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초록

영어

In the cloud environment, IoT devices using sensors and wearable devices are being applied in various environments, and technologies that accurately determine the information generated by IoT devices are being actively studied. However, due to limitations in the IoT environment such as power and security, information generated by IoT devices is very weak, so financial damage and human casualties are increasing. To accurately collect and analyze IoT information, this paper proposes a topographic information-based key management technique that considers IoT information errors. The proposed technique allows IoT layout errors and groups topographic information into groups of dogs in order to secure connectivity of IoT devices in the event of arbitrary deployment of IoT devices in the cloud environment. In particular, each grouped terrain information is assigned random selected keys from the entire key pool, and the key of the terrain information contained in the IoT information and the probability-high key values are secured with the connectivity of the IoT device. In particular, the proposed technique can reduce information errors about IoT devices because the key of IoT terrain information is extracted by seed using probabilistic deep learning.

한국어

클라우드 환경에서는 센서 및 웨어러블 장치를 이용한 IoT 기기가 다양한 환경에서 응용되고 있으며 그에 따른 IoT 기기에서 생성되는 정보를 정확하게 판별하는 기술들이 활발하게 연구되고 있다. 그러나, 전력 및 보안과 같은 IoT 환경의 제약사항으로 인하여 IoT 장치에서 발생하는 정보가 매우 취약하기 때문에 금전 피해 및 인명 피해가 증가하고 있다. 본 논문에서는 IoT 정보를 정확하게 수집⋅분석하기 위해서 IoT 정보 오류를 고려한 지형 정보 기반의 키 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 IoT 장치를 클라우드 환경에서 임의로 배치할 경우 IoT 장치의 연결성을 확보하기 위해 서 IoT 배치 오류를 허용하는 동시에 지형 정보를 n개의 그룹으로 그룹핑 하도록 한다. 특히, 각 그룹핑 된 지형 정보 에는 전체 키 풀에서 랜덤하게 선택된 임의의 키를 할당한 후 IoT 정보에 포함된 지형 정보의 키와 확률적으로 높은 키 값을 IoT 장치의 연결성으로 확보할 수 있도록 한다. 특히, 제안 기법은 확률적 딥러닝을 이용하여 IoT 지형 정보의 키를 시드로 추출하기 때문에 IoT 장치에 대한 정보 오류를 낮출수 있다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. IoT 정보 오류를 고려한 지형 정보 기반의 키 관리 기법
3.1 시스템 구성
3.2 지형 정보를 이용한 IoT 위치 측정
3.3 IoT 위치 정보 검증
3.4 IoT 장치 키 생성 및 검증
4. 성능 평가
4.1 실험환경
4.2 키 연결성
4.3 저장 효율성
4.4 통신 효율성
5. 결과
REFERENCES

키워드

클라우드 사물인터넷 지형 정보 키 관리 딥러닝 확률 기반 클러스터링 Cloud Internet of Things terrain information key management deep learning probability-based clustering

저자

• 정윤수 [ Yoon-Su Jeong | 목원대학교 정보통신융합공학부 교수 ]
• 최정희 [ Jeong-hee Choi | 목원대학교 스톡스대학 SW교양학부 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

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