디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
Smart Agent based Dynamic Data Aggregation for Delay Sensitive Smart City Services
Md. Shirajum Munir, Sarder Fakhrul Abedin, Md. Golam Rabiul Alam, Do Hyeon Kim, Choong Seon Hong
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.4.395
스마트시티는 녹색기술과 더불어 지속가능한 사회 발전을 위한 현대의 지능형 기술의 비전이다. IoT 기반의 스마트서비스, 예를 들어 스마트 운송, 스마트 건강, 스마트 홈, 스마트그리드, 스마트 보안등의 응용프로그램은 질높은 삶과 웰빙생활을 보장하는 스마트시티의 핵심 원동력이다. 이러한 서비스들을 가능하게 하기 위해, 애플리케이션은 다수의 IoT노드로부터 데이터를 수집해야한다. 이 경우, 스마트 시티의 중앙 집중식 네트워크에서 거대한 네트워크 트래픽을 관리하는 것이 더 어려워진다. 본 논문에서는 스마트시티의 분산된 고밀도 네트워크에서 Dynamic Data Aggregation기반의 스마트에이전트를 도입하여 여러 서비스 제공 업체 및 현명한 시민들의 서비스 요청을 충족시킴으로써 이 문제를 해결하였다. 마지막으로 제안하는 스마트 에이전트 기반 동적 데이터 집적 모델의 결과를 시뮬레이션 한 결과, 서비스 이행시간과 컨버전스와 관련하여 제안된 접근법에 대한 성능이 향상되었다.
속성 기반 암호화 기법을 활용한 보안 MQTT 프로토콜
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.3.195
최근 사물인터넷(IoT)의 규모가 증가함에 따라 다량의 데이터가 발생하고 있고 이런 데이터를 이용한 다양한 서비스가 등장하고 있다. 이에 따라 빅 데이터들을 효율적으로 처리/전송 할 수 있는 사물인터넷 환경에 적합한 프로토콜이 필요하다. MQTT는 사물인터넷환경을 위한 경량의 메시징 프로토콜이다. 그러나 MQTT 프로토콜은 보안성을 제공하기 위해서는 TLS를 사용할 수 있지만, TLS를 사용할 경우 Handshake 및 패킷 오버헤드가 증가하는 문제점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 MQTT 프로토콜에 경량화 암호화 알고리즘을 활용하여 보다 강한 보안성을 제공하는 Secure_MQTT 프로토콜을 제안한다.
CoAP 기반의 스트리밍 환경에서 사용자 체감품질 향상을 위한 전송량 조절 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2017.44.12.1296
최근 사물인터넷 이용자수의 증가에 따라 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 CoAP(Constrained Application Protocol) 표준을 발표하면서 활발한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 자원이 제한적인 사물인터넷 환경에 맞게 전송 단위인 블록을 한 개씩 전송하기 때문에, 낮은 전송량으로 인한 버퍼 언더플로우의 발생으로 스트리밍 서비스에 적용되기 어렵다. 제안하는 기법은 전체 메시지 중 CON(Confirmable) 메시지의 비율을 적응적으로 조절하여 정확한 네트워크 상황을 예측하고, 이를 기반으로 버퍼 점유율, 콘텐츠 다운로드율을 이용하여 블록의 개수를 결정한다. 따라서 버퍼 언더플로우에 의한 재생 끊김을 완화하여 사용자 체감품질을 향상시킨다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기법이 네트워크 상황에 따른 전송량 조절로 인해 사물인터넷 스트리밍 환경에서 버퍼 언더플로우 문제를 해결함을 확인하였다.
