본고에서는 M2M/IoT 통신의 실현을 위한 무선 통신망 기술을 알아보고 IoT 통신을 위한 요구사항과 이를 해결하기 위한 연구 동향을 살펴본다. 특히, 많은 수의 IoT 디바이스가 싱크 노드를 이용하여 IP 망에 접속하는 Wireless Sensor network(WSN)에서의 문제와, LTE-A와 같은 cellular 망을 이용하여 접속하는 IoT 서비스로 나누어 논의한다. WSN관점에서는 에너지에 대한 제약이 심한 환경을 고려하여 발생할 수 문제점들을 분류하고 이에 대한 다양한 해결책을 제시하며, Cellular 망에서는 현재의 LTE-A 망에 많은 수의 IoT 디바이스가 연결될 경우 발생할 수 있는 문제점들을 논하고 기존의 통신에 영향을 최소화 하며 IoT 서비스를 공존할 수 있는 연구 동향을 논한다.
The Internet of Things (IoT) is a new paradigm that connects physical and virtual objects from various domains such as home automation, industrial processes, human health, and monitoring. IoT sensors receive information from their environment and forward it to their neighboring nodes. However, the large amounts of exchanged data are vulnerable to attacks that reduce the network performance. Most of the previous security methods for IoT have neglected the energy consumption of IoT, thereby affecting the performance and reducing the network lifetime. This paper presents a new multistep routing protocol based on cellular learning automata. The network lifetime is improved by a performance-based adaptive reward and fine parameters. Nodes can vote on the reliability of their neighbors, achieving network reliability and a reasonable level of security. Overall, the proposed method balances the security and reliability with the energy consumption of the network.
NB-IoT and LTE Cat.M1 based on LPWA(Low Power Wide Area) are commercialized and serviced by mobile carriers. As the demand for IoT devices is increased, the number of subscribers to these services is also increasing. In the beginning of service, there was no issue that eNB capacity for NB-IoT and LTE Cat.M1. However, as the number of subscribers increases, there is an issue that the eNB capacity for these service is insufficient. Active UE capacity issue may cause overload by continuous increase and temporary increase. In this paper, we propose a solution to solve the problem of LTE RRC(Radio Resource Control) Active UE capacity shortage and base station overload caused by the increase of NB-IoT and LTE Cat.M1 UE in same eNB. The proposed solution can increase a cell capacity without cell division and additional eNB, and can also improve the service quality of these UEs.
Kim, W.I.;Kim, E.A.;Ko, Y.J.;Song, J.S.;Yoon, C.H.;Moon, S.H.;Kim, C.S.;Baek, S.K.
Electronics and Telecommunications Trends
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v.33
no.5
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pp.51-63
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2018
Mobile cellular technology is evolving to accommodate a variety of vertical services, expanding the application from human-to-human communication to the Internet of Things(IoT). In particular, the fourth industrial revolution, bringing in a new vision in future smart factory, necessitates a new paradigm shift in wireless communication. Low latency and high reliability is a key issue in wireless applications for industrial IoT such as factory automation. In this paper, we review the recent progress in 5G URLLC (Ultra-Reliable Low Latency Communication) and discuss use cases, requirements, challenging technical issues, and potential solutions to support wireless factory automation such as discrete automation and process automation.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.10
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pp.1254-1260
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2019
Recently, 5G cellular systems have been attracted great attention as a key enabler for Industry 4.0. In this paper, we propose a novel random access based on pilot-assisted opportunistic transmission to support internet-of-things (IoT) scenario in cellular networks. A key feature of our proposed scheme is to enable each of IoT devices to attempt opportunistic transmission of its data packet in Step 3 with randomly selected uplink pilot signal. Both the opportunistic transmission and the pilot randomization in Step 3 are effective to significantly mitigate the occurrence of packet collisions. We mathematically analyze our proposed scheme in terms of packet collision probability and uplink resource efficiency. Through simulations, we verify the validity of our analysis and evaluate the performance of our proposed scheme. Numerical results show that our proposed scheme outperforms other competitive schemes.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.481-482
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2020
다양한 재난경보 전달 매체 중 재난문자 서비스는 재난 발생 시 재난 지역과 관련된 대국민 대상으로 재난경보를 빠르고 신뢰성 있게 전송할 수 있는 보편 매체이다. 현재 국내 재난문자 서비스는 2G/4G 셀룰러 환경에서 셀룰러 이동 단말기에 재난문자를 전송한다. 특히 4G 이상의 셀룰러 시스템은 재난문자 전송을 위하여 SIB를 이용한다. 그러나 현 재난문자 서비스는 셀룰러 이동 단말기만 수신이 가능한 한계를 보인다. 재난경보 수신의 성공률을 높이기 위하여 다양한 수신 단말기의 재난문자 서비스 지원이 필수적이다. 현재 NB-IoT는 4G 셀룰러 환경을 기반으로 광범위한 지역에 저전력 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 NB-IoT가 재난문자 수신을 위하여 필요한 프로토콜 규격과 NB-IoT 기반의 재난문자 서비스를 위한 네트워크 구조를 제시한다.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.27
