Sicato, Jose Costa Sapalo;Singh, Sushil Kumar;Rathore, Shailendra;Park, Jong Hyuk
Journal of Information Processing Systems
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v.16
no.4
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pp.975-990
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2020
Nowadays, the Internet of Things (IoT) network, is increasingly becoming a ubiquitous connectivity between different advanced applications such as smart cities, smart homes, smart grids, and many others. The emerging network of smart devices and objects enables people to make smart decisions through machine to machine (M2M) communication. Most real-world security and IoT-related challenges are vulnerable to various attacks that pose numerous security and privacy challenges. Therefore, IoT offers efficient and effective solutions. intrusion detection system (IDS) is a solution to address security and privacy challenges with detecting different IoT attacks. To develop an attack detection and a stable network, this paper's main objective is to provide a comprehensive overview of existing intrusion detections system for IoT environment, cyber-security threats challenges, and transparent problems and concerns are analyzed and discussed. In this paper, we propose software-defined IDS based distributed cloud architecture, that provides a secure IoT environment. Experimental evaluation of proposed architecture shows that it has better detection and accuracy than traditional methods.
In this paper, we propose the real time indoor air quality monitoring and controlling platform on cloud using IoT sensor data such as PM10, PM2.5, CO2, VOCs, temperature, and humidity which has direct or indirect impact to indoor air quality. The system is connected to air ventilator to manage and optimize the indoor air quality. The proposed system has three main parts; First, IoT data collection service to measure, and collect indoor air quality in real time from IoT sensor network, Second, Big data processing pipeline to process and store the collected data on cloud platform and Finally, Big data analysis and visualization service to give real time insight of indoor air quality on mobile and web application. For the implication of the proposed system, IoT sensor kits are installed on three different public day care center where the indoor pollution can cause serious impact to the health and education of growing kids. Analyzed results are visualized on mobile and web application. The impact of ventilation system to indoor air quality is tested statistically and the result shows the proper optimization of indoor air quality.
The Internet of Thing (IoT) will be a very important core technology to implement Intelligent Smart Home Network and it will take charge of an important role connected to Smart Phone, Cloud Computing in the Ubiquitous environment. In this paper, Internal Autonomous Regulation by human autonomic nervous system was studied and its core mechanism was applied to the design of IoT based Autonomous Regulation System for Intelligent Smart Home Network. We proposed an autonomous regulating mechanism in which the factors of Temperature, Humidity and Illumination are automatically adjusted as they communicate with the connected things.
Recently, IoT applications are being deployed in Smart TVs, and these IoT applications are using smart TVs as application platforms rather than broadcast platforms. With the advent of Hybrid broadcast technologies, now it becomes available to develop IoT applications which are coupled to the broadcast information. However, the existing IoT services are not suitable for Hybrid broadcast application since they are built on cloud and require various protocol implementations. In this paper, a Fog Computing-based architecture for hybrid broadcast application is proposed. Instead of accessing IoT services from hybrid broadcast app directly, the proposed architecture places Fog Applet Server between them and distribute loads of hybrid broadcast app to the Fog Applet. The proposed architecture is implemented as a service to control IoT device with hybrid application.
Ullah, Mohammad Hasmat;Park, Sung-Soon;Nob, Jaechun;Kim, Gyeong Hun
International journal of advanced smart convergence
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v.4
no.2
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pp.109-119
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2015
The interaction between wireless sensors such as Internet of Things (IoT) and Cloud is a new paradigm of communication virtualization to overcome resource and efficiency restriction. Cloud computing provides unlimited platform, resources, services and also covers almost every area of computing. On the other hand, Wireless Sensor Networks (WSN) has gained attention for their potential supports and attractive solutions such as IoT, environment monitoring, healthcare, military, critical infrastructure monitoring, home and industrial automation, transportation, business, etc. Besides, our virtual groups and social networks are in main role of information sharing. However, this sensor network lacks resource, storage capacity and computational power along with extensibility, fault-tolerance, reliability and openness. These data are not available to community groups or cloud environment for general purpose research or utilization yet. If we reduce the gap between real and virtual world by adding this WSN driven data to cloud environment and virtual communities, then it can gain a remarkable attention from all over, along with giving us the benefit in various sectors. We have proposed a Pub/Sub-based sensor virtualization framework Cloud environment. This integration provides resource, service, and storage with sensor driven data to the community. We have virtualized physical sensors as virtual sensors on cloud computing, while this middleware and virtual sensors are provisioned automatically to end users whenever they required. Our architecture provides service to end users without being concerned about its implementation details. Furthermore, we have proposed an efficient content-based event matching algorithm to analyze subscriptions and to publish proper contents in a cost-effective manner. We have evaluated our algorithm which shows better performance while comparing to that of previously proposed algorithms.
