이동 엣지 컴퓨팅은 중앙 집중식 데이터 처리가 아닌 데이터가 생성되는 네트워크의 에지와 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 방식으로 클라우드 컴퓨팅의 단점을 보완하여 새로운 전기를 마련할 수 있는 기술이다. 데이터를 처리하고 연산하는 곳을 따로 먼 데이터 센터에 두는 것이 아닌, 이동 단말 장치들과 가까운 엣지에 컴퓨팅 능력을 부가하고 데이터 분석까지 가능하게 하여 저지연/초고속 컴퓨팅 서비스의 실현이 가능하게 하였다. 본 논문에서는 EdgeCloudSim 시뮬레이터를 이용해 클라우드와 엣지 노드가 협업하여 이동 단말의 컴퓨팅 작업 처리를 분업화 하는 가상의 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경을 개발한다. 개발된 가상 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경은 중앙 클라우드와 엣지 컴퓨팅 노드들 사이에서 이동 단말들의 컴퓨팅 작업 분배를 위한 오프로딩 기법들의 성능을 평가하고 분석한다. 가상 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경 및 오프로딩 성능 평가를 제시함으로써 클라우드와 협업하는 이동 엣지 컴퓨팅 노드 구축을 준비하는 산업계 엔지니어들에게 하나의 사전 지식을 제공하고자 한다.
The IT environment is changing due to the acceleration of digital transformation in enterprises and organizations. This expansion of the digital space makes centralized cybersecurity controls more difficult. For this reason, cyberattacks are increasing in frequency and severity and are becoming more sophisticated, such as ransomware and digital supply chain attacks. Even in large organizations with numerous security personnel and systems, security incidents continue to occur due to unmanaged and unknown threats and vulnerabilities to IT assets. It's time to move beyond the current focus on detecting and responding to security threats to managing the full range of cyber risks. This requires the implementation of asset Inventory for comprehensive management by collecting and integrating all IT assets of the enterprise and organization in a wide range. IT Asset Management(ITAM) systems exist to identify and manage various assets from a financial and administrative perspective. However, the asset information managed in this way is not complete, and there are problems with duplication of data. Also, it is insufficient to update of data-set, including Network Infrastructure, Active Directory, Virtualization Management, and Cloud Platforms. In this study, we, the researcher group propose a new framework for automated 'Comprehensive IT Asset Management(CITAM)' required for security operations by designing a process to automatically collect asset data-set. Such as the Hostname, IP, MAC address, Serial, OS, installed software information, last seen time, those are already distributed and stored in operating IT security systems. CITAM framwork could classify them into unique device units through analysis processes in term of aggregation, normalization, deduplication, validation, and integration.
본 논문에서는 Hyperledger Indy와 MQTT를 결합하여 가상환경에서의 IoT(Internet of Things) 디바이스의 데이터 무결성을 높이는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 발행-구독(pub/sub) 패턴의 통신에서 분산형 네트워크를 활용한 DPKI(Decentralized Public Key Infrastructure) 구조를 실현하여 중앙집중형 시스템의 한계를 보완한다. IoT 디바이스의 데이터 무결성을 보장하기 위해 디지털 서명 기술을 적용하였고 클라이언트, IoT 디바이스, 브로커, 블록체인의 네 가지 핵심 요소 간의 통신 시나리오와 분산 식별자(Decentralized Identifier)를 활용한 토픽 구조를 통해 가상 환경에서 안전화고 투명한 데이터 교환을 위한 체계적인 방법을 제시한다. 본 논문은 제안된 시스템의 성능을 입증하기 위해 네 가지 시나리오에 대해서 실험을 수행하고 가상환경에서의 통신 성능을 평가하였다. 실험 결과 제안된 시스템이 가상환경에서 신뢰성 있는 IoT 데이터 통신구조를 제공함을 확인하였다.