no.1
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pp.80-83
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2016
In this paper, a simplified uplink transmission procedure is proposed for reducing energy consumption and improving lifetime of CIoT devices. In the proposed procedure, the CIoT devices register information on their service and traffic to the networks, and the networks statically allocate pre-defined amounts of radio resources when the CIoT devices have requested permission for their uplink transmissions. This paper provides details of the proposed procedure comparing with those of the current GSM procedure, and defines detailed operations of the devices and the networks for the proposed one. This shows that the proposed scheme can effectively support CIoT services on GSM networks.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.68
no.2
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pp.304-309
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2019
This paper presents a CMOS RF-to-DC converter for video surveillance disposable IoT applications. It widely harvests RF energy of 3G/4G cellular low-band frequency range by employing a tunable impedance matching network. The proposed converter consists of the differential-drive cross-coupled rectifier and the matching network with a 4-bit capacitor array. The proposed converter is designed using 130-nm standard CMOS process. The designed energy harvester can rectify the RF signals from 700 MHz to 900 MHz. It has a peak RF-to-DC conversion efficiency of 72.25%, 64.97%, and 66.28% at 700 MHz, 800 MHz, and 900 MHz with a load resistance of 10kΩ, respectively.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.7
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pp.1774-1794
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2024
In the field of environmental sensing, it is necessary to develop radio planning techniques for the next generation Internet of Things (IoT) networks over mixed terrains. Such techniques are needed for smart remote monitoring of utility supplies, with links situated close to but out of range of cellular networks. In this paper, a three-dimension (3-D) geometric optimization algorithm is proposed, considering the positions of edge IoT devices and antenna coupling factors. Firstly, a multi-level single linkage (MLSL) iteration method, based on geometric objectives, is derived to evaluate the data rates over ISM 915 MHz channels, utilizing optimized power-distance profiles of continuous waves. Subsequently, a federated learning (FL) data selection algorithm is designed based on the 3-D geometric positions. Finally, a measurement example is taken in a meadow biome of the Mexican Colima district, which is prone to fluvial floods. The empirical path loss model has been enhanced, demonstrating the accuracy of the proposed optimization algorithm as well as the possibility of further prediction work.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.12
no.9
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pp.263-272
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2023
Industrial Internet of Things (IIoT) is an important factor in increasing production efficiency in industrial sectors, along with data collection, exchange and analysis through large-scale connectivity. However, as traffic increases explosively due to the recent spread of IIoT, an allocation method that can efficiently process traffic is required. In this thesis, I propose a two-stage task offloading decision method to increase successful task throughput in an IIoT environment. In addition, I consider a hybrid offloading system that can offload compute-intensive tasks to a mobile edge computing server via a cellular link or to a nearby IIoT device via a Device to Device (D2D) link. The first stage is to design an incentive mechanism to prevent devices participating in task offloading from acting selfishly and giving difficulties in improving task throughput. Among the mechanism design, McAfee's mechanism is used to control the selfish behavior of the devices that process the task and to increase the overall system throughput. After that, in stage 2, I propose a multi-armed bandit (MAB)-based task offloading decision method in a non-stationary environment by considering the irregular movement of the IIoT device. Experimental results show that the proposed method can obtain better performance in terms of overall system throughput, communication failure rate and regret compared to other existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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