4차 산업에 대한 꾸준한 투자와 기술 개발로 스마트 팩토리 기술이 더욱 안정화되고 3D 프린팅을 포함한 관련 기술개발이 더욱 활발해진다면, 스마트 팩토리 도입비용이 낮아지고 현재의 고가의 상품 제조에 집중되는 현상에서 벗어나 소량 맞춤형 주문 제작을 위한 서비스로 변화 될 것이라고 기대한다. 그러나 소량의 주문제작을 위해 제3자에게 개인정보를 제공해야 하고 복잡한 결제시스템을 거쳐야 한다면 발전되는 기술에 비해 활용도는 그에 미치지 못할 수 있다. 이 논문에서는 기존 사물인터넷의 한계를 극복하고 새로운 패러다임을 가져다 줄 것으로 기대하는 블록체인 기술 융합의 스마트 팩토리 환경에서 고객 맞춤형 제문제작을 위한 프로토콜을 제안한다. 제작자의 평판을 반영하여 고객 주문에 활용하고 주문 내용이 제작자 외에는 공개되지 않도록 프라이버시를 제공하는 고객 맞춤형 주문제작 방법을 제안하였다. 또한 제안하는 프로토콜의 요구사항을 검증하였고 관련연구와의 비교를 통하여 독창성을 확인하였다.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 위한 가상 네트워크 구축에 필요한 중요 구성 요소 중의 하나인 가상스위치를 Intel DPDK(Data Plane Development Kit)를 이용하여 구현하고 DPDK에서 지원하는 가속화 가상스위치의 기능을 테스트 및 검증하였다. 최근 사물인터넷 등에서와 같이 지능형 IT 시스템들의 인터넷 접속을 통한 새로운 정보 서비스 플랫폼의 출현과 그에 대한 활용 및 응용 서비스를 기업 비즈니스에 적용하고자 하는 기업이 많아지고 있다. 기업들은 매우 빠른 소비자 환경변화에 민첩하게 대응할 수 있는 신규 서비스에 대한 사용자 입장에서의 클라우드 컴퓨팅 활용 측면으로 적은 비용으로 신규 서비스를 빠른 시일 내에 적용할 수 있다. 본 연구에서는 창조적 서비스 사업에 활용할 수 있는 스마트 클라우드 플랫폼 서비스를 효율적으로 구현하기 위한 고속 가상스위치를 Intel DPDK를 이용하여 구현하고 그의 기능 검증에 대한 연구를 수행하였다.
DTLS의 PSK 모드는 DTLS 핸드쉐이크의 성능 측면에서 가장 효율적이지만 센서 디바이스의 개수가 증가함에 따라 대칭키 쌍을 미리 배포하는 것과 관리하는 것이 용이하지 않다. 반면에 RPK 모드와 인증서 모드는 키 관리가 용이하지만 계산상의 효율성은 매우 떨어진다. 본 논문에서는 자원 제약적인 센서 디바이스에 적합한 인증서인 ECQV를 통한 인증서 모드와 PSK 모드를 사용하여 그룹 환경에서의 종단 간 보안을 달성하기 위한 프로토콜을 제안한다. Initial DTLS 핸드쉐이크는 ECQV 인증서 모드를 사용하고, 이후 동일 그룹에 속한 CoAP 서버와의 Subsequent DTLS 핸드쉐이크는 PSK 모드를 사용하기 때문에 그룹내 CoAP 서버들과의 전체적인 계산 부담을 감소시킬 수 있다. 제안 프로토콜에서는 특정 CoAP 클라이언트가 그룹의 제한된 CoAP 서버에 접근 할 수 있게끔 세밀한 접근제어가 행해진다.
빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터 분석을 2011년 이래로 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 새로운 가치 창출을 위해 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석 도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 분석하였다. 2017년 10월 8일 시점 1개월 기간을 설정하여 "사물인터넷" 키워드에 대한 대중들의 인식을 분석하였다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 사물인터넷 키워드에 대한 1위 연관 검색어는 기술(995)인 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.
신규 및 변종 악성코드의 발생으로 모바일, IoT, windows, mac 등 여러 환경에서 악성코드 침해 공격이 지속적으로 증가하고 있으며, 시그니처 기반 탐지의 대응만으로는 악성코드 탐지에 한계가 존재한다. 또한, 난독화, 패킹, Anti-VM 기법의 적용으로 분석 성능이 저하되고 있는 실정이다. 이에 유사성 해시 기반의 패턴 탐지 기술과 패킹에 따른 파일 분류 후의 정적 분석 적용으로 기계학습 기반 악성코드 식별이 가능한 시스템을 제안한다. 이는 기존에 알려진 악성코드의 식별에 강한 패턴 기반 탐지와 신규 및 변종 악성코드 탐지에 유리한 기계학습 기반 식별 기술을 모두 활용하여 보다 효율적인 탐지가 가능하다. 본 연구 결과물은 정보보호 R&D 데이터 챌린지 2018 대회의 AI기반 악성코드 탐지 트랙에서 제공하는 정상파일과 악성코드를 대상으로 95.79% 이상의 탐지정확도를 도출하여 분석 성능을 확인하였다. 향후 지속적인 연구를 통해 패킹된 파일의 특성에 맞는 feature vector와 탐지기법을 추가 적용하여 탐지 성능을 높이는 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.
