컴퓨터 기술의 발전으로 인하여 IoT 기술은 산업, 경제, 의료서비스 및 교육 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 그러나, IoT 장비를 통해 처리되는 멀티미디어 정보는 아직까지 애플리케이션 분야에서 무결성과 기밀성 문제가 큰 이슈 중 하나로 손꼽히고 있다. 본 논문에서는 IoT 장비를 통해 처리되는 사용자의 빅데이터 정보에 안전성을 보장하기 위한 스테가노그래피 기반의 IoT 사용자의 빅데이터 보호 모델을 제안한다. 제안 모델은 사용자의 동의 없이 IoT 장비를 통해 수집된 사용자의 빅데이터 정보를 불법적으로 악용되는 것을 예방하는 것이 목적이다. 제안 모델은 IoT 사용자의 빅데이터에 서명과 인증 정보를 하이브리드 암호 방식으로 사용한다. 제안 모델은 IoT를 통해 수집된 사용자의 빅데이터에 대한 무결성 및 기밀성을 보장하는 특징이 있다. 또한, IoT 사용자의 빅데이터는 스테가노그래피 기반의 암호 처리 기법을 사용하여 사용자의 서명 정보를 암호화하였기 때문에 제 3자가 사용자의 정보를 악의적으로 사용되지 못한다.
IoT 및 사물인터넷 기반 빅데이터 시스템을 구축하는 경우 발생하는 빈번한 전송에 따른 데이터 오류율과 자원의 비효율적 이용율을 극복하기 위하고 오픈소스기반 하둡시스템의 문제점을 극복하기 위한 본 연구에서는 순수 하둡을 기반으로 적용된 결과를 분석하고 하둡 2.x대 버전을 기준으로 빅데이터 시스템의 용량을 산정한 가이드를 제시하고 용량 산정의 기준을 에코 소프트웨어 적용 플랫폼을 제안한다.
최근 스마트 홈, 스마트 보안, 스마트 팩토리 등 IoT 환경에서 생성, 수집, 계측되는 데이터의 종류 및 양이 증가하고 있다. IoT 서비스를 위한 요소기술에는 원하는 정보를 측정하기 위한 센서 장치, 해당 장치를 컨트롤할 수 있는 임베디드 소프트웨어, 측정된 데이터를 송수신할 수 있는 네트워크 프로토콜, 수집된 데이터를 분석/저장할 수 있는 빅데이터 및 인공지능 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 다양한 IoT 장치에서 활용되고 있는 다양한 네트워크 프로토콜을 하나의 통합된 장치에서 처리할 수 있는 장치 개발에 초점을 맞추고 있으며, 이를 실현하기 위한 이기종 네트워크 인터페이스 IoT 게이트웨이를 제안한다. OpenWrt 기반의 유무선 공유기를 활용하였으며, 무선 센서 네트워크 프로토콜의 IP기반 통신을 위해 6LoWPAN 스택을 이용하여 BLE와 IEEE 802.15.4 통신 모듈을 연동하였고, 자체 개발한 파이썬 기반 미들웨어를 이용하여 Z-Wave, LoRa 통신 모듈에서 송수신 되는 패킷을 IP 패킷을 변환하여 전송하는 기능을 개발하였다. 개발된 IoT 게이트웨이가 IoT 빅데이터를 효과적으로 수집할 수 있는 장치로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
IT기술의 발달로 인해 최근 IoT 장비에 적용되는 하드웨어 기술이 저비용, 고성능 RF 및 연산장치를 사용한 스마트 시스템들로 변화되고 있다. 그러나 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 빅데이터 수집은 전송되는 데이터간 병목현상으로 인해 수집 서버의 부하가 발생한다. 이로인해 데이터수집 서버로 전송되는 데이터는 패킷 손실 및 데이터 처리율 감소 현상이 발생한다. 따라서 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 효율적인 빅데이터 수집 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 효율적인 빅데이터 수집 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법의 패킷 손실 및 데이터 처리율은 전송되는 파일의 손실없이 전송이 완료된다. 향후 본 설계를 기반으로 시스템이 구현이 필요하다.
빅데이터는 인터넷의 발달로 인하여 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 양의 정보가 생산되어지는 데이터를 말한다. 빅데이터를 활용하는 다양한 사례 중 기업에서 활용된 사례로 사람들의 구매데이터를 분석하여 개인의 구매 취향을 분석한 뒤 구매자가 원하는 제품을 빠르게 안내하는 시스템이 있으며, 정부에서 빅데이터를 활용된 사례로는 사회복지 자금이 대상자들에게 제대로 지급되고 있는지 판단하여 부정수급자를 원천봉쇄 하는 시스템이 있다. 이처럼 빅테이터가 인간의 삶에 긍정적인 영향을 주는 등 다양한 분야에서 활용되고 있는데 본 논문에서는 빅데이터를 이용한 IoT의 활용사례를 알아보고, 긍정적 사례와 부정적인 활용사례를 분석한 뒤 그 발전방향에 대해 제시하고자 한다.
