최근 클라우드, 모바일, IoT의 도입이 활성화되면서 방화벽이나 NAC(Network Access Control) 등의 고정 경계(Fixed Perimeter) 기반의 기존 보안 솔루션들의 한계를 보완할 수 있는 기술 개발의 필요성이 커지고 있다. 이에 대응하여 새로운 기반 기술로써 최근 등장한 것이 SDP(Software Defined Perimeter) 이다. 이 기술은 기존 보안 기술들과 달리 보호 대상 자원(서버, IoT 게이트웨이 등)의 위치에 상관없이 보안 경계를 유연하게 설정(Gateway S/W를 설치)하여, 날로 다양화·고도화되고 있는 네트워크 기반 해킹 공격을 대부분 무력화할 수 있으며 특히, Cloud 및 IoT 분야에 적합한 보안 기술로 부각 되고 있다. 본 연구에서는 SDP와 해시 트리 기반의 대규모 데이터 고속 서명 기술을 결합하여 새로운 접근제어시스템을 제안하였다. 대규모 데이터 고속 서명 기술에 의한 프로세스 인증기능을 통해 엔드포인트에 침입한 미지의 멀웨어들의 위협을 사전에 차단하고, 주요 데이터의 백업, 복구과정에서 유저 레벨의 공격이 불가능한 커널 레벨의 보안 기술을 구현하였고 그 결과 SDP의 취약 부분인 엔드포인트 보안을 강화하였다. 제안된 시스템을 시제품으로 개발하고 공인시험기관의 테스트(TTA V&V Test)로 성능시험을 완료하였다. SDP 기반 접근제어 솔루션은 스마트 자동차 보안 등에서도 활용될 수 있는 향후 잠재력이 매우 높은 기술이다.
Choi, Eun-Soo;Kang, Min-Soo;Jung, Yong Gyu;Paik, Jean Kyung
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권1호
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pp.70-75
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2017
Recent development of IT industry including smart phones and communication technologies has resulted in rapid growth of Internet of Things (IoT) technology and relevant markets. The access to IoT is becoming easier thanks to the boards and IoT products, such as Arduino and Raspberry Pi. Large-scale business sites use IoT technology to manage inventories, but small-scale business sites do not. In the present study, We ported Linux-based Raspbian to Raspberry Pi, It utilizes web server communication to control the Arduino through the application We used a color sensor to figure out the kind of inventory. We also built a database using MySQL to store the data. We used raspberry pi to check whether the proposed system works and apply it to small-scale business.
스마트-시티는 스마트-시티의 사물인터넷(Internet of Things: IoT) 디바이스를 비롯한 수많은 인프라를 지능적으로 관리하고, 다양한 스마트 어플리케이션을 도시민에게 제공한다. 스마트-시티에서는 스마트-시티 어플리케이션에서 필요한 다양한 정보를 제공하기 위하여 수많은 사물인터넷 기기들로부터 끊임없이 발생하는 대규모의 스트림 빅-데이터를 지능적으로 처리하는 기능이 필요하다. 하지만, 스마트-시티에서 대규모의 스트림 빅-데이터를 처리하는 것에는 실시간 처리와 관련된 제약들이 존재한다. 본 스마트-시티-사업단에서는 선행 연구에서 스마트-시티미들웨어와 이를 이용한 스트림-리즈닝 방법론 및 시스템을 개발하였다. 스마트-시티에서 스마트 서비스를 제공하기 위하여, 스마트-시티-사업단에서는 스트림-리즈닝을 사용하는 방법론을 사용한다. 이 스트림-리즈닝은 대용량 데이터의 실시간 처리를 필요로 한다. 따라서, 후속연구로서 스마트-시티미들웨어의 클라우드-컴퓨팅 플랫폼을 이용하여 스트림-리즈닝을 위한 실시간 분산병렬처리 클라우드-컴퓨팅 방법론과 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 스마트-시티에서 발생하는 사물인터넷 빅-데이터를 스트림-리즈닝에 사용하기 위하여 이 후속연구에서 개발된 클라우드 기반 실시간 분산병렬처리 연구결과를 소개한다. 스마트-시티의 각종 센서들로부터 전송되어지는 사물인터넷 빅-데이터를 사용하여 스트림-리즈닝하는 데 필요한 클라우드-컴퓨팅 기반의 실시간 분산처리 방법론과 시스템을 소개하고 있으며, 이 방법론을 선행연구에서 개발한 스마트-시티 미들웨어에 구현하여 실시간 분산처리 성능을 평가한 것을 소개한다.
