미래 사회는 모든 현실 공간의 사물에 센싱과 통신 능력이 부여되어 인간 중심의 접근에 의해 다양한 서비스가 제공되는 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing)이 일상화 될 것이다. 이런 유비쿼터스 서비스의 실현을 위해서는 센서 네트워크(Sensor Network)를 통한 주변 환경의 상황 및 위치인식과 같은 기술이 요구되며 센싱된 데이터는 가공되어 응용 서비스에 전달되어져야 한다. 그러나 각 센서에 대한 데이터 활용의 접근성, 이기종간의 플랫폼(Platform) 및 프로토콜(Protocol) 등의 문제는 응용 서비스로의 센서 데이터 전달에 제약이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 표준화된 프로토콜을 사용하여 플랫폼과 구현언어에 독립적인 USN 응용 서비스를 위한 참조모델을 제시한다.
Background: Air pollution is increasing together with industrialization and urbanization. In order to reduce air pollution, public transportation is recommended rather than private cars, and the number of passengers using public transportation is increasing accordingly. This study observes the concentration of indoor pollutants in city buses over time. Through this means, we intend to suggest a plan to manage the indoor air quality in city buses. Objectives: The concentration of indoor pollution in public transportation was investigated from April 2021 to January 2022. Based on this, we evaluated the exposure to indoor pollutants. Methods: Six city bus lines in an industrial city were selected for the research, and indoor pollution was measured through IoT (Internet of Things)-based sensor-type measuring devices. The concentration of pollutants was measured every minute, and statistical data were constructed based on the measurement results. Results: In all the city buses studied, the average concentration of pollutants were below the guidelines. However, some measurement results showed cases of exceeding the guidelines. As a result of the analysis by time zone, there were more cases in which pollutants exceeded the standard value during rush hour compared to at other times. A risk assessment for PM10 was performed by evaluating the excess mortality risk from exposure and the risk from inhalation exposure. Conclusions: All measured indoor pollutants in the city buses did not exceed the guidelines. Also, the risk assessment results were found to be within the level of safety. However, if a city bus is used for a long time, there is a possibility that there may be an impact on the human body due to inhalation exposure, so additional management is required.
인공위성과 IoT를 연결하는 연구가 활발히 진행됨에 따라 통합된 네트워크를 구축되고, 얻어진 빅데이터들은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 통합 네트워크 생태계는 제한된 대기 시간과 낮은 필요 전력 및 다양한 이기종 장치들의 구성 등으로 인해 심각한 보안 문제를 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 SDN(Software Defined Networking)을 활용한 위성-IoT 네트워크를 구축하는 연구가 진행되었다. 하지만 기존 SDN에서 발생하는 보안 문제들이 여전히 존재하기 때문에 본 논문에서는 블록체인 기반 SDN 환경을 구현하여 추가적인 문제점을 해결하고자 한다. 블록체인 기반의 SDN 분산 컨트롤러를 운용하고, 블록체인 인증시스템을 통해 IoT 단말 및 노드들을 검증하도록 구현하였다. 본 논문에서는 우리가 개발한 구현의 계획을 제안하고, 향후 연구로 인공지능과의 융합과 위성-IoT 기기에서 얻을 수 있는 빅데이터들을 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
4차 산업혁명시대는 주변에 수많은 센서가 존재하고 이들 센서에 사람과 사물이 인터넷으로 연결된다. 수많은 커넥티드 센서는 초단위로 최신의 데이터를 생산하고 이 데이터들은 상상할 수 없는 크기의 빅데이터로 쌓이게 된다. 생산되는 데이터 어느 곳에나 개인정보가 담겨 있을 수 있기 때문에 장치적, 시스템적 보호가 필요하다. 디지털 트윈은 현실의 물리적 자산의 상태정보를 정확히 반영하는 가상의 모델과 그를 활용하는 시스템을 말한다. 디지털트윈이 가지는 특징은 디지털트윈 자체가 현실의 대상을 대변할 수 있을 정도로 시간적, 구조적 동일성을 지니는 것과 복제된 현실을 가상환경에서 지속적으로 시뮬레이션 하여 현실과 동일한 시점이나 미래의 가상적 복제체를 생성할 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 디지털 트윈을 이용하여 불특정한 해킹 공격에 대해 실시간으로 이를 추적, 차단, 마킹이 가능한 방법에 대해 제안하고자 한다.
