Earticle

현재 위치 Home

기술

에지 네트워크 환경을 위한 딥 러닝 기반의 효율적인 IoT 데이터 처리 기법
Efficient IoT data processing techniques based on deep learning for Edge Network Environments

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    한국디지털정책학회 바로가기
  • 간행물
    디지털융복합연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제20권 제3호 (2022.03)바로가기
  • 페이지
    pp.325-331
  • 저자
    정윤수
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A409535

※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.

4,000원

원문정보

초록

영어
As IoT devices are used in various ways in an edge network environment, multiple studies are being conducted that utilizes the information collected from IoT devices in various applications. However, it is not easy to apply accurate IoT data immediately as IoT data collected according to network environment (interference, interference, etc.) are frequently missed or error occurs. In order to minimize mistakes in IoT data collected in an edge network environment, this paper proposes a management technique that ensures the reliability of IoT data by randomly generating signature values of IoT data and allocating only Security Information (SI) values to IoT data in bit form. The proposed technique binds IoT data into a blockchain by applying multiple hash chains to asymmetrically link and process data collected from IoT devices. In this case, the blockchainized IoT data uses a probability function to which a weight is applied according to a correlation index based on deep learning. In addition, the proposed technique can expand and operate grouped IoT data into an n-layer structure to lower the integrity and processing cost of IoT data.
한국어
에지 네트워크 환경에서 IoT 장치가 다양하게 활용되면서 IoT 장치에서 수집되는 정보들을 여러 응용 분야에서 활용하는 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 그러나, 네트워크 환경(간섭, 전파방해 등)에 따라 수집되는 IoT 데이터들 이 누락 또는 오류가 발생하는 상황이 빈번해지면서 정확한 IoT 데이터들을 바로 적용하기가 쉽지 않은 상황이다. 본 논문에서는 에지 네트워크 환경에서 수집되는 IoT 데이터들의 오류를 줄이기 위해서 IoT 데이터의 서명 값을 랜덤하게 생성하여 비트 형태로 보안 정보(Security Information, SI) 값만을 IoT 데이터들에 각각 할당함으로써 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 IoT 장치로부터 수집되는 데이터들을 비대칭적으로 서로 연계 처리하도록 다중 해쉬 체인을 적용하여 IoT 데이터를 블록체인으로 묶는다. 이때, 블록 체인화된 IoT 데이터들은 딥 러닝 기반으로 상관관계 지수에 따라 가중치를 적용한 확률 함수를 사용한다. 또한, IoT 데이터의 무결성과 처리 비용 을 낮추기 위해서 제안 기법은 그룹화된 IoT 데이터를 n-계층 구조로 확장 운영 가능하다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 딥러닝
2.2 기존 연구
3. 딥러닝 기반의 IoT 데이터 분산 처리기법
3.1 네트워크 환경
3.2 IoT 데이터의 특징 추출 및 선택 방법
3.3 IoT 데이터 연계 처리
3.4 IoT 데이터 처리 알고리즘
4. 평가
4.1 실험 환경
4.2 성능평가
5. 결론
REFERENCES

키워드

딥러닝 사물인터넷 서명 보안 정보 블록체인 Deep Learning Internet of Things Signature Security Information Blockchain

저자

  • 정윤수 [ Yoon-Su Jeong | 목원대학교 정보통신융합공학부 조교수 ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국디지털정책학회 [The Society of Digital Policy & Management]
  • 설립연도
    2003
  • 분야
    복합학>과학기술학
  • 소개
    디지털기술 및 산업정책, 디지털경제, 관련 산업의 연구, 전자정부, 디지털정치에 관한 제도적, 정책적 연구, 디지털경영, 전자상거래, e-비즈니스에 관한 실용적 연구, 학술연구지 발간 및 학술대회 개최 등을 통하여 디지털경제 및 디지털경영에 관련되는 국가정책 분야의 연구 및 교류를 촉진하고 국가 및 기업 정보화와 디지털산업의 발전에 공헌한다.

간행물

  • 간행물명
    디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2713-6434
  • eISSN
    2713-6442
  • 수록기간
    2003~2026
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 십진분류
    KDC 569 DDC 620

이 권호 내 다른 논문 / 디지털융복합연구 제20권 제3호

    피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      페이지 저장