• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.55-64
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• 2023

The Internet of Things (IoT) is the combination of the internet and various sensing devices. IoT security has increasingly attracted extensive attention. However, significant losses appears due to malicious attacks. Therefore, intrusion detection, which detects malicious attacks and their behaviors in IoT devices plays a crucial role in IoT security. The intrusion detection system, namely IDS should be executed efficiently by conducting classification and efficient feature extraction techniques. To effectively perform Intrusion detection in IoT applications, a novel method based on a Conventional Neural Network (CNN) for classification and an improved Genetic Algorithm (GA) for extraction is proposed and implemented. Existing issues like failing to detect the few attacks from smaller samples are focused, and hence the proposed novel CNN is applied to detect almost all attacks from small to large samples. For that purpose, the feature selection is essential. Thus, the genetic algorithm is improved to identify the best fitness values to perform accurate feature selection. To evaluate the performance, the NSL-KDDCUP dataset is used, and two datasets such as KDDTEST²¹ and KDDTEST⁺ are chosen. The performance and results are compared and analyzed with other existing models. The experimental results show that the proposed algorithm has superior intrusion detection rates to existing models, where the accuracy and true positive rate improve and the false positive rate decrease. In addition, the proposed algorithm indicates better performance on KDDTEST⁺ than KDDTEST²¹ because there are few attacks from minor samples in KDDTEST⁺. Therefore, the results demonstrate that the novel proposed CNN with the improved GA can identify almost every intrusion.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.87-96
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• 2019

Low power issue is one of the most critical problems in the Internet of Things (IoT), which are powered by battery. To solve this problem, various approaches have been presented so far. In this paper, we propose a method to reduce the power consumption by reducing the numbers of accesses into the flash memory consuming a large amount of power for on-chip software execution. Our approach is based on using cooperative logging structure to distribute the sampling overhead in single sensor node to adjacent nodes in case of rare-event applications. The proposed algorithm to identify event occurrence is newly introduced with negative feedback method by observing difference between past data and recent data coming from the sensor. When an event with need of flash access is determined, the proposed approach only allows access to write the sampled data in flash memory. The proposed event detection algorithm (EDA) result in 30% reduction of power consumption compared to the conventional flash write scheme for all cases of event. The sampled data from the sensor is first traced into the random access memory (RAM), and write access to the flash memory is delayed until the page buffer of the on-chip flash memory controller in the micro controller unit (MCU) is full of the numbers of the traced data, thereby reducing the frequency of accessing flash memory. This technique additionally reduces power consumption by 40% compared to flash-write all data. By sharing the sampling information via LoRa channel, the overhead in sampling data is distributed, to reduce the sampling load on each node, so that the 66% reduction of total power consumption is achieved in several IoT edge nodes by removing the sampling operation of duplicated data.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제35권2호
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• pp.119-128
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• 2022

Recent advancement of Internet of Things (IoT) and energy harvesting technology enable realization of flexible thermoelectric energy harvester (f-TEH), with technological prowess for use in biomedical monitoring system integrated applications. To expand a flexible thermoelectric energy harvesting platform, the f-TEH must be required for optimized flexible thermoelectric materials and device structure. In response to these demands related to thermoelectric energy harvesting, many research groups have investigated various f-TEHs applied as a power source for wearable electronics. As a key member of the f-TEH, film-based f-TEHs possess significant applicability in research to realize self-powered wearable electronics, owing to their excellent flexibility, low thermal conductivity, and convenient fabrication process. Thus, based on the rapid growth of thermoelectric film technology, this review aims to overview comprehensively the f-TEH made of various inorganic/organic thermoelectric materials including developed fabrication methods, high thermoelectric performance, and wide-range applications.

• 센서학회지
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• 제31권5호
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• pp.307-311
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• 2022

With the development of Internet of Things (IoT) technologies, numerous people worldwide connect with various electronic devices via Human-Machine Interfaces (HMIs). Considering that HMIs are a new concept of dynamic interactions, wearable electronics have been highlighted owing to their lightweight, flexibility, stretchability, and attachability. In particular, wearable strain sensors have been applied to a multitude of practical applications (e.g., fitness and healthcare) by conformally attaching such devices to the human skin. However, the stretchable elastomer in a wearable sensor has an intrinsic stretching limitation; therefore, structural advances of wearable sensors are required to develop practical applications of wearable sensors. In this study, we demonstrated a 3-dimensional (3D), porous, and piezoelectric strain sensor for sensing body movements. More specifically, the device was fabricated by mixing polydimethylsiloxane (PDMS) and polyvinylidene fluoride nanoparticles (PVDF NPs) as the matrix and piezoelectric materials of the strain sensor. The porous structure of the strain sensor was formed by a sugar cube-based 3D template. Additionally, mixing methods of PVDF piezoelectric NPs were optimized to enhance the device sensitivity. Finally, it is verified that the developed strain sensor could be directly attached onto the finger joint to sense its movements.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권3호
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• pp.69-74
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• 2023