기술경쟁이 심화되고 있는 오늘날 신기술에 대한 선도적 위치의 선점이 중요하다. 선도적 위치의 선점과 적정시점에 기술 획득·관리를 위해 이해관계자들은 지속적으로 기술에 대한 탐색활동을 수행한다. 이를 위한 참고 자료로서 가트너 하이프 사이클(Gartner Hype Cycle)은 중요한 의미가 있다. 하이프 사이클은 기술수명주기(S-curve)와 하이프 수준(Hype Level)을 결합하여 새로운 기술에 대한 대중의 기대감을 시간의 흐름에 따라 나타낸 그래프이다. 새로운 기술에 대한 기대는 기술사업화뿐만 아니라 연구개발 투자의 정당성, 투자유치를 위한 기회의 발판이 된다는 점에서 연구개발 담당자 및 기술투자자의 관심이 높다. 그러나 산업계의 높은 관심에 비해 실증분석을 시도한 선행연구는 다양하지 못하다. 선행문헌 분석결과 데이터 종류(뉴스, 논문, 주가지수, 검색 트래픽 등)나 분석방법은 한정적이었다. 이에 본 연구에서는 확산의 주요한 채널이 되어가고 있는 소셜네트워크서비스의 데이터를 활용하여 'Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021'의 단계별 기술들에 대한 집단구조(커뮤니티)의 특성과 커뮤니티 간 정보 확산패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 컴포넌트 응집규모(Component Cohesion Size)를 통해 각 단계별 구조적 특성과 연결중심화(Degree Centralization)와 밀도(Density)를 통해 확산의 방식을 확인하였다. 연구결과 기술을 수용하는 단계별 집단들의 커뮤니케이션 활동이 시간이 지날 수록 분절이 커지며 밀도 역시 감소함을 확인하였다. 또한 새로운 기술에 대한 관심을 촉발하는 혁신태동기 집단의 경우 정보확산을 촉발하는 외향연결(Out-degree) 중심화 지수가 높았으며, 이후의 단계는 정보를 수용하는 내향연결(In-degree) 중심화 지수가 높은 것으로 나타났다. 해당 연구를 통해 하이프 사이클에 관한 이론적 기초를 제공할 것이다. 또한 인공지능기술에 대한 기술관심집단들의 기대감을 반영한 정보확산의 특성과 패턴을 소셜데이터를 통해 분석함으로써 기업의 기술투자 의사결정에 새로운 시각을 제공할 것이다.
오늘날 기업은 기술의 급속한 발전, 고객의 다양한 요구로 인해 높은 불확실성과 경쟁 상황에 놓여 있다. 이러한 기업 환경 속에서 지속적인 경쟁우위와 미래 성장 동력을 확보하는 방안 중 가장 중요한 것이 NPD (신제품 개발)와 관련된 문제로, 이는 기업과 학계에 매우 중요한 이슈이다. 이에 본 연구는 NPD 분야의 기존 연구 흐름과 앞으로의 동향을 파악하여 NPD와 관련된 실무자와 연구자들에게 새로운 가치를 제공하고자 한다. 이를 위해 본 연구는 Scopus 데이터베이스를 활용하여 해외 저명한 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집하여 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 이를 통해 NPD 분야의 기존 연구 흐름을 파악할 수 있었고, 각 키워드 간의 연결 관계와 시간의 흐름에 따른 변화를 바탕으로 구체적인 연구주제들의 변화 과정을 제시하였다. 또한, NPD 분야에서 선호되는 키워드를 바탕으로 앞으로의 연구 동향을 제시하였다. 본 연구를 통해 NPD 키워드 네트워크는 멱함수 법칙의 분포를 따르고 있는 좁은 세상 네트워크이고, 키워드의 선호에 의해서 링크가 형성되어 네트워크의 성장이 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 또한, 컴포넌트 분석 및 중심성분석을 통해 NPD 키워드 네트워크에서는 주로 Innovation(혁신), New Product Innovation(신제품 혁신), Risk Management(리스크 관리), Concurrent engineering(동시공학), Research and Development(연구개발), Product Life Cycle Management(제품 수명주기 관리) 등과 같은 키워드들이 중심성이 높음을 확인하였다. 한편, 시간의 흐름에 따른 키워드의 선호적 연결의 변화를 살펴본 결과, Innovation(혁신), New Product Introduction(신제품 출시), Project Management(프로젝트 관리) 등의 주제를 중심으로 i) 공급업체와 NPD 협업, ii) 시장의 불확실성을 고려한 NPD, iii) 기술 경영 및 지식경영 분야와 통섭을 고려한 NPD, iv) 중소기업 관점의 NPD 등과 같은 주제의 연구가 요구됨을 확인하였다. 본 연구의 분석 결과는 NPD의 연구 동향, 다른 분야와의 학제간 연구를 위한 새로운 연구주제를 결정하는데 유용하게 쓰일 수 있다.
