사회기반 시설물의 노후화에 대응해 이상 징후를 파악하고 유지보수를 위한 최적의 의사결정을 내리기 위해선 디지털 기반 SOC 시설물 유지관리 시스템의 개발이 필수적인데, 디지털 SOC 시스템은 장기간 구조물 계측을 위한 IoT 센서 시스템과 축적 데이터 처리를 위한 클라우드 컴퓨팅 기술을 요구한다. 본 연구에서는 구조물의 다물리량을 장기간 측정할 수 있는 IoT센서와 클라우드 컴퓨팅을 위한 서버 시스템을 개발하였다. 개발 IoT센서는 총 3축 가속도 및 3채널의 변형률 측정이 가능하고 24비트의 높은 해상도로 정밀한 데이터 수집을 수행한다. 또한 저전력 LTE-CAT M1 통신을 통해 데이터를 실시간으로 서버에 전송하여 별도의 중계기가 필요 없는 장점이 있다. 개발된 클라우드 서버는 센서로부터 다물리량 데이터를 수신하고 가속도, 변형률 기반 변위 융합 알고리즘을 내장하여 센서에서의 연산 없이 고성능 연산을 수행한다. 제안 방법의 검증은 2개소의 실제 교량에서 변위계와의 계측 결과 비교, 장기간 운영 테스트를 통해 이뤄졌다.
본 연구에서는 가정 내의 가스 밸브에 장착되는 가스 타이머와 ESP-01 와이파이 모듈을 활용하여 서버와 연동되는 IoT 검사 시스템을 개발하였다. 가스 누출 IoT 검사 시스템의 서버 환경은 APM(Apache, PHP, MySQL)을 설치하여 세대별 가스 압력 데이터를 수집하여 누출 체크를 할 수 있도록 하였다. 가스 누출 IoT 검사 시스템 제어를 위해 앱 인벤터를 활용하여 가스 누출 체크 값을 실시간으로 관리를 할 수 있도록 하였다. 또한 모바일 앱으로 회원 관리 및 WiFi 설정, 누출 체크 값 등을 확인할 수 있도록 사용자의 편의성을 높였다. 지역별 가입자 관리를 하기 위해서 관리자 모드로 로그인하여 사용자 목록 확인을 하여 누출 검사 여부와 결과에 대한 안내를 할 수 있도록 하였다. 또한 사용자가 가스누출 체크 버튼을 누르면 자동으로 압력을 체크하여 서버에 측정값이 저장되고 가스 누출 발생 시에는 경보 및 수리 후 누출 체크를 하여 정상이면 사용할 수 있도록 하였다. 또한 회원의 중복 가입을 막기 위해 MAC 주소를 기반으로 회원 관리를 할 수 있도록 하였다.
Applications of Internet of Things (IoT) supply various conveniences, however unsolved security problems such as personal privacy, data manipulation cause harm to persons, even nations and an limit the applicable areas of Internet of IoT technology. Therefore, study about secure and efficient security system on IoT are required. This paper proposes ID-based remote user authentication scheme in IoT environments. Proposed scheme provides untraceability of users by using different pseudonym identities in every session and reduces the number of variables. Our proposal is secure against inside attack, smart card loss attack, user impersonation attack, server masquerading attack, online/offline password guessing attack, and so on. Therefore, this can be applied to the lightweight IoT environments.