온라인 전시관을 기반으로 한 스마트(智慧) 박물관은 문화 예술을 체험 할 수 있는 예술과 미래 기술의 접목으로 4차 산업혁명의 움직임과 그 맥락을 같이 한다고 볼 수 있다. 본고는 중국 스마트 박물관에 대해 둔황박물관, 고궁박물관, 중국 공예미술대사 박물관의 적용 사례를 통해 중국이 4차산업의 기술을 어떻게 수용하고 기술을 적용하여 선도하고 있는지 살펴보았다. 공통적으로 중국 스마트 박물관은 환경데이터 수집 및 통합 디지털 어플리케이션 설립, VR AR을 통해 컬렉션 보전, 서비스, 관리, 전시에 폭넓게 활용되고 있었다. 본 연구자는 중국 스마트(智慧) 박물관 사례를 통한 온라인 전시는 운영상의 효용성이 뛰어나고 이미지 복제품 아니라 다른 차원에 존재하는 공간으로 파악하였다. 따라서 온라인 전시는 공간을 확장시킬 수 있는 최적의 매체이며, 감상자들은 박물관을 직접 방문하지 않고도 박물관 전시실을 구석구석 거닐며 박물관의 모든 콘텐츠와 소통할 수 있다. 스마트 박물관의 온라인 전시를 통해 관람객과 감상자는 보다 적극적인 문화소비자로 전환될 수 있으며 집단 역량을 키울 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.137-142
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• 2021

The Internet of Things (IoT) paradigm is at the forefront of present and future research activities. The huge amount of sensing data from IoT devices needing to be processed is increasing dramatically in volume, variety, and velocity. In response, cloud computing was involved in handling the challenges of collecting, storing, and processing jobs. The fog computing technology is a model that is used to support cloud computing by implementing pre-processing jobs close to the end-user for realizing low latency, less power consumption in the cloud side, and high scalability. However, it may be that some resources in fog computing networks are not suitable for some kind of jobs, or the number of requests increases outside capacity. So, it is more efficient to decrease sending jobs to the cloud. Hence some other fog resources are idle, and it is better to be federated rather than forwarding them to the cloud server. Obviously, this issue affects the performance of the fog environment when dealing with big data applications or applications that are sensitive to time processing. This research aims to build a fog topology job scheduling (FTJS) to schedule the incoming jobs which are generated from the IoT devices and discover all available fog nodes with their capabilities. Also, the fog topology job placement algorithm is introduced to deploy jobs into appropriate resources in the network effectively. Finally, by comparing our result with the state-of-art first come first serve (FCFS) scheduling technique, the overall execution time is reduced significantly by approximately 20%, the energy consumption in the cloud side is reduced by 18%.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권6호
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• pp.115-122
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• 2022

최근 병원 밖 심정지 환자의 생존율 향상을 위한 일반인 대상 심폐소생술 교육의 중요성이 강조되고 있다. 일반인 대상 효과적인 심폐소생술 교육을 위해 보다 정확하고 생동감 있는 교육전략이 필요하다. 이에 본 연구에서는 확장현실 기반의 심폐소생술 교육시스템을 개발하고 일반인을 대상으로 교육한 사용성 평가 결과를 제시한다. 3개의 응용프로그램으로 구성된 확장현실 기반 심폐소생술 교육시스템에서는 첫 번째 마네킹에 정합된 3D 심장 해부도를 스마트글라스에 전송하여 가슴압박 지점을 안내한다. 두 번째 응용프로그램은 스마트글라스를 통해 심폐소생술 과정에 대한 시·청각적 정보를 제공함과 동시에 스마트워치의 진동 알림을 전송하여 심폐소생술의 정확한 압박 속도를 안내한다. 세번째 Add on kit는 마네킹에 설치된 센서를 통하여 흉부 압박의 깊이와 속도에 대한 즉각적인 피드백 정보를 스마트폰으로 전송한다. 본 연구에 참여한 93명의 대상자는 확장현실 기반 심폐소생술 교육시스템이 현장감과 효과성 측면에서 긍정적이라 평가하였다. 확장현실 기술을 이용한 정합기술은 현장감과 몰입도를 높이고 자기 주도적 훈련을 쉽게 함으로서 심폐소생술 교육 운영 효율성 향상에 이바지할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.501-509
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• 2020

