최근 헬스케어 분야는 다양한 산업 분야의 요구사항을 반영하여 서비스 품질을 향상시킬 수 있는 모델을 개발하려고 노력하고 있다. 본 논문에서는 헬스케어 서비스 향상을 위해서 5G 환경에서 사용자의 헬스케어 정보를 실시간으로 처리할 수 있는 행동인터넷(IoB, Internet of Behavior) 환경 모델을 제안한다. 제안 모델은 사용자의 헬스케어 정보를 딥러닝을 통해 분석한 후 건강 상태를 실시간으로 확인할 수 있도록 하는 것이 목적이다. 이때, 사용자의 생체 정보는 휴대용 의료 장비에 부착된 통신 장비를 통해 전달되며, 사용자 인증은 부착된 IoB 장치에 사전 입력된 정보를 통해 수행된다. 기존 IoT 헬스케어 서비스와의 차별점은 사용자의 습관 및 행동 패턴을 분석해서 디지털 데이터화 하는 점과 수집된 데이터를 기반으로 사용자의 헬스케어 서비스 향상을 위한 사용자 특정 행동을 유도할 수 있다는 점이다.
4차 산업혁명의 도래와 함께 빠른 속도로 발전하고 있는 IoT 기술은 다양한 센서의 무선화를 가능하게 하였으며 많은 분야에서 응용연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 철도현장의 경우 수 km에 이르는 교량, 터널 등 계측사이트의 규모가 매우 방대한 특징으로 인해, 보편적으로 활용되는 전기식 센서의 경우 원거리 계측으로 인한 신호 잡음 문제, 전철화에 따른 고전압 환경에 기인한 전자기파 간섭 문제로 계측에 어려움이 있다. 이를 극복하고자, 전기식 센서를 대체하기 위한 광섬유 센서 연구가 많이 수행되었으나, 센서 종류의 다양성 부족 등이 현장 적용의 한계로 작용하고 있는 실정이다. 이런 현장의 상황을 토대로, 전기식 센서와 광섬유 센서를 동시에 사용할 수 있으며 IoT 기술을 통해 무선 데이터 통신이 가능한 하이브리드 계측시스템이 개발되었다. 본 연구에서는, 선행연구를 통해 개발된 하이브리드 계측시스템의 다양한 계측현장 적용성을 평가하기 위해 4가지 형태의 계측환경을 모사하여 실시간 계측 실험을 수행하였다. 실험결과, 전기식 및 광학식 센서 모두 높은 추종성을 보이며 원격지에서 실시간으로 계측이 가능하였으며, 본 계측시스템이 50개의 센서를 동시에 2.5kHz의 샘플링으로 계측할 경우에도 적용 가능한 수준임을 확인하였다. 향후, IoT 기반 하이브리드 계측시스템의 다양한 현장 적용을 통해 실시간 건전성 모니터링 기술 기반의 구조안전성 향상에 기여할 것으로 기대한다.
IoT 환경이 등장함에 따라 여러 스마트기기를 통해 소비자에게 편리함과 다양한 서비스를 제공하고 있다. 하지만 개인 정보 유출과 같은 보안 위협 사례가 보고되면서 IoT 환경상의 보안 문제의 중요성이 대두되고 있고 특히 키 관리의 안전성 문제에 대해서 거론되면서 PUF를 활용한 방안이 대응 방안으로 거론되고 있다. 키 관리 문제와 관련하여 그룹 키 관리 시스템의 안전성 문제에 대해서 MIPUF를 이용한 키 관리 프로토콜이 제안된 바가 있다. 해당 시스템은 경량 IoT 환경에 적용할 수 있고 PUF의 안전성으로 인해 전체 시스템의 안전성을 보장하지만, 일부 과정에서 안전성 및 연산의 효율성 측면에서 한계점을 보인다. 본 논문은 구성원에 대한 인증 추가, 데이터 간의 독립성 보장, 불필요한 연산을 축약, 그리고 데이터베이스 검색의 효율 증대함으로써 기존 프로토콜을 개선한다. 특정 공격에 대해 안전성 분석을 진행하고 연산량 비교를 통한 효율성 분석 결과를 제시한다. 이를 통해 본 논문은 데이터에 대한 신뢰도를 향상하고 본 논문이 제안한 방안이 기존 프로토콜보다 더 경량화 시켰음을 보인다.
