최근 IoT 네트워크는 이기종의 IoT 장치에서 발생하는 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서 다양한 클러스터링 기법들이 연구되고 있다. 그러나, 기존 클러스터링 기법들은 정적으로 네트워크를 분할하는데 초점을 맞추고 있어서 이동이 가능한 IoT 장치에는 기존 클러스터링 기법들이 적합하지 않다. 본 논문에서는 에지 네트워크를 이용하여 IoT 장치의 정보를 수집·분석하기 위한 확률적 딥러닝 기반의 동적 클러스터링 모델을 제안한다. 제안 모델은 수집된 정보의 속성값의 빈도수를 확률적으로 딥러닝에 적용하여 서브넷을 구축한다. 구축된 서브넷은 시드로 추출된 연계 정보를 계층적 구조로 그룹핑할 때 사용하며, IoT 장치에 대한 동적 클러스터링의 속도 및 정확도를 향상시킨다. 성능평가 결과, 제안모델은 기존 모델에 비해 데이터 처리 시간이 평균 13.8% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 모델보다 평균 10.5% 낮게 나타났다. 서버에서 IoT 정보를 추출할 때의 정확도는 기존모델보다 평균 8.7% 향상되었다.
본 논문에서는 현 지능형전력망 시스템에도 도입이 가능하고 데이터집중장치를 중심으로 지능형전력망 디바이스로부터 수집되는 데이터뿐만 아니라 종합 전력 제어시스템으로부터 전달되는 제어 메시지도 보호할 수 있는 보안 에이전트를 제안한다. 보안 에이전트는 데이터집중장치에 최근접하여 보안 기능을 수행하는 구성요소로서, 지능형전력망의 구축에 관한 법령에서 제시하는 보안요구사항을 만족한다. 보안 에이전트는 보안 기능을 제공하기 위한 추가 구성요소로서 동작하기 때문에 현재 지능형전력망 시스템의 변경 없이 적용 가능하여 추가 도입비용이 적게 들고 사업자가 요구하고 있는 정보보안 문제를 해결할 수 있어 지능형전력망 보안시장 활성화에 이바지할 수 있다.
최근 카메라를 비롯한 다양한 센서 기술 및 디지털 저장장치의 발달로 사용자의 일상생활의 기록인 라이프 로그를 수집하고 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 라이프 로그는 모바일 디바이스에 포함된 다양한 센서를 통해 실외에서 수집되는 경우와 실내에 카메라를 중심으로 한 센서를 설치하여 수집되는 경우로 나누어 볼 수 있으며, 수집된 로그는 다양한 방법을 통해 분석하여 사용자에게 요약이나 검색과 같은 서비스 제공에 활용될 수 있다. 본 논문은 오피스 환경에 다수의 카메라를 설치하여 수집한 실내 비디오 로그 데이터를 대상으로 하며, 사용자의 어플리케이션 로그를 분석하여 요약을 위해 활용한다. 다수의 카메라는 오피스의 가운데 부분을 비추도록 하여, 발생한 하나의 이벤트에 대한 다양한 시점의 영상을 얻을 수 있도록 하였다. 전체 요약 과정은 크게 데이터 어노테이션, 사용자 로그분석을 이용한 이벤트 시퀀스 요약, 도메인 지식을 이용한 카메라 뷰의 선택으로 나뉘어 수행된다. 최종적으로 실험을 통해 제안하는 요약 방법이 좋은 결과를 보임을 확인하였다.
본 연구에서는 연안내 오염물질 이동 및 확산 특성을 파악하기 위하여 실내조파모형장치를 제작하고 Nacl을 이용한 염료실험을 실시하였다. 제작된 실내조파모형장치를 이용하여 재현된 조석파는 주기 2초, 파고 3cm의 일정한 주기와 파고를 형성하는 규칙파로 재현하였다. 또한 반사파의 영향을 최소화하기 위하여 상류단에 감쇄역을 설치하였으며 유속의 변화에 따른 염료의 이동 확산특성을 분석하기 위하여 동일조건에서 유속변화를 달리하여 2회 실험하였다. 또한 추적자로 사용된 Nacl은 실험전 일정한 농도로 희석하여 사용하였으며 추적자의 실시간 농도관측을 위하여 세창인스트루먼트 제품 CPC-401(휴대형 다항목 측정장치)을 방출지점에서 일정한 간격으로 4개 지점에 설치하여 1초간격의 농도데이터를 수집하였다. 수집된 CPC-401의 농도데이터 분석결과 염료의 이동 방향은 방출지점에서 하류단 지점으로 이동하였으며 유속의 변화에 따른 최대농도 값의 변화는 적었으나 염료의 지속시간 변화는 뚜렸하게 나타났다. 이는 난류확산 보다는 유속 변화로 인한 이류가 크게 작용함을 알 수 있었다.
4차 산업혁명으로 인해 제조산업에 인공지능, 빅데이터와 같은 ICT 기술을 활용한 스마트팩토리의 제조 공정 자동화 및 장치 고도화 연구가 진행되고 있다. 제조 공정 자동화를 위해 스마트팩토리의 각 계층별 장치들이 유기적으로 연결되고 있으며, 이로 인해 발생 가능한 보안위협도 증가하고 있다. 스마트팩토리에서는 SIEM 등의 장비가 보안위협 데이터를 수집·분석·시각화하여 대응하고 있다. 보안위협 데이터 시각화에는 그리드 뷰, 피벗 뷰, 그래프, 차트, 테이블을 활용한 대시보드 형태로 제공하고 있지만, 이는 스마트팩토리 전 계층의 보안위협 데이터 확인에 대한 가시성이 부족하다. 따라서, 본 논문에서는 스마트팩토리 보안위협 데이터를 CVSS 점수 기반의 Likelihood와 보안위협 데이터 기반의 Impact를 활용하여 위험도를 도출하고, 히트맵 기반 스마트팩토리 보안위협 데이터 시각화 모델을 제안한다.
