• 디지털융복합연구
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• 제18권3호
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• pp.189-194
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• 2020

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.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.129-140
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• 2019

In the IoT environment, there is a huge amount of heterogeneous devices with limited capacity. Existing trust evaluation methods are not adequate to accommodate this requirement due to the limited storage space and computational resources. In addition, since IoT devices are mainly human operated devices, the trust evaluation should reflect the social relations among device owners. There is also a need for a mechanism that reflects the tendency of the trustor and environmental factors. In this paper, we propose an adaptable trust evaluation method for SOA-based IoT system to deal with these issues. The proposed model is designed to minimize the confidence bias and to dynamically respond to environmental changes by combining direct evaluation and indirect evaluation. It is expected that it will be possible to secure trust through quantitative evaluation by providing feedback based on social relationships.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권4호
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• pp.1147-1161
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• 2023

The Internet of Things (IoT) requires a new processing model that will allow scalability in cloud computing while reducing time delay caused by data transmission within a network. Such a model can be achieved by using resources that are closer to the user, i.e., by relying on edge computing (EC). The amount of IoT data also grows with an increase in the number of IoT devices. However, building such a flexible model within a heterogeneous environment is difficult in terms of resources. Moreover, the increasing demand for IoT services necessitates shortening time delay and response time by achieving effective load balancing. IoT devices are expected to generate huge amounts of data within a short amount of time. They will be dynamically deployed, and IoT services will be provided to EC devices or cloud servers to minimize resource costs while meeting the latency and quality of service (QoS) constraints of IoT applications when IoT devices are at the endpoint. EC is an emerging solution to the data processing problem in IoT. In this study, we improve the load balancing process and distribute resources fairly to tasks, which, in turn, will improve QoS in cloud and reduce processing time, and consequently, response time.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.918-923
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• 2016

IoT should be considered security risk environments such as various platforms and services including smart devices that can be mounted on household electric appliances, healthcare, car, and heterogeneous networks that are connected to the Internet, cloud services and mobile Apps.. In this paper, we provide analysis of new security threats, caused by open-platform of IoT and sensors via the Internet. Also, we present the key recovery mechanism that is applied to IoT. It results to have compatibility with given research, reduces network overhead, and performs key recovery without depending on key escrow agencies or authorized party.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.807-816
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• 2015

최근 주목 받고 있는 사물인터넷(Internet of Things)환경에서는 와이파이와 블루투스 같은 다양한 무선 표준들이 공존한다. 이러한 사물인터넷(IoT) 환경에서는 이종 무선 통신망 간의 핸드오버를 통하여 보다 안정적이고 효율적인 패킷 전송이 가능하다. 이에 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 다양한 무선표준과 통신프로토콜을 지원하는 IoT 브로커를 이용하여 와이파이와 블루투스 사이의 이종망 간 수직 핸드오버(Vertical handover) 시스템을 구현하였다. 핸드오버 시점 결정을 위하여 블루투스 프로토콜 스택(BlueZ)에서 제공하는 함수를 이용한 LQ(Link Quality)및 RSSI(Received Signal Strength Indication)측정 실험과 리눅스에서 제공하는 네트워크 정보를 활용한 사용자의 실시간 트래픽 측정 실험을 통해 최적의 Threshold값을 선정하였다. 실제 하드웨어를 사용한 실험을 통해 제안 방법이 에너지 효율을 향상시키고 QoS(Quality of Service)를 보장할 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권9호
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• pp.707-714
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• 2013

사물인터넷(IoT) 기술은 M2M 통신의 확장 기술로 구성 장치(사물)들을 인터넷에 연결시켜 사물지능통신을 실체화하기 위해 제안되었다. IoT를 구성하는 다양한 사물들은 일반적으로 자원이 제한적이고, 이기종 장치들은 저용량 네트워크로 상호 연결된다. 이러한 IoT 환경에서 보안 서비스를 제공하기 위해서는 기밀성, 상호인증, 메시지 송신 인증 등이 제공되어야 한다. 그러나 자원이 제한적인 환경 특성상 기존 인터넷 환경에 적용했던 보안 기술들을 그대로 적용하기에는 무리가 있다. IETF 표준화 그룹에서는 안전한 IoT 서비스를 위해 경량화된 DTLS(Datagram TLS) 프로토콜의 적용을 제안하고 있지만 초경량 장치까지 모든 장치를 수용할 수는 없다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 자원 제약의 이유로 해쉬 함수 혹은 암호 함수와 같은 단일 보안 모듈만을 탑재할 수 있는 경량화 장치들이 상호 인증하고 세션키를 합의할 수 있는 방안을 제안한다. 제안 기술은 세션키 생성 시 사전 계산 방식을 통해 성능을 향상시킬 수 있고 다양한 보안 공격에 대응 할 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권1호
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• pp.89-97
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• 2023