뉴로모픽 아키텍처는 스파이킹 신경망(SNN, Spiking Neural Network) 모델을 사용하여, 추론 실험을 통해 스파이크 값이 많이 누적될수록 정확한 결과를 도출한다. 추론 결과가 특정 값으로 수렴할 경우, 추론 실험을 더 진행해도 결과의 변화가 작아 소비 전력이 더 커질 수 있다. 특히, 인공지능 기반 IoT 환경에서는 전력 낭비는 큰 문제가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 뉴로모픽 아키텍처 환경에서 추론 이미지 노출 시간을 조절하여 추론 시간을 단축함으로써 인공지능 기반 IoT의 전력 낭비를 줄이는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 추론 정확도의 변화를 반영하여 다음 추론 이미지 노출 시간을 계산한다. 또한, 추론 정확도의 변화량 반영비율을 계수 값으로 조절할 수 있으며, 다양한 계수 값의 비교 실험을 통해 최적의 계수 값을 찾는다. 제안한 기법은 목표 정확도에 해당하는 추론 이미지 노출 시간은 선형 기법보다 크지만 최종 추론 시간은 선형 기법보다 적다. 제안한 기법의 성능을 측정하고 평가한 결과, 제안한 기법을 적용한 추론 실험이 선형 기법을 적용한 추론 실험보다 최종 노출 시간을 약 90% 단축할 수 있음을 확인한다.
약 IoT(Internet of Things)는 인터넷을 기반으로 모든 사물을 연결하여 사람과 사물, 사물과 사물, 사물과 시스템 간의 정보를 상호 소통하는 지능형 기술 및 서비스 등을 지칭 한다. 사물인터넷환경의 발전은 더욱 경량화되고 지능적인 센서, 가볍고 다양한 환경에 적용 가능한 네트워크 프로토콜의 발전을 수반하고 있다. 이러한 요소기술의 발전은 안전기능과 사용자 편의성 등을 적용한 스마트카 환경의 빠른 발전을 도모하고 있다. 이러한 발전은 긍정적인 효과를 발위하기도 하지만 보안 문제가 해결되지 않는다면 스마트카 서비스는 개인 생활의 큰 재앙을 유발 할 수 있다. 스마트카는 기존 차량에 여러 형태의 통신기능이 적용되고 차량을 제어 할 수 있는 다양한 기능이 제공되며 이에 대한 인증우회, 데이터 위변조를 통한 차량의 불법 제어를 통한 오동작 유발, 차량 운행 정보 탈취를 통한 개인 행태 정보 유출 등 다양한 보안 위협을 유발할 수 있다. 이에 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서의 스마트카 서비스의 형태를 알아보고 스마트카 서비스가 가지는 보안 위협을 시나리오 기반으로 도출하고 이에 대한 대응 방안을 제시함으로서 안전한 스마트카 활용 방안을 제시하고자 한다.
최근 사물인터넷 관련 기술이 급속도로 발전하고 있고 이에 따라 모바일 환경 중심의 홈 네트워크 시스템과 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있다. IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 저전력, 저용량, 저성능 등 제한된 환경에서 인터넷과 연동하여 사물들을 동작시키기 위한 대표적인 기술로 CoAP/6LoWPAN 프로토콜을 제안하고 있다. 그러나 기존에 구현된 홈 네트워크 시스템은 보안 기능이 거의 구현되어 있지 않은 실정이다. IETF에서는 IoT환경에 적합한 UDP 기반의 보안 프로토콜로 DTLS(Datagram Transport Layer Security)을 권고하고 있다. 본 논문에서는 DTLS 보안기술을 적용하여 모바일 환경에서 CoAP/6LoWPAN 기반의 홈 네트워크 시스템을 동작시키고 제어하는 시스템을 구현하였다. 또한 본 시스템을 활용하여 DTLS 동작 절차에 따른 데이터 전송 시간을 측정하였으며 향후 보안 프로토콜의 성능 개선의 필요성을 제안한다.