ICT정책은 국가의 생존과 발전을 위하여 가장 중요한 정책 중 하나이다. 현대는 고도로 발전한 정보기술을 기반으로 끊임없이 변화와 발전을 거듭하고 있기 때문이다. 새롭게 출발한 정부도 이의 중요성을 인식하고 관련 부처의 명칭을 변경하고, 내부 조직을 개편하였으며, 일부 기능도 타 부처로 이관시키는 등 다양한 노력을 수행하고 있다. 그러나 이러한 정부의 대응은 과거 여러 정부 때부터 제기되어오던 정보통신부의 해체와 그에 따른 조직과 기능의 분산이라는 근본적인 문제를 해결하는 것은 아니라는 비판을 받고 있다. 그러므로 본 연구의 목적은 이러한 ICT정책과 관련된 현황을 살펴보고, 제기되고 있는 문제들의 경험적 타당성을 검증하며, 문제발생을 최소화할 수 있는 대안을 개발하여 제시하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 공무원 등 전문가를 대상으로 설문조사 및 사회네트워크분석(Social Network Analysis)을 실시하였다. 설문조사는 문헌분석 및 전문가 자문회의 등을 통하여 개발되었으며, 본 연구의 핵심인 조직과 기능상의 문제점과 대안을 중심으로 구성되었다. 연구 결과 분산형 추진체계를 유지할 경우 정책조정기능 강화(부처 간 정책조정협의체 활성화, 정보통신전략위원회 기능 강화, 청와대 ICT수석비서관실 설치), 통합된 추진체계로 전환할 경우 정책추진기능 강화, ICT정책 우선순위 추진, 과학기술정보통신부에서 과학기술과 ICT의 분리, 그리고 각 부처 간 ICT정책 협업 활성화 등의 다양한 정책이 필요한 것으로 밝혀져 이와 관련된 대안을 제시하였다.
모바일 애드혹 네트워크(MANET)는 어떤 고정 기반구조나 중앙 집중형 관리 구조를 갖지 않는 모바일 노드의 집합으로 구성된다. AODV (Ad hoc On-demand Distance Vector routing)는 MANET용 온디맨드(on-demand) 라우팅 프로토콜로서, IETF (Internet Engineering Task Force)의 MANET 워킹 그룹에 제출된 기고문(Internet Draft)이다. 본 논문에서는 최대의 노드 비중첩 및 링크 비중첩을 제공하고, AODV 프로토콜은 물론 기존의 AODV 기반 다중경로 프로토콜보다 성능이 우수한 새로운 최대 비중첩 다중경로 AODV (MDAODV) 프로토콜을 제안한다. 본 연구의 핵심 아이디어는 경로 요청(RREQ:Route REQuest) 메시지에 소스 라우팅(source routing) 주소 정보를 추가시켜 확장하는 것과 수신 노드가 일정 시간 동안 도착한 다수의 RREQ를 조사하여 2개의 경로를 선택하는 것이다. 제안한 MDAODV 프로토콜은 기존 다중경로 라우팅 프로토콜에 비해 높은 신뢰성과 우수한 견고성을 갖는 경로를 제공할 뿐만 아니라, 수신 노드에서 경로를 결정하므로 중간 노드에서의 오버헤드를 감소시킨다. 성능평가 결과에 의하면, 제안한 MDAODV 프로토콜은 기존의 AODV 기반 다중경로 프로토콜보다 패킷 전달율과 평균 지연시간의 측면에서 성능이 우수한 반면 라우팅 오버헤드는 오히려 감소하는 경향을 나타낸다.
