• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.174-177
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• 2019

최근 ICT(Information Communications Technologies)의 발전과 센서 제조 공정의 발전을 통해 저용량, 경량 디바이스를 이용한 스마트 홈 시장이 성장하고 있다. 특히 스마트 홈 IoT의 환경은 모든 사물을 인터넷으로 연결하고 상호 통신을 통해 다양하고 많은 양의 정보를 수집하여 일상생활을 편리하게 해주는 IoT(Internet of Things)가 계속 증가하고 있다. 하지만, 이러한 증가량과 함께, 스마트 홈 환경에서 대한 기술표준화가 이루어지지 않았으며 원활한 서비스 제공 뿐만 아니라 보안 문제가 발생하고 있다. 특히, 이기종 네트워크, 디바이스를 사용하는 스마트 홈 IoT의 경우 다양한 인증 방법이 존재하며, 이에 따른 취약점이 발생하게 된다. 보안 취약점을 이용한 공격으로 개인정보 유출이나 경제적 손실 등 피해를 발생시키고 있으며, 추후 인명피해까지 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 스마트홈 환경의 IoT 보안 방안에 대해 알아보고, 관련 보안사고의 사례 및 인증 기술을 살펴봄으로써 미래 스마트 홈 IoT 보안 기술의 발전과 적합한 보안 대책과 보안 취약점에 대한 보안 체계를 마련하는 것에 도움이 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.909-911
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• 2015

최근 사회적으로 IoT(Internet of Things, 사물인터넷)가 떠오르며 LBS(위치기반서비스) 시장에 대한 이슈로 인해 근거리 위치 인식 기술을 적용한 Beacon(비콘)이 많은 관심을 받고 있다. 이러한 관심에도 불구하고 아직 현재까지는 실질적으로 제공되는 서비스가 다양하지 않다는 문제가 있다. 우리는 본 논문에서 사용자의 라이프 스타일에 따라 다양하게 이용할 수 있는 비콘 활용 애플리케이션을 기획하였다. 이 방법은 비콘을 통해 모든 사람들에게 일괄적으로 같은 서비스를 제공하는 것이 아니라 사용자마다 자신이 지정한 다른 서비스를 제공하여 기존에 문제가 되었던 상기 문제를 해결할 수 있다. 제안하는 방법은 지정한 곳 근처에 가면 자신이 저장한 메모 알림을 주는 기능, 위치를 찾아 주는 기능, 일정 거리 내로 접근한 사용자의 정보를 기록하는 기능 등이 있어 이를 통해 유기견 방지, 아이의 하교 확인 등의 다양한 서비스를 제공할 수 있다는 점에서 효과적일 것으로 사료된다. 본 연구에서는 제안하는 방법의 기획의도 및 동기, 관련 연구 및 응용, 제안하는 방법, 예상 콘텐츠 시나리오, 기대효과, 결론을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1235-1238
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• 2015

센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, CRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 일관성 있는 의미 해석을 위하여 센서 메타데이터를 등록하고 관리하는 시스템이다. 최근 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 패러다임이 대두됨에 따라 센서 네트워크의 개념 및 이용 목적 등이 변화되고 있으며, SRS 역시 이를 반영하여 센서와 연관된 데이터 모델의 개선 및 확장이 요구된다. 따라서 이 논문은 IoT 환경에서 기존 SRS를 개선하기 위하여 Semantic Sensor Network Ontology(SSNO) 기반의 SRS 데이터 모델을 제안한다. 이를 위하여 IoT 환경에서 SRS의 목적 및 요구사항을 분석하고 SSNO의 개념들 중 필요 요소와 불필요 요소를 반영하여 제안 모델을 설계한다. 또한 생성된 SRS 데이터 모델을 이용하여 관계형 데이터베이스로 구축하고 SRS를 웹 어플리케이션으로 구현한다. 제안하는 SRS 데이터 모델은 기존 모델들에 비해 SSNO 온톨로지를 가장 적합하게 표현하므로 풍부한 의미 처리가 가능하다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.8 no.9
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• pp.225-230
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• 2019

Recently, with the development of Internet technology, various encryption algorithms have been adopted to protect the sensing data measured by hardware devices. The Advanced Encryption Standard (AES), the most widely used encryption algorithm in the world, is also used in many devices with strong security. However, it has been found that the AES algorithm is vulnerable to side channel analysis attacks such as Differential Power Analysis (DPA) and Correlation Power Analysis (CPA). In this paper, we present a software optimization implementation technique of the AES algorithm applying the most widely known masking technique among side channel analysis attack methods.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.29 no.5
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• pp.949-960
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• 2019

Due to miniaturization of electronic devices and development of IoT(Internet of Things), embedded system have been used in various field. Meanwhile, there is a potential vulnerability by the insufficient of system's security. In this paper, we implement secure boot using TPM to protect the integrity of embedded system environment. The Suggestion considers the required availability in the embedded system and detects the system's tampering at secure boot process via TPM. In addition, we have reinforced the confidentiality through AES encryption of the kernel at secure boot.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.8 no.3
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• pp.193-198
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• 2018

Recently, the casualties of automobile traffic accidents are rapidly increasing, and serious accidents involving serious injury and death are increasing more than those of ordinary people. More than 70% of major accidents occur in drowsy driving. Therefore, in this paper, we studied the drowsiness prevention system to prevent large-scale disasters of traffic accidents. In this paper, we propose a real-time flicker recognition method for drowsy driving detection system and drowsy recognition according to the increase of carbon dioxide. The drowsy driving detection system applied the existing image detection and the deep running, and the carbon dioxide detection was developed based on the IoT. The drowsy prevention system using both of these techniques improved the accuracy compared to the existing products.

