최근 들어 다양한 기술의 융복합화로 인하여, 제4차 산업혁명이 이루어지고 있다. 그 대표적인 기술이 사물인터넷을 이용한 헬스케어 시스템 분야이다. 기존의 헬스케어 시스템을 기반으로, 모바일 환경하에서 각각의 장치. 센서, 프로토콜 등을 통해, 환자의 진료 상태 및 기록을 관리할 수 있는 응용 분야로 발전되고 있다. 특히 사물인터넷에서 응용되는 시스템의 경우, 디바이스들의 제한된 자원인 메모리 용량 부족, 컴퓨팅 연산 능력의 저하, 저전력 기술 등의 특징을 가지고 있다. 데이터 보호를 위하여, 이러한 특징 때문에, 기존의 암호화 알고리즘을 사용할 수 없게 된다. 따라서, 본 논문에서는 사물인터넷에서 발생할 수 있는 보안 이슈를 해결하기 위한 고려 사항 및 헬스 시스템의 구조를 분석하고자 한다. 현실적으로 각종 센서, 장치들이 기존의 기법을 통하여, 보안을 구현하기에는 안전하지 못하다. 보안의 위협 및 공격 요소를 살펴보고, 이를 해결할 수 있는 방법을 분석하고자 한다.
인터넷 기술이 발전함에 따라, 기존의 유선과 무선망의 결합은, 이기종 시스템의 융복합 기술을 가져왔다. 기존의 산업 기술은 주로 산업, 제조업, 자동화 등의 굴뚝산업 분야에서 컴퓨터 기술을 기반으로 한 정보기술로 집중되고 있다. 신기술이 기존의 기술과 융합되는 기술로 개발되고, 향상됨에 따라 많은 다양한 응용 시스템이 등장하게 되었다. 기존의 기술과 융합된 대표적인 응용분야는 사물인터넷 서비스 분야이다. 사물인터넷은 각각 기존에 존재하는 기술을 기반으로 초연결성의 네트워크을 연결하는 제4차 산업혁명의 기반 기술이 되고 있다. 그러나, 저용량의 메모리, 저전력 및 낮은 컴퓨팅과 같은 IoT의 제한된 자원으로 인해, IoT 장치는 보안에 취약하고, 다양한 종류의 보안 문제로 노출된다. 따라서, 본 논문에서는 IoT 서비스 환경하에서 요구되는 보안 문제점 및 해결 방법에 대해서 리뷰 및 분석하였다.
제4차산업혁명의 기반이 되는 사물 인터넷이 많은 시스템에 응용되고 있으나, 사물인터넷과 연결되는 다양한 종류의 센서, 에지 노드, 등과 같은 하드웨어 구조에 적합한 저사양의 메모리, CPU 연산능력 및 경박단소한 센서노드 등으로 구성된다. 따라서, 기존의 보안 알고리즘으로 저용량의 노드에 사용할 수 없어, 새로운 제한된 하드웨어 구조 및 초경량의 암호 알고리즘이 요구되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷(IoT)에 연결된 스마트 홈 네트워크에서 야기될 수 있는 취약점 및 보안 문제점을 분석하고, 외부의 공격에 대한 다양한 종류의 보안 이슈 문제를 해결하기 위한 방법, 다양한 종류의 디바이스 보호를 위한 정합기술, 안전한 보안을 위한 IoT(Internet of Things)에서의 요구사항 및 응용 방법에 대해서 분석하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.826-842
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2024
As 5G and AI continue to develop, there has been a significant surge in the healthcare industry. The COVID-19 pandemic has posed immense challenges to the global health system. This study proposes an FL-supported edge computing model based on federated learning (FL) for predicting clinical outcomes of COVID-19 patients during hospitalization. The model aims to address the challenges posed by the pandemic, such as the need for sophisticated predictive models, privacy concerns, and the non-IID nature of COVID-19 data. The model utilizes the FATE framework, known for its privacy-preserving technologies, to enhance predictive precision while ensuring data privacy and effectively managing data heterogeneity. The model's ability to generalize across diverse datasets and its adaptability in real-world clinical settings are highlighted by the use of SHAP values, which streamline the training process by identifying influential features, thus reducing computational overhead without compromising predictive precision. The study demonstrates that the proposed model achieves comparable precision to specific machine learning models when dataset sizes are identical and surpasses traditional models when larger training data volumes are employed. The model's performance is further improved when trained on datasets from diverse nodes, leading to superior generalization and overall performance, especially in scenarios with insufficient node features. The integration of FL with edge computing contributes significantly to the reliable prediction of COVID-19 patient outcomes with greater privacy. The research contributes to healthcare technology by providing a practical solution for early intervention and personalized treatment plans, leading to improved patient outcomes and efficient resource allocation during public health crises.
