Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.256-259
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2016
The growth of mobile devices in Internet of Things (IoT) leads to a number of intelligent buildings related IoT applications. For instance, home automation controlling system uses client system such web apps on smartphone or web service to access the home server by sending control commands. The home server receives the command, then controls for instance the light system. The gateway based RESTful technology responsible for handling clients' requests attests an internet latency in case a large number of clients' requests submit toward the gateway increases. In this paper, we propose the design tasks of the IoT gateway for handling concurrency events. In the procedure of designing tasks, concurrency is best understood by employing multiple levels of abstraction. The way that is eminently to accomplish concurrency is to build an object-oriented environment with support for messages passing between concurrent objects. We also investigate the performance of event-driven architecture for building IoT gateway using node.js on one side and communication protocol based message-oriented middleware known as XMPP to handle communications of intelligent building control devices connected to the gateway through a centralized hub. The Node.JS is 40% faster than the traditional web server side features thread-based approach. The use of Node.js server-side handles a large number of clients' requests, then therefore, reduces delay in performing predefined actions automatically in intelligent building IoT environment.
Voice interactions are particularly effective in applications targeting the digital underprivileged who are not proficient in the use of smart devices. However, applications based on open APIs are using voice signals only for short, fragmentary input and output due to the limitations of existing touchscreen-oriented UI and API provided. In this paper, we design a conversational voice interaction model for interactions between users and intelligent mobile/IoT applications and propose a keyword detection algorithm based on the edit distance. The proposed model and scheme were implemented in an Android environment, and the edit distance-based keyword detection algorithm showed a higher recognition rate than the existing algorithm for keywords that were incorrectly recognized through speech recognition.
IoT(Internet of Things) is applied to technologies such as agriculture and dairy farming, making it possible to cultivate crops easily and easily in cities.In particular, IoT technology that intelligently judge and control the growth environment of cultivated crops in the agricultural field is being developed. In this paper, we propose a method of predicting the growth environment of plants by learning the moisture supply cycle of plants using the intelligent object internet. The proposed system finds the moisture level of the soil moisture by mapping learning and finds the rules that require moisture supply based on the measured moisture level. Based on these rules, we predicted the moisture supply cycle and output it using media, so that it is convenient for users to use. In addition, in order to reduce the error of the value measured by the sensor, the information of each plant is exchanged with each other, so that the accuracy of the prediction is improved while compensating the value when there is an error. In order to evaluate the performance of the growth environment prediction system, the experiment was conducted in summer and winter and it was verified that the accuracy was high.
Park, Jisu;Kim, Seoyeon;Kim, Hoinam;Jeong, Jaehyeok;Kim, Kyeongsoo;Jung, Jinman;Yun, Young-Sun
Smart Media Journal
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v.11
no.2
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pp.63-69
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2022
As the use of various IoT devices increases, the importance of IoT platforms is also rising. Recently, artificial intelligence technology is being combined with IoT devices, and research applying a neuromorphic architecture to IoT devices with low power is also increasing. In this paper, an application scenario is proposed based on NA-IDE (Neuromorphic Architecture-based autonomous IoT application integrated development environment) with IoT devices and FPGA devices in a GUI format. The proposed scenario connects a camera module to an IoT device, collects MNIST dataset images online, recognizes the collected images through a neuromorphic board, and displays the recognition results through a device module connected to other IoT devices. If the neuromorphic architecture is applied to many IoT devices and used for various application services, the autonomous IoT application integrated development environment based on the neuromorphic architecture is expected to emerge as a core technology leading the 4th industrial revolution.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.12
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pp.291-306
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2020
Nowadays, Data-Network-AI (DNA)-based intelligent services and applications have become a reality to provide a new dimension of services that improve the quality of life and productivity of businesses. Artificial intelligence (AI) can enhance the value of IoT data (data collected by IoT devices). The internet of things (IoT) promotes the learning and intelligence capability of AI. To extract insights from massive volume IoT data in real-time using deep learning, processing capability needs to happen in the IoT end devices where data is generated. However, deep learning requires a significant number of computational resources that may not be available at the IoT end devices. Such problems have been addressed by transporting bulks of data from the IoT end devices to the cloud datacenters for processing. But transferring IoT big data to the cloud incurs prohibitively high transmission delay and privacy issues which are a major concern. Edge computing, where distributed computing nodes are placed close to the IoT end devices, is a viable solution to meet the high computation and low-latency requirements and to preserve the privacy of users. This paper provides a comprehensive review of the current state of leveraging deep learning within edge computing to unleash the potential of IoT big data generated from IoT end devices. We believe that the revision will have a contribution to the development of DNA-based intelligent services and applications. It describes the different distributed training and inference architectures of deep learning models across multiple nodes of the edge computing platform. It also provides the different privacy-preserving approaches of deep learning on the edge computing environment and the various application domains where deep learning on the network edge can be useful. Finally, it discusses open issues and challenges leveraging deep learning within edge computing.
