최근 사물인터넷 (IoT) 기술이 많은 응용 분야에 적용되어 단말장치 및 응용들이 폭발적으로 증가하고 있다. IoT 시스템은 센서와 액츄에이터들이 연결되어 상호 메시지를 교환하면서 필요한 응용을 수행하는 시스템이다. 본 논문에서는 홈 디바이스들을 쉽게 모니터링 및 제어를 수행할 수 있는 IoT 시스템을 개발하였다. 본 논문의 시스템은 센서단말장치, IoT게이트웨이, IoT서버로 구성되어 있으며, 센서단말장치는 주변을 센싱하여 수집한 센서데이터를 BLE 통신을 이용하여 IoT게이트웨이를 통해 서버로 전송하며, Rfduino를 이용하여 구현하였다. 센서단말장치와 서버 사이의 통신을 중계하는 IoT 게이트웨이는 Raspberry Pi를 이용하여 구현하였고, IoT서버는 삼성 ARTIK cloud를 이용하여 구현하였다. 구현한 시스템은 대학 실험실내에 설치하여 테스트를 수행하였고, 실험결과 설치 및 관리가 용이하며 추가로 다른 기능을 쉽게 확장할 수 있음을 보여주었다. 또한 ARTIK cloud의 rule정의, action 메시지 기능을 통해 홈 디바이스에 대한 파라미터 제어 기능을 용이하게 구현하였다.
IoT 보안은 공유 목적을 위한 결함 없는 시스템과 일련의 규정을 필요로 하기 때문에 기술적 문제보다 더 필요하다. 따라서 본 연구는 IoT 데이터 보안을 위한 클라우드 컴퓨팅에서 IoT 데이터가 신뢰받을 수 있는 효율적인 키 관리를 제안한다. 기존 센서 네트워크의 키 분배센터와는 달리, 제안한 클라우드 프락시 키 서버의 연합키 관리는 중앙집중적 관리가 아니며, 능동적인 키 복구와 업데이트가 가능하다. 제안한 키 관리는 사전 설정된 비밀키 방식이 아닌 자율적인 클라우드의 클라우드 프락시 키 서버의 키 정보 공유로써, 키 생성과 공간 복잡도를 줄일 수 있다. 또한, 이전의 IoT 키 연구와는 달리, 클라우드 프락시 키 서버의 연합키는 데이터가 이동하는 동안에 유의미한 정보를 추출해 낼 수 있는 능력을 제공한다.
통신 인프라를 공유하고 클라우드 자원을 유연하게 제공하는 개방형 IoT 플랫폼을 활용함으로써 스마트 서비스 개발 시간과 비용이 절약될 수 있다. 본 논문에서는 물리 IoT 디바이스를 가상의 IoT 디바이스로 구현하고 서비스 개발자가 가상 디바이스와 연동하도록 하는 엣지 컴퓨팅 기반 가상 IoT 시스템을 개방형 IoT 플랫폼으로 제안한다. 물리 IoT 디바이스 인근 엣지 클라우드 내 관리 서버는 물리 IoT 디바이스에 대응되는 가상 IoT 디바이스의 생성, 이동, 제거를 관리한다. 논문에서는 가상 IoT 시스템의 주요 구성 요소인 관리 서버와 물리 IoT 디바이스 그리고 가상 IoT 디바이스의 동작을 정의하고 동작을 수행하기 위해 필요한 통신 프로토콜을 설계한다. 마지막으로 모의실험을 통해 각 구성 요소가 정의된 상태와 동작을 설계된 것과 같이 수행함을 확인함으로써 엣지 클라우드 기반 가상 IoT 시스템 성능을 검증한다.