지속적인 IoT의 발전으로 인한 스마트팜 보급은 고령화와 일손부족 현상이 지속되고 있는 우리나라 농촌의 해결책으로 부각되고 있다. 이에 현재 스마트팜의 보급은 지속적으로 증가하고 있다. 스마트팜은 사람을 대신하여 온도, 습도, 이산화탄소, 그리고 날씨와 같이 작물 재배를 위한 환경을 모니터링하고 제어한다. 특히 작물을 재배함에 있어서 온도를 제어하는 것은 매우 중요하다. 온도를 제어하기 위해 스마트팜 내에서는 에어컨, 팬과 같이 온도를 제어할 수 있는 기기가 널리 사용되고 있다. 하지만 이러한 기기들은 전력소모가 심해 생산비의 증가를 초래한다. 본 논문은 인공지능을 이용하여 스마트팜 빅데이터를 학습하고 1시간후의 비닐하우스 최적온도를 예측하고 창문을 이용해 온도를 제어함으로써 다른 온도제어기기들보다 전력을 절약할 수 있는 전력절약형 스마트팜 시스템을 제시한다. 본 논문에서 연구한 방법을 이용한 시뮬레이션을 통해 기존에 사용하는 팬보다 특정 조건 하에서 83%전력소모가 절약될 수 있다는 것을 확인하였다.
스마트 팩토리 내의 디바이스를 비롯한 다양한 엔터티 들은 보다 활동적이고 능동적으로 발전하고 있어서, 엔터티의 특성에 맞는 세분화된 접근제어가 필요하지만 기존의 디바이스에 대한 접근제어는 세분화된 접근제어가 부족하고, 사용자에 대한 접근제어는 절차가 복잡하고 가변적인 내용을 빠르게 적용하기에 어려움이 많다. 이 논문에서는 스마트 팩토리 엔터티에 최적화되어 효율성과 보안성을 유지할 수 있는 접근제어 방법을 제안한다. 기존에 PKC(Public Key Certificate)의 속성부여를 위해 정의되었던 AC(Attribute Certificate)를 PAC(Permission AC)로 확장하여 각 역할에 부여하여 통합관리가 용이한 RBAC(Role-basedAccessControl)를 제안한다. 또한 ACI(AC Issuer)의 디지털 서명된 PAC를 블록체인 기반의 모델에 적용하여 배포함으로써 수시로 바뀌는 엔터티의 역할에 대한 접근 및 권한 부여를 빠르고 정확하게 확인 및 반영할 수 있는 블록체인 기반의 RBAC-PAC 모델을 제안 한다. 기존연구와 효율성 측면에서 비교 분석하였고, 특히 엔터티 수가 많고 권한 갱신이 빈번할수록 효율성이 높아진 것을 확인하였다.
현재 교통약자(장애인, 고령자, 어린이 등)의 보행 속도는 일반인 보다 느려, 기존 신호등의 제한된 시간 동안 안전하게 횡단이 불가능하다. 단지 기존의 보행신호등의 시간을 늘려 해결할 수 있지만 교통약자의 구분 없이 신호 대기 시간만 늘리면 신호등의 효율성이 떨어진다. 본 논문은 스마트 보행신호 등과 보행자의 스마트기기 연동 메커니즘을 제안하고, 이를 통해 교통약자와 일반인을 구분하여 교통약자에게 추가 보행 시간을 제공으로 교통체증을 최소화 하고자 한다. 스마트 보행신호등은 사물인터넷(IOT) 기술을 활용하여 교통약자를 식별하는 교통약자 중심의 보행신호등 메커니즘이다. 또한 시뮬레이션 기법을 통한 효율적 스마트 보행신호등 메커니즘 구축에 필요한 Data를 추출하고 스마트 보행신호등의 효율성 확인을 위해 가상의 시뮬레이션 환경에서 여러 종류의 신호등을 구축하여 인원 증가에 따른 신호대기시간 비교 분석 통해 효율적 시간을 검증한다.