With the growth of Internet-of-Things (IoT) technologies, the number of IoT devices developers need to manage has increased exponentially. Many IoT standards have been proposed to allow those devices to communicate efficiently in day-to-day tasks. However, we lack trusted interworking entities for devices from different standards to collaborate securely. This paper proposes a blockchain platform that bridges multiple heterogeneous IoT platforms to co-exist and interwork. Specifically, we designed an interworking proxy application entity (IPE) implemented as a chaincode in Hyperledger Fabric to collect and process data coming from/to oneM2M and LWM2M architecture. The use of blockchain will guarantee network reliability and data integrity so that cross-standard communications can be audited and processed securely. Based on our evaluation, we show that the interworking between oneM2M and LWM2M through our blockchain platform is feasible. Furthermore, the proposed system can process up to 206 transactions per second with 1,000 running applications, which is about an 87% increase from the previously referenced study.

• 서비스연구
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• 제2권2호
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• pp.91-98
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• 2012

새로운 유형의 임베디드 컴퓨팅 디바이스와 무선 랜의 발달으로 인하여 컴퓨팅의 영역이 직장, 가정부터 일반 생활까지 넓어지고 있다. 이런 트렌드는 사물 인터넷(Internet of Things, IoT) 환경의 발달을 가져오고 있다. 사물 인터넷 환경에서는 비싸지 않고 서로 연결되는 컴퓨팅 디바이스가 사용자의 다양한 작업을 자율적으로 지원한다. 이런 스마트 서비스를 개발하기 위해서는 컨텍스트 인지 컴퓨팅이 핵심 기술이다. 그러나 이런 서비스를 스마트하게 하기 위해서는 다양한 어려움이 있다. 대표적인 어려움으로는 다양한 컴퓨팅 환경, IoT 장비의 자원 제약사항, 다량의 IoT 장비로부터 생산되는 데이터, 컨텍스트 해석에 있어서의 다른 요구 사항 등이 있다. 이로 인하여 IoT 장비를 활용하여 스마트 서비스를 제공하는데에 어려움이 있다. 이런 상황을 해결하기 위하여 본 논문에서는 재사용 가능한 프레임워크를 제안한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권3호
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• pp.81-90
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• 2018

IoT(Internet of Things)의 급격한 발달로 인하여 2024년까지 수백억 개의 IoT 디바이스가 만들어질 것으로 예측되고 있으며, 그러한 IoT 디바이스들에 영향을 미칠 수 있는 IoT 플랫폼의 중요성이 부각되고 있다. 현재 FIWARE, oneM2M, AllJoyn 등의 많은 IoT 플랫폼이 개발되고 있지만 이런 환경에서는 각 IoT 플랫폼의 통신 프로토콜, 보안 정책 등이 상이한 이종성(Heterogeneity)으로 인해 데이터를 연동하거나 보안 인터워킹을 수행하기가 어렵다. 보안이 고려되지 않은 인터워킹은 각종 개인, 기업 정보의 유출 등 심각한 문제를 야기할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 IoT 플랫폼 중에서도 대표적인 IoT 플랫폼인 FIWARE와 oneM2M을 대상으로 보안 인터워킹 구조를 제안하고 구현하였다. 본 논문에서는 해당 보안 인터워킹 구조에서 사용하는 FIWARE의 보안 아키텍처를 분석하고 구현하여 시사점을 도출하고, 현재 공식적인 보안 컴포넌트가 존재하지 않는 oneM2M 플랫폼에 OAuth 2.0 기반의 보안 프레임워크를 개발하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 방법을 LED(Light-Emitting Diode) 예제로 개발하여 oneM2M 플랫폼과 FIWARE 플랫폼 간의 인증 및 인가 인터워킹을 수행하였다. 구현된 LED 예제는 인가 받은 사용자에게만 제어될 수 있도록 만들어졌으며, 향후에는 LED 이외의 스마트 홈의 CCTV, 도어 락(Door Lock)과 같이 다양한 디바이스 및 다양한 IoT 플랫폼(예를 들어, Watson IoT, IoTivity, AllJoyn 등)에 적용이 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.984-987
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• 2018

In an Internet of Thing (IoT) environment, entities with different attributes and capacities are going to be connected in a highly connected fashion. Specifically, not only the mechanical and electronic devices but also other entities such as people, locations and applications are connected to each other. Understanding and managing these connections play an important role for businesses, which identify opportunities for new IoT services. Traditional approach for storing and querying IoT data is used of a relational database management system (RDMS) such as MySQL or MSSQL. However, using RDMS is not flexible and sufficient for handling heterogeneous IoT data because these data have deeply complex relationships which require nested queries and complex joins on multiple tables. In this paper, we propose a graph model for constructing a graph database of heterogeneous IoT data. Graph databases are purposely-built to store highly connected data with nodes representing entities and edges representing the relationships between these entities. Our model fuses social graph, spatial graph, and things graph, and incorporates the relationships among them. We then present a case study which applies our model for representing data from a Smart Campus using Neo4J platform. Through the results of querying to answer real questions in Smart Campus management, we show the viability of our model.