사물인터넷(IoT, Internet of Things) 분야는 풍부한 정보를 기반으로 사용자가 쉽게 접근해서 서비스를 창출해야 하나, 전력시스템의 특수성으로 인해 다음의 사항이 IoT 확산에 걸림돌로 작용할 수 있으며 '지능형 전력망 정보의 보호 조치에 관한 지침'에 의거, 전력설비 접근이 용이하지 않고, 특히 AMI(Advanced Metering Infrastructure)분야에 IoT 기술적용시 엄격한 보안 정책이 요구되고 있다. 이로 인해 IoT 기술의 전력시스템에 적용 및 활용에 제약이 발생되는 실정이다. 전력정보통신망은 그간 폐쇄망으로 운영되어 왔으며, 스마트그리드(Smart Grid) 인프라인 지능형 전력망에서도 개방형 양방향 통신을 검토하고 있으나 정보보안 취약성이 높아지고 사고 위험이 증가함에 따라 종합적인 보안정책 및 기술이 요구되고 있다. 본 논문은 IoT 기반 에너지 플랫폼 개발 연구내용의 일부로 전력정보시스템의 IoT 플랫폼 아키텍쳐 설계를 목표로 한다. IoT를 기반으로 전력서비스 및 솔루션을 제공하기 위해 '센서-게이트웨이-네트워크-플랫폼-서비스'를 하나로 연결하는 표준 프레임워크를 제정하고자 한다. 프레임워크는 크게 '센서-게이트웨이-플랫폼'을 연계하는 정보모델링 및 연동규약을 다루는 표준과 이를 토대로 다양한 센서를 수용할 수 있는 게이트웨이, 실시간 데이터 수집 분석 제공 역할을 수행하는 플랫폼으로 구분하고 관련 기술을 확보하고자 한다.
사물인터넷(IoT: Internet of Things)이란 개념이 도입된 이래로 많은 ICT 관련 강대국들이 IoT 기술을 지원하고 있으며, 2014년 5월 정보통신전략위원회에서는 '사물 인터넷 기본계획'을 확정, 발표하였다 [1]. 또한 올해 2월 24일에 KISA(한국인터넷진흥원)에서는 IoT, ICT 관련기업을 지원하는 창업 벤처 지원'K-Global 프로젝트'를 공고하는 등 IoT 분야에 관한 사업이 늘어나고 있다. 이러한 사물인터넷의 다양한 서비스에 반하여 사물 간 또는 사람과 사물 간 유 무선 네트워크로 상호 연결되는 과정에서 발생하는 보안 적인 위협 요소가 발생하기 시작한다 [2]. 따라서 본 논문에서는 이러한 사물인터넷의 보안 위협이 어떤 것이 있는지, 또한 그에 따른 보안 고려사항을 분석하였다.
클라우드 환경에서는 센서 및 웨어러블 장치를 이용한 IoT 기기가 다양한 환경에서 응용되고 있으며 그에 따른 IoT 기기에서 생성되는 정보를 정확하게 판별하는 기술들이 활발하게 연구되고 있다. 그러나, 전력 및 보안과 같은 IoT 환경의 제약사항으로 인하여 IoT 장치에서 발생하는 정보가 매우 취약하기 때문에 금전 피해 및 인명 피해가 증가하고 있다. 본 논문에서는 IoT 정보를 정확하게 수집·분석하기 위해서 IoT 정보 오류를 고려한 지형 정보 기반의 키 관리기법을 제안한다. 제안 기법은 IoT 장치를 클라우드 환경에서 임의로 배치할 경우 IoT 장치의 연결성을 확보하기 위해서 IoT 배치 오류를 허용하는 동시에 지형 정보를 n개의 그룹으로 그룹핑 하도록 한다. 특히, 각 그룹핑 된 지형 정보에는 전체 키 풀에서 랜덤하게 선택된 임의의 키를 할당한 후 IoT 정보에 포함된 지형 정보의 키와 확률적으로 높은 키 값을 IoT 장치의 연결성으로 확보할 수 있도록 한다. 특히, 제안 기법은 확률적 딥러닝을 이용하여 IoT 지형 정보의 키를 시드로 추출하기 때문에 IoT 장치에 대한 정보 오류를 낮출수 있다.