In an Internet of Things (IoT)-configured system, each device executes on-chip software. Recent IoT devices require fast execution time of complex services, such as analyzing a large amount of data, while maintaining low-power computation. As service complexity increases, the service requires high-performance computing and more space for embedded space. However, the low performance of IoT edge devices and their small memory size can hinder the complex and diverse operations of IoT services. In this paper, we propose a remote on-demand software code execution unit using the cloudification of on-chip code memory to accelerate the program execution of an IoT edge device with a low-performance processor. We propose a simulation approach to distribute remote code executed on the server side and on the edge side according to the program's computational and communicational needs. Our on-demand remote code execution unit simulation platform, which includes an instruction set simulator based on 16-bit ARM Thumb instruction set architecture, successfully emulates the architectural behavior of on-chip flash memory, enabling embedded devices to accelerate and execute software using remote execution code in the IoT environment.
Fire-alarm systems are safety equipment that facilitate rapid evacuation and early suppression in case of fire. It is highly desirable that fire-alarm systems have low false-alarm rates and are thus reliable. Until now, researchers have attempted to improve detector performance by applying new technologies such as IoT. To this end, IoT-based fire-detection systems have been developed. However, due to scarcity of large-scale operational data, researchers have barely studied malfunctioning in fire-alarm systems or attempted to reduce false-alarm rates in these systems. In this study, we analyzed false-alarm rates of smoke/temperature detectors and unwanted fire-alarm signal patterns at K institution, where Korea's largest IoT-based fire-detection system operates. After analyzing the fire alarm occurrences at the institution for five years, we inferred that the IoT-based fire-detection system showed lower false-alarm rates compared to the automatic fire-detection equipment. We analyzed the detection pattern by dividing it into two parts: normal operation and unwanted fire alarms. When a specific signal pattern was filtered out, the false-alarm rate was reduced to 66.9% in the smoke detector and to 46.9% in the temperature detector.
소형 컴퓨팅 기기의 최근 발달과 더불어, 사물인터넷 기반 센서 네트워크가 광범위로 확산되고 있으며, 이제는 저렴한 비용으로 센서 연산 기능과 통신 기능을 사용가능하게 되었다. 센서 데이터 관리는 사물 인터넷 환경에서 주요한 요소이다. 센싱 장비로부터 발생되고 전파되는 엄청난 분량의 자료는 많은 유효 정보를 제공하고 사업추진을 위한 다음세대의 빅데이터로 생각되고 있다. 최신 컬럼 기반 압축 기법이 높은 공간 효율 때문에 대용량 서버에 장착되고 있다. 센서는 좁은 대역폭과 오류가 많은 무선 채널을 사용하므로, 센서 기반 저장 시스템은 불안정한 데이터 서비스에 노출되어 있다. 본 연구에서는 사물 인터넷 센서망에 대한 분석을 간략하게 서술하며, 사물 인터넷을 위한 신규 스토리지 관리 방법을 제안한다. 제안한 관리 방법은 레이드 스토리지 모형을 근거로 하고, I/O 성능의 감쇄 없이 공간 효율성을 높이기 위하여 컬럼 기반 분리 및 압축법을 활용한다. 컴퓨터 모의 성능 실험을 통하여 본 제안 저장 기법이 기존 Raid 제어 기법보다 우수하다는 결론을 얻었다.