IoT환경에서의 부하 균형을 이룬 네트워크 토폴로지 탐색
http://doi.org/10.5626/JOK.2017.44.10.1071
오늘날 복잡한 네트워크 망을 가지게 됨에 따라 네트워크 기기들의 자산식별은 관리 및 보안관점에서 중요한 사항으로 대두되고 있다. 이러한 자산들은 네트워크 망에 연결되어 있기 때문에 네트워크망 구조를 알아내고, 각 자산의 위치 및 연결 상태를 확인하는 것 또한 중요하다. 이는 네트워크 구조상의 취약점들을 밝혀내는데 사용되어지고, 이를 통하여 취약점을 보완할 수 있다. 하지만 적은 리소스를 가지는 사물인터넷의 네트워크 망에서는 네트워크 구조를 알아내기 위하여 모니터들이 보내는 Traceroute 패킷이 사물인터넷 기기들에게 과부하를 줄 수 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 기존에 사용 되던 더블 트리 알고리즘을 효과적으로 발전시킴으로써 사물인터넷이 이루는 네트워크 망의 부하를 줄인다. 이러한 부하 균형을 이루기 위하여 이 논문에서는 새로운 목적지 매칭 알고리즘을 제시하고, 통계학적으로 현재 탐색하고 있는 경로와 가장 겹치지 않은 경로로 탐색을 시도한다. 이를 통해서 네트워크의 부하 균형을 이루고, 부가적으로 모니터의 리소스 사용을 균등하게 한다.
사물인터넷의 에너지 효율을 위한 클러스터 속성 기반 데이터 교환
http://doi.org/10.5626/JOK.2017.44.9.966
사물인터넷 환경에서는 센서 노드가 사물로 의미가 확장되고 각 사물들은 자신만의 의사결정을 통해 사물간 정보 수집 및 공유가 가능하다. 따라서 노드의 데이터를 싱크노드 또는 중앙 서버로 전송하는 것을 목적으로 하는 WSN 정보 수집 방법을 사물인터넷 환경에 그대로 적용하는 것은 비효율적이다. 또한 기존 WSN 방법은 주변 사물들의 정보를 수집하는 과정에서 모든 사물이 정보 수집에 참여하는 방식으로 구성되어 있기 때문에 전송횟수 증가 등의 다양한 문제가 발생한다. 본 논문에서는 각 사물들간의 에너지 효율적인 정보 공유를 위한 클러스터링 및 속성 기반 데이터 교환 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 각 사물이 생산할 수 있는 데이터의 속성을 부여하여 클러스터를 구성한다. 데이터 교환시에는 부여된 속성을 이용해 데이터를 생산할 수 있는 사물들과 통신하여 에너지 효율성을 향상시킨다. 성능평가를 위해 TOSSIM을 이용하여 네트워크 수명, 평균 에너지 소비량 등을 측정하였다.
RPL 기반 IoT 네트워크에서 DIO Poisoning 오버헤드를 감소시키는 경로 복구 방법
저전력, 저품질의 네트워크 환경인 LLNs(Low power and Lossy Networks) IoT 네크워크 환경에서는 IETF에서 제안한 IPv6 라우팅 프로토콜인 RPL이 대표적으로 사용된다. RPL은 루프가 존재하지 않는 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 생성하는 것을 목표로 하며, 이를 위해 loop avoidance, loop detection 메커니즘과 문제 발생 시 복구를 위한 DIO Poisoning 메커니즘을 정의하고 있다. 하지만, 기존의 DIO Poisoning은 루프 발생 노드에서 일어난 poisoning이 해당 노드의 서브트리로 전파되어 복구 시간과 컨트롤 메시지가 증가하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RPL 기반 IoT 무선네트워크에서 루프 복구 과정 시 서브 트리의 라우팅 오버헤드가 추가로 발생할 수 있는 현상을 보완한 효율적인 경로 복구 기법을 제안한다. 개선된 RPL 루프 복구 과정에서는 기존 선호 부모로 선택될 수 없던 경로를 활용하여 빠르게 복구함으로써 새로운 경로설정을 위한 컨트롤 패킷 트래픽과 경로 복구 시간을 줄인다. 시뮬레이션을 사용하여 제안한 프로토콜이 기존 프로토콜에 비해 복구 시간 단축과 컨트롤 패킷의 감소를 통한 복구 성능을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
사물인터넷 환경에서 지리적 응집도를 고려한 동적 서비스 검색방법
사물인터넷 환경에서 사용자가 자신의 태스크를 수행하기 위해서는, 태스크 수행에 사용되는 서비스들을 제공하는 사물인터넷 기기를 검색하는 과정이 필요하다. 사용자가 필요로 하는 태스크는 기술이 발전함에 따라 더 많은 서비스들이 복합적으로 결합된 형태로 변하는 중이다. 이 때 태스크를 구성하는 많은 수의 서비스들이 사용자 태스크를 효과적으로 수행하기 위해서는 검색된 사물인터넷 기기들이 지리적으로 서로 인접하여 위치해야 한다. 또한 동적으로 변화하는 사물인터넷 환경의 특징을 고려하여 안정적으로 서비스 검색이 이루어져야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 동적 모바일 애드혹 네트워크 환경에서 지리적 응집력을 갖는 두 가지의 서비스 검색 방법을 제안하고, 지리적 응집도를 바탕으로 기존의 서비스 검색 방법과 비교, 평가하였다.
