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영어

IoT devices, which are used in various ways in distributed environments, are becoming more important in data transmitted and received from IoT devices as fields of use such as medical, environment, transportation, bio, and public places are diversified. In this paper, as a method to ensure the reliability of IoT data, an autoencoder-based IoT-linked processing technique is proposed to classify and process numerous data by various important attributes. The proposed technique uses correlation indices for each IoT data so that IoT data is grouped and processed by blockchain by characteristics for IoT linkage processing based on autoencoder. The proposed technique expands and operates into a blockchain-based n-layer structure applied to the correlation index to ensure the reliability of IoT data. In addition, the proposed technique can not only select IoT data by applying weights to IoT collection data according to the correlation index of IoT data, but also reduce the cost of verifying the integrity of IoT data in real time. The proposed technique maintains the processing cost of IoT data so that IoT data can be expanded to an n-layer structure.

한국어

분산 환경에서 다양하게 사용되고 있는 IoT 장치는 의료·환경·교통·바이오·공공장소 등 사용 분야가 다양해지면 서 IoT 장치에서 송·수신되는 데이터의 중요도가 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위한 방법으로 수 많은 데이터들을 다양한 중요 속성별로 분류·처리하도록 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리를 위해서 IoT 데이터를 특성별로 블록체인으로 묶어 처리하 도록 IoT 데이터별로 상관관계 지수를 사용한다. 제안 기법은 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해서 상관관계 지수 에 적용된 블록체인 기반의 n-계층 구조로 확장 운영한다. 또한, 제안 기법은 IoT 데이터의 상관관계 지수에 따라 IoT 수집 데이터에 가중치를 적용하여 IoT 데이터를 선택할 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 IoT 데이터의 무결성을 검증 하는 비용을 낮출 수 있다. 제안 기법은 n-계층 구조로 IoT 데이터를 확장할 수 있도록 IoT 데이터의 처리 비용을 유지한다.