IoT edge services utilizing neuromorphic hardware architectures are suitable for autonomous IoT applications as they perform intelligent processing on the device itself. However, spiking neural networks applied to neuromorphic hardware are difficult for IoT developers to comprehend due to their complex structures and various hyper-parameters. In this paper, we propose a method for generating spiking neural network (SNN) models that satisfy user performance requirements while considering the constraints of neuromorphic hardware. Our proposed method utilizes previously trained models from pre-processed data to find optimal SNN model parameters from profiling data. Comparing our method to a naive search method, both methods satisfy user requirements, but our proposed method shows better performance in terms of runtime. Additionally, even if the constraints of new hardware are not clearly known, the proposed method can provide high scalability by utilizing the profiled data of the hardware.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2014.11a
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pp.277-278
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2014
사물인터넷(IoT)은 '개방형 환경에서 인터넷을 기반으로 사람, 사물, 데이터 및 프로세스를 서로 연결하여 정보를 교류하고 상호 소통하는 지능형 인프라'로서 홈 가전, 교통 물류, 건설, 에너지, 헬스케어, 사회안전 등 여러 분야에서 새로운 상품을 개발하고 공급해 창조경제의 핵심동력 가운데 하나가 될 것으로 기대된다. 그러나 네트워크, 서비스, 플랫폼/디바이스 등 기반 환경에서 다양한 개인정보 침해에 대한 위협이 존재하며 개인정보 보호와 기술 활용이라는 이슈에 관한 논의는 아직 초기 단계에 있다. 따라서 본 연구에서는 IoT 환경에서 정보주체의 민감한 개인정보에 대한 안전한 보호 정책 적용과 효율적 정보기술 활용 및 제공이 가능한 개인정보보호 프레임워크를 제안하고자 한다.
각종 사물에 네트워크 기능이 탑재되어 초연결 통신으로 연결되는 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기술이 급속히 확산됨에 따라, 최근에는 그 사물 자체가 지능화되어 지능형 스마트 사물로 진화하고 있다. 기기들이 자신을 구별할 수 있는 유일한 IP를 보유하면서 사물인터넷에 연결되어, 모든 기기가 해킹의 대상이 될 수 있어 보안적인 측면에서도 취약하게 되었다. 본고에서는 최근들어 급증하는 초연결 네트워크 환경과 사물인터넷에 대하여 알아보고, 초연결 환경에서 보안 위협에 대응하는 사물인터넷 보안 기술에 대한 연구와 표준화 동향, 그리고 사물인터넷 보안 위협에 대응하는 보안 기술의 방향을 알아본다.
Smart space is a technology that supports humans by interacting with the surrounding environment. Smart space has a built-in dynamic intelligent environment. This paper proposes a framework that provides user-customized dynamic intelligent environments in smart spaces. In the existing research that provides user-customized intelligent services, users' interests are only explicitly analyzed, and smart spaces are not considered. Implicit interest analysis can suggest a service that may be of interest to users rather than explicit interest analysis, but it requires higher performance than explicit interest analysis. Smart spaces can obtain useful information by interacting with information in the space. The framework proposed in the study uses a proximity-based social network of things to fit into a smart space. In addition, the implicit interest analysis provides intelligent information for smart spaces using the social media information and spatial information objects. In addition, we propose a method to prevent performance degradation while maintaining accuracy in consideration of the characteristics of the smart space.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.199-201
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2024
최근 병원에서는 빅데이터, 지능형 사물인터넷(AIoT) 등 인공지능 기반 기술들을 활용하여 환자 진료 및 치료 영역은 물론 의료산업 및 의료 시설 등과 관련된 다양한 영역에서의 활용방안을 모색하고 있다. 지능형 사물인터넷(AIoT, Internet of Things)은 AI와 IoT의 기술적인 결합으로 산업의 혁신을 가져와 국가 전체의 생산성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 삶의 질의 변화는 물론 병원의 의료 환경에 있어서도 많은 파급 효과를 가져다 줄 것으로 예상하고 있다. 본 논문에서는 병원의 효율적인 공간관리를 위한 AIoT 기반의 가변 스마트 진료실 예약 시스템에 대한 설계 및 구현을 통하여 병원의 주요 자산인 공간이라는 개념을 효율적으로 이용하고 병원 내 소통과 협업을 위한 유연한 진료 환경을 제공함으로서 병원의 규모와 진료 전문성에 맞추어진 가변적 공간 기능을 통해 병원의 경쟁력을 높이는 것을 그 목적으로 하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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