• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.1087-1094
• /
• 2023

빅데이터, 클라우드, IoT, AI 등 기술의 발전으로 인해 높은 데이터 처리율이 요구되고 있으며 네트워크의 유연성과 확장성에 대한 중요성이 증가하고 있다. 하지만 기존 네트워크 체계는 벤더와 장비에 종속되어 앞선 요구를 충족하기에는 한계가 존재한다. 이에 소프트웨어 중심의 유연한 네트워크를 구성할 수 있는 SDN 기술이 주목받고 있으며 특히 SDN을 기반의 부하 분산 방식은 방대한 트래픽을 효율적으로 처리하여 네트워크 성능을 최적화할 수 있다. 기존 SDN 환경에서 부하 분산 연구들은 서버와 컨트롤러 간 불필요한 트래픽이 발생하거나 서버가 임계치에 도달한 후에야 부하 분산이 이루어지는 제한사항이 존재한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 서버 부하에 따라 단계적으로 서버에 가중치를 부여하는 방식을 통해 불필요한 트래픽을 최소화하고 서버가 과부화 되기 전에 적절한 부하 분산이 이루어질 수 있는 방식을 제안한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.540-546
• /
• 2023

IoT는 관련 기술의 발전으로 인해 사용범위가 넓어졌으며 다양한 서비스의 구현을 위한 수요를 충족하기 위해 다양한 센서가 개발되고 보급되었다. 센서를 이용한 알코올 농도의 측정은 음주운전 방지에 활용할 수 있으며 이를 가능하게하기 위해서는 정확한 알코올 농도를 측정하고 스마트폰에서 서버로 안전한 전송을 보장하여야 한다. 또한 측정한 알코올 농도 값을 음주 수준을 판단하는 기준값으로 변환하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 센서를 사용하여 알코올 탐지기술을 적용한 음주측정기기에서 수집한 알코올 농도 정보를 보정 알고리즘을 통해 수치를 변환하고 원격지에 위치한 서버에 안전하게 전송하고 관리하는 시스템을 제안하고 구현한다. 원격지 서버와의 보안은 네트워크 계층의 SSL을 적용하여 데이터의 무결성과 기밀성을 보장하도록 하였으며 서버는 수신된 정보를 암호화하여 데이터베이스에 저장하여 추가적인 보안을 제공하도록 하였다. 알코올 농도 측정의 정확성, 통신의 효율성을 분석한 결과 에러 허용치 내에서 측정되고 전송되는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.200-206
• /
• 2016

수배전반 전기사고 사전 예방을 위해 전기 관리자가 시간과 장소에 구애받지 않고 전력설비의 상태를 실시간으로 감시할 수 있는 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 사물인터넷 기반 수배전반 상태 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 수배전반 및 제어반 등에 설치하여 수배전반 및 제어반의 상태정보와 제어정보를 인터넷망과 연결된 클라우드 서버와 근거리 무선통신망으로 실시간 전송된다. 관리자는 관리자 단말기를 통해 언제, 어디서나 상태정보 모니터링을 신속하고 용이하게 관리할 수 있으며, 수배전반 상태정보의 성능평가 결과 판정기준 ${\pm}5%$ 이내 오차범위 내의 측정결과를 얻었다.

• Journal of Platform Technology
• /
• 제11권3호
• /
• pp.3-11
• /
• 2023

실시간 관제 시스템은 IoT, 이동통신과 같은 기반 기술의 발달과 공장관리, 차량 운행 체크 등 실시간성이 중요시되는 서비스가 증가함에 따라 급격히 성장하고 있다. 이 시스템의 시간적 민감성을 높이기 위해 다양한 솔루션이 제시되어 왔으나, 현재 대부분의 실시간 관제 시스템은 관제소 등에 위치한 로컬 서버와 다수의 클라이언트로 구성되어 있고, 이들은 다양한 단계를 거쳐 관제 시스템이 위치한 로컬 서버로 전송되고, 그 대응 역시 동일한 단계를 거쳐 진행되는 등 기존 네트워크 및 시스템의 구조적 한계가 있다. 본 논문에서는 실시간 관제 시스템 중 하나인 버스 정보 시스템이 정보를 수집한 시점에서 사용자에게 해당 정보를 제공하기까지 소모되는 시간을 줄일 수 있는 엣지 컴퓨팅 기반 실시간 관제 모델을 제안하였다. 기존 모델과 엣지 컴퓨팅 모델을 시뮬레이션 한 결과, 엣지 컴퓨팅 모델은 사용자에게 데이터를 전송하기 위한 코스트가 기존 모델에 비해 최소 10% 에서 최대 80%까지 감소함을 확인하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제12권1호
• /
• pp.144-150
• /
• 2020

Reinforcement learning is a technology that can present successful and creative solutions in many areas. This reinforcement learning technology was used to deploy containers from cloud servers to fog servers to help them learn the maximization of rewards due to reduced traffic. Leveraging reinforcement learning is aimed at predicting traffic in the network and optimizing traffic-based fog computing network environment for cloud, fog and clients. The reinforcement learning system collects network traffic data from the fog server and IoT. Reinforcement learning neural networks, which use collected traffic data as input values, can consist of Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks in network environments that support fog computing, to learn time series data and to predict optimized traffic. Description of the input and output values of the traffic-based reinforcement learning LSTM neural network, the composition of the node, the activation function and error function of the hidden layer, the overfitting method, and the optimization algorithm.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.587-594
• /
• 2015