데이터의 양은 기술의 발전과 함께 크게 증가하였다. Hadoop은 빅데이터 분야에서 사용되는 대표적인 빅데이터 처리 플랫폼으로 IoT 분야에서도 사용된다. HDFS(Haddop Distributed File System)는 Hadoop의 코어 프로젝트로 블록 기반의 대용량 데이터 저장소다. 기존의 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 환경은 HDFS를 사용한다. 그러나 HDFS의 Small File로 인한 네임노드의 과부하 문제와 한 번 Import된 데이터의 Update와 Delete를 지원하지 않는 Hadoop의 특징으로 인해 성능과 활용이 제한적이다. 본 논문에서는 기존 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 환경의 단점을 극복하기 위해 Lambda 구조를 적용한 IoT 센서 데이터 수집 환경을 설계한다.
최근 IoT 기술의 등장으로 저전력 소형 컴퓨터인 라즈베리파이 클러스터가 IoT 데이터 처리를 위해 사용되고 있다. IoT 기술이 발전하면서 다양한 데이터가 생성되고 있으며 IoT 환경에서도 빅데이터 처리가 요구되고 있다. 빅데이터 처리 프레임워크에는 일반적으로 하둡이 사용되고 있으며 이를 대체하는 솔루션으로 Apache Spark가 등장했다. 본 논문에서는 PC와 라즈베리파이 클러스터에서의 성능을 Apache Spark를 통해 비교하였다. 본 실험을 위해 Yelp 데이터를 사용하며 데이터 로드 시간과 Spark SQL을 이용한 데이터 처리 시간을 통해 성능을 비교하였다.
항만 서비스 의미가 선박의 양적하뿐만 아니라 육로를 통해 반출입되는트레일러의 하역도 포함 디지털프랜스포메이션가속화에 따라 IoT, 빅데이타, 인공지능을 활용한 항만의 생산성 증대 방안으로 선박의 TAT뿐만 아니라 항만 반출입트럭TAT 감축의 중요성도 같이 높아지고 있음 컨테이너 이송 트럭의 TAT에 대한 정확한 측정과 TAT에 영향을 미치는 요인의 규명은 컨테이너 운송에 중요한 역할을 한다고 할 수 있음 따라서 본 연구의 목적은 IoT 기술로 수집된 빅데이터를 활용해 실질적인 차량 반출입시간을 분석한 새로운 항만 반출입차량 TAT 데이터와 기후, 부두 실적, 기항 선박 사이즈, 시간대 등 다양한 항만물류빅데이터를이용하여 항만 반출입차량 TAT에 영향을 미치는 요인을 분석하고 나아가 항만물류빅데이터분석을 위한 빅데이터 수집 방법을 연구하는데 목적이 있음
'빅데이터'는 '21세기 원유'로 비유될 만큼 그 중요성이 증대되고 있다. 스마트시티에서 생성 및 수집되는 IoT 데이터의 경우 데이터의 품질이 공공서비스의 품질과 연관되므로 품질관리에 주의를 기울여야 한다. 그러나 ISO/IEC 기관 및 국내/외 여러 기관을 통해 제시된 데이터 품질 지표는 '사용자' 중심에 한정되어 있다는 한계점을 지닌다. 본 연구는 이러한 한계점을 보완하기 위해 공급자 중심의 지표와 그 우선순위를 도출하였다. 공급자 중심의 스마트시티 IoT 데이터 품질 평가지표 3개의 카테고리와 13개의 지표를 도출한 후 AHP 분석을 통하여 지표 카테고리와 데이터 품질 지표의 우선순위를 도출하였고 각 지표의 타당성을 조사하였다. 해당 연구를 통해 센서 데이터를 수집하고 취합하여 전달하는 직무를 수행하는 개인 혹은 기업에게 데이터가 지녀야 하는 기본적인 요건을 제시함으로써 센서 데이터 품질 향상에 기여할 수 있다. 또한 지표 우선순위를 기반으로 데이터 품질관리를 수행하여 품질관리 업무 효율의 향상을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 빅데이터, IoT, 인공지능 관련 네트워크 분석을 통해 국내 연구동향을 파악하고 관련 시사점 도출을 목적으로 한다. 이를 위해, 2018년 국가연구개발정보를 활용하여 분석을 수행하였으며, 주요 기초 통계 분석과 언어 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과, 빅데이터, IoT, 인공지능 관련 연구개발은 기초단계, 개발단계를 중심으로 연구가 진행 중이며, 대학과 중소기업의 비중이 높은 것으로 나타났다. 또한 언어 네트워크 분석 결과, 관련 분야는 스마트팜, 헬스케어 분야에 활용하기 위한 연구를 중심으로 이루어 지고 있는 것으로 판단된다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구에서는 인공지능을 활용하기 위해서는 빅데이터가 반드시 필요하며, 개인 식별화 연구가 더욱 활발히 진행되어야 한다는 점과 단순 R&D 활동이 아닌 기술사업화가 이루어 지기 위한 전 주기 지원이 필요하며, 적용 분야를 확대할 필요가 있다는 점을 주장하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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