최근 4차 산업 혁명이 사회적으로 대두되면서 IoT 관련 제품에 대한 사용자들의 관심이 증가하고 있다. IoT 장치에 사용되고 있는 센서의 종류와 기능은 점점 다양화되고 있어 IoT 장치의 상호 인증 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 서로 다른 종류의 IoT 장치들이 서로 상호 연계하여 원활하게 동작될 수 있도록 파스칼 삼각형 이론을 이용한 효율적인 이중 서명 인증 키 설립 기법을 제안한다. 제안 기법은 IoT 장치간 인증 경로를 2개(주경로와 보조 경로)로 구분하여 IoT 장치의 인증 및 무결성을 보장한다. 또한, 제안 기법은 IoT 장치를 인증할 때 추가적인 암호 알고리즘이 필요하지 않도록 키를 생성하기 때문에 적은 용량을 필요로 하는 IoT 장치에 적합하다. 성능 평가 결과, 제안 기법은 IoT 장치의 지연시간을 기존 기법보다 6.9% 향상되었고, 오버헤드는 기존 기법보다 11.1% 낮은 결과를 얻었다. IoT 장치의 인증 처리율은 기존 기법보다 평균 12.5% 향상되었다.
마이크로 그리드 환경에는 변압기, 스위치, 에너지저장장치 등 많은 종류의 전력 설비가 존재하지만, IoT 기술의 발달에 따라 온도, 압력, 습도와 같은 센서 정보를 취득할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 기존의 마이크로 그리드 환경에서는 IEC 61850 표준에서 정의하고 있는 MMS 등의 통신 프로토콜을 준용하여 전력 설비와 플랫폼 간 통합 운용되고 있다. 그렇기 때문에 IoT 데이터를 수용하기 위해서는 IEC 61850 기반으로 구성된 데이터 수집 장치(FEP)에 IoT 데이터를 연계해 줄 수 있는 게이트웨이 기술이 필요하다. 본 논문에서는 마이크로그리드 운영 시스템 연계를 위한 IEC 61850기반 IoT 게이트웨이 플랫폼 프로토타입을 제안하고자 한다. 게이트웨이 플랫폼은 IoT 프로토콜(MQTT, CoAP, AMQP) 인터페이스 모듈과 데이터베이스, IEC 61850서버로 구성되어 있다. 데이터베이스의 경우, JSON 데이터를 저장하기 위해 오픈소스 기반의 NoSQL 데이터베이스인 Hbase와 MongoDB를 이용하였다. IoT 프로토콜을 검증하기 위해 라즈베리파이 아두이노 인텔 에디슨 SoC 기반 전력 IoT 디바이스 시뮬레이터를 이용하였고, IEC 61850은 Sisco's MMS EASY Lite를 이용하여 IoT 프로토콜과 IEC 61850 프로토콜간의 상호호환성을 검증하였다.
최근 일본을 중심으로 소사이어티 5.0에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 소사이어티 5.0은 IoT 센서를 이용한 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문은 소사이어티 5.0 기반의 IoT 사용자에 대한 다중 접근방식의 프라이버시 접근 모델을 제안하고 있다. 제안 모델은 가상 환경에 IoT 장치의 중요 정보를 서로 동기화하는 다중화 방식을 사용하였다. 제안 모델은 IoT 정보의 가중치를 확률 기반으로 누적 처리함으로써 IoT 정보의 효율성을 향상시켰다. 또한, IoT 정보에 속성 정보를 연계 처리되도록 세분화하여 IoT 정보의 정확도를 향상시킨다. 성능평가 결과, IoT 장치 수와 IoT 허브장치 수에 따라 IoT 장치의 효율성이 평균 5.6% 향상되었다. 정확도는 정보 수집 및 처리에 따라 평균 15.9% 향상되었다.