최근 산업 현장에서 재해는 설비의 다양화, 인적 구성의 복잡성, 작업환경의 변화 등으로 다양하게 발생되고 있다. 특히 경제적 자립도가 취약한 중소기업에서는 관리능력이 미흡하여 안전에 대한 조직 및 관리, 교육 등이 큰 문제점으로 대두되고 있다. 우리나라의 안전관리의 현실은 대기업 중심으로 이루어지고 있는 실정이나 재해율은 일본 등 주변국보다 2~4배 높은 수준으로 선진국에 비해 아직도 매우 심각한 문제이다. 한편, 환경과 재난방지, 헬스케어 등과 같은 분야에 널리 활용되고 있는 고도화된 IoT 기술은 최근 빌딩, 도시 관제 시스템뿐만 아니라 산업 현장의 설비와 인력관리 등 IoT 기술의 활용이 활발해지는 추세다. 본 논문에서는 IoT를 활용한 기술 개발을 통해 다양한 분야의 산업현장에 산재하고 있는 각종 위험인자를 포함하여 작업자의 근로 환경 정보를 영상 및 센싱 데이터를 이용하여 인지하고 작업자에게 현장 위해요인을 파악함으로써 합리적인 대책의 마련을 통해 작업자의 안전을 보장하고, 이와 더불어 업무지원 정보를 실시간으로 제공하여 인명피해의 감소, 작업능률과 생산성 향상을 야기할 수 있는 스마트 안전제어 및 원격 업무 지원을 위한 지능형 산업안전 관리 시스템을 개발하였다.
사물인터넷(IoT) 기술은 사람과 장치 간 통신 기술 및 데이터 취득을 위한 센싱 기술, 가상의 프로세스, 저장 데이터 등 모든 것들이 인터넷으로 연결되어 활용 되는 기술이다. 최근 IoT 관련 프로토콜에 대해 연구가 많이 진행되고 있지만, IoT 보안을 위한 경량 프로토콜에 대한 연구는 미흡한 실정이다. IoT 프로토콜들의 보안성을 위해 추가로 연구되는 부분이 있지만 이는 메모리 사용 및 통신량의 단점을 갖고 있기 때문에 적합하다고 할 수 없다. 이러한 이유로 IoT의 자원 제약적인 특성상 기존의 프로토콜들이 경량화 추세로 가고 있으며 경량화 IPsec 연구는 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 기존 경량 IPsec을 분석하고 취약점을 보완한 새로운 경량 IPsec을 제안한다. 그리고 성능 분석 및 성능 평가를 통하여 기존 경량 IPsec 프로토콜과의 차이점을 분석하였다.
최근 스마트게이트웨이가 연구됨에 따라 빅 데이터와 IoT(Internet of Things)를 통해 부가적인 서비스를 제공할 수 있다. 그러나 기존 시스템은 연결되는 기기의 수가 증가함에 따라 네트워크의 안정성이 저하되며 데이터 보안이 취약한 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 IoT 기반 스마트 게이트웨이 VPN 터널링 제어 시스템을 설계한다. 공유기 수준의 저사양의 타겟에 효율적인 VPN 터널링 기술과 인터넷 회선품질의 변화가 심한 환경에서 실시간에 효율적으로 트래픽을 제어하는 방법을 제시하여 원격지에서 VPN을 통해 안전하게 댁내의 센서 제어가 가능하도록 한다.