개방형 운영체제인 리눅스는 전통적인 웹, 메일, DNS, FTP 등의 서버뿐만 아니라, 클라우드 및 빅데이터 인프라 구축에도 사용되고 있다. 또한 데스크톱이나 모바일 기기, 스마트 TV 및 자동차 등에도 탑재되고 있다. 특히, 사물인터넷 시대로 접어드는 현 시점에서는 리눅스가 차지하는 비중이 더 커질 것으로 예상되고 있다. 리눅스의 사용이 증가함에 따라 보안이 중요한 요소로 부각되고 있고, 리눅스 시스템 보안의 핵심은 사용자 관리에 있다. 본 논문에서는 리눅스의 사용자를 분류하고, 사용자 관련 파일의 역할을 분석하였다. 마지막으로 리눅스의 사용자별 보안 관리 기법에 대해 알아보고, 유용한 사용자 보안 도구에 대해 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제21권11호
• /
• pp.2167-2175
• /
• 2017

최근 사물인터넷은 인공지능의 발전, 연결된 기기의 증가와 클라우드 시스템의 높은 성능으로 인해 급격하게 발전하고 있다. 많은 기기와 센서로부터 생산되는 엄청난 양의 데이터들은 지능적 진단, 추천 서비스 뿐 아니라 스마트 관제 서비스와 같이 서비스 영역의 확대를 이끌고 있다. 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)에 대한 연구는 높은 성능을 지닌 하드웨어를 바탕으로 작은 또 하나의 서버로써의 역할에 국한되어 연구되고 있다. 그러나 데이터를 분석하고 의미성에 따른 서비스를 구현하기 위해서는 범용적 서버로써의 역할보다는 도메인에 특화된 기능과 요구사항을 지녀야 한다. 스마트 팩토리에서의 엣지는 제한적 필터링, 사전 포맷팅을 포함하는 전처리와 그룹 컨텍스트 융합, 지역적 룰의 관리 등을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 공장 특성에 맞는 효율성과 강건함 측면을 강조하는 요구사항들을 도출하고, 클라우드와 학습된 요소 공유 방법을 기반으로 하는 엣지 컴퓨팅의 구조를 제안하고자 한다. 이 엣지는 네트워크 자원 소모를 감소시키고 룰과 학습화된 모델의 변경을 쉽게 할 수 있도록 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제11권2호
• /
• pp.1005-1018
• /
• 2017

This paper proposes an App Visualization (AppV) based on IoT Self-diagnosis Micro Control Unit (ISMCU) for accident prevention. It collects a current status of a vehicle through a sensor, visualizes it on a smart phone and prevents vehicles from accident. The AppV consists of 5 components. First, a Sensor Layer (SL) judges noxious gas from a current vehicle and a driver's driving habit by collecting data from various sensors such as an Accelerator Position Sensor, an O2 sensor, an Oil Pressure Sensor, etc. and computing the concentration of the CO collected by a semiconductor gas sensor. Second, a Wireless Sensor Communication Layer (WSCL) supports Zigbee, Wi-Fi, and Bluetooth protocol so that it may transfer the sensor data collected in the SL to ISMCU and the data in the ISMCU to a Mobile. Third, an ISMCU integrates the transferred sensor information and transfers the integrated result to a Mobile. Fourth, a Mobile App Block Programming Tool (MABPT) is an independent App generation tool that changes to visual data just the vehicle information which drivers want from a smart phone. Fifth, an Embedded Module (EM) records the data collected through a Smart Phone real time in a Cloud Server. Therefore, because the AppV checks a vehicle' fault and bad driving habits that are not known from sensors and performs self-diagnosis through a mobile, it can reduce time and cost spending on accidents caused by a vehicle's fault and noxious gas emitted to the outside.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.565-570
• /
• 2015

본 논문은 사물인터넷을 사용하여 원격으로 도어록과 주변 디바이스를 제어하는 스마트 도어록 시스템을 개발하였다. 사물인터넷은 인터넷망을 사용하여 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통을 돕는 지능형 시스템으로 최근 하드웨어 기술의 발전과 빅데이터 등으로 인하여 주목받고 있는 기술이다. 이러한 사물인터넷 기반인 스마트홈 시스템을 응용하여 구현한 스마트 도어록 시스템은 서버인 라즈베리 파이와 도어록, 센서를 사용하여 구현하였다. 이 스마트 도어록 시스템은 스마트폰으로 라즈베리 파이 서버에 접속하여 도어록을 제어할 수 있도록 하였다. 또한 스마트폰으로 센서를 통해 사람의 접근을 확인하고, 도어록 주변을 카메라로 촬영하여 실시간으로 확인할 수 있도록 하였다.

• 적정기술학회지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.26-32
• /
• 2021

콜드체인의 마지막 단계인 백신전달 과정에서 대부분 얼음을 넣은 단열컨테이너로 온도를 조절하며, 백신의 온도 조절이 적절하지 않아 낭비되는 백신의 양이 상당하다. 예방접종을 관리하고 운영하는데 온도 데이터가 중요하며, 본 연구에서는 실시간 백신전달 모니터링 시스템을 개발하였다. 휴대용 백신 냉장고의 온도, 위치 및 전력 소비 데이터를 수집하기 위해 문자(Short Message Service) 통신 방법을 사용하였고, 한국과 탄자니아(아루샤 및 킬리만자로 지역)에서 시스템을 테스트하였다. 개발된 백신 냉장고는 문자통신을 통해 데이터 손실없이 실시간으로 백신상태를 모니터링을 할 수 있었다. 백신의 상태 및 데이터는 클라우드 서버를 통해 웹 기반 유저 인터페이스에서 확인할 수 있었다.