• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.81-83
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• 2023

태양 에너지 수집형 IoT 기기는 주기적으로 재충전되는 태양 에너지의 특성상, 에너지 소모를 최소화하기보다는 수집된 에너지를 최대한 유용하게 사용하는 것이 중요하다. 한편, 데이터 기밀성과 프라이버시, 응답속도, 비용 등의 이유로 클라우드가 아닌 데이터 소스 근처에서 머신러닝을 수행하는 엣지 AI에 대한 연구도 활발한데, 그 중 하나는 여러 IoT 장치들이 수집한 오디오 데이터를 활용하여, 다양한 AI 응용들을 IoT 엣지 컴퓨팅 환경에서 제공하는 것이다. 그러나, 이와 관련된 많은 연구에서, IoT 기기들은 에너지의 제약으로 인하여, 엣지 서버(IoT 서버)로의 센싱 데이터 전송만을 수행하고, 데이터 전처리를 포함한 모든 AI 과정은 엣지 서버에서 수행한다. 이 경우, 엣지 서버의 과부하 문제 뿐 아니라, 학습 및 추론에 불필요한 데이터까지도 서버에 그대로 전송되므로 네트워크 과부하 문제도 야기한다. 또한, 이를 해결하고자, 데이터 전처리 과정을 각 IoT 기기에 모두 맡긴다면, 기기의 에너지 부족으로 정전시간이 증가하는 또 다른 문제가 발생한다. 본 논문에서는 각 IoT 기기의 에너지 상태에 따라 데이터 전처리 여부를 결정함으로써, 기기들의 정전시간 증가 문제를 완화시키면서 서버 집중형 엣지 AI 환경의 문제들(엣지 서버 및 네트워크 과부하)을 완화시키고자 한다. 제안기법에서 IoT 장치는 기기가 기본적으로 동작하는 데 필요한 에너지 외의 여분의 에너지 양을 예측하고, 이 여분의 에너지가 있는 경우에만 이를 사용하여 기기에서 전처리 과정, 즉 수집 대상 소리 판별과 잡음 제거 과정을 거친 후 서버에 전송함으로써, IoT기기의 정전시간에 영향을 주지 않으면서, 에너지 적응적으로 데이터 전처리 위치(IoT기기 또는 엣지 서버)를 결정하여 수행한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.597-599
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• 2022

IoT 디바이스에서 on-device AI를 수행할 때, 타겟 서비스나 디바이스의 환경에 따라 필요한 AI 모델이 달라질 수 있다. 또한, 기존 AI 모델도 federated learning과 같이 추가적인 데이터를 이용해 트레이닝을 하거나 보다 향상된 새로운 기법을 사용하는 등 업데이트가 일어날 수 있다. 이에 따라 IoT 디바이스에서 양질의 AI 서비스를 수행하기 위해서는 상황에 따라 필요한 AI 모델을 선택적으로 사용하거나 최적화된 최신 버전의 AI 모델로 업데이트 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이를 지원하기 위한 AI 모델 레포지토리를 제안한다. 레포지토리는 AI 모델의 등록, 검색, 관리 및 배포를 지원하며 실사용을 위한 웹 포털을 포함한다. 제안하는 시스템의 실효성 확인을 위해 Node.js와 Vue.js로 구현하여 동작을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.71-77
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• 2021

최근 이질적인 하드웨어 특성을 고려한 IoT 응용 지원 프레임워크의 효율적인 프로그램 개발이 요구되고 있다. 또한, 인간의 뇌를 모사하여 스스로 학습 및 자율적 컴퓨팅이 가능한 뉴로모픽 아키텍처의 발전으로 하드웨어 지원의 범위가 넓어지고 있다. 하지만 기존 대부분의 IoT 통합개발환경에서는 AI(Artificial Intelligence) 기능을 지원하거나 뉴로모픽 아키텍처와 같은 다양한 하드웨어와 결합된 서비스 지원이 어렵다. 본 논문에서는 2세대 인공 신경망 및 3세대 스파이킹 신경망 모델을 모두 지원하는 AI 컴포넌트 추상화 모델을 설계하고 제안 모델 기반의 자율형 IoT 통합개발환경을 구현하였다. IoT 개발자는 AI 및 스파이킹 신경망에 대한 지식이 없어도 제안 기법을 통해 자동으로 AI 컴포넌트를 생성할 수 있으며 런타임에 따라 코드 변환이 유연하여 개발 생산성이 높다. 제안 기법의 실험을 진행하여 가상 컴포넌트 계층으로 인한 변환 지연시간이 발생할 수 있으나 차이가 크지 않음을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.32-39
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• 2022

AI 서비스를 제공하는 IoT 응용이 늘어나면서 자율적인 학습 및 추론을 지원하는 다양한 하드웨어와 소프트웨어들이 개발되고 있다. 하지만 하드웨어마다 특성 및 제약조건이 상이하여 IoT 응용 개발에 어려움이 가중됨에 따라 통합된 플랫폼의 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기술뿐만 아니라 인공 신경망 및 스파이킹 신경망 기반의 컴포넌트를 오픈 플랫폼과 호환되도록 자동 생성하는 도구를 제안한다. 제안하는 컴포넌트 자동 생성 도구는 IoT 및 AI의 가상 컴포넌트 계층을 통해 다양한 하드웨어의 특성에 맞는 컴포넌트 생성을 용이하게 하고 자동으로 오픈 플랫폼에 적용할 수 있도록 지원한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권12호
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• pp.291-306
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• 2020

오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.428-434
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• 2020

