언제 어디서나 인터넷에 접속 할 수 있는 유비쿼터스 패러다임이 확대 되면서 다양한 기기가 인터넷에 연결되는 사물인터넷에 대한 기대와 관심이 높아지고 이다. 사물인터넷에 대한 관심이 높아지면서 더불어 오픈소스 하드웨어에 대한 관심도 높아지고 있다. 이로 인해 최근 거대한 생산 장비를 보유하지 않은 일반인이 디지털 제작 도구를 활용하여 생각했던 제품을 실제로 만드는 창작자인 메이커가 새로운 트렌트로 부상하고 있다. 이러한 메이커들이 제품을 만드는 방법을 공유하면서 오픈소스 제조업 운동인 '메이커 운동'이 확산되었다. 국내의 경우에도 정부의 정책적 지원을 통해 메이커 운동이 활성화 되고 있는 추세이다. 하지만 선진국에 비해 메이커 문화에 대한 인식과 환경이 미비하고, 메이커를 위한 특화된 교육/개발용 장비나 키트 없이 오픈 플랫폼 하드웨어와 소프트웨어만을 이용하는 실정이다.
스마트폰 등과 같은 다양한 모바일 단말 환경에서 공간정보를 활용하고자 하는 응용 분야와 오픈플랫폼 또는 오픈 소스를 기반으로 하는 응용 시스템 개발 요구가 증가하고 있다. 이러한 상황은 위성영상정보 분야의 응용 분야 확대와 산업적 활용을 위한 중요한 계기가 될 수 있다. 이는 전통적인 위성영상정보처리나 분석과는 다른 접근 방식이 필요하다. 본 연구는 다양한 공간정보 중에서 중요한 정보 자원으로 인식되고 있는 SAR 정보를 대상으로 한다. 우선적으로는 오픈소스를 기반으로 한 위상간섭 기법처리 응용 프로그램을 자체적으로 구현하였다. 다음 단계에서는 이를 이용하여 시험적으로 SAR 정보를 처리한 뒤, 중요 처리 결과를 데이터베이스에 구축하였다. 이와 같이 구축된 InSAR 처리 정보를 스마트폰 사용자의 단말 요구사항에 따라 메타데이터 정보와 함께 시각적 표현 기능을 제공하는 어플리케이션 설계 및 구현을 수행하였고 주요 결과를 본 논문에서 제시하고자 한다. 본 연구는 다양한 SAR 정보를 스마트폰으로 제공하는 방식에 대한 접근 방식을 제시한 것으로 복합형 위성영상정보 자원이나 파생 콘텐츠를 스마트폰으로 서비스하고자 하는 경우 직접 활용이 가능하다.
GeoWeb 기술이 발전하면서 재난관리 분야에서도 웹을 통한 2D/3D 공간정보 서비스에 대한 관심과 활용도가 높아지고 있다. 본 논문은 재난사고 현장에서 수집된 다양한 공간정보를 웹 환경에서 시각화하기 위한 3D 공간정보 맵핑 플랫폼 구축에 관한 연구로서, 웹 개발 표준기술인 HTML5/WebGL과 오픈소스를 활용하여 재난사고 현장에서 다양한 형태로 수집된 2D/3D 공간 데이터와 대용량의 LiDAR 점군 데이터에 대한 웹기반의 공간정보 맵핑 서비스 방안을 제시하였다. 첫째, 오픈소스인 GeoServer의 WMS 서비스와 PostGIS를 이용하여 수집된 재난현장 조사 2D 데이터를 공간 DB로 구축한 후 웹 환경에서 렌더링하였다. 둘째, 웹 환경에서 대용량 3D 점군 데이터를 효율적으로 렌더링하기 위하여 다중 해상도의 옥트리 구조를 이용하여 점군 데이터를 2D 타일로 단순화하는 Potree 알고리즘을 적용하였다. 마지막으로 OpenLayers3를 기반으로 3차원 지도를 제어 및 측정하기 위한 기본·응용 기능을 Graphic User Interface(GUI)로 구현하여 2D/3D 공간정보의 웹 시각화를 위한 3D 웹 맵핑 파일럿 시스템을 개발하였다. 향후, 재난현장의 각종 2D 조사 데이터 및 다양한 공간영상정보를 구축된 웹기반 3차원 공간정보시스템에 중첩·표출함으로써 재난사고 과학조사 및 분석 업무에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 홈 CCTV, 가전기기의 원격제어, 가정용 보안 및 재난 예방 서비스와 같이 편리한 기능을 제공하는 스마트 홈 네트워크 서비스의 보급이 점차 증가됨에 따라, 기업체에서도 이를 위한 홈 게이트웨이, 스마트 스피커 등 제품들을 앞다투어 출시하고 있다. 이러한 서비스들은 제조사 별로 독자적인 플랫폼 상에서 개발된 제품을 통해 제공되고 있으므로, 타사 제품과 통신 방식 혹은 구조가 서로 달라 호환성이 낮은 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 오픈 소스 플랫폼을 활용하여 시스템 간 호환성을 보장하는 새로운 서비스 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 OpenWRT기반의 유무선 공유기와 Zigbee 통신을 이용하여 전자기기들이 서로 통신하여 사물을 제어할 수 있는 홈 네트워크 서비스를 구축하였다. 유무선 공유기를 홈 네트워크의 게이트웨이로 이용하고, 전자기기들을 컨트롤하는 디바이스로 아두이노를 이용하여 기본적인 IoT 플랫폼과 이를 기반으로 몇 가지 시나리오의 스마트 홈네트워크 서비스를 오픈 플랫폼 상에서 구축하였다.
