본 논문에서는 IoT(Internet of Things) Device와 스마트폰을 이용하여 사용자의 상황을 인지하고 상황에 적합한 상품을 추천하는 추천시스템을 제안한다. 기존 추천시스템과 다르게 제안하는 IoT 환경에서의 추천시스템은 IoT Device와 스마트폰에서 얻을 수 있는 날씨, 위치, 사용자 정보 등을 파악하여 추천하는 것으로 다양하고 많은 데이터를 제공하므로 정확도를 높일 수 있다. 베이지안 네트워크(BN, Bayesian Network)는 불확실성을 효율적으로 관리하고 정확도와 실시간성을 높일 수 있는 방법으로, 상품의 특징에 따라 종류를 분류하여 추론하고 선호도가 높은 상품의 종류를 추천하는 시스템을 제안한다.
익명 네트워크는 감시나 트래픽 추적을 피하기 위한 정보통신 보호를 목적으로 설계된 네트워크이다. 그러나 최근에는 이러한 특성을 악용하여 사이버 범죄자들이 익명 네트워크를 활용하여 사이버 범죄를 일으키고, 사법 당국의 추적을 회피하고 있다. 본 논문에서는 익명 네트워크 중 하나인 Tor를 중심으로 관련 연구를 조사한다. 본 논문은 Tor가 어떻게 익명성을 제공하는지 소개하고, Tor를 대상으로 어떻게 사용자를 추적할 수 있는지 소개한다. 또한 각 추적 기술을 비교 분석하였으며, 연구자가 실험 환경을 어떻게 구축할 수 있는지 설명한다.
Most vehicle detection methods have poor vehicle feature extraction performance at night, and their robustness is reduced; hence, this study proposes a night vehicle detection method based on style transfer image enhancement. First, a style transfer model is constructed using cycle generative adversarial networks (cycleGANs). The daytime data in the BDD100K dataset were converted into nighttime data to form a style dataset. The dataset was then divided using its labels. Finally, based on a YOLOv5s network, a nighttime vehicle image is detected for the reliable recognition of vehicle information in a complex environment. The experimental results of the proposed method based on the BDD100K dataset show that the transferred night vehicle images are clear and meet the requirements. The precision, recall, mAP@.5, and mAP@.5:.95 reached 0.696, 0.292, 0.761, and 0.454, respectively.
The low price around 1000 USD makes consumer 3D printers as a new additive manufacturing platform for the personal manufacturing where consumers can make and sell their own products. To allow the consumers to design and manufacture their products, not only economic 3D printers but also supporting information systems for their design and manufacturing are essential. This study suggests an extended product data management (PDM) system that can support both the design and manufacturing of personal products with consumer 3D printing services. This extended PDM system helps consumer designers use advanced PDM technologies for their design and connected 3D printing services with Internet of Things (IoT) technology for realization of their products. As a result, the proposed system supports the consumer designers a seamless integrated product development and manufacturing environment supported by PDM and consumer 3D printing services.
사물 인터넷(Internet of Things)의 확산으로 가까운 미래에는 사물 인터넷 환경에서 질의 응답 시스템이 활발하게 이용될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 사물 인터넷 환경에 적합한 초소형, 저사양 하드웨어를 이용하여 커뮤니티 질의 응답 시스템(Community Question Answering System)을 구축하는 방안에 대해 살펴본다. 하드웨어는 700Mhz 싱글 코어 CPU와 512MB의 메인 메모리를 장착한 라즈베리 파이를 이용하였고, 질의 응답 시스템으로는 Apache Solr를 기본 시스템으로 활용하였다. 성능 분석 결과 실시간 응답성은 매우 훌륭하지만 정확도는 앞으로 보완이 필요한 것으로 분석되었다.
IoT(Internet of Things) 디바이스가 상호연결됨에 따라 융합환경인 IoBE(Internet of Things Blended Environment)가 발전하고 있다. 그러나 IoBE 내 IoT 디바이스가 상호연결되고, 네트워크가 복잡해짐에 따라 공격 표면도 증가하고 있다. 이를 통해 증가한 공격 표면에서 서로 다른 취약점들이 복합된 보안위협인 BT(Blended Threat)가 나타날 수 있다. 기존에 보안위협 대응을 위한 프레임워크 중 하나로 Cyber Kill Chain이 활용되고 있지만, 이는 공격자가 한 번의 공격을 수행하는 과정을 분석하므로 IoBE에서 발생 가능한 BT에 적용하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 IoBE 내 BT 기반 공격에 대한 분석이 가능한 IoBE Kill Chain을 제안한다.
IoT(Internet of Things) 기기를 활용하는 분야가 증가함에 따라 스마트 팩토리, 스마트 그리드 등 융합환경이 발전되었으며, 융합환경이 상호연결되는 IoBE(Internet of Things Blended Environment)가 조성되고 있다. 그러나, IoBE 구성요소가 복잡해짐에 따라 공격 표면이 증가하고, 기존에 알려진 보안위협이 융·복합되어 새로운 형태의 보안위협인 복합위협(BT, Blended Threat)이 발생할 수 있다. BT는 다양한 보안위협이 복합적으로 연계되어 발생함에 따라 예측하여 대응하기에 기존 보안위협보다 상대적으로 어려우며, 이에 대응방안 간의 조합을 통해 보안위협에 유동적으로 대응하는 동적 보안 프레임워크가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 BT에 대한 대응방안 동적 조합 프레임워크를 제안한다.
IoT (Internet of Things) 환경에서 센서노드들과 주고받는 데이터에 대한 보안의 중요성이 높아지고 있다. IoT에 기본이 되는 IEEE 802.15.4에서는 센서노드와 PAN Coordinator 또는 센서노드와 센서노드간의 안전한 통신을 위한 키가 사전에 공유되어 있음을 가정하고 있다. 특히, 네트워크 가입 과정에서 센서노드에 대한 개별 인증이 고려되지 않는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 모든 디바이스에게 사전 공유된 키가 있음을 가정한 기존 연구들의 문제점을 해결한 안전한 가입 프로토콜을 제안한다.
Owing to various restrictions in-field application, the low-speed, low-power-based industrial Internet-of-Things (IoT) network built in extremely harsh industrial environment sites requires multi-hop, channel hopping, and low-latency transmission characteristics. In the past, wired networks were used in industrial facilities; however, network technologies based on the Industrial IoT Network standard standardized for industrial applications, such as WirelessIO link, WirelessHART, SmartMesh, and eStar Link satisfy industrial requirements. Recently, the use of industrial IoT networks in industrial facilities has rapidly expanded. This paper covers the developments in industrial IoT network technologies and summarizes the major industrial IoT standard technologies that meets the requirements of industrial sites.
A novel energy harvesting technique that uses conducted electromagnetic interference as an energy source is presented. Conducted EMI generated from fluorescent light using a switched-mode power supply was measured and modeled as an equivalent voltage source. Two types of rectifier circuits-a bridge rectifier and a voltage doubler-were used as the harvesting devices for conducted EMI source. The matching networks were designed based on the equivalent model, and the harvested power was improved. The implemented energy harvester produces a regulated power over 68.9 mW and current over 15.1 mA while a regulated voltage can be selected between 3.3 V and 5 V. The proposed system shows the highest harvesting power indoor environment and can provide enough power for the Internet of Things devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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