최근 ICT 기술의 발달로 인해 정보시스템의 융합 서비스 플랫폼에 대한 변화가 고속화되고 있다. 5G 통신, IoT, AI, Cloud가 적용된 사이버 시스템으로 확장된 융합 서비스가 실제 사회에 반영되고 있다. 하지만 사이버 공격과 보안 위협에 대한 대응과 보안기술 강화를 위한 사이버 보안 감리 분야는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 5G 통신, IoT, AI, Cloud 기반의 정보시스템 보안성 확장에 따른 정보보호 관리체계 국제표준 분석, 보안 감리 분석과 관련 시스템들의 보안성을 분석한다. 그리고 정보시스템의 사이버 공격과 보안 위협에 따른 보안성 확장을 위한 사이버 보안 감리 점검 사항과 내용을 설계하고 연구한다. 본 연구는 5G, IoT, AI, Cloud 기반 시스템들의 융합 서비스 확장에 따른 사이버 공격과 보안 위협대응을 위한 감리 방안과 감리 내용의 기초자료로 활용될 것이다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권1호
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• pp.287-296
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• 2024

Artificial intelligence (AI), the Internet of Things (IoT), and Big Data are playing important roles in improving or upgrading energy efficiency. Furthermore, their roles in energy efficiency are expected to become more and more essential. This study conducted a bibliometric comparative analysis on the features in the articles on the AI, the IoT, and the Big Data in energy efficiency by using the Web of Science database and compared the features in their trends in article publications, citations, countries, research areas, journals, and funding agencies from 2012 to 2022. This study attempted to make significant contributions by shedding new light on the following features. Among the AI, the IoT, and the Big Data in energy efficiency, the most articles were published and the most article citations were received in the AI in energy efficiency. China was found out to be the most leading country. Engineering and computer science were revealed to be the first research area. IEEE Access and IEEE Internet of Things were ranked with first journal. National Natural Science Foundation of China was the first research funding agency concerning the articles published in the AI, the IoT, and the Big Data in energy efficiency from 2012 to 2022.

• 산업과 과학
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• 제2권3호
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• pp.8-14
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• 2023

대다수의 IoT 기기들은 이미 AIoT를 사용하고 있지만, AI 애플리케이션을 구축하기 위해서는 아직 해결해야 할 문제가 많이 남아 있다. 본 연구에서는 IoT 에지 자원을 보다 효과적으로 분산하기 위해 머신러닝 기반의 IoT 에지 자원 관리 기법을 제안한다, 제안 기법은 머신러닝을 이용하여 IoT 에지 자원 동향을 파악함으로써 IoT 자원의 할당을 지속적으로 개선하며, 최적화된 IoT 자원은 머신러닝 컨볼루션을 활용하여 항상 변화하는 IoT 에지 자원을 안정적으로 유지한다, 제안 기법은 각각의 머신러닝 기반 IoT 에지 자원을 이전 패턴의 자원과 함께 해시값으로 저장함으로써 분산된 AIoT 맥락에서 공격 패턴으로 자원을 효과적으로 검증한다. 실험 결과에서는 IoT Edge 리소스의 무결성을 검증하기 위해서 이질적인 계산 하드웨어가 있는 복잡한 환경에서 잘 동작하는지 세 가지 다른 테스트 시나리오에서 에너지 효율성을 평가하였다.

• 융합보안논문지
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• 제17권5호
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• pp.93-99
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• 2017

최근 국내외적으로 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 서비스 산업은 매우 빠른 속도로 변화하고 성장해 나가고 있다. 본 논문은 IoT 서비스 산업의 변화와 함께 일어나고 있는 인류의 삶 속에서의 새로운 변화의 원동력이 무엇인가를 찾기 위해 노력하였다. 이렇게 시장 환경이 변화하는 가운데 경쟁도 글로벌 경쟁, 생태계 경쟁으로 그 양상이 확대되고 있으나, 글로벌 기업들의 플랫폼 선점과 고도의 생태계 발전 전략에 비해 국내 기업들의 생태계 구축 비전은 아직 뚜렷하지 않은 상황이다. 또한 IoT 서비스의 확산에 따른 모바일 네트워크에서의 IoT 서비스 연동이 요구되고 있다. IoT 보안 프로토콜은 무선과 유선을 연계하는 게이트웨이(Gateway)에서 전달되는 데이터의 모든 내용이 누출되는 보안상의 취약점이 있어 종단간 보안도 제공하지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 IoT와 인공지능(AI) 서비스 산업 생태계를 구성하고 있는 제반 요소의 현황을 살펴본 후, 이로부터 얻을 수 있는 보안 산업과 관련한 전략적 시사점을 제시해 보고자 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.159-169
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• 2024

본 논문에서는 증강 현실 (AR) 기술과 사물 인터넷 (IoT) 기술을 융합하여 새로운 실시간 화재 모니터링 및 대피 내비게이션 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 건물 내에 설치된 IoT 온도 측정 디바이스를 통해 온도 데이터를 수집하고, 이를 IoT 플랫폼을 통해 MySQL 클라우드 데이터베이스에 자동으로 전송함으로써 실시간으로 정확한 데이터를 모니터링한다. 이후, 건축 정보 모델링 (BIM)을 통해 생성된 3D 건물 모델에 실시간 IoT 데이터를 가시화하고, AR 기술을 통해 현실 세계에 모델을 표현함으로써 직관적으로 화재 발생 위치를 파악할 수 있다. 또한, Vuforia 엔진의 Device Tracking 및 Area Targets 기능을 활용하여 사용자의 실시간 위치를 파악하고, 개선된 A* 알고리즘을 통해 여러 비상구 중 최적의 대피 경로를 찾는다. 본 논문에서는 다양한 가상 화재 시나리오를 기반으로 사용자 실험 평가를 진행하여 제안된 시스템의 실용성과 빠르고 안전한 대피 효과를 입증한다.