산업 발전에 따른 대기 오염은 인간의 건강을 크게 위협할 만한 수준이 되었다. 일반적으로 실내 공기 오염이 실외보다는 낮다고 생각하지만, 현대인들은 대부분의 시간 동안 실내에서 생활하기 때문에, 자신의 건강을 지키고 삶의 질을 높이기 위해서는 실내 공기 품질을 쾌적하게 유지하는 것이 필수적이다. 따라서, 현재 주목받고 있는 사물인터넷, 데이터 처리 기술을 활용한 실내환경 관리 플랫폼 개발은 매우 의미 있는 연구라고 생각된다. 본 논문에서는 원격에서 실내환경을 모니터링하고 제어할 수 있는 IoT 기반의 관리 플랫폼을 설계하였다. 또한, 플랫폼을 구성하는 IoT 단말, 게이트웨이, 데이터 서버의 기능을 오픈소스와 공개 라이브러리를 이용하여 구현하였고, 기능 동작도 모두 확인하였다. 특히, 본 논문의 IoT 단말과 게이트웨이는 BLE 통신을 이용하여 데이터를 교환하기 때문에 상대적으로 저전력으로 동작할 수 있으며, 게이트웨이는 BLE Advertising 모드를 사용하여 미리 설정하지 않은 IoT 단말을 자동 인식할 수 있는 장점이 있다.
본 연구에서는 여러 플랫폼에서 실행가능하며 누구나 손쉽게 증강현실을 구현하는 앱을 설계하고 개발하였다. 크로스 플랫폼 형태로 PC와 모바일(안드로이드, iOS)에서 동작하며 사용자들이 앱 안에서 증강현실의 좌표가 되는 마커와 구현될 모델을 선택할 수 있도록 하여 증강현실 구현의 진입장벽을 낮추고자 한다. 앱은 Unity 3D 엔진과 오픈소스 증강현실 SDK인 ARToolkit으로 구성된다. Unity 3D는 UI와 마커, 그리고 모델 오브젝트를 구현하고 ARToolkit과 연동되어 크로스 플랫폼 개발을 위한 메인 엔진으로써 사용된다. 본 논문은 증강현실 구현 앱의 설게 및 제작 방식을 제시하고 앱의 사용 예시를 설명한다.
마이크로 그리드 환경에는 변압기, 스위치, 에너지저장장치 등 많은 종류의 전력 설비가 존재하지만, IoT 기술의 발달에 따라 온도, 압력, 습도와 같은 센서 정보를 취득할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 기존의 마이크로 그리드 환경에서는 IEC 61850 표준에서 정의하고 있는 MMS 등의 통신 프로토콜을 준용하여 전력 설비와 플랫폼 간 통합 운용되고 있다. 그렇기 때문에 IoT 데이터를 수용하기 위해서는 IEC 61850 기반으로 구성된 데이터 수집 장치(FEP)에 IoT 데이터를 연계해 줄 수 있는 게이트웨이 기술이 필요하다. 본 논문에서는 마이크로그리드 운영 시스템 연계를 위한 IEC 61850기반 IoT 게이트웨이 플랫폼 프로토타입을 제안하고자 한다. 게이트웨이 플랫폼은 IoT 프로토콜(MQTT, CoAP, AMQP) 인터페이스 모듈과 데이터베이스, IEC 61850서버로 구성되어 있다. 데이터베이스의 경우, JSON 데이터를 저장하기 위해 오픈소스 기반의 NoSQL 데이터베이스인 Hbase와 MongoDB를 이용하였다. IoT 프로토콜을 검증하기 위해 라즈베리파이 아두이노 인텔 에디슨 SoC 기반 전력 IoT 디바이스 시뮬레이터를 이용하였고, IEC 61850은 Sisco's MMS EASY Lite를 이용하여 IoT 프로토콜과 IEC 61850 프로토콜간의 상호호환성을 검증하였다.
