• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.17-26
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• 2018

최근 사물인터넷 서비스의 등장 및 융합으로 통합 사물인터넷 서비스 플랫폼에 관한 다양한 연구가 진행되었다. 현재 사물인터넷 서비스는 서비스 제공자의 목적에 따라 독립적인 시스템으로 구축되어 유사한 서비스를 제공하는 서비스 간의 정보 교환 및 모듈 재사용이 불가능 하였다. 이에 본 연구에서는 통합 사물인터넷 플랫폼 환경을 제공하기 위하여 다양한 서비스들의 세부 동작 기반 서비스 분류 알고리즘을 제안한다. 구현을 통하여 상용화된 100여개의 사물인터넷 서비스를 분류 및 군집화를 진행하였으며 이를 기반으로 K-means알고리즘과 비교하여 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하였다. 또한 표본 집단의 부족으로 발생하는 단일 클러스터를 방지하기 위하여 K-means 알고리즘을 활용하여 재 군집화를 진행하였다. 향후 연구로 기존의 서비스 표본 집단을 확대하고 현재 구현한 분류 시스템을 보다 빠르고 대량의 데이터 처리를 위하여 스파크를 활용할 예정이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제20권2호
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• pp.107-123
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• 2015

초연결사회를 구현하는 핵심 기술이자 정부와 기업의 새로운 신성장동력으로써 사물인터넷이 전 세계적으로 주목 받고 있다. 하지만 새로운 비즈니스 기회로써 받는 주목과는 대조적으로 기술적인 관점이 아닌 비즈니스 관점에서의 사물인터넷에 대한 학계의 연구는 미비한 수준에 머무르고 있으며, 사물인터넷 시장에 대한 객관적인 이해 또한 부족하다. 따라서 사물인터넷 서비스 시장의 실태를 파악하고, 신사업 기회를 포착 할 수 있는 연구가 필요하다. 본 연구는 사물인터넷 서비스 시장 활성화를 위한 기반연구로서 사물인터넷 시장에 대한 객관적인 통계 수집을 위한 사물인터넷 서비스 분류체계를 제시한다. 사물인터넷 서비스 분류체계는 사물인터넷 산업에 대한 포괄적인 분석을 위해 서비스 목적(IoT Purpose), 서비스 제공자(IoT Player), 서비스 영역(IoT Domain)의 관점으로 구성하였다. 문헌조사를 통해 총 117개의 사물인터넷 서비스를 수집하여 분류체계에 대입해 봄으로써 분류체계의 유용성을 검증하였고, 분류결과를 통해 사례 통계 기반의 사물인터넷 서비스 시장의 동향을 제시하였다. 본 연구는 향후 사물인터넷 서비스 활성화를 위한 기반 연구로써 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.613-614
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• 2017

최근 가정 내부에 IoT(Internet of Things)를 적용시킨 홈 IoT의 자동화 관련 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 IoT 자동화 시스템은 기기 동작이 센서의 임계값만을 통해 진행되기 때문에 기기간 충돌 및 간섭이 발생할 수 있으며 기기의 오작동으로 인해 작업의 효율성이 낮은 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 상황 별 작업 분류 알고리즘을 제안한다. 센서의 임계값과 현재 날짜를 의사결정트리의 분류 값으로 활용하여 가정 내부 상황에 따른 작업을 분류하고 그에 해당하는 기기를 선정하여 작업을 진행한다. 이에 따라 사용자는 가정 내부 상황 변화에 유동적으로 변화하는 서비스를 제공받을 수 있으며 기기 간 충돌과 기기의 오작동이 감소함으로써 작업의 정확도가 증대될 것으로 사료된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권3호
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• pp.163-172
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• 2022

The interconnection of an enormous number of devices into the Internet at a massive scale is a consequence of the Internet of Things (IoT). As a result, tasks offloading from these IoT devices to remote cloud data centers become expensive and inefficient as their number and amount of its emitted data increase exponentially. It is also a challenge to optimize IoT device energy consumption while meeting its application time deadline and data delivery constraints. Consequently, Fog Computing was proposed to support efficient IoT tasks processing as it has a feature of lower service delay, being adjacent to IoT nodes. However, cloud task offloading is still performed frequently as Fog computing has less resources compared to remote cloud. Thus, optimized schemes are required to correctly characterize and distribute IoT devices tasks offloading in a hybrid IoT, Fog, and cloud paradigm. In this paper, we present a detailed survey and classification of of recently published research articles that address the energy efficiency of task offloading schemes in IoT-Fog-Cloud paradigm. Moreover, we also developed a taxonomy for the classification of these schemes and provided a comparative study of different schemes: by identifying achieved advantage and disadvantage of each scheme, as well its related drawbacks and limitations. Moreover, we also state open research issues in the development of energy efficient, scalable, optimized task offloading schemes for Fog computing.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.95-101
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• 2019

