생활에서의 건강정보 수집을 위해 활용할 수 있는 사물인터넷 기기들의 부족과 사용자 편의성 저하 등의 문제와 더불어, 개인 건강 정보에 대한 개인정보 보호 문제가 이러한 서비스들의 연구 개발 및 적용에 걸림돌이 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자가 자연스러운 일상 생활을 영유하는 상황에서 건강관련 정보를 상시 수집하고 이를 개인 저장소에 저장하여 필요시에만 의료 종사자에게 제공할 수 있는 일상 건강정보 관리 서비스 시나리오를 구성하고, 이를 위한 사물인터넷기반 스마트 홈 테스트베드를 구축하였으며, 현재 사용자 실험을 진행 중에 있다. 본 연구 결과를 기반으로 추후 의료기기 제조업체, 병의원, 보험사 등과의 연계를 통해 일상의 건강정보에 기반한 고품질 의료 시범서비스 제공 방안을 모색하고 있으며, 다양한 건강관련 사물인터넷 기기의 활성화 및 일상 건강정보 분석을 통한 스마트 헬스케어 서비스의 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.31-39
• /
• 2020

본 논문에서는 시계열 데이터를 기반으로 합성 벤치마크를 생성하는 기법을 소개한다. IoT 기기에서 측정되는 많은 데이터는 시간에 따른 수치 변화를 측정하는 시계열적 특성이 있다. 하지만 긴 기간 동안 측정되는 데이터를 일반화된 시계열 데이터로 모델링하기 힘든 문제점이 존재한다. 이런 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 BST-IGT 모델을 소개한다. BST-IGT 모델은 전체 데이터를 시계열 모델링이 쉬운 구간으로 분리하여 생성 데이터를 템플릿으로 수집하고 이를 기반으로 특성을 공유하거나 변형되는 새로운 합성 벤치마크를 생성한다. 제안된 모델링 기법을 이용하여 신규 벤치마크를 생성한 결과, 기존 데이터의 통계적 특성을 유지하는 합성 벤치마크와 다른 벤치마크와의 혼합으로 여러 특성을 가지는 벤치마크의 생성을 수행할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제12권2호
• /
• pp.932-945
• /
• 2018

Everything in the world is becoming connected and interactive due to the Internet. The future of interactive smart environments such as smart cities, smart industries, or smart farms demand high network bandwidth, high network flexibility, and self-organization systems without costly hardware upgrades, and they provide a sustainable, scalable, and replicable smart environment backbone infrastructure. This paper presents a new Hybrid Software-Defined architecture for integrating Internet-of-Things technologies that are essential technologies for smart environments. It combines a software-defined networking infrastructure and a real-time distributed network framework with an advanced optimization to enable self-configuration, self-management, and self-adaption for providing seamless communication and efficiently managing a vast number of smart heterogeneous devices.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제9권1호
• /
• pp.218-223
• /
• 2021

Pervasive enhancement and required enforcement of the Internet of Things (IoTs) in a distributed massively multiplayer online architecture have effected in massive growth of Big-Data in terms of server over-load. There have been some previous works to overcome the overloading of server works. However, there are lack of considered methods, which is commonly applicable. Therefore, we propose a combing Sparse Auto-Encoder and Load-Balancing, which is ProGReGA for Big-Data of server loads. In the process of Sparse Auto-Encoder, when it comes to selection of the feature-pattern, the less relevant feature-pattern could be eliminated from Big-Data. In relation to Load-Balancing, the alleviated degradation of ProGReGA can take advantage of the less redundant feature-pattern. That means the most relevant of Big-Data representation can work. In the performance evaluation, we can find that the proposed method have become more approachable and stable.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제12권9호
• /
• pp.4122-4143
• /
• 2018

Because of the increment in network scale and test expenditure, simulators gradually become main tools for research on key problems of wireless networking, such as radio resource management (RRM) techniques. However, existing simulators are generally event-driven, causing unacceptably large simulation time owing to the tremendous number of events handled during a simulation. In this article, a mass-processing framework for RRM simulations is proposed for the scenarios with a massive amount of terminals of Internet of Things accessing 5G communication systems, which divides the time axis into RRM periods and each period into a number of mini-slots. Transmissions within the coverage of each access point are arranged into mini-slots based on the simulated RRM schemes, and mini-slots are almost fully occupied in dense scenarios. Because the sizes of matrices during this process are only decided by the fixed number of mini-slots in a period, the time expended for performance calculation is not affected by the number of terminals or packets. Therefore, by avoiding the event-driven process, the proposal can simulate dense scenarios in a quite limited time. By comparing with a classical event-driven simulator, NS2, we show the significant merits of our proposal on low time and memory costs.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제42권1호
• /
• pp.250-256
• /
• 2017

최근 다양한 서비스를 제공하기 위해 모바일 기기의 활용도가 증가하고, 이에 따라 안드로이드 플랫폼에서의 앱 위 변조 공격이 급증하고 있다. 이에 대응하기 위해 국내의 금융 분야에서는 암호 알고리즘을 기반으로 한 앱 위 변조 방지 솔루션을 도입하고 있다. 그러나 스마트폰에 설치되는 앱의 용량이 지속적으로 증가하고, 웨어러블이나 IoT 등 제한된 자원을 가진 환경이 확산되면서 앱 위 변조 방지 솔루션의 처리 속도의 한계점을 가진다. 본 논문에서는 고속경량 암호 LEA와 LSH를 사용한 앱 위 변조 방지 솔루션을 제안한다. 또한 이 기법을 구현한 시뮬레이션 프로그램의 실험결과를 제시하고 기존 암호 알고리즘이 적용된 앱 위 변조 방지 솔루션과의 성능을 비교한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.209-222
• /
• 2020

본 논문은 주거의 미래변화를 전망하고 대응방안을 연구하기 위한 목적으로, 델파이 기법을 통해 주거의 미래를 예측하였다. 먼저, 미래주거 예측 시기를 구분하고, 대상을 주거형태, 주거공간, 주거수요, 건축기술변화로 설정하였으며, 대상에 미치는 Impact Factor를 조사, 분석 하였다. 결과는 ① 사회적, 가치적 관점이 주거형태, 공간, 수요변화에 미치는 영향이 클 것이며, 정치적 관점의 영향은 적을 것으로 예측하였다. ② 형태적 측면에서 고층빌딩에 다운사이징 주택 수요 증가, 기술적 측면에서 빅데이터를 활용한 원격의료지원 서비스와 홈케어 실현 가능성이 높게 예측하였다. 그에 따라 ③ IoT가 미래주거변화에 미치는 영향이 클 것으로 예측하였으며, ④ 공유경제에 의한 코하우징, 그와 관련된 법 제정, 고층, 고밀 주택 보급으로 유지관리를 위한 서비스, 거주자 맞춤형 주거지원 혹은 임대차 시장 선진화, 건축기술 발전으로 미래형 주거확산 등이 전망된다.