정보통신기술의 발전으로 교육분야에서도 시간, 장소 및 기기의 제약없이 학습이 가능한 스마트 교육이 활성화되고 있다. 그러나 주로 콘텐츠 기반의 교육 솔루션들이 제공되고 있고 학습자의 개별 특성을 파악하여 개별화된 학습을 제공하는 시스템 구축은 상대적으로 저조하다. 유아교육에서 자유선택활동은 중요한 놀이 활동이지만 교사들의 임상적 관찰에 의존함으로써 효율적으로 시행되지 못하고 있다. 최근 대두되고 있는 초연결성에 기반을 둔 사물인터넷 기술을 자유선택활동에 적용한다면 객관적이고 정형화된 데이터를 축적할 수 있고 이러한 데이터는 유아들의 개별화된 활동 유형과 놀이 형태 분석에 사용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 오픈소스 하드웨어 기반으로 사물인터넷 환경을 구축하여 유아들의 자유선택활동을 관찰하는 시스템을 설계하고 구현한다. 제안된 시스템은 유아들의 활동정보를 축적하여 분석 자료로 제공함으로써 교사들의 업무 경감과 개별 유아들에 대한 맞춤 교육 자료로 활용될 것이다.
모바일 통신과 사물 인터넷(IoT) 환경에서 시간에 따른 데이터의 분석 기술은 주로 의미 있는 정보를 찾기 위해 수집 된 데이터에서 의미있는 패턴을 추출하기 위해 사용된다. 기존의 데이터 마이닝을 이용한 분석 방법은 데이터 수집이 어렵고 시간의 경과와 관련된 시계열 데이터의 변경을 반영하기 위해 완료 상태에 기초하여 해석되어야 한다. 이러한 패턴의 다양성, 대용량성, 연속성 등의 여러 가지 특성을 가진 데이터 스트림의 분석을 위한 방법으로 멀티 블록 스트리밍 데이터 분석(AM-MBSD) 방법을 제안한다. 의미 있는 데이터 추출을 위해 멀티 블록 스트리밍 데이터의 패턴을 추출하고 추출된 연속적 데이터를 여러 개의 블록으로 정의하고 제안 방법의 검증을 위해 각 데이터 블록의 데이터 패턴 생성 시간, 주파수를 수집하고 시계열 데이터를 분석, 실험하였다.
현대에는 모든 사물, 기기들이 인터넷으로 연결되고 네트워크를 통해 IoT 제품을 쉽게 접하면서 IoT 제품을 사용하고 있다. 사용자들의 편리성을 위하여 원격으로 IoT 제품을 직접 조작하지 않고 자동으로 조작할 수 있다. 사용자들이 IoT 제품을 이용하여 생활의 편리성을 향상하기 위한 다양한 연구개발이 진행되고 있다. 하지만 사용자의 편리성만을 추구하다 보니 보안적인 측면에서는 사용자의 개인정보 노출이 되는 심각한 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 IoT 제품에 무아레 기술을 적용하는 방법을 제안하여 보안의 성능을 향상하고, 무아레 현상 방법인 그림자식 무아레, 영사식 무아레를 이용한 사용자 얼굴 인증으로 IoT 제품의 안전성을 높이는 방법을 제안한다. 기존의 IoT 제품과 무아레 기술이 적용된 IoT 제품을 비교해 보면 무아레 기술이 적용된 IoT 제품이 보안적인 측면에서 안전하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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