국제적인 불황이 이어지고 있는 상황에서도 해상물동량은 지속적으로 성장하고 있고 해양레저시장도 활성화되는 추세이다. 대한민국은 해상교통 센터 등의 시설운영을 통해 해상교통량을 제어하고 있지만, 이러한 추세로 해양교통상황이 복잡해지고 그에 따라 해양사고가 지속적으로 발생하고있다. 해양사고는 그 특성상 환경적, 인적인 피해를 입었을 경우 회복이 어려우며, 선박건조기술이 발달하면서 사고의 규모가 대형화 되고있는 추세이다. 여객선, 유조선 등 고 위험 선박의 경우 보다 상세한 해상상황 감시 및 분석이 필요하며 이러한 배경으로 특수선박 감시를 목적으로 한 다양한 연구가 진행된 바 있다. 하지만 현재 해상에서 연계되어 육상으로 전파되는 데이터 요소는 AIS, ARPA 정도의 한정된 정보가 전부이다. 우리는 다양한 자선 센싱 정보를 수집하여 육상으로 전파할 수 있는 IoT 선박센서수집 및 연계 시스템을 구현하고, 수집한 정보를 활용한 안전운항 상황 분석 시스템을 제시한다.
각종 ICT 기술 혁신 및 디지털트랜스포메이션(Digital Transformation)에 의해 사물인터넷(Internet of Things : IoT) 환경이 점차 지능화, 분산화, 자동화된 서비스를 요구하고 있으며, 특히 통신네트워크(5G),데이터 분석 및 인공지능(AI), 디지털 트윈(Digital Twin) 기술이 접목되는 산업사물인터넷(Industrial IoT : IIoT)에서의 고도화되고 안정적인 스마트서비스 제공 환경이 요구되고 있다. 본 연구에서는 다양한 산업현장의 설비 장치와 센서 등 이기종 장치와의 유연한 연계와 신속하고 안정적인 데이터 수집 및 처리 등을 위한 IIoT Edge 미들웨어 시스템을 제안하였다.
마이크로 그리드 환경에는 변압기, 스위치, 에너지저장장치 등 많은 종류의 전력 설비가 존재하지만, IoT 기술의 발달에 따라 온도, 압력, 습도와 같은 센서 정보를 취득할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 기존의 마이크로 그리드 환경에서는 IEC 61850 표준에서 정의하고 있는 MMS 등의 통신 프로토콜을 준용하여 전력 설비와 플랫폼 간 통합 운용되고 있다. 그렇기 때문에 IoT 데이터를 수용하기 위해서는 IEC61850 기반으로 구성된 데이터 수집 장치(FEP)에 IoT 데이터를 연계해 줄 수 있는 게이트웨이 기술이 필요하다. 본 논문에서는 마이크로그리드 운영 시스템 연계를 위한 IEC61850기반 IoT 게이트웨이 플랫폼 프로토타입을 제안하고자 한다. 게이트웨이 플랫폼은 IoT 프로토콜(MQTT, CoAP, AMQP) 인터페이스 모듈과 데이터베이스, IEC61850서버로 구성되어 있다. 데이터베이스의 경우, JSON 데이터를 저장하기 위해 오픈소스 기반의 NoSQL 데이터베이스인 Hbase와 MongoDB를 이용하였다. IoT 프로토콜을 검증하기 위해 라즈베리파이 아두이노 인텔 에디슨 SoC 기반 전력 IoT 디바이스 시뮬레이터를 이용하였고, IEC61850은 Sisco's MMS EASY Lite를 이용하여 IoT 프로토콜과 IEC 61850 프로토콜간의 상호호환성을 검증하였다.
기존의 유선통신을 기반으로 한 인터넷이나 모바일 인터넷보다 진화된 단계로 인터넷에 연결된 기기가 사람의 개입 없이 상호간에 알아서 정보를 주고받아 처리하는 사물인터넷의 등장으로 흩어져 있는 센서 데이터 스트림에 순서를 부과하고 타임스탬프 정보로부터 충돌을 해결하는 등 사물인터넷 데이터 처리에 시각 정보의 중요성은 더욱 증대되었다. 시각 정보와 시각동기 기술은 사물인터넷을 구성하는 다양한 센서와 액츄에이터의 동작을 실현하는데 기반이 되며 사물인터넷을 구성하는 모든 장치들이 일관된 시각 체계를 공유하게 할 경우 보다 효율적이고 견고한 협업 서비스의 구축을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 표준 시각 정보를 표현하고 유지하기 위한 방안을 제시한다. 사물인터넷을 통해 발생하는 다양한 데이터의 분석 및 활용과 연계된 제어를 위해서 시각 정보는 기반이 되기 때문이다. 제안된 기법의 실현 가능성을 검증하기 위하여, 아두이노 개발 환경에서 구현과 성능 평가를 수행하였다.