Plasma 물성 데이터는 Plasma내에서 일어나는 입자(전자, 원자, 이온, 분자 등)들의 충돌에 대한 데이터로써 Plasma 발생 장치 설계 및 제어의 핵심 요소이며, Plasma 공정조건 확립을 위한 필수 정보가 된다. 참조표준은 과학기술데이터나 정보에 대하여 정확도와 신뢰도에 대한 분석 및 평가가 이루어진 공인데이터를 말한다. 이러한 플라즈마 물성 정보를 체계적으로 관리하고 신뢰성 있는 데이터를 필요로 하는 산업체에 지원하기 위하여 특정 참조표준과 참조데이터로 제정, 보급하는 Plasma 물성 참조표준 수집평가 시스템이 필요하고, 이에 대한 설계가 필요하다.
화력발전소와 같은 석유화학 설비, 소각 설비 등에서는 재, 먼지 등의 이물질이 발생하며 이물질을 효과적으로 제거하기 위한 방법으로 음향 세척 장치를 이용하는 방식이 있다. 하지만 이 방법의 경우 이물질로 인하여 혼의 입구가 막혀 오작동할 가능성이 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 음향 세척 장치의 정상 작동을 감시하기 위한 음파 검출 무선 센서를 개발하였으며, 센서의 원리를 설명하였다. 이 음파 검출 무선 센서는 실험을 통하여 고온 혹은 저온의 다양한 산업 환경에서 안정적인 동작을 확인하였다. 또한 음파 검출 무선 센서와 424MHz 대역을 이용한 통신을 하여 데이터를 수신하는 무선 데이터 수집 장치를 개발하여 음파 검출 무선 센서의 동작 상태를 외부에서 확인할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 디지털 운행기록장치로부터 수집된 운행기록 데이터에 대한 효율적인 디지털 인증이 가능한 시스템을 제안하였다. 국내의 경우 수집된 운행기록 데이터가 위변조 되지 않은 신뢰성 있는 정보인지를 판단할 수 있는 방안이 마련되어 있지 않다. 제안하는 방법은 전자서명을 이용하여 전송된 운행기록 데이터가 위변조 되지 않았음을 증명할 수 있다. 디지털 인증을 위한 서명 값 생성은 운행기록 데이터의 해시 값을 구하여 전자서명 생성키로 생성한다. 그리고 데이터 위변조에 대한 확인은 전자서명 값으로부터 전자서명 검증키를 사용하여 해시 값을 구하여 보관된 해시 값과 일치 여부 확인을 통해 이루어진다. 제안하는 방법은 시스템 구현 및 실험을 통하여 운행기록 데이터에 대한 신뢰성을 보장함을 확인하였다.
본 논문에서는 현재 건설 중인 목포대교와 선박 사이의 충돌 위험도 평가에 필요한 선박 정보와 기상 정보 수집 장치(Data Acquisition System, DAS) 개발에 관하여 기술하였다. 본 연구에서는 DAS를 통항 선박과 기상 현황 데이터를 수집하기 위한 신호 수신 및 처리 유닛과, 데이터 전송과 분배를 위한 네트워킹 유닛, 데이터 관리를 위한 유닛 등으로 구성하였다. 목포항 여객터미널과 신안군 안좌도를 왕복하는 카페리 선상에서의 현장 실험을 통해, 충돌 위기 평가에 적합한 정보를 DAS가 제공할 수 있음을 알았다. 또한 5차 버터워스 디지털 필터를 이용하여 기상 데이터에 포함된 잡음성 데이터를 충분히 억제할 수 있었다.
본 논문에서는 16채널 혹은 8채널의 센서를 통해 들어오는 저주파대역의 아날로그 신호를 수집하고. 수집된 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 고속의 신호처리 기능이 결합된 통합 DSP (Digital Signal Processor)시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 휴대가 용이하도록 소형으로 설계되어 있으며 노트북 등의 이동형 장비에 활용되도록 USB 인터페이스를 채택하였으며, 장치간의 네트워크 구성이 가능하도록 Ethernet 인터페이스를 추가하였다 Digital Signal Processor는 Texas Instrument 사의 TMS320C6701 부동소수점 연산방식의 고성능 DSP를 사용하여 16채널의 실시간 신호 분석이 가능하게 하였으며, ICP 센서 구동용 전류 공급부를 내장하여 센서 선택의 폭을 넓히었고, programmable gain amplifier인 PGA202증폭기를 사용하여 입력신호가 작을 경우 최대 1000배, 즉 60dB까지 입력신호를 증폭하여 수집 및 분석할 수 있다. 200kSPS의 샘플링 레이트와 16bit resolution을 가지는 AD976 A/D converter를 사용하여 채널당 0~6kHz의 신호대역폭을 가지며,differential 입력시 8 채널,single ended 입력시 16 채널의 입력 신호의 수집 및 분석이 가능하다. Windows 응용프로그램에서는 사용자가 원하는 입력신호 및 스펙트럼 실시간 분석, 입력신호 기록 및 저장, RPM 측정 및 분석, 외부 트리거 및 레벨 트리거를 이용한 입력신호 제어와 수집된 데이터를 바탕으로 원하는 제어가 가능한 응용프로그램 제작에 활용될 라이브러리가 포함된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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