현대 사회의 과학기술 발전으로 유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 사회적으로 사물인터넷 환경에서 발생하는 데이터에 관한 관심이 증가하였다. 하지만 기존 사물인터넷 플랫폼은 대용량 데이터에 대한 통계 처리와 같이 많은 처리량을 요구하는 조회 요청 처리에 어려움이 있다. 이에 따라 본 논문에서는 조회 요청에 대한 요구사항을 유연하게 수용할 수 있고 조회 성능을 향상 시킬 수 있는 사물인터넷 플랫폼을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 플랫폼은 별도의 읽기 데이터베이스를 도입하여 평균 응답시간 측면에서 약 1200배의 성능 향상을 보였으며, 객체 모델을 명령 사이드와 조회 사이드로 분리함으로써 객체의 복잡도를 낮춰 플랫폼에 대한 다양한 요구사항을 빠르게 수용할 수 있도록 하였다.
본 연구는 최근 다양화, 대규화 되어가는 IoT시스템을 위한 시험기 개선에 관한 것으로 IoT성능시험기의 패킷 처리 성능개선, 트래픽 프로토콜 생성과 동작에 유연성을 확보하는 방안에 대한 것이다. 본 연구의 목표는 고도화되어 가는 대용량 IoT 네트워크 시스템에서 데이터 트래픽 전송의 안정성을 사전에 검증하고 성능을 측정하는 개방형 소프트웨어인 DPDK기반 고속 IoT 네트워크 성능시험 시스템을 설계하는 것이다. DPDK 기반 트래픽 발생기를 이용하여 고속 IoT 성능시험기의 기본 구성을 설계하였으며 실험을 통해 해당 시스템 적용시 트래픽 모델링하고 패킷생성능력의 기대효과를 제시하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제10권4호
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pp.278-288
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2021
Recently, IoT systems are cloud-based, so that continuous and large amounts of data collected from sensor nodes are processed in the data server through the cloud. However, in the centralized configuration of large-scale cloud computing, computational processing must be performed at a physical location where data collection and processing take place, and the need for edge computers to reduce the network load of the cloud system is gradually expanding. In this paper, a cluster system consisting of 6 inexpensive Raspberry Pi boards was constructed to perform fast data processing. And we propose "Kubernetes cluster system(KCS)" for processing large data collection and analysis by model distribution and data pipeline method. To compare the performance of this study, an ensemble model of deep learning was built, and the accuracy, processing performance, and processing time through the proposed KCS system and model distribution were compared and analyzed. As a result, the ensemble model was excellent in accuracy, but the KCS implemented as a data pipeline proved to be superior in processing speed..
현재 데이터 통신의 세계는 단순히 유선으로 서버와 유저간의 통신이 아닌, 무선 환경을 이용하여 더 넓고 다양한 환경에서 다양한 디바이스가 통신을 주고받으며 대량의 데이터들을 만들어 내고 있다. 이러한 환경에서 IoT는 이제 우리 삶 깊숙한 곳에 자리를 잡고 있고, 많은 업무에서 IoT 기술들이 이용이 되고 있지만, IoT 안에서 사용되는 데이터들은 악의적인 행위로부터 충분한 보호를 받지 못하고 고스란히 노출이 되어 있는 상황이다. 이러한 디바이스들 대부분 악의적인 공격에 대처할 수 있는 충분한 컴퓨팅 파워를 보유하고 있지는 못한 상황이다. 본 논문에서는, 단순한 센서부터 충분한 컴퓨팅 파워 및 안전성을 가져야 하는 디바이스 모두가 상황에 맞춰 보안성을 갖출 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 제안하는 기술은 디바이스의 중요도와 컴퓨팅 파워를 중심으로 Classing을 하고, 그것을 통하여 선택적으로 암호화 기술을 선택, 보안성을 강화할 수 있는 방안을 마련하는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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