빅 데이터 관련 주요 논제 중의 하나는 방대한 시간 기반 또는 원격 측정 데이터의 가용성에 관한 문제이다. 현재 저비용 획득 및 저장 장치의 등장은 더 세밀한 분석에 사용될 상세한 시간 데이터를 얻을 수 있어서 배후 시스템에 대해 여러 가지 지식을 갖거나 미래의 이벤트를 더 정확히 예측할 수 있다. 특히, 스마트 미터가 설치된 수많은 가정 및 기업 등을 대상으로 전기 사용에 관한 고객 맞춤형 계약을 정의하는 것은 다른 무엇보다도 중요한 문제이다. 수많은 스마트 미터 데이터를 바탕으로 공통적인 전력 소비 형태를 몇 가지 그룹으로 구분할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 스마트 미터 측정 관련 공개 데이터와 자바 기반 공개 소스인 KNIME 플랫폼을 사용하여 스마트 미터 관련 빅 데이터 변환과 클러스터링을 나타낸다. 빅 데이터 구성 요소는 공개 소스는 아니지만, 시험판으로 사용할 수 있다. 스마트 미터 빅 데이터를 가져오고, 정리하고, 변환한 후 전력 사용량 행위와 관련된 각 미터 ID의 해석과 클러스터링에 적합한 DTW 접근 방식을 통해 전력 사용 행위에 관한 스마트 계약을 정의할 수 있다.
정보통신기술의 발달에 따라 IT 인력 채용 방식에도 많은 변화가 생겼다. 채용 담당자들은 이력서나 면접과 같은 전통적인 정보 이외에도 웹에서 구직자 정보를 검색할 수 있다. 오픈소스 소프트웨어 개발(OSSD) 플랫폼은 개발자들이 자연스럽게 IT 역량을 발휘할 수 있는 곳이자, 채용 담당자들이 적합한 후보를 찾을 수 있는 장소가 되었다. 이러한 맥락에서 본 연구는 취업 시 OSSD 플랫폼의 개발자 정보(구직 활동 여부, 개인정보 게시 정도, 학습 활동 정도, 지식공헌 활동 정도)가 취업에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석을 위해 웹 크롤러를 개발하여 대표적인 OSSD 플랫폼인 깃허브의 개발자 4,005명을 대상으로 데이터를 수집했다. 구직 기간이 짧다는 것은 취업의 성공적인 결과를 의미하기 때문에 구직 기간에 영향을 미치는 요인을 살펴보기 위해 생존분석법을 실시하였다. 본 연구의 결과에 따르면, 구직 현황을 명시적으로 게시한 개발자가 그렇지 않은 개발자보다 구직 기간이 짧은 것으로 나타났다. 개인정보 게시 정도, 학습 활동 및 지식공헌 활동 정도 또한 구직기간 단축과 긍정적으로 관련이 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 채용 담당자의 성공적인 구인뿐만 아니라 개발자의 효과적인 구직을 위한 OSSD 플랫폼의 전략적인 활용 방안에 시사점을 제시해줄 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5731-5754
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2019
In this paper, we redesign, implement, and evaluate ShareSafe (Based on SecGraph), an open-source secure graph data sharing/publishing platform. Within ShareSafe, we propose De-anonymization Quantification Module and Recommendation Module. Besides, we model the attackers' background knowledge and evaluate the relation between graph data privacy and the structure of the graph. To the best of our knowledge, ShareSafe is the first platform that enables users to perform data perturbation, utility evaluation, De-A evaluation, and Privacy Quantification. Leveraging ShareSafe, we conduct a more comprehensive and advanced utility and privacy evaluation. The results demonstrate that (1) The risk of privacy leakage of anonymized graph increases with the attackers' background knowledge. (2) For a successful de-anonymization attack, the seed mapping, even relatively small, plays a much more important role than the auxiliary graph. (3) The structure of graph has a fundamental and significant effect on the utility and privacy of the graph. (4) There is no optimal anonymization/de-anonymization algorithm. For different environment, the performance of each algorithm varies from each other.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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