본 연구는 스마트팜 환경에서 진행된 혁신적인 연구로, 딥러닝을 기반으로 한 질병 및 해충 탐지 모델을 개발하고, 이를 지능형 사물인터넷(IoT) 플랫폼에 적용하여 디지털 농업 환경 구현의 새로운 가능성을 탐색하였다. 연구의 핵심은 Pseudo-Labeling, RegNet, EfficientNet 등 최신 ImageNet 모델과 전처리 방식을 통합하여, 복잡한 농업 환경에서 다양한 질병과 해충을 높은 정확도로 탐지하는 것이었다. 이를 위해 앙상블 학습 기법을 적용하여 모델의 정확도와 안정성을 극대화했으며, 평균 정밀도(mAP), 정밀도, 재현율, 정확도, 박스 손실 등의 다양한 성능 지표를 통해 모델을 평가하였다. 또한, SHAP 프레임워크를 활용하여 모델의 예측 기준에 대한 깊은 이해를 도모하였고, 이를 통해 모델의 결정 과정을 보다 투명하게 만들었다. 이러한 분석은 모델이 어떻게 다양한 변수들을 고려하여 질병 및 해충을 탐지하는지에 대한 중요한 통찰력을 제공하였다.
Previous works for detecting arrhythmia have mostly used nonlinear method such as artificial neural network, fuzzy theory, support vector machine to increase classification accuracy. Most methods require higher computational cost and larger processing time. Therefore it is necessary to design efficient algorithm that classifies PVC(premature ventricular contraction) and decreases computational cost by accurately detecting minimal feature point based on only R peak through optimal R wave. We propose an optimal R wave detection and PVC classification method through extracting minimal feature point in IoT environment. For this purpose, we detected R wave through optimal threshold value and extracted RR interval and R peak pattern from noise-free ECG signal through the preprocessing method. Also, we classified PVC in realtime through RR interval and R peak pattern. The performance of R wave detection and PVC classification is evaluated by using record of MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate the average of 99.758% in R wave detection and the rate of 93.94% in PVC classification.
사물인터넷(IoT)은 사람과 사물이 상호 연결되어 서비스를 제공하고 사용이 가능하다. DLNA는 오디오/비디오 등의 미디어 콘텐츠의 상호운용성을 지원하는 표준으로 사물과 연동할 필요가 있다. 본 논문은 서비스 지향 아키텍처 기반의 상호운용성을 제공하는 사물인터넷의 웹서비스 프레임워크에 다양한 기기의 미디어 콘텐츠를 양방향으로 연동하기 위한 양방향 DLNA 어댑터를 제안한다. DLNA 어댑터는 DLNA 기기의 서비스를 가상의 웹서비스로 변환하고 외부의 가상의 웹서비스를 DLNA 서비스로 변환하여 양방향성을 지원한다.
클라우드 기반 IoT 환경에서 광범위하게 설치된 디바이스는 보안성 강화 또는 기능 수정을 위해 소프트웨어를 원격에서 갱신할 필요가 있다. 디바이스는 하드웨어 자원과 네트워크 성능이 한정적이기 때문에 갱신 과정에서 발생하는 네트워크 트래픽을 줄여야하며 서비스가 중지되는 시간을 줄이기 위해 갱신 소요시간을 단축시켜야 한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 갱신 과정에서 가상화 기술을 이용하여 이미지를 계층화 하고, 캐싱하는 방식을 이용한 소프트웨어 갱신 프레임워크를 제안한다. 이미지 계층화는 소프트웨어와 종속 파일을 담은 이미지 파일의 수정, 변경, 추가된 부분을 새로운 계층으로 생성하고 관리하는 것을 일컫는다. 캐싱은 갱신 과정에서 서버에서 전송한 이미지를 게이트웨이에 저장하고 다른 디바이스가 갱신을 요청하면 저장된 이미지를 서버를 거치지 않고 전송하는 것을 말한다. 이를 적용하여 새로운 계층만 전송하고, 중복된 데이터의 전송을 줄여 네트워크 트래픽 발생량을 줄이고, 설치 파일의 용량을 줄여 갱신 소요시간을 줄인다. 본 논문에서 제안하는 프레임워크는 트래픽 발생량과 갱신 소요시간이 기존 방식에 비해 감소한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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