자율운항선박은 센서, IoT, 빅데이터, AI, 플랫폼 등 고도의 ICT 요소 기술이 필요한 미래 유망 산업 분야이다. 특히 선박 내부장치로 부터 수집된 정보와 선박 주변의 해상 데이터가 증가될수록 선박 대 선박 및 선박 대 육상 간 정보 교환 체계인 해상통신망의 중요성은 커질수 밖에 없다. 해양수산부는 2020년 세계 최초로 대한민국 연안으로부터 최대 100km 까지 해역을 LTE(Long Term Evolution) 통신체계로 구축한 바 있다. 본 논문은 초고속 해상무선통신망(LTE-Maritime)이 자율운항선박의 주요 통신 기술로써 활용되기 위해 우선적으로 고려할 사항을 타 해상 무선통신 기술과의 연계, 업링크 및 항내 통신품질의 향상 관점으로 살펴보고자 한다. 이를 위해 LTE-M. 망의 무선설비 다각화 사업으로 추진중인 해양 드론용 송수신기의 실해역 성능 시험을 통해, 선박과 육상 간 정보 교환에 있어 상호운용성 시험의 중요성을 재고해 보고, 해상 무선통신 체계의 신뢰성 및 호환성을 확보하기 위한 무선품질지표, 상호운용성 시험 방법 등을 제시하고자 한다.
최근 IoT 기술이 발달함에 따라 헬스케어 서비스를 제공하는 많은 의료기관에서는 IoT 기술을 이용한 의료 서비스가 점점 증가하고 있는 추세이다. 그러나, 사용자 신체에 부착된 IoT 센서의 갯수가 증가하면서 서버에 전달되는 헬스케어 정보는 점점 복잡해져서 서버에서 사용자의 헬스케어 정보를 분석하는 시간이 증가하는 문제점이 발생하고 있다. 본 논문에서는 사용자에 부착된 IoT 장치를 통해 전달되는 다량의 헬스케어 정보를 서버에서 의료 목적에 맞게 헬스케어 정보를 수집 및 처리하기 위한 딥 러닝 기반의 헬스케어 정보 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 서버에 전달된 헬스케어 정보에 속성값을 부여하여 속성값에 따른 서브넷을 구축한 후 서브넷간 연계 정보를 시드로 추출하여 계층적 구조로 그룹화 한다. 제안 기법은 서버에서 그룹화된 헬스케어 정보를 딥 러닝에 적용하여 사용자의 치료 및 처방에 대한 관찰 속도 및 정확도를 향상시킬 수 있어 최적화된 정보를 추출할 수 있는 특징이 있다. 성능평가 결과, 제안기법은 헬스케어 서비스 모델에서 동작되는 의료 서비스의 처리속도가 기존기법에 비해 평균 14.1% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 기법보다 평균 6.7% 낮았다. 헬스케어 정보 추출에 대한 정확도는 기존 기법보다 평균 10.1% 높은 결과를 얻었다.
해양수산부가 구축한 초고속 해상무선통신망(LTE-Maritime)은 연안으로부터 최대 100km 해역을 항해하는 선박들에게 지능형 해상교통정보서비스(e-Nav)를 제공하기 위한 기반 통신 인프라다. 선박에서 e-Nav 서비스를 제공받기 위해 LTE-M. 무선설비는 선내 고정 설치되어 유선으로 연결된 표시장치와 연동이 필요하다. 이는 공간이 협소하고 밀폐된 소형선박에 설치의 어려움뿐 아니라 선내 센서를 비롯한 다양한 IoT 기기 등과의 연결성에 제약을 줄 수 있다. 또한 선박이 육상의 LTE-M. 기지국과 멀리 떨어질 경우, 다운링크에 비해 업링크 통신품질이 상대적으로 취약해져 긴급 조난 신호를 비롯한 위험상황의 전달에 문제가 발생될 수 있다. 본 연구에서는 LTE-M. 망의 무선설비 다각화 사업으로 추진·개발된 소형선용 WiFi 및 업링크 향상용 무선설비의 실해역 성능 시험 방안을 고찰하여, 선내 WiFi 무선 품질을 평가하기 위한 성능 지표를 비롯해 업링크 통신속도 개선 등을 확인하기 위한 상호운용성 성능 시험 방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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