This study is aimed at suggesting information about technical choices for designing LED camping lights based on emotional lighting contents of integrated IOT and design areas which take a central role in creation and knowledge based industries and the procedure for materializing them. 'i-Light,' a portable LED camping light, is 'connected lighting' connecting men, space and emotion and a smart camping light based on IOT and emotional lighting contents. 'i-Light' has two functions. One is about lighting for adjusting color and color temperature naturally and the other is about safety for detecting harmful gases. 'i-Light' also has various emotional functions for experiencing interaction and taste of light. For the purpose, portable LED camping lights were designed, first of all, and then a highly color rendering/full-color lighting module, a smart sensor module and an IOT device platform were developed. In addition, efforts were made to establish detailed data about emotional lighting contents and to develop a Web application based on them. Finally, prototypes of portable LED camping lights were made to get a test bench and usability evaluation from related organizations. According to the results, all of 12 developed emotional lighting contents and three IOT safety sensors were suitable and prototypes were satisfactory. This paper will suggest a direction about actual technical choices for development of contents and products integrating artificial intelligence and big data and about the procedure for materializing them.
Recently, the bio-healthcare market is enlarging worldwide due to various reasons such as the COVID-19 pandemic. Among them, biometric measurement and analysis technology are expected to bring about future technological innovation and socio-economic ripple effect. Existing systems require a large-capacity battery to drive signal processing, wireless transmission part, and an operating system in the process. However, due to the limitation of the battery capacity, it causes a spatio-temporal limitation on the use of the device. This limitation can act as a cause for the disconnection of data required for the user's health care monitoring, so it is one of the major obstacles of the health care device. In this study, we report the concept of a standalone healthcare monitoring module, which is based on both triboelectric effects and electromagnetic effects, by converting biomechanical energy into suitable electric energy. The proposed system can be operated independently without an external power source. In particular, the wireless foot pressure measurement monitoring system, which is rationally designed triboelectric sensor (TES), can recognize the user's walking habits through foot pressure measurement. By applying the triboelectric effects to the contact-separation behavior that occurs during walking, an effective foot pressure sensor was made, the performance of the sensor was verified through an electrical output signal according to the pressure, and its dynamic behavior is measured through a signal processing circuit using a capacitor. In addition, the biomechanical energy dissipated during walking is harvested as electrical energy by using the electromagnetic induction effect to be used as a power source for wireless transmission and signal processing. Therefore, the proposed system has a great potential to reduce the inconvenience of charging caused by limited battery capacity and to overcome the problem of data disconnection.
Yun, Chang Ho;Park, Jong Won;Jung, Hae Sun;Lee, Yong Woo
Journal of Internet Computing and Services
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v.18
no.3
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pp.1-9
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2017
Smart Cities intelligently manage numerous infrastructures, including Smart-City IoT devices, and provide a variety of smart-city applications to citizen. In order to provide various information needed for smart-city applications, Smart Cities require a function to intelligently process large-scale streamed big data that are constantly generated from a large number of IoT devices. To provide smart services in Smart-City, the Smart-City Consortium uses stream reasoning. Our stream reasoning requires real-time processing of big data. However, there are limitations associated with real-time processing of large-scale streamed big data in Smart Cities. In this paper, we introduce one of our researches on cloud computing based real-time distributed-parallel-processing to be used in stream-reasoning of IoT big data in Smart Cities. The Smart-City Consortium introduced its previously developed smart-city middleware. In the research for this paper, we made cloud computing based real-time distributed-parallel-processing available in the cloud computing platform of the smart-city middleware developed in the previous research, so that we can perform real-time distributed-parallel-processing with them. This paper introduces a real-time distributed-parallel-processing method and system for stream reasoning with IoT big data transmitted from various sensors of Smart Cities and evaluate the performance of real-time distributed-parallel-processing of the system where the method is implemented.