현재 홈 네트워크, 센서 네트워크, 유비쿼터스 네트워크 등에 대한 활발한 연구가 진행되면서 무선 이동 애드-혹 네트워크에 대한 관심이 높아지고 있다. 무선 이동 애드-혹 네트워크란 기존의 유선하부구조의 도움 없이 이동 호스트들만으로 구성되는 임시적인 네트워크로, 언제 어디서나 컴퓨팅 환경을 이용할 수 있도록 하는 개념의 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적합한 네트워크이다. 본 논문에서는 다중 경로의 수를 제한하는 소스 라우팅 프로토콜을 기반으로 무선 이동 애드-혹 네트워크의 확장 기법을 제안한다. 이 기법은 무선 이동 애드-혹 네트워크 내의 이동 호스트들 간 또는 무선 이동 애드-혹 네트워크 내의 이동 호스트와 유선 네트워크 서비스를 지원하는 기지국 간에 링크 및 중간 호스트의 중복을 허용하는 다중 경로를 유지함으로써 경로 재설정 및 재등록으로 인한 오버헤드를 줄이는 기법이다. 이와 같이 다중 경로를 유지함으로써 출발지와 목적지간 데이타 패킷 전송 지연 및 패킷 손실을 줄일 수 있으며, 따라서 보다 신뢰적인 방법으로 무선 이동 애드-혹 네트워크를 유선 네트워크로 확장시킬 수 있다. 성능 평가를 통해, 본 논문에서 제안하는 기법이 단일 경로를 사용하는 일반적인 확장 기법들보다 이동 속도 증가에 따른 처리량 및 단대단 지연이 보다 안정적이며, 노드/링크가 전혀 중복되지 않는 다중 경로를 사용하는 기법에 비해 낮은 오버헤드를 가짐을 보인다.
비선점형 태스크 스케줄링 정책을 사용하는 TinyOS는 선입선출 (FIFO: First-In First-Out) 방식의 태스크 스케줄링만 제공하기 때문에 최상위 우선순위를 가친 사용자 태스크가 즉시 실행이 필요한 태스크임에도 불구하고 우선순위가 낮은 태스크가 획득한 CPU 사용권한을 선점하지 못한다. 따라서 실시간 서비스를 요구하는 사용자 태스크 (User Task) 의 마감시한 (Deadline)을 보장할 수 없다. 또한, 비선점 환경의 TinyOS에서 사용자 태스크가 요청한 실시간 서비스를 완료하기 위해서는 사용자 태스크의 마감시한을 보장함과 동시에 사용자 태스크에서 호출 및 실행되는 TinyOS 플랫폼 태스크들의 마감시한도 보장해야 한다. 이에 본 논문에서는 비선점형 태스크 스케줄링 정책을 사용하는 기존 TinyOS 환경에서 실시간성을 제공하는 태스크 그룹 기반의 스케줄링 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 요청한 사용자 태스크의 마감시한을 보장하기 위하여 사용자 태스크와 함께 사용자 태스크가 완료되기 위하여 호출 및 실행이 필요한 다수의 TinyOS 플랫폼 태스크를 태스크 그룹으로 형성한 후, 해당 태스크 그룹을 하나의 가상적인 큰 태스크 단위로 스케줄링한다. 제안한 기법의 동작을 시험한 결과, 제안한 기법은 비선점형 태스크 스케줄링 정책을 사용하는 TinyOS 환경에서 사용자 태스크의 마감시한을 보장함과 동시에 사용자 태스크의 평균 응답시간을 줄이고 기존 TinyOS 플랫폼간의 호환성을 제공할 수 있었다.
스마트그리드는 기존의 전력망과 정보통신 기술을 융합하여 에너지 효율을 최적화할 수 있는 차세대 지능형 전력망이다. 현재까지 표준화 및 호환성에 대한 해결책이 진행 중인 가운데 스마트그리드 사업은 소비자에게는 전력요금의 실시간 확인을 통해 능동적인 전력소비를 유도하고, 공급자에게는 예상 발전량 측정을 통해 보다 안정적인 전력 시스템을 운용하도록 할 수 있다는 장점이 있다. 활발하게 스마트 산업이 발전함에 따라 AMI 시스템의 원격제어 시스템을 구현하기 위해서 무선 통신이 많이 고려되고 있으며 ZigBee 센서를 이용한 무선 통신을 다양한 분야에 적용하고 있다. 본 논문에서는 스마트그리드 환경에서 적용되고 있는 ZigBee 무선 통신 환경의 주소 지정 방식과 라우팅 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 새로운 좌표 값 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘을 이용한 분산 주소 할당 기법의 낭비되는 주소공간의 문제를 해결하기 위해 (x, y) 2개의 좌표축을 제안하여 16bit 주소공간을 분할하여 사용한다. 각 노드에서 라우팅 시 좌표 값을 이용하여 적은 비트별 연산이 수행되며 멀티 홉을 감소시킬 수 있다. 이에 대한 성능 분석으로 제안한 알고리즘은 수학적 분석 모델을 사용하였고 ZigBee 무선 통신 환경의 계층적 라우팅에서 사용하는 경로 벡터를 사용하여 센서 노드의 멀티 홉 카운트 결과를 도출하였다. 수학적 분석결과 ZigBee 분산 주소 할당 기법과 기존 알고리즘에 비해 평균 멀티 홉의 수가 감소함으로써 에너지 효율이 향상됨을 입증하였다.