최근 IoT 기술이 다양한 클라우드 환경에 적용되면서 IoT 장치에서 생성되는 다양한 정보의 정확한 검증 기술이 필요하게 되었다. 그러나, IoT 기술 및 5G 기술의 융합으로 인하여 IoT 정보 처리가 빠르게 처리되면서 정확한 분석이 요구되고 있다. 본 논문은 오버레이 클라우드 환경을 위한 블록체인 기반의 다중 IoT 검증 모델을 제안한다. 제안 모델은 지역 IoT 그룹 내 포함된 IoT 장치에서 송·수신되는 정보의 무결성을 보장하면서 오버레이 네트워크의 병목현상을 최소화하기 위해서 IoT 정보를 n비트의 블록체인으로 2계층(n+1 계층과 n-1 계층)을 추가 분류하여 IoT 정보를 다중 처리하고 있다. 또한, 제안 모델은 n계층에 가중치 정보를 k개의 블록이 포함하도록 함으로써 IoT 정보가 서버에서 손쉽게 처리하도록 하였다. 특히, IoT 장치간 송·수신 정보는 오버레이 네트워크에서 병목현상을 최소화하도록 n비트의 IoT 정보를 블록체인으로 분산 처리한 후 IoT 정보에 가중치를 부여함으로써 서버 접근을 손쉽게 하도록 하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권2호
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pp.90-97
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2017
The Internet of Things(IoT) market is expected to grow from 15.5billion to 75.4 billion by 2015-2025. As the number of IoT devices increases, the amount of data that is sent to the cloud is increasing. Today's Cloud Computing models are not suited to handle the vast amount of data generated by IoT devices. In this paper, we propose a Cooperation Coordinator System that reduces server load and improved real-time processing capability under specific circumstances by using Band-Cloud. The cooperation coordinator system dynamically forms the cloud when cooperation is needed between mobile devices located near. It is called Band-Cloud. Band-Cloud provides services entrusted by Central Cloud. This paper describes the proposed system and shows the cooperation process using the Android-based mobile devices and Wi-Fi Direct technology. Such a system can be applied to cases where real-time processing is required in a narrow area such as a hospital ward or a school classroom.
정보 통신 기술 (ICT)이 축사와 접목된 스마트 축사는 대부분 클라우드 컴퓨팅 패러다임에 기반하고 있다. 클라우드 기반 스마트 축사는 응답 시간 증가, IoT 센서 증가에 따른 클라우드의 자원 부담, 망의 트래픽 부담과 같은 단점이 있고 인접한 IoT 디바이스와의 협업을 통한 장애 회복 메커니즘이 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 에지 컴퓨팅 기반 IoT 협업 시스템을 제안한다. 에지 디바이스의 비교적 제한적인 컴퓨팅 자원으로 클라우드의 웹 서버 기능을 분담하게 하여 클라우드에 필요한 자원을 절감하며, 사용자 요청에 대한 응답 시간을 개선하고자 한다. 또한 heartbeat 기반 장애 회복 메커니즘을 통하여 IoT 디바이스의 장애를 감지하고 그에 따른 적절한 조치를 하도록 하였다.
최근 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 기기 사용 증가로 인해 클라우드 컴퓨팅 서버로 전송해 처리하는 데이터양이 급증하고, 그 결과 네트워크 관련 문제점(지연, 서버의 과부하 및 보안 위협)들이 크게 대두되고 있다. 특히, 연산 능력이 클라우드 컴퓨팅보다 낮은 에지 컴퓨팅은 수많은 IoT 기기들을 손쉽게 인증할 수 있는 경량화된 인증 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 IoT와 에지 장치 간 익명성과 순방향·역방향의 비밀성을 보장하고 중간자 공격과 재전송 공격에 안정적이며, 에지 장치와 IoT 기기 특성에 적합한 경량화 알고리즘의 키 동의 프로토콜을 제안하였고, 제안한 키 동의 프로토콜을 기존 연구와 비교·분석한 결과 IoT 기기와 에지 장치에서 효율적으로 사용 가능한 경량화 프로토콜임을 보였다.
