4차 산업혁명의 핵심 성장 동력인 사물인터넷 (IoT) 기술은 자율 형으로 상호 소통하며 공간과 상황에 따른 데이터를 복합처리 할 수 있는 단계로 성장하였다. 이에 따라 IT 인프라 구조는 점점 복잡해지고 시스템을 안정적으로 유지하기 위한 모니터링 분야의 중요도가 높아지고 있다. 모니터링 기술은 과거에도 사용되었지만, 빠르게 변하는 ICT 기술에 대응할 수 있는 유연한 모니터링 시스템을 모색할 필요성이 있다. 본 논문은 오픈소스 기반 Prometheus 모니터링 시스템을 설계하고 테스트 하는 연구를 진행한다. IoT 디바이스를 기반으로 간단한 인프라를 구축하고 Exporter를 통해 디바이스에 대한 데이터를 수집한다. Prometheus는 데이터를 Pull 기반으로 수집한 뒤 Grafana를 사용하여 하나의 대시보드에 통합하고 데이터를 시각화함으로써 디바이스에 대한 정보를 모니터링 할 수 있다.
사물인터넷은 통신 기능이 없는 사물에 통신 기능을 추가하여 사물의 정보를 원격에서 수집 및 사물의 기능을 제어하는 통신기술이다. 이를 위해 Wi-Fi, 3GPP, 블루투스 등 다양한 통신기술이 사용 가능하며 NB-IoT와 LoRa(Long Range)는 사물인터넷 개념에 특화된 통신기술이다. LoRa는 장거리, 저전력, 저속 통신을 지원하는 통신기술로 원거리의 사물에서 생성되는 정보를 수집하고 장비를 제어하기에 적합하다. 이러한 특징 때문에 많은 응용 분야에서 활용되고 있으며 다양한 성능 향상 연구가 진행 중이다. 본 논문은 더욱더 넓은 응용 분야에서 활용하기 위한 초장거리 LoRa 통신 모듈을 제안하고자 한다. 초장거리 LoRa 통신 모듈을 개발하기 위해 하드웨어, 펌웨어 및 테스트를 위한 응용 소프트웨어를 설계 및 구현한다. 구현된 장비는 실제 환경에서 테스트를 통해 성능을 검증하여 활용도를 확인하겠다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1393-1405
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2017
It is well known that duty-cycling control by dynamically adjusting the polling interval according to the traffic loads can effectively achieve power saving in wireless sensor networks. Thus, there has been a significant research effort in developing polling interval adaptation schemes. Especially, Dynamic Low Power Listening (DLPL) scheme is one of the most widely adopted open-looping polling interval adaptation techniques in wireless sensor networks. In DLPL scheme, if consecutive idle (busy) samplings reach a given fixed threshold, the polling interval is increased (decreased). However, due to the trial-and-error based approach, it may significantly deteriorate the system performance depending on given threshold parameters. In this paper, we propose a novel DLPL scheme, called SDL (Sequential hypothesis testing based Dynamic LPL), which employs sequential hypothesis testing to decide whether to change the polling interval conforming to various traffic conditions. Simulation results show that SDL achieves substantial power saving over state-of-the-art DLPL schemes.
Circuit testing process is very important in IC Manufacturing there are two ways in research for circuit testing improvement. These are ATPG Tool Design and Test simulation application. We are interested in how to use parallel technique such as one-side communication, parallel IO and dynamic Process with data partition for circuit testing improvement and we use one-side communication technique in this paper. The parallel ATPG Tool can reduce the test pattern sets of the circuit that is designed in laboratory for make sure that the fault is not occur. After that, we use result for parallel circuit test simulation to find fault between designed circuit and tested circuit. From the experiment, We use less execution time than non-parallel Process. And we can set more parameter for less test size. Previous experiment we can't do it because some parameter will affect much waste time. But in the research, if we use the best ATPG Tool can optimize to least test sets and parallel circuit testing application will not work. Because there are too little test set for circuit testing application. In this paper we use a standard sequential circuit of ISCAS89.
최근 사물인터넷 환경에서는 발생하는 센서데이터의 가치와 데이터의 상호운용성을 증진시키기 위해 시맨틱웹 기술과의 접목에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 센서데이터와 서비스 도메인 지식의 융합을 위한 센서데이터의 시맨틱화는 필수적이다. 하지만 기존의 시맨틱 변환기술은 정적인 메타데이터를 시맨틱 데이터(RDF)로 변환하는 기술이며, 이는 사물인터넷 환경의 실시간성, 대용량성의 특징을 제대로 처리할 수 없는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센서데이터의 실시간 병렬처리를 통해 시맨틱 데이터로 변환하는 기법을 제시한다. 본 기법에서는 시맨틱 변환을 위한 변환규칙을 정의하고, 정의된 변환규칙과 온톨로지 기반 센서 모델을 통해 실시간 병렬로 센서데이터를 시맨틱 변환하여 시맨틱 레파지토리에 저장한다. 성능향상을 위해 빅데이터 실시간 분석 프레임워크인 아파치 스톰을 이용하여, 각 변환작업을 병렬로 처리한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센서데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하여, 본 논문에서 제시된 기법을 입증한다.
