KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1798-1813
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2021
This paper proposes a positive experience design approach for Internet of Things (IoT) intelligent products to improve users' subjective well-being in the fields of artificial intelligence and big data. First, the authors selected six target users and taking the Xiaomi IoT intelligent products for the research objects and conducted a thorough observation on how the target users used IoT intelligent products in their own homes over two weeks via a home-visiting interview, group diary, and focus group. Second, they constructed an individual activities table for the participants' IoT intelligent product experience using a hierarchical task analysis (HTA). Third, two researchers sorted out the sub-tasks of happiness in the HTA table. Finally, the authors found the positive experience design approach of IoT intelligent products. The positive experience design approach of IoT intelligent products is proposed from focusing on the personal pleasure experience to individual life meaningful design and group social relationship design, including individual pleasure experience, personal goal realization, group needs satisfaction and the harmony of group relations. The paper uses the two design examples of an interactive kettle and a harmonious chair to further discuss the feasibility of the design approach. In the era of big data, it is helpful for designers to use this design approach to improve the users' sense of sustainable pleasure, achievement perception of their future goal realization, and the well-being of the group's social relationships.
The role of Internet of Things (IoT) has been evolving from connectivity to intelligent and autonomous functions. The increase in the number of connected things and the volume of data has revealed the limit of cloud-based intelligent IoT. Meanwhile, the development of microprocessors for the IoT has enabled their intelligent decision making and reactions without the intervention of the cloud; this phase is referred to as the "autonomous IoT era." However, intelligence is not the only function of the IoT. When a cyber physical system (CPS) is running on the cloud, the real-time synchronization between the real and virtual worlds cannot be guaranteed. If a CPS is running on the IoT, both the worlds can be synchronized closely enough for a zero- time gap, i.e., achieving the goals of autonomous IoT. ETRI implements intelligence into the role of IoT and collaborates their decision making and reactions without the intervention of humans. Then, we focus on the development of a new IoT computing paradigm that enables human-like discussions.
센서들을 네트워크로 연결하면서 시작된 사물인터넷은 인공지능 기술과 결합하면서 지능형 IoT로 발전되고 있다. 도심 고층 건물들은 승강기가 필수적으로 설치되고, 승강기는 층을 이동하며 화물 운반과 사용자 이동의 기능을 수행한다. 고층 건물이나 특수 환경(병원 등)의 승강기 사용자에게 안전하고 편리한 서비스를 제공해야 한다. 대형 병원과 같이 신속한 환자 운송이 중요한 환경에서 병원 직원 및 환자용 승강기에 일반인들도 수시로 이용하는 문제점이 존재한다. 특히, 골든 타임이 중요한 환자 이동 시 승강기를 탑승하기 위한 대기 시간은 큰 방해 요소이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서 스마트폰 블루투스를 이용하여 승강기 호출 지능형 IoT 시스템을 제안한다. 먼저 스마트폰 블루투스를 이용하여 승강기 호출 IoT 시스템을 실험하고, 실험결과, 승강기 사용자의 인증 및 불필요한 탑승 대기시간을 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 지능형 IoT로 연계하는 승강기 호출 지능형 IoT 시스템을 제안한다.
지능형 IoT 장치를 사용하는 환경이 증가하면서 지능형 IoT 장치에서 송·수신되는 정보의 무결성을 보장하는 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 그러나, 이질적인 환경에서 생성되는 모든 IoT 정보들은 신뢰할 수 있는 프로토콜 및 서비스가 완벽하게 제공되지 않고 있는 상황이다. 본 논문에서는 지능형 IoT 장치에서 처리되는 다양한 정보 중 중요 정보만을 추출할 수 있는 지능형 기반의 다중 블록체인 모델을 제안한다. 제안 모델에서 IoT 장치에서 송·수신되는 IoT 정보의 무결성을 보장하기 위해서 블록체인을 사용한다. 제안 모델은 수 많은 IoT 정보를 신뢰할 수 있도록 수집된 정보의 상관관계 지수를 이용하여 상관관계 지수가 높은 정보만을 추출하여 블록체인으로 묶는다. 그 이유는 수집된 정보를 n-계층 구조로 확장할 뿐만 아니라 신뢰도를 보장할 수 있기 때문이다. 또한, 제안 모델은 블록체인기반으로 수집 정보에 가중치 정보를 부여할 수 있기 때문에 유사 정보를 우선 순위에 따라 선택(또는 바인딩)적으로 지정할 수 있다. 제안 모델은 IoT 장치 수와 상관없이 실시간으로 처리되는 데이터 처리 비용을 유지하면서 n-계층 구조로 수집 정보를 확장할 수 있다.