건설공사 토공사는 건설의 핵심공정으로 거의 모든 공정에서 사용되며 구조물의 안전과 직결된다. 이에 평판재하시험 및 들밀도 시험을 통하여 다짐의 정도를 분석하고 확인은 필수이다. 하지만 현재 다짐측정은 아날로그 방식으로 시행되기 때문에 현장에서 실시간 확인과 정확한 위치정보, 시간정보 및 작업자의 이력관리가 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 이러한 아날로그 방식의 다짐정보 구축의 문제를 해결하기 위하여 스마트건설 환경에 적합한 IoT (Internet of Things) 기반의 DCPT (Dynamic Cone Penetration Test) 기술을 개발하였다. 개발한 DCPT 기술은 국내외 개발현황을 바탕으로 개선사항을 도출하였으며, 디지털 환경에 적합한 IoT 기반의 DCPT를 개발하였다. 스마트폰 환경에서 운영되는 Smart DCPT 체계는 다양한 어플리케이션을 적용할 수 있는 유연성과 저비용, 고효율의 장점을 가지고 있다. IoT 기반의 DCPT는 디지털 다짐정보, 측정 횟수당 다짐정보, 위치정보, 시간정보, 작업자 인적관리 등을 종합적으로 기록하여 현장에서 분석하고 가사회한다. 또한 구축된 다양한 정보는 스마트폰을 통해 관리센터로 실시간 전송되기 때문에 건설공정 관리에 많은 기여가 예상된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.46-54
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• 2018

IoT는 다양한 디바이스들이 통신을 통해 사용자에게 서비스를 제공하는 환경이다. IoT의 특성으로 인해 데이터들은 이종간의 정보시스템에 분산되어 저장된다. 이러한 상황에서 IoT 엔드 애플리케이션은 데이터가 어디에 있는지 또는 스토리지의 형태가 어떠한지 알 수 없어도 데이터를 액세스할 수 있어야 한다. 이러한 메커니즘을 SD(Service Discovery)라고 한다. 그러나 현재까지의 SD 구조는 물리적 디바이스를 중심으로 탐색하기 때문에 몇 가지 문제점이 발생한다. 첫째, 물리적 위치에 따른 서비스 탐색으로 인해 반환시간이 증대된다. 둘째, 디바이스와 서비스를 따로 관리하는 데이터 구조가 요구된다. 이는 관리자의 서비스 구성복잡도를 증가시킨다. 이로 인해 디바이스 중심의 SD 구조는 실제 IoT에 적용하기에는 적합하지 않은 구조로 되어 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 NSSD(Name-based Service Centric Service Discovery)라는 SD 구조를 제안한다. NSSD는 이름 기반의 중앙집중형 SD를 제공하며 IoT 에지 게이트웨이를 캐싱 서버로 사용해 서비스 탐색속도를 향상시킨다. 기존의 DNS와 DHT 기반 DS 구조와의 시뮬레이션을 통해 NSSD가 평균 반환시간에 있어 약 2배 정도 향상된 성능을 제공함을 입증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권3호
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• pp.554-561
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• 2017

IoT(Internet of Things) 응용 디바이스는 실내, 지하 등의 신호가 도달하기 어려운 환경에 있는 경우가 많을 뿐만 아니라 송신 출력도 낮으므로 기지국이 낮은 수신 감도에서도 수신이 가능하도록 설계되어야 한다. 이를 위해 채널 상태가 좋지 않은 디바이스는 낮은 부호화율이나 반복전송 등을 이용하여 낮은 데이터 전송률로 전송할 수 있다. 채널 상태에 따라 커버리지 클래스를 나누고 채널 상태에 맞는 전송 속도를 사용할 때 커버리지 클래스마다 패킷의 길이가 다를 수 있으며 슬롯 알로하 랜덤 접속의 성능이 떨어질 수 있다. 특히 서로 다른 커버리지 클래스의 디바이스들이 공유된 자원을 사용할 때는 채널 상태가 나쁜 디바이스의 성능이 떨어질 수 있으며, 반대로 커버리지 클래스마다 분리된 자원을 사용할 때는 한 자원 영역에 랜덤 액세스를 하는 디바이스가 많아지는 혼잡이 발생할 수 있다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 보완할 수 있는 방법들을 제안한다. 이 연구는 MTC 디바이스를 중심으로 연구하였으며, 추후 발전 가능성이 높은 부분이라 생각된다.