Sensor application systems for remote monitoring and control are required, such as the establishment of databases and IoT service servers, to process data being transmitted and received through radio communication modules, controllers and gateways. This paper designs and implements database server, IoT service server, data processing middleware and IoT management system for IoT based services based on the controllers, communication modules and gateway middleware platform developed. For this, we firstly define the specification of the data packet and control code for the information classification of the sensor application system, and also design and implement the database as a separate server for data protection and efficient management. In addition, we design and implement the IoT management system so that functions such as status information verification, control and modification of operating environment information of remote sensor application systems are carried out. The implemented system can lead to efficient operation and reduced management costs of sensor application systems through site status analysis, setting operational information, and remote control and management.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.742-743
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• 2017

스마트팩토리 시장은 구조적 저성장 극복을 위한 제조업 혁신 수요에 힘입어 앞으로 높은 성장률을 보일 것으로 예상되고 있다. 특히 미래의 제조 산업에서 로봇은 IT와 결합하여 가장 중요한 핵심기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 스마트 제조 환경에서 IoT기반 로봇 제어를 위한 관리 구조 및 상태 정보에 대한 분류 방법을 제안하고 구현하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.1-12
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• 2022

The current progression in the Internet of Things (IoT) and Machine Learning (ML) based technologies converted the traditional healthcare system into a smart healthcare system. The incorporation of IoT and ML has changed the way of treating patients and offers lots of opportunities in the healthcare domain. In this view, this research article presents a new IoT and ML-based disease diagnosis model for the diagnosis of different diseases. In the proposed model, vital signs are collected via IoT-based smart medical devices, and the analysis is done by using different data mining techniques for detecting the possibility of risk in people's health status. Recommendations are made based on the results generated by different data mining techniques, for high-risk patients, an emergency alert will be generated to healthcare service providers and family members. Implementation of this model is done on Anaconda Jupyter notebook by using different Python libraries in it. The result states that among all data mining techniques, SVM achieved the highest accuracy of 0.897 on the same dataset for classification of Parkinson's disease.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.119-128
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• 2013

ICT 기술의 발전에 따라 미래인터넷의 중요성이 강조되고 있으며, 그 가운데 사물지능통신(M2M)은 공공 및 민간 부분에서 활용 및 중요성이 크게 부각되고 있다. 차세대 전략산업으로 M2M이 부상하고 있으나, M2M에 대한 명확한 시장분류나 분석자료가 부재하여 M2M 활성화 정책수립에 지장을 초래하고 있는 실정이다. 기술의 발전에 따라 M2M(사물지능통신)에서 IoT(사물인터넷)로의 진화가 이루어지고 있으며, 세계 각국은 기술트렌드에 따른 시장분석을 통해 새로운 성장동력 발굴을 위해 적극적으로 대응하고 있다. 따라서, 대외적인 경쟁력을 갖기 위해서는 산업 및 서비스에 대한 차별화 역량 확보가 요구된다. 본 연구에서는 IoT(사물인터넷)의 국내외 시장동향을 살펴보고, 사물인터넷 산업의 경제적 파급효과를 계량적인 측면에서 분석하고 산업구조적 특성을 규명하기 위해 산업연관표를 이용하여 사물인터넷 산업과 타 연계산업과의 관계를 분석하고자 하였다. 분석 결과 사물인터넷 산업의 생산유발효과 및 부가가치유발효과, 고용유발효과는 각각 4,746억 원, 3,147억 원, 3,628명 등으로 나타났다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.170-178
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• 2024

Through the growth of the fifth-generation networks and artificial intelligence technologies, new threats and challenges have appeared to wireless communication system, especially in cybersecurity. And IoT networks are gradually attractive stages for introduction of DDoS attacks due to integral frailer security and resource-constrained nature of IoT devices. This paper emphases on detecting DDoS attack in wireless networks by categorizing inward network packets on the transport layer as either "abnormal" or "normal" using the integration of machine learning algorithms knowledge-based system. In this paper, deep learning algorithms and CNN were autonomously trained for mitigating DDoS attacks. This paper lays importance on misuse based DDOS attacks which comprise TCP SYN-Flood and ICMP flood. The researcher uses CICIDS2017 and NSL-KDD dataset in training and testing the algorithms (model) while the experimentation phase. accuracy score is used to measure the classification performance of the four algorithms. the results display that the 99.93 performance is recorded.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.1138-1140
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• 2017

센서 및 초근거리 통신 기술의 발전으로 다양한 사물인터넷 서비스가 등장하였다. 현재 사물인터넷 서비스는 단일화된 서비스만을 제공하고 있지만 서비스들이 융합된 새로운 서비스로 발전되고 있다. 서비스 융합시 발생할 수 있는 프로토콜의 다양성, 모듈의 중복성등의 문제를 해결하기 위하여 통합 서비스 플랫폼의 필요성이 대두되었다. 이에 본 연구에서는 보다 효율적인 통합 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 기반 연구로 사물인터넷 서비스 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 서비스 분류 알고리즘은 서비스 별 세부 동작을 기반으로 구성된다. 그리고 후속 연구로 실제 서비스에 제안한 서비스 분류알고리즘을 적용하여 서비스간 유사도 분석을 통한 서비스 그룹화에 관한 연구를 진행할 예정이다.