인터넷은 더 이상 특정그룹만을 위한 네트워크가 아닌 일상적인 ?에서 이루어지는 광범위한 통신수단이 되었다. 사람들은 이메일을 사용해서 사적인 메시지를 교환하고 학생들은 웹을 통해서 교육적인 도움을 받으며, 사이버 쇼핑몰을 통해 다양한 상품을 구입하기도 한다. 또한 여러 기업들은 인터넷 상에서의 업무를 실시하고 있다. 최근 들어, 이 같은 인터넷 트래픽의 폭발적인 성장은 트래픽의 양, 트래픽의 특성, 다양한 서비스 성능의 필수 요건 등의 관점에서 계속적으로 변화하는 사용자들의 요구를 수용하는 방법에 큰 관심을 올렸다. 망 자원의 Over provisioning 방식은 단순한 해결책이 될 수 있지만 너무 비싸고 비효율적인 단점을 가진다. 따라서, 이 당면한 난제를 해결하기 위해 많은 신기술이 최근 소개되고 있다. 그러나 어떤 특정 한가지의 해결책은 불충분하므로 다양한 해결방안을 신중하게 고려한 통합 솔루션이 요구되어 진다. 본 논문에서는 이 같은 문제에 대한 해결책으로써 policy 기반 인터넷 QoS provisioning, 트래픽 엔지니어링과 성능관리 시스템을 통합한 해결책을 제안한다. 본 해결책은 신속하고 자동화된 품질 서비스 provisioning 기능, 실제 망의 성능 정보들에 기반한 보다 현실적인 서비스와 망 자원의 정책 제어 기능 및 이기종의 다양한 IP 망의 중앙 집중식 트래픽 엔지니어링 기능을 제공한다.
사물인터넷은 웨어러블 디바이스, 스마트폰 등의 많은 기기들이 통신하는 거대한 집단으로 네트워크 내 사물의 상호 연결은 기본적인 요구사항이다. 악성 기기와의 통신은 네트워크와 서비스를 악의적으로 손상시켜 품질에 영향을 줄 수 있기 때문에 신뢰할 수 있는 기기를 선택하는 것은 매우 중요하다. 그러나 IoT 기기의 이동성과 자원의 제약으로 신뢰 관리 모델을 만드는 것은 쉽지 않다. 중앙 집중 방식의 경우 독점 운영 및 단일 장애 지점, 기기 중가에 따른 자원 확장의 이슈가 있다. 분산 처리 방식은 기기가 서로 연결된 구조로 별도의 장비 추가 없이도 시스템을 확장 할 수 있으나, IoT 기기의 제한된 자원으로 데이터 교환 및 저장에 한계가 있으며 정보의 일관성을 보장하기 어렵다. 최근에는 포그 노드와 블록체인을 사용하는 신뢰 관리 모델이 제안되고 있다. 그러나 블록체인은 낮은 처리량과 속도 지연의 문제를 가지고 있어 동적으로 변화하는 IoT 환경에 적용하기 위해서는 개선이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷을 위한 블록체인 기술인 IOTA를 적용하여 포그 기반 IoT 환경에서 신뢰할 수 있는 기기를 선택하기 위한 신뢰 관리 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 DAG(Directed Acyclic Graph) 기반 원장 구조를 통하여 신뢰 데이터를 위/변조 없이 관리하고 블록체인의 낮은 처리량과 확장성 문제를 개선한다.
Kim, Yeonjoo;Kim, Siyeon;Hwang, Sungjoo;Hong, Seok Hwan
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1243-1244
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2022
In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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