석유화학, 발전 플랜트와 같이 대단위 면적에 대해서 효율적인 비용으로 고위험 시설물 및 설비에 대한 지속적인 모니터링을 위해서는 무선통신기술에 대한 요구가 증가되고 있다. 그러나 현재의 지그비(Zigbee), 블루투스(Bluetooth) 와 같은 USN기술은 신뢰성 및 보안성이 취약하여 대규모 플랜트 환경에 적용이 불가하다. 따라서 플랜트 현장에 무선기술을 도입하기 위해서는 ISA(International Society of Automation)과 같은 공신력 있는 표준화 기구에서 제안한 새로운 무선 표준기술의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 무선 트랜스미터 기반의 석유화학 플랜트 안전관리 시스템을 개발하였다. 이를 위해 ISA100.11a 통신모듈 및 LTE 통신모듈을 탑재한 방폭형 무선 트랜스미터를 개발하였다. 그리고 개발 된 무선트랜스미터를 기반으로 IoT기술을 적용한 석유화학 플랜트 안전관리 시스템을 구축하였다.개발된 시스템은 다양한 방법의 테스트 및 테스트베드 구축을 통해 현장적용성을 검증하였다.
라즈베리파이와 같은 경량 시스템이 보급되면서, 기존의 서버 중심의 분석 기법에서 경량 시스템에서 경량/순간 분석을 하고, 누적/중량 분석은 서버에서 수행할수 있는 계층적 협업 분석에 대한 연구를 진행하고 있으며, 이를 통해 IoT Thing을 논리적으로 묶어서 Cloud of Things과 같이 센서 데이터 수집/처리를 용이하게 하기 위해 구현된 계층적 협업 분석 SW에 대한 시험 검증 사례에 대한 연구 내용을 담고 있다.
복합 이벤트 스트림 처리 시스템(Complex Event Processing System)은 연속적으로 발생하는 이벤트의 스트림을 효율적으로 처리하기 위한 시스템으로써, IoT 시스템에서 처리되는 센서 데이터 등 최근 생활 속에서 그 필요성이 많이 나타나고 있다. 그러나 아직은 질의 처리의 성능에 대해 개발자의 책임으로 돌리고 있는 부분이 있어 이용에 세심한 주의가 요구되고 있다. 그 중 한 예로, 향상된 성능을 가지는 동일한 의미의 질의를 선정하기 위한 충분할 만큼의 안내는 제공되고 있지 않은 상태이다. 본 논문에서는 이벤트 스트림 처리 시스템의 성능 개선을 위한 질의 전처리 도구를 제안한다. 이 도구는 입력된 질의를 분석하여 성능에 나쁜 영향을 미치는 패턴의 질의로 판정 되면, 성능을 향상시킬 수 있는 대안을 제시해줌으로써 개발자들의 스트림 질의 성능에 대한 부담을 덜어주게 된다. 결과적으로 디버깅, 테스팅, 성능 조정의 어려움을 해소하는 데에 도움을 줄 것으로 기대한다.
IoT(Internet of Things) 기기가 보편화됨에 따라 사용자의 개인정보를 보호하기 위한 알고리즘들이 많이 개발되었다. 이를 위협하는 레이저 오류 주입 공격은 기기의 외부에 레이저 빔을 의도적으로 주입하여시스템의 비밀 정보 또는 비정상 권한을 획득하는 부채널 분석이다. 필요한 오류 주입의 수를 감소시키기 위해 오류 주입의 타이밍을 결정하는 연구들은 많이 진행되었지만, 오류를 주입할 위치는 기기 전체에 대해 반복적으로 탐색하는 것에 그친다. 그러나 만약 공격자가 알고리즘과 무관한 영역에 레이저 오류 주입을 수행한다면 공격자는 의도한 오류문을 획득하거나 인증 우회를 시도할 수 없으므로, 오류 주입에 취약하여 공격을 수행할 영역을 탐색하는 것은 높은 공격 성공률을 달성하는 중요한 고려 사항이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 기기의 칩에서 발생한 전자파와 열 정보를 활용하여 오류 주입 취약 영역을 판별하면 100%의 공격 성공률을 달성할 수 있음을 보이고, 이를 토대로 효율적인 오류 주입 공격 시스템을 제안한다.
디지털 기술의 혁신으로 모바일, 클라우드, IoT 등이 발전함에 따라 전통적인 사업을 하던 기업들도 디지털 트랜스포메이션 전략을 세우기 시작했으며, 이는 기업의 생존을 위해서도 매우 중요한 부분으로 받아들여지고 있다. 그러나 이러한 시도의 많은 부분이 경영의 관점에서 진행되고 있으며 사용자 경험 디자인 관점에서의 연구는 부족한 상황이다. 본 연구에서는 오프라인 매장을 중심으로 사업을 시작하고 온라인 서비스로 경험을 확장한 스타벅스를 대표 사례로 선정하여 이에 대한 사용자 연구를 진행하였다. 스타벅스 모바일 어플리케이션을 사용하는 사용자를 대상으로 사용성 평가와 사후 인터뷰를 진행한 결과, 온라인으로 서비스를 전환하고 확장할 때 고려해야할 사용자 경험 문제점들을 파악할 수 있었다. 연구결과를 토대로 온라인에서의 사용자 경험을 디자인할 때 고려해야하는 점들을 논의하고 제안하였다. 이는 디지털 트랜스포메이션과 관련된 연구와 실제 사례에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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