본 논문에서는 실외 주차장 환경에서 무선통신을 이용한 주차장관리시스템용으로 사용될 안테나를 제안하였다. 제안된 안테나는 기본형 반파장 마이크로스트립 안테나의 방사소자 크기를 줄이기 위해 무급전 소자를 이용하여 소형화 방법에 대해 연구하였다. 설계된 안테나의 방사소자 크기는 $35mm{\times}35mm{\times}20.1mm$로 기본형 반파장 마이크로스트립 안테나의 방사소자 크기 $309.1mm(0.46{\lambda}){\times}296.1mm(0.441{\lambda}){\times}20.1mm(0.029{\lambda})$에 비해 98.7% 소형화 되었다. 안테나의 전기적 특성으로는 중심주파수 447 MHz에서 이득은 1.1 dBi이며 HPBW는 E-plane에서 무지향성 H-plane에서 $87.5^{\circ}$로 나타내었다. 무급전 소자를 이용하여 소형화된 ${\lambda}/4$ 폴디드 마이크로스트립 안테나는 실외 주차장 환경에서 무선중계장치와 지면에 설치되는 센서노드 및 strop bar에 실장이 용이함을 확인하였다.
본 논문에서는 복합재료 패널 플러터를 억제할 수 있는 두 가지 방법에 대해서 연구하였다. 첫번째, 능동제어 방법에서는 선형 제어 이론을 바탕으로 제어기를 설계하였으며 제어입력이 작동기에 가해진다. 여기서 작동기로는 PZT를 사용하였다. 두 번째, 인덕터와 저항으로 구성되어진 션트회로를 사용하여 시스템의 감쇠를 증가시킴으로써 패널 플러터를 억제할 수 있는 새로운 방법인 수동감쇠기법에 대한 연구가 수행되었다. 이 수동감쇠기법은 능동적 제어보다 강건(robust)하며 커다란 전원 공급이 필요하지 않고 제어기나 감지 시스템과 같이 복잡한 주변 기기가 필요 없이도 실제 패널 플러터 억제에 쉽게 응용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 최대의 작동력/감쇠 효과를 얻기 위해서 유전자 알고리듬을 사용하여 압전 세라믹의 형상과 위치를 결정하였다. 해밀턴 원리를 사용해서 지배 방정식을 유도하였으며, 기하학적 대변형을 고려하기 위해 von-Karman의 비선형 변형률-변위 관계식을 사용하였으며 공기력 이론으로는 준 정상 피스톤 1차 이론을 사용하였다. 4절점 4각형 평판 요소를 이용하여 이산화된 유한 요소 방정식을 유도하였다. 효율적인 플러터 억제를 위해 패널 플러터에 중요한 영향을 미치는 플러터 모드를 이용한 모드축약기법을 사용하였으며, 이를 통해 비선형 연계 모달 방정식이 얻어지게 된다. 능동적 제어 방법과 수동 감쇠 기법에 의해 수행되어진 플러터 억제 결과들을 Newmark 비선형 시분할 적분법을 통해 시간 영역에서 살펴 보았다.
상수관망의 유지 관리를 위한 최적 압력 계측 위치 선정은 효율적인 상수관망 운영을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 최적 압력 계측 위치 결정에 기존 연구의 단점을 보완하기 위하여 정보이론인 엔트로피 이론을 사용하였다. 기존의 방법은 실측자료를 이용한 검 보정이 필요로 하기에 체계적인 관리가 미흡한 지역에서는 적용이 어려운 단점이 있다. 또한 대부분의 연구가 상수관망 모형의 정확도를 높이며 측정비용을 최소화하는 절점을 제안하였으며, 이는 상수관망 유지 관리를 위한 압력 계측기 위치 결정목적과는 다소 차이가 있다. 본 연구에서 제안된 방법은 특정 절점에서의 유량변화에 의한 다른 절점에서의 압력변화를 정보량인 엔트로피로 정의하여 객관적이고 정량화된 기준을 제시하였다. 절점에서 비정상상태가 발생했을 때 전체 상수관에 미치는 영향 정도를 정량화된 수치인 엔트로피로 나타내며, 또한 각 절점에서 실제적으로 변동하는 압력을 반영하고자 EPANET의 에미터(emitter) 기능을 사용하여 실제 압력변화 패턴을 파악하였다. 최적 압력계 설치 지점은 엔트로피 기준에 의해 전체 시스템으로부터 제공받는 정보량이 가장 큰 절점을 우선으로 설치해야 한다고 제시하였으며, 제안된 모형을 branch형과 loop형 관망에 각각 적용하여 최적 압력 계측 위치를 선정하고 그 결과를 분석하였다. 분석 결과 현재 실무자의 경험적 판단에 의해 계측기를 설치 운영하고 있는 국내의 상수관리 시스템을 고려할 때, 엔트로피 이론을 통해 보다 객관적인 기준으로 상수관망에서의 압력계 설치 우선순위를 운영자에게 제시할 수 있을 것이며, 상수관망에 압력계를 설치하기 위한 효율적인 의사결정 기준으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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