사물인터넷 (Internet-of-Things, IoT) 장치들의 개수와 기능은 앞으로 기하급수적으로 증가하고 향상될 것이다. 그러한 장치들은 방대한 양의 시간에 제약을 받는 데이터를 생성할 수도 있다. IoT 상황에서, 데이터 관리는 데이터를 생성하는 객체와 장치 그리고 분석 목적과 서비스를 위해 그 데이터를 액세스하는 응용 사이의 중간 계층으로서의 역할을 해야 한다. 덧붙여, 대부분 IoT 서비스들은 데이터 가용성과 데이터 전달의 효율성을 증가시키기 위하여 호스트 중심 보다는 콘텐츠 중심이다. IoT는 모든 통신 장치들을 상호 연결할 것이고, 그리고 장치들과 객체들에 의해 생성된 또는 관련된 데이터를 글로벌하게 액세스할 수 있게 만든다. 또한 포그 컴퓨팅은 최종 사용자 근처의 네트워크 에지에서 데이터와 계산을 관리하고, 그리고 최종 사용자들에게 낮은 지연, 고대역폭, 지리적 분산으로 새로운 유형의 응용들과 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는 시간 민감성을 보장하면서 효율적이고 신뢰적으로 IoT 데이터를 해당 IoT 응용들에게 전달하기 위하여 에지와 포그 컴퓨터 클라우드의 완전 분산 하이브리드 모델인 에지-포그 클라우드에 기반하고, 그리고 정보 중심 네트워크와 블룸 필터를 사용하는 $EFcHD^2$ (Edge-Fog cloud-based Hierarchical Data Delivery) 방법을 제안한다. $EFcHD^2$ 방법에서는 IoT 데이터의 특성인 지역성, 크기, 실시간성과 인기도 등을 고려하는 에지-포그 클라우드의 적절한 위치에 그 IoT 데이터의 복사본이나 에지 노드에 의해 전 처리된 특징 데이터를 저장한다. 그리고 제안하는 $EFcHD^2$ 방법의 성능을 분석적 모델로 평가하고, 그것을 성능을 포그 서버 기반 방법 그리고 CCN (Content-Centric Networking) 기반 데이터 전달 방법과 비교한다.
사회기반 시설물의 노후화에 대응해 이상 징후를 파악하고 유지보수를 위한 최적의 의사결정을 내리기 위해선 디지털 기반 SOC 시설물 유지관리 시스템의 개발이 필수적인데, 디지털 SOC 시스템은 장기간 구조물 계측을 위한 IoT 센서 시스템과 축적 데이터 처리를 위한 클라우드 컴퓨팅 기술을 요구한다. 본 연구에서는 구조물의 다물리량을 장기간 측정할 수 있는 IoT센서와 클라우드 컴퓨팅을 위한 서버 시스템을 개발하였다. 개발 IoT센서는 총 3축 가속도 및 3채널의 변형률 측정이 가능하고 24비트의 높은 해상도로 정밀한 데이터 수집을 수행한다. 또한 저전력 LTE-CAT M1 통신을 통해 데이터를 실시간으로 서버에 전송하여 별도의 중계기가 필요 없는 장점이 있다. 개발된 클라우드 서버는 센서로부터 다물리량 데이터를 수신하고 가속도, 변형률 기반 변위 융합 알고리즘을 내장하여 센서에서의 연산 없이 고성능 연산을 수행한다. 제안 방법의 검증은 2개소의 실제 교량에서 변위계와의 계측 결과 비교, 장기간 운영 테스트를 통해 이뤄졌다.
Solar energy harvesting IoT devices prioritize maximizing the utilization of collected energy due to the periodic recharging nature of solar energy, rather than minimizing energy consumption. Meanwhile, research on edge AI, which performs machine learning near the data source instead of the cloud, is actively conducted for reasons such as data confidentiality and privacy, response time, and cost. One such research area involves performing various audio AI applications using audio data collected from multiple IoT devices in an IoT edge computing environment. However, in most studies, IoT devices only perform sensing data transmission to the edge server, and all processes, including data preprocessing, are performed on the edge server. In this case, it not only leads to overload issues on the edge server but also causes network congestion by transmitting unnecessary data for learning. On the other way, if data preprocessing is delegated to each IoT device to address this issue, it leads to another problem of increased blackout time due to energy shortages in the devices. In this paper, we aim to alleviate the problem of increased blackout time in devices while mitigating issues in server-centric edge AI environments by determining where the data preprocessed based on the energy state of each IoT device. In the proposed method, IoT devices only perform the preprocessing process, which includes sound discrimination and noise removal, and transmit to the server if there is more energy available than the energy threshold required for the basic operation of the device.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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