사람과 사물, 장소 등 공간상의 모든 객체가 네트워크로 서로 연결되어 정보를 공유하는 '초연결 시대'가 점차 현실로 다가오고 있다. 이와 같은 정보통신 환경의 변화에 따라 공간정보도 중요한 도전에 직면해 있다. 정부는 자율주행자동차, 드론, 3차원 공간정보 등 '초연결'로 인한 공간정보의 사회적 수요에 부응하기 위해 노력하고 있지만 근본적인 대응책을 마련하지 못하고 있다. 초연결 시대가 필요로 하는 공간정보의 수요에 효과적이고 능동적으로 대응하기 위해서는 근본적인 변화를 이끌어 낼 수 있는 중장기 전략이 필요하다. 본 연구는 '초연결 시대'라는 커다란 패러다임의 변화에 직면한 공간정보의 미래 수요변화와 활용특성을 분석하고, 이를 기반으로 미래 사회의 공간정보 수요에 효과적으로 대응할 수 있는 전략을 모색하는데 목적이 있다.
사물인터넷 기술은 다양한 제품 서비스를 통해 우리생활 곳곳에서 빠르게 현실화되고 있으며, 특히 스마트 홈 분야에서의 제품 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 다양한 스마트 홈 제품들을 제어하기 위한 컨트롤러는 대부분 스마트폰 앱을 사용한다. 그러나 스마트폰 앱은 지능화와 편의성을 강조하는 스마트 홈 서비스와 상반되어 스마트 홈 컨트롤러로 적절하지 않다. 지능적인 스마트 홈 서비스를 제공하기 위해서는 디바이스의 통합적인 제어가 가능하면서 보다 직관적인 형태의 컨트롤러가 필요한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 디바이스 및 서비스를 제어할 수 있는 스마트 홈 리모컨을 제안한다. 제안하는 스마트 홈 리모컨은 IFTTT(If This Then That) 자동화 서비스 플랫폼을 통해 사용자가 직접 서비스를 구축 할 수 있는 환경을 제공한다.
최근 스마트 홈은 기기 간 관계를 맺어 작업을 동작시키는 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 시스템은 기기가 동작하고 있을 경우 타 기기의 작업이 실행되면 간섭이 발생하여 작업의 효율이 저하될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자 기기 선택에 따른 우선순위 자동 설정 알고리즘을 설계하였다. 사용자는 어플리케이션을 통하여 사용할 기기를 선택하고 기기 간 선택 여부를 비교하여 작업 안에서의 우선순위를 설정한다. 이를 통해 사용자가 원하는 기기만으로 작업 환경을 구성할 수 있으며 작업 진행 중 선택되지 않은 타 기기의 간섭이 줄어들기 때문에 효율적인 작업능률을 기대할 수 있을 것으로 사료된다.
스마트시티의 도시 환경은 최신 기술로 인해 더욱 편리해지고 있지만, 삶의 만족도는 기존 도시보다 향상되지 못하고 있다. 이는 스마트시티를 건설할 때 기술에만 집중할 뿐 지역 문화의 중요성을 간과했기 때문이다. 본 논문은 캄보디아에서 스마트시티에 적용되는 기술로 지역 문화를 활성화 할 수 있는 가능성을 모색하기 위한 연구를 진행한다. ICT, IoT 기술 등을 사용하여 다양한 문화 프로그램을 연계하는 방법 및 문화유산의 효과적 계승을 돕기 위한 플랫폼을 제안한다. 그러므로, 스마트 시티와 문화와의 융합은 지역 고유의 콘텐츠를 발전시키고 도시의 시민과 관광객의 방문을 유도하여 경제적 이익을 창출할 것이다. 또한, 사회 구성원으로서의 정체성 확립을 돕고, 첨단 기술과 지역 문화가 통합된 스마트시티 구축의 방법론은 유사한 다른 도시에 적용을 가능케 함으로 지역사회와 국제사회에 기여한다.
주변 후방산란 통신은 송신 전력효율 문제로 기존 RF통신에서 채널 추정방법인 파일럿(pilot) 신호를 통한 채널 추정기법이 제한된다. 제한된 송신 전력 환경에서 기존 주변 후방산란통신의 연구는 채널 상태로 인한 신호 변동을 고려하지 않은 이상적인 채널로 가정을 하고 연구되어 왔다. 본 논문은 주변 후방산란 통신 시스템에서 정규분포를 따르는 채널 상태인 주변 후방산란 통신 시스템에서 채널 추정 방법으로 블라인드 채널 추정기법 중 하나인 기댓값-최대화 알고리즘을 제안한다. 모의실험은 제안한 시스템 모델에서 기댓값-최대화 알고리즘과 추정값의 최소 분산을 나타내는 Bayesian Cramer-Rao 하한 경계를 이용하여 평균 제곱 오차(Mean Square Error, MSE)값이 하한 경계와 근접해 가는 것을 확인하고, 주변 후방산란 통신 시스템에서 채널 파라미터의 추정이 가능함을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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