International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.4
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pp.278-288
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2021
Recently, IoT systems are cloud-based, so that continuous and large amounts of data collected from sensor nodes are processed in the data server through the cloud. However, in the centralized configuration of large-scale cloud computing, computational processing must be performed at a physical location where data collection and processing take place, and the need for edge computers to reduce the network load of the cloud system is gradually expanding. In this paper, a cluster system consisting of 6 inexpensive Raspberry Pi boards was constructed to perform fast data processing. And we propose "Kubernetes cluster system(KCS)" for processing large data collection and analysis by model distribution and data pipeline method. To compare the performance of this study, an ensemble model of deep learning was built, and the accuracy, processing performance, and processing time through the proposed KCS system and model distribution were compared and analyzed. As a result, the ensemble model was excellent in accuracy, but the KCS implemented as a data pipeline proved to be superior in processing speed..
Park, Shinyeol;Jeong, Jongpil;Park, Dongbeom;Park, Byungjun
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.7
no.10
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pp.259-268
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2018
Due to the development of cities and the increase of vehicles, effective control of parking space management service in cities is needed. However, the existing parking lot management system does not provide limited or convenient service in terms of space and time. In this paper, we propose distributed parking space management service based on large scale LPWA (Low-Power Wide-Area). The parking sensor collects parking space information from the parking lot and is transmitted over a low-power wide network. All parking data is processed and analyzed in the IoT cloud. Through a parking space management service system in all cities, users are given the temporal convenience of determining the parking space and the area efficiency of the parking space.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.6
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pp.1105-1112
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2022
Field data monitoring systems such as renewable energy generation and smart farm integrated control are developing from PC and server to mobile first, and various wireless communication and application services have emerged with the development of IoT technology. Low-power wide-area networks are services optimized for low-power, low-capacity, and low-speed data transmission, and data collected in the field is transmitted to designated storage servers or cloud-based data platforms, enabling data monitoring. In this paper, we implement an IoT repeater that collects field data with a single device and transmits it to a wireless carrier cloud data flat using a low-power wide-area network, and a monitoring app using it. Using this, the system configuration is simpler, the cost of deployment and operation is lower, and effective data accumulation is possible.
IoT(Internet of Things) can enable networking and computing using any devices is rapidly proliferated. In the existing IoT environment, bottlenecks and service delays can occur because it processes data and provides services to users using central processing based on Cloud. For this reason, Edge Computing processes data directly in IoT nodes and networks to provide the services to the users has attracted attention. Also, numerous researchers have been attracted to intelligent service efficiently based on Edge Computing. In this paper, expert system-based context awareness scheme for Edge Computing in IoT environment is proposed. The proposed scheme can provide customized services to the users using context awareness and process data in real-time using the expert system based on efficient cooperations of resource limited IoT nodes. The context awareness services can be modified by the users according to the usage purpose. The three service modes in the security system based on smart home are used to test the proposed scheme and the stability of the proposed scheme is proven by a comparison of the resource consumptions of the servers between the proposed scheme and the PC-based expert system.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.3
no.4
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pp.177-180
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2017
Recently, as aging progresses rapidly around the world, studies using light (UV-LED, etc.) as a method which is harmless to the human body and less burden on the treatment are continuously being carried out. Especially, in some fields, it is not used in a limited way but it is advantageous to be used in various medical fields such as dermatology, dentistry, otorhinolaryngology, etc. In many advanced countries, various studies using it have been carried out. However, Are far behind in developed countries. Therefore, in this paper, we propose a technology that can provide good quality services to human patients by effectively controlling light module that can be used for medical use by using IoT crawler-based middleware platform.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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