IoT (Internet of Things) 장치는 취약한 아이디/비밀번호 사용, 인증되지 않은 펌웨어 업데이트 등 많은 보안 취약점을 보여 악성코드의 공격 대상이 되고 있다. 그러나 CPU 구조의 다양성으로 인해 악성코드 분석 환경 설정과 특징 설계에 어려움이 있다. 본 논문에서는 CPU 구조와 독립된 악성코드의 특징 표현을 위해 실행 파일의 바이트 순서를 이용한 시계열 특징을 설계하고 순환 신경망을 통해 분석한다. 제안하는 특징은 바이트 순서의 부분 엔트로피 계산과 선형 보간을 통한 고정 길이의 시계열 패턴이다. 추출된 특징의 시계열 변화는 RNN과 LSTM으로 학습시켜 분석한다. 실험에서 IoT 악성코드 탐지는 높은 성능을 보였지만, 패밀리 분류는 비교적 성능이 낮았다. 악성코드 패밀리별 엔트로피 패턴을 시각화하여 비교했을 때 Tsunami와 Gafgyt 패밀리가 유사한 패턴을 나타내 분류 성능이 낮아진 것으로 분석되었다. 제안된 악성코드 특징의 데이터 간 시계열 변화 학습에 RNN보다 LSTM이 더 적합하다.
본 논문에서는 사물인터넷(IoT) 시대의 안전한 기업 내부 네트워크 환경을 유지시키기 위하여 네트워크 가시성을 확보할 수 있는 단말 식별 시스템을 제안한다. 최근 기업 네트워크의 영역은 점점 더 넓어지고 복잡해지고 있다. 더 이상 데스크톱과 스마트폰뿐만 아니라 업무용 패드, 바코드스캐너, AP, Video Surveillance, 디지털 도어, 방범장치, 기타 IoT 장비 등 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 보안위협 역시 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 시대의 폭발적으로 증가하고 있는 단말을 식별할 수 있는 프로세스 및 모듈별 기능을 포함하는 단말 식별 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기업의 보안 관리자에게 다양한 단말의 정보 및 취약점 등을 제공하여 사내 네트워크에서 발생할 수 있는 잠재적인 사이버 위협뿐만 아니라 비즈니스 위협에 대응할 수 있는 종합적인 위협 관리 기능을 제공할 수 있다.
IoT(Internet of Thing) 환경이 도래하면서 다양한 무선 통신 기술들이 사용되고 있다. 그 중에서 가장 많이 쓰이는 무선 통신 기술은 Z-WAVE이다. Z-WAVE는 저전력, 양방향 RF 등의 장점을 가지며, 세계 스마트 홈 시장에서 가장 폭 넓게 사용되는 기술이다. 이 기술을 채택한 연합을 Z-WAVE 연합이라고 하는데, 이 연합은 수백 개 이상의 제조사들과 1000개 이상의 활성화된 제품을 가지고 있다. 하지만 Z-WAVE는 중간자 공격 등과 같은 보안성의 취약점을 가지고 있으며 아직까지 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 IoT 환경에서 Z-WAVE 기반의 향상된 키 교환 프로토콜 기법을 제안한다.
최근 대규모 항만 건설 및 기존 부두 리모델링과 같은 해안 공간 구조물 확충사업이 활발하게 진행되고 있으며 항만 구조물 거동 장기계측을 위한 센서에 대한 관심도 높아지고 있다. 기존의 항만에 적용한 전기식 센서들은 수개월 정도 단기간의 구조물 거동 측정은 가능하지만 수년 이상의 장기계측 시 염수분에 의한 부식 및 내구성에 취약하기 때문에 원활한 측정에 한계점이 있고 센서 설치를 위한 항만 외곽지역 구조물과 육상전원공급설비 배전반 사이의 거리로 인하여 긴 연장의 횡단로 가설전선 보호대 등을 설치해야 하는 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 항만 구조물 거동 장기계측을 위해 기존 전기식 센서들의 부식문제점을 파악하여 해수용 4종 센서 IoT 모듈 패키징을 설계하고 외부 전원공급 방해 영향을 최소화한 태양광 발전을 적용한 항만 구조물 거동 계측 시스템을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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