Recently studies on application development and utilization using sensors and devices embedded in smartphones have flourished at home and abroad. This study aimed to analyze the accuracy of the images of smartphone to determine three-dimension position of close objects prior to the development of photogrammetric system applying smartphone and evaluate the feasibility to use. First of all, camera calibration was conducted on autofocus and infinite focus. Regarding camera calibration distortion model with balance system and unbalance system was used for the decision of lens distortion coefficient, the results of calibration on 16 types of projects showed that all cases were in RMS error by less than 1 mm from bundle adjustment. Also in terms of autofocus and infinite focus on S and S2 model, the pattern of distorted curve was almost the same, so it could be judged that change in distortion pattern according to focus mode is very little. The result comparison according to autofocus and infinite focus and the result comparison according to a software used for multi-image processing showed that all cases were in standard deviation less than ${\pm}3$ mm. It is judged that there is little result difference between focus mode and determination of three-dimension position by distortion model. Lastly the checkpoint performance by total station was fixed as most probable value and the checkpoint performance determined by each project was fixed as observed value to calculate statistics on residual of individual methods. The result showed that all projects had relatively large errors in the direction of Y, the direction of object distance compared to the direction of X and Z. Like above, in terms of accuracy for determination of three-dimension position for a close object, the feasibility to use smartphone camera would be enough.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.42
no.5
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pp.41-48
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2005
OSGi(Open Service Gateway Initiative) offers a unique opportunity for pervasive computing as a potential framework for achieving interoperability between various sensors, home appliances, and networked devices. The OSGi framework supports a remote installation of a bundle, which is a unit that installs and deploys services. However, in order for the bundle in execution to migrate, a specific form of bundle such a mobile agent, is needed one which is able to move through a heterogeneous network. This paper proposes a method that can manage bundles like these dynamic agents, in order to ensure the mobility of entities in multiple OSGi framework environments. For our purposes, we have designed the mobile agent management system for managing the lifecycle and mobility of agents in the OSGi framework. The mobile agent management system we are proposing implements a bundle form which can perform in an OSGi framework as well as manage autonomous mobile services. As a result, mobility in a pervasive environment will be supported more efficiently.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.23
no.5
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pp.61-76
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2018
Everything is coming into the world of network where modern people are living. The Internet of Things that attach sensors to objects allows real-time data transfer to and from the network. Mobile devices, essential for modern humans, play an important role in keeping all traces of everyday life in real time. Through the social network services, information acquisition activities and communication activities are left in a huge network in real time. From the business point of view, customer needs analysis begins with SNS data. In this research, we want to build an automatic collection system of SNS contents of web environment in real time using Python. We want to help customers' needs analysis through the typical data collection system of Instagram, Twitter, and YouTube, which has a large number of users worldwide. It is stored in database through the exploitation process and NLP process by using the virtual web browser in the Python web server environment. According to the results of this study, we want to conduct service through the site, the desired data is automatically collected by the search function and the netizen's response can be confirmed in real time. Through time series data analysis. Also, since the search was performed within 5 seconds of the execution result, the advantage of the proposed algorithm is confirmed.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.2
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pp.43-50
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2018
Biometric information computing is greatly influencing both a computing system and Big-data system based on the bio-information system that combines bio-signal sensors and bio-information processing. Unlike conventional data formats such as text, images, and videos, biometric information is represented by text-based values that give meaning to a bio-signal, important event moments are stored in an image format, a complex data format such as a video format is constructed for data prediction and analysis through time series analysis. Such a complex data structure may be separately requested by text, image, video format depending on characteristics of data required by individual biometric information application services, or may request complex data formats simultaneously depending on the situation. Since previous bio-information processing computing systems depend on conventional computing component, computing structure, and data processing method, they have many inefficiencies in terms of data processing performance, transmission capability, storage efficiency, and system safety. In this study, we propose an improved biosensing converged big data computing architecture to build a platform that supports biometric information processing computing effectively. The proposed architecture effectively supports data storage and transmission efficiency, computing performance, and system stability. And, it can lay the foundation for system implementation and biometric information service optimization optimized for future biometric information computing.
Chandra, Abel Avitesh;Back, Jong Sang;Lee, Seong Ro
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39C
no.9
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pp.828-840
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2014
There is a new evolution in technological advancement taking place called the Internet of Things (IoT). The IoT enables physical world objects in our surroundings to be connected to the Internet. For this idea to come to life, two architectures are required: the Sensing Entity in the environment which collects data and connects to the cloud and the Cloud Service that hosts the data. In particular, the combination of wireless sensor network for sensing and cloud computing for managing sensor data is becoming a popular intervention for the IoT era. The pharmaceutical cold chain requires controlled environmental conditions for the sensitive products in order for them to maintain their potency and fit for consumption. The monitoring of distribution process is the only assurance that a process has been successfully validated. The distribution process is so critical that anomaly at any point will result in the process being no longer valid. Taking the cold chain monitoring to IoT and using its benefits and power will result in better management and product handling in the cold chain. In this paper, Arduino based wireless sensor network for storage and logistics (land and sea) is presented and integrated with Xively cloud service to offer a real-time and innovative solution for pharmaceutical cold chain monitoring.
In case of display a lot of information from mobile devices, those systems are being developed that display the information from mobile devices on remote devices such as TV using the mobile devices as remote controllers because it is difficult to display a lot of information on mobile devices due to their limited bandwidth and small screen sizes. A lot of cost is required to design and develop interfaces for these systems corresponding to each of remote display devices. In this paper, a mobile environment based remote display system for displays at real times is proposed for continuous monitoring of status data for unique 'Mote IDs'. Also, remote data are collected and monitored through sensor network devices such as ZigbeX by applying status perception based remote displays at real times through processing ubiquitous computing environment data, and remote display applications at real times are implemented through PDA wireless mobiles. The system proposed in this paper consists of a PDA for remote display and control, mote embedded applications programming for data collections and radio frequency, server modules to analyze and process collected data and virtual prototyping for monitoring and controls by virtual machines. The result of the implementations indicates that this system not only provides a good mobility from a human oriented viewpoint and a good usability of accesses to information but also transmits data efficiently.
The smart city is developing an energy system efficiently through a common management of the city resource for the growth and a low carbon social. However, the smart city doesn't counter a verification effectively about a anomaly pattern detection when existing security technology (authentication, integrity, confidentiality) is used by fixed security key and key deodorization according to generated big data. This paper is proposed the "security nonce generation based on security nonce generation" for anomaly pattern detection of the adversary and a safety of the key is high through the key generation of the KDC (Key Distribution Center; KDC) for improvement. The proposed scheme distributes the generated security nonce and authentication keys to each facilities system by the KDC. This proposed scheme can be enhanced to the security by doing the external pattern detection and changed new security key through distributed security nonce with keys. Therefore, this paper can do improving the security and a responsibility of the smart city platform management data through the anomaly pattern detection and the safety of the keys.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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