사물 인터넷 환경에서의 그룹 사용자를 위한 그룹 구성 정보 기반 서비스 추천 방법
여러 사물 인터넷 기기들을 조합, 활용하여 다양한 서비스를 제공할 수 있게 된 환경에서 추천시스템은 사용자가 원하는 서비스를 선택하는 데 있어 도움을 줄 수 있다. 기존의 추천 시스템에 대한 많은 연구는 주로 개인 사용자 대상의 추천에 집중되어 있으나 사물 인터넷 환경에서는 개인과 그룹 모두 사용자가 될 수 있으므로 그룹에 대한 추천 방법이 필요로 하다. 본 연구는 사물 인터넷 환경에서 그룹사용자들의 서비스 선호도를 분석하고, 이를 바탕으로 특정 장소에서 서비스를 이용한 적이 없는 새로운 그룹 사용자에게 서비스를 추천할 수 있는 방법을 개발하였다. 본 연구에서는 그룹의 구성 정보를 기반으로 그룹들 간의 유사도를 측정하여 사용자 기반 협업 필터링을 적용하였다. 실험에서는 실제 사물 인터넷 테스트 베드 환경에서 수집된 데이터를 사용하였으며 실험 결과를 통해 제안한 서비스 추천 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.
Smart Fog : 다중 서비스 사물 인터넷 시스템을 위한 포그 서버 중심 사물 추상화 프레임워크
최근 여러 사물 인터넷 서비스가 사물 장치를 공유하는 다중 서비스 시스템을 구현하기 위해, 다양한 구조의 사물 추상화 프레임워크들이 제시되었다. 분산형 구조는 사물 인터넷 서비스 중복 문제가 있으며, 클라우드 서버 중심 구조는 실시간 인터랙션을 할 수 없다. 또한, 기존의 포그 서버 중심 구조에서는 불완전한 인터페이스가 사용되었다. 본 논문에서는 기존 구조의 문제를 해결한 사물 추상화 프레임워크인 Smart Fog를 제안하였다. Smart Fog는 스마트 게이트웨이와 3개의 IoT 인터페이스들로 구성된다. Smart Fog는 IoTivity와 OIC 표준을 기반으로 구현되었고, 이를 이용하여 실제 임베디드 장치인 Odroid-XU3에서 프로토타입을 구현하였다. 프로토타입 상에서 실험한 결과, Smart Fog가 실시간 인터랙션이 가능할 정도로 네트워크 지연 시간이 짧고, 분산형 구조에 비해 모바일 장치에서 발생하는 네트워크 트래픽이 74%, 전력 소모가 21% 감소함을 확인하였다.
IoT 디바이스 기반 노화진단을 위한 개념적 프레임워크
사물인터넷 컴퓨팅의 등장으로 다양한 사물인터넷 디바이스를 통해 사용자에 대한 건강 컨텍스트의 수집과 수집된 건강 컨텍스트를 분석하여 노화진단이 가능해졌다. 하지만, 기존의 노화진단 기법들은 서로 다른 고정된 노화진단요소들을 사용하여 사용자에 따라 획득 가능한 건강 컨텍스트의 가변성을 고려하지 않아서 새로운 노화진단요소의 추가 및 삭제에 대해 동적 대응이 힘들다. 본 논문에서는 다양한 사물인터넷 디바이스를 기반으로 노화진단에 필요한 다양한 노화진단 요소를 수집하고, 사용자마다 가변적인 노화진단 요소의 구성에 따라 동적으로 적응 가능한 노화진단 프레임워크의 기법 및 설계를 제안한다. 제안된 노화진단 프레임워크를 이용하면 획득 가능한 건강 컨텍스트의 가변성과 관계없이 노화진단기법의 적용이 가능하며, 노화진단 요소의 동적 추가 및 삭제가 가능하다.