• Journal of the Korean Solar Energy Society
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• v.40 no.3
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• pp.1-20
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• 2020

In accordance with the Government's policy, renewable power generation is expanding very largely. This leads to increasing uncertainty in the power market and power system owing to the intermittent and fluctuating output characteristics of renewable power generators. Data on the acquisition of renewable power generators can be largely classified according to the operation of the power market and power system. Data on the settlement for the payment for the power amount are acquired in the power market, and real-time data for monitoring the status and output of the generators are acquired in the power system. However, renewable power generators operating in the power market have different acquisition cycles depending on the method of communication of the power meter. They acquire data only for settlement purposes and have no real-time data, which requires improvement. In this paper, the acquisition status is reviewed by classifying the data of renewable power generators into settlement and real-time data. In addition, measures and acquisition criteria for real-time data of renewable power generators for improving the acquisition method are proposed.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.18 no.4
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• pp.40-45
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• 2019

The smart factory has developed with the help of several technologies such as automation, artificial intelligence, big data, smart sensors and communication protocols. The Internet of things(IOT) among communication protocols has become the key factor for the seamless integration of various manufacturing equipment. Therefore, it is important that the IOT cooperate with the standards of communication protocols proposed by the SEMI in the semiconductor industry. In this paper, we suggest a novel reference model of the communication protocols for semiconductor equipment by introducing an IOT service layer. With the IOT service layer, we can use the functions and the additional services provided by the IOT standards that give the inter-operability between factory machines and host computers. We implement the standard of the communication protocols for semiconductor equipment with the IOT service layer by using ns3 simulator. It concludes that it is necessary to provide the platform for the IOT service layer to deploy efficiently the proposed reference model of the communication protocols.

• Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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• v.24 no.5
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• pp.641-644
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• 2021

Wearable devices and IoT are being utilized in various fields, where all systems are developing in the direction of multi-functionality, low power consumption, and high speed. In this paper, we propose a DC -DC Step-down C onverter for IoT smart devices. The proposed DC -DC Step-down converter is composed of a control block of the power supply stage. It also consists of an overheat protection circuit, under-voltage protection circuit, an overvoltage protection circuit, a soft start circuit, a reference voltage circuit, a lamp generator, an error amplifier, and a hysteresis comparator. The proposed DC-DC converter was designed and fabricated using a Magnachip / Hynix 180nm CMOS process, 1-poly 6-metal, the measured results showed a good match with the simulation results.

• Journal of Integrative Natural Science
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• v.14 no.1
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• pp.27-34
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• 2021

전 세계적으로 인공지능(AI)을 구현하려는 움직임이 많아지고 있다. AI구현에서는 많은 양의 데이터, 목적에 맞는 데이터의 분류 등 데이터의 중요성을 뺄 수 없다. 이러한 데이터를 생성하고 가공하는 기술에는 사물인터넷(IOT)과 빅데이터(Big-data) 분석이 있으며 4차 산업을 이끌어 가는 원동력이라 할 수 있다. 또한 이러한 기술은 국가와 개인 차원에서 많이 활용되고 있으며, 특히나 특정분야에 집결되는 데이터를 기준으로 빅데이터 분석에 활용함으로써 새로운 모델을 발견하고, 그 모델로 새로운 값을 추론하고 예측함으로써 미래비전을 제시하려는 시도가 많아지고 있는 추세이다. 데이터 분석을 통한 결론은 데이터가 가지고 있는 정보의 정확성에 따라 많은 변화를 가져올 수 있으며, 그 변화에 따라 잘못된 결과를 발생시킬 수도 있다. 이렇듯 데이터의 분석은 데이터가 가지는 정보 또는 분석 목적에 맞는 데이터 분류가 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 빅데이터 분석결과 통계량의 신뢰성과 정교함을 얻기 위해서는 각 변수의 의미와 변수들 간의 상관관계, 다중공선성 등을 고려하여 분석해야 한다. 즉, 빅데이터 분석에 앞서 분석목적에 맞도록 데이터의 분류가 잘 이루어지도록 해야 한다. 이에 본 고찰에서는 AI기술을 구현하는 머신러닝(machine learning, ML) 기법에 속하는 분류분석(classification analysis, CA) 중 의사결정트리(decision tree, DT)기법, 랜덤포레스트(random forest, RF)기법, 선형분류분석(linear discriminant analysis, LDA), 이차선형분류분석(quadratic discriminant analysis, QDA)을 이용하여 데이터를 분류한 후 데이터의 분류정도를 평가함으로써 데이터의 분류 분석률 향상을 위한 방안을 모색하려 한다.