u-Healthcare에서는 다양한 생체 정보를 지속적으로 수집하는 것이 필요하다. 이를 위해 센서와 서버 간의 효율적인 네트워크 환경으로써 IoT가 고려된다. 본 논문에서는 이러한 IoT 환경에 적합한 전송 방식 및 압축 알고리즘을 제안하였다. 결과는 기존의 압축 알고리즘 및 선행연구들과 비교하였다. 결과에서 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 압축효율이 11.7이 됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 사회 소외계층인 독거노인가구를 대상으로 IoT 기기를 통한 다양한 PHR 생체신호와 환경정보을 수집하고 수집된 정보를 바탕으로 건강상태를 모니터링하는 시스템을 제안한다. 이와 함께, IoT 센서에서 수집된 정보와 PHR기반의 DB서버의 데이터 분석을 통한 예측능력을 강화하여 고독사 상황을 파악할 수 있는 기본 인프라 구축과 예방 프로그램을 이행하는 것을 목표로 하고 있다. 센서는 환경 정보 수집 센서와 생체 신호 수집을 위한 비접촉 및 웨어러블 센서로 구성되며 수집된 데이터를 서버로 전송하기 위해 게이트웨이가 요구된다. 본 논문에서는 게이트웨이의 프로토타입을 제시한다. 논문은 의료복지서비스의 확대를 위한 정책적 과제의 논의적 목적을 가지고 있다. 본 연구의 결과물은 사회 소외 계층에 대한 서비스 확대와 국민의 의료환경개선에 도움이 될 것으로 사료된다.
자원 제약적 IoT 환경에 최적화 된 표준 프로토콜 CoAP(Constrained Application Protocol)은 IoT 환경 내의 센서노드(CoAP Server) 와 인터넷 상의 클라이언트(CoAP Client) 간의 웹 기반 통신을 지원한다. CoAP은 클라이언트의 CoAP Request 메시지에 대하여 서버의 CoAP Response 메시지로 응답하며 동작하는 Request/Response 모델이다. CoAP에서는 메시지의 보호를 위해 CoAP-DTLS(Datagram TLS)의 사용을 권고하고 있다. CoAP-DTLS에서 권고되는 보안모드(Security Mode)는 PSK(Pre-Shared Key), RPK(Raw Public Key) 및 Certificate가 있다. 하지만 IoT환경에서의 DTLS 사용에 대한 실효성 검증은 진행 중에 있다. 본 논문에서는 보안 모드가 적용될 수 있는 환경인 IETF에서 제시하는 7가지의 활용사례(Use Cases)에 대하여 분석하고 적절한 보안모드 그룹으로 구분한다. 또한 CoAP과 DTLS 보안 모드별 분석을 수행하고, Cooja 시뮬레이터를 통하여 보안채널 생성시간, 보안채널 생성 단계별 시간, 모트의 RAM/ROM 소모량에 대한 성능평가를 수행한 후 실 환경 적용 가능성에 대하여 평가한다.
최근 고령화로 인한 농촌인구의 감소, 생산량 감소, 해외 농산물 유입 등 경쟁 심화문제를 해결하기 위해 스마트팜 도입의 필요성이 점점 커지고 있으며 이에 따라 교육에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 농장의 스마트팜 시스템을 축소하여 실제 환경에서도 사용이 가능하도록 안드로이드 기반 교육용 IoT 스마트팜 구현에 관한 연구이다. 교육용 IoT 스마트팜을 이용하여 안드로이드 기반 교육이 실제 환경에서 적용이 가능함을 확인하기 위해 블루투스, 와이파이, 서버/클라이언트 통신 방식을 사용하여 자동모드와 수동모드로 실험을 수행하였다. 자동모드는 모든 데이터를 수신하여 실시간으로 현재 상태를 확인할 수 있었으며, 수동모드는 수신된 센서데이터를 이용하여 실시간으로 명령을 전송하여 원격제어하였다. 실험 결과, 각 통신 방식의 특성을 파악할 수 있었고 안드로이드 앱을 이용한 스마트팜 원격 모니터링 및 원격 제어가 가능함을 확인하였으며, 안드로이드 기반 스마트팜 교육이 실제 환경에서 적용이 가능하리라 사료된다.