센서를 활용한 IoT 디바이스의 사용이 증가함에 따라 센서 기반의 상황 인식을 통한 융복합형 다기능 스마트 주얼리를 개발하였다. 현재 시장에서 공급되는 평범하고 단순한 디자인의 패션 주얼리에 사용자와의 상호작용을 고려한 스마트한 기능과 디자인을 추가였고 본 논문 에서는 스마트 주얼리에서 착장된 센서에서 개인의 생활습관 정보 데이터를 입력받아 네트워크와 연동하고 건강관리 기능을 추가하였다. IoT 기반의 스마트 주얼리 센서가 발생시키는 데이터를 신속하게 관리할 수 있도록 온톨로지로 모델링하고 건강 정보를 서비스 할 수 있도록 스마트 주얼리 시스템을 설계하고 구현하였다. 스마트 앱을 통해 서비스의 상태를 표시된다. 앱은 맞춤형 서비스 사용자에게 위험을 결정하여 질환에 관한 가이드라인을 제공한다.
사물 인터넷(IoT)은 효율적인 시간 응답 및 처리를 위해 이벤트 중심으로 접근 할 필요가 있다. IoT에서 모바일 기기의 성장은 IoT 응용 프로그램과 관련이 있는 지능형 건물로 연결이 된다. 예를 들어, 홈 오토메이션 제어 시스템은 홈 서버에 액세스하기 위해 스마트 폰이나 웹 서비스에 클라이언트 시스템과 같은 웹 응용 프로그램을 사용하여 제어 명령을 전송 합니다. 홈 서버는 클라이언트 시스템으로부터 명령을 수신 받은 후 조명 시스템을 제어 한다. 게이트웨이 기반의 클라이언트 처리 담당인 RESTful 기술은 '인터넷상에 숨어있는 다수의 클라이언트들에 대한 증명'을 요청한다. 본 논문에서는 동시성 이벤트를 처리하기 위한 IoT 게이트웨이의 설계 작업을 제안한다. NodeJS의 통신프로토콜 기반의 메시지 지향 미들웨어인 XMPP는 중앙 허브를 통해 게이트웨이에 접속하여 지능형 빌딩 제어 장치의 통신 부분을 처리한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권6호
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pp.83-90
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2022
Traditional Cloud Computing would be unable to safely host IoT data due to its high latency as the number of IoT sensors and physical devices accommodated on the Internet grows by the day. Because of the difficulty of processing all IoT large data on Cloud facilities, there hasn't been enough research done on automating the security of all components in the IoT-Cloud ecosystem that deal with big data and real-time jobs. It's difficult, for example, to build an automatic, secure data transfer from the IoT layer to the cloud layer, which incorporates a large number of scattered devices. Addressing this issue this article presents an intelligent algorithm that deals with enhancing security aspects in IoT cloud ecosystem using butterfly optimization algorithm.
앞으로 2020년에 250억 개의 사물인터넷 디바이스가 존재할 것으로 전망하고 있으며 새로운 네트워크 연결을 통한 다양한 신규 서비스 및 디바이스 시장이 창출될 것으로 예상하고 있다. 그러나 기존의 IP/SIP/IMS 카메라 및 비디오도어폰의 경우 제품 및 설치 환경의 문제 등으로 다양한 센서 및 IoT 기기를 수용하기 어렵다. 또한 최근에는 IoT 기술과 표준을 수용할 수 있는 센서 및 엑츄에이터들이 지속적으로 업데이트 되는 상황이다. 따라서 본 논문에서는 게이트웨이 기본 기능 외에 향후 업데이트되는 IoT 관련기기를 유연하게 수용하고 ZigBee/Z-Wave/NFC 단말장치와 연동할 수 있는 지능형 게이트웨이를 개발하였다. 본 지능형 게이트웨이는 IMS 시장의 성장으로 VoIP 시스템을 IMS 장비로 대체하기 위해 IMS 시스템을 개발하는데 기여를 할 것이다.
The main objective of this study was to assess the applicability of IoT (Internet of Things)-based flood management under climate change by developing intelligent water level monitoring platform based on IoT. In this study, Arduino Uno was selected as the development board, which is an open-source electronic platform. Arduino Uno was designed to connect the ultrasonic sensor, temperature sensor, and data logger shield for implementing IoT. Arduino IDE (Integrated Development Environment) was selected as the Arduino software and used to develop the intelligent algorithm to measure and calibrate the real-time water level automatically. The intelligent water level monitoring platform consists of water level measurement, temperature calibration, data calibration, stage-discharge relationship, and data logger algorithms. Water level measurement and temperature calibration algorithm corrected the bias inherent in the ultrasonic sensor. Data calibration algorithm analyzed and corrected the outliers during the measurement process. The verification of the intelligent water level measurement algorithm was performed by comparing water levels using the tape and ultrasonic sensor, which was generated by measuring water levels at regular intervals up to the maximum level. The statistics of the slope of the regression line and $R^2$ were 1.00 and 0.99, respectively which were considered acceptable. The error was 0.0575 cm. The verification of data calibration algorithm was performed by analyzing water levels containing all error codes in a time series graph. The intelligent platform developed in this study may contribute to the public IoT service, which is applicable to intelligent flood management under climate change.
오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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