사물인터넷의 발전으로 인하여 수많은 디바이스가 생겨나고, 큰 계산 자원을 요구하는 태스크들이 많이 발생된다. 이런 사물인터넷 환경에서 Mobile Edge Computing(MEC)는 지리적으로 사용자와 근접하여 서비스를 제공하기 때문에 많은 주목을 받고 있다. MEC 서버로의 태스크 오프로딩은 제한된 배터리 수명과 계산 능력을 갖고 있는 디바이스에게 효율적이다. 본 연구는 높은 신뢰도를 요구하는 산업용 IoT 환경을 가정하였다. 많은 디바이스와 여러 MEC 서버와 같은 환경으로 최적화에 있어서 복잡성이 발생한다. 이를 해결하기 위해 문제를 두 개로 나눠 해결한다. MEC 서버의 큐 상태를 고려하여 큐의 제한 길이를 충족하는 MEC 서버를 선택한 뒤, 유전 알고리즘을 사용하여 신뢰도를 고려하면서도 에너지 소모량을 최적화하는 오프로딩 결정 알고리즘을 제시한다. 본 연구는 실험을 통하여 에너지 소모량과 신뢰성 측면에서 제안 알고리즘의 성능이 효율적임을 분석하였다.
Abdul ghani, ansari;Irfana, Memon;Fayyaz, Ahmed;Majid Hussain, Memon;Kelash, Kanwar;fareed, Jokhio
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권12호
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pp.185-196
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2022
The Internet of Things (IoT) has become more and more widespread in recent years, thus attackers are placing greater emphasis on IoT environments. The IoT connects a large number of smart devices via wired and wireless networks that incorporate sensors or actuators in order to produce and share meaningful information. Attackers employed IoT devices as bots to assault the target server; however, because of their resource limitations, these devices are easily infected with IoT malware. The Distributed Denial of Service (DDoS) is one of the many security problems that might arise in an IoT context. DDOS attempt involves flooding a target server with irrelevant requests in an effort to disrupt it fully or partially. This worst practice blocks the legitimate user requests from being processed. We explored an intelligent intrusion detection system (IIDS) using a particular sort of machine learning, such as Artificial Neural Networks, (ANN) in order to handle and mitigate this type of cyber-attacks. In this research paper Feed-Forward Neural Network (FNN) is tested for detecting the DDOS attacks using a modified version of the KDD Cup 99 dataset. The aim of this paper is to determine the performance of the most effective and efficient Back-propagation algorithms among several algorithms and check the potential capability of ANN- based network model as a classifier to counteract the cyber-attacks in IoT environments. We have found that except Gradient Descent with Momentum Algorithm, the success rate obtained by the other three optimized and effective Back- Propagation algorithms is above 99.00%. The experimental findings showed that the accuracy rate of the proposed method using ANN is satisfactory.
마이크로 그리드 환경에는 변압기, 스위치, 에너지저장장치 등 많은 종류의 전력 설비가 존재하지만, IoT 기술의 발달에 따라 온도, 압력, 습도와 같은 센서 정보를 취득할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 기존의 마이크로 그리드 환경에서는 IEC 61850 표준에서 정의하고 있는 MMS 등의 통신 프로토콜을 준용하여 전력 설비와 플랫폼 간 통합 운용되고 있다. 그렇기 때문에 IoT 데이터를 수용하기 위해서는 IEC 61850 기반으로 구성된 데이터 수집 장치(FEP)에 IoT 데이터를 연계해 줄 수 있는 게이트웨이 기술이 필요하다. 본 논문에서는 마이크로그리드 운영 시스템 연계를 위한 IEC 61850기반 IoT 게이트웨이 플랫폼 프로토타입을 제안하고자 한다. 게이트웨이 플랫폼은 IoT 프로토콜(MQTT, CoAP, AMQP) 인터페이스 모듈과 데이터베이스, IEC 61850서버로 구성되어 있다. 데이터베이스의 경우, JSON 데이터를 저장하기 위해 오픈소스 기반의 NoSQL 데이터베이스인 Hbase와 MongoDB를 이용하였다. IoT 프로토콜을 검증하기 위해 라즈베리파이 아두이노 인텔 에디슨 SoC 기반 전력 IoT 디바이스 시뮬레이터를 이용하였고, IEC 61850은 Sisco's MMS EASY Lite를 이용하여 IoT 프로토콜과 IEC 61850 프로토콜간의 상호호환성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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