International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.4
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pp.184-191
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2020
With the emergence of the 4th Industrial Revolution, core technologies that will lead the 4th Industrial Revolution such as AI (artificial intelligence), big data, and Internet of Things (IOT) are also at the center of the topic of the general public. In particular, there is a growing trend of attempts to present future visions by discovering new models by using them for big data analysis based on data collected in a specific field, and inferring and predicting new values with the models. In order to obtain the reliability and sophistication of statistics as a result of big data analysis, it is necessary to analyze the meaning of each variable, the correlation between the variables, and multicollinearity. If the data is classified differently from the hypothesis test from the beginning, even if the analysis is performed well, unreliable results will be obtained. In other words, prior to big data analysis, it is necessary to ensure that data is well classified according to the purpose of analysis. Therefore, in this study, data is classified using a decision tree technique and a random forest technique among classification analysis, which is a machine learning technique that implements AI technology. And by evaluating the degree of classification of the data, we try to find a way to improve the classification and analysis rate of the data.
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.4
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pp.16-25
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2019
The Internet of things (IOT) is remodeling the agribusiness empowering the agriculturists through the extensive range of strategies, for example, accuracy as well as practical farming to deal with challenges in the field. The paper aims making use of evolving technology i.e. IoT and smart agriculture using automation. The objective of this research paper to present tools and best practices for understanding the role of information and communication technologies in agriculture sector, motivate and make the illiterate farmers to understand the best insights given by the big data analytics using machine learning. The methodology used in this system can monitor the humidity, moisture level and can even detect motions. According to the data received from all the sensors the water pump, cutter and sprayer get automatically activated or deactivated. we investigate a remote monitoring system using Wi-Fi. These nodes send data wirelessly to a central server, which collects the data, stores it and will allow it to be analyzed then displayed as needed and can also be sent to the client mobile.
Muhammad Saifullah ;Imran Sarwar Bajwa;Muhammad Ibrahim;Mutyyba Asgher
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.5
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pp.135-147
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2023
Internet of things has revolutionaries every field of life due to the use of artificial intelligence within Machine Learning. It is successfully being used for the study of Radiation monitoring, prediction of Ultraviolet and Electromagnetic rays. However, there is no particular system available that can monitor and detect waves. Therefore, the present study designed in which IOT enables intelligence system based on machine learning was developed for the prediction of the radiation and their effects of human beings. Moreover, a sensor based system was installed in order to detect harmful radiation present in the environment and this system has the ability to alert the humans within the range of danger zone with a buzz, so that humans can move to a safer place. Along with this automatic sensor system; a self-created dataset was also created in which sensor values were recorded. Furthermore, in order to study the outcomes of the effect of these rays researchers used Support Vector Machine, Gaussian Naïve Bayes, Decision Trees, Extra Trees, Bagging Classifier, Random Forests, Logistic Regression and Adaptive Boosting Classifier were used. To sum up the whole discussion it is stated the results give high accuracy and prove that the proposed system is reliable and accurate for the detection and monitoring of waves. Furthermore, for the prediction of outcome, Adaptive Boosting Classifier has shown the best accuracy of 81.77% as compared with other classifiers.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.645-647
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2015
IoT (Internet of Things) technology has immense potential in our modern society. Generally when used in a consumer electronics environment, the IoT can continue to work more efficiently than the conventional method of home appliances. In order to use the IOT device's effectively in the environment, we need to determine the relationship between all device's based on their state and priority and compare it to find the suitable device based on the state and priority. In this paper I have done research on Wi-Fi devices in a network environment and I have observed relationships between them. Also I have proposed an algorithm to determine the device status and priority. This determines high-priority devices and they are identified on the basis of the state of the device associated with a particular operation and proceeds further.
In this paper, we propose an IoT based smart outlet system for one-person household with electric safety, electric energy consumption management and transmission of messages to the reserved contacts by connecting the emergency network. The proposed smart outlet system is implemented by parsing packet data and protocol between server, module, application and WiFi AP receiver. The WiFi AP built for communication can be used not only for the outlet but also for the gas barrier, the door lock and the like. In addition, the proposed method can provide the remote monitoring function by receiving the amount of power of the receptacle received through the AC current sensor (SCT-013) in real time. The smart outlet system is expected to be capable of automatically shutting off the power in case of emergency through automatic power use analysis in addition to the standby power cutoff function.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.12
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pp.8896-8900
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2015
Recently, various career paths draw young workers from twenty to forty to the metro city in Korea. The korea's agriculture sector has decrease in population and productivity which result a threat for it to become an aging society. Also, our country has a difficulty in a tough competition with other countries through agricultural market-opening such as WTO and FTA. In this paper, we introduce a technology using open-source project including Raspberry that easily accessible and applicable to an agricultural industry. In other words, as we build a device monitoring the production environment, everyone can use agricultural sector through an IoT technology, solve the problem with a labor shortage through production process automation, check the condition of the agricultural environment in real time, enhance the quality of the agricultural product by corresponding a certain condition, and improve the competitiveness through a competitive price comparing to the worldwide farm product. Also, we find a way to use data to the other business through data collection and analysis in a process of using the IoT.
Due to social and cultural changes and the growth of aging people living as a single because of aging, lonely deaths are steadily increasing, and each local government has begun to define them as a social problem. The legal basis began to be established. In order to explore policy measures to prevent lonely deaths, this study examined cases of lonely death prevention policies using smart digital information technology (AI, IOT), which is being promoted by Daegu Metropolitan City to promote non-face-to-face policies to prevent lonely deaths. Policies related to lonely deaths are divided into two axes: lonely death prevention projects and post-excavation support projects. In order to operate these businesses efficiently, the provision of non-face-to-face services through artificial intelligence and the Internet of Things is recognized as a new service delivery system, so the importance and necessity of non-face-to-face services is increasing. It is time that multifaceted changes and preparations are needed, such as establishing a system to expand the non-face-to-face industry at the national level. In order to respond to another national disaster situation in the future, the non-face-to-face smart care system is being expanded in various welfare policies such as preventing lonely deaths. It will have to be activated.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.493-498
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2020
The fourth industrial revolution is the first topic thrown by Klaus Schwab at the Davos World Economic Forum in January 2016, meaning the next industrial revolution led by the Internet of Things (IOT), artificial intelligence (AI), robot technology and life sciences. In addition, in our lives, humans, computers and machines are connected organically, and organic relationships are evolving and developing at a furious rate in all areas of life. Since the 1953 armistice agreement, South Korea has remained in a state of confrontation with North Korea, and there have been continued fighting by the North, including naval skirmishes in the West Sea, artillery attacks on Yeonpyeong Island, the sinking of the Cheonan warship, and unmanned aerial vehicles and ankle mines. To prepare for such a local initiative, our military is constantly preparing and will have to strengthen its combat capabilities by developing and introducing advanced military equipment. After all, the military drone industry linked to the Fourth Industrial Revolution following the development of new war should continue its research on military drones in line with accurate diagnosis and the rapid development of future science and technology and IT technologies.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.1
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pp.61-70
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2020
In this study, the IOT-based desk layout method was proposed to complement the existing seating method and to improve the work efficiency. The IoT system for the desk layout needs determining the function, type and network protocol of the sensor to find out the working status of the desk to reasonably assist the worker's seat placement. A collection method was proposed. The algorithm used in Block Stacking was used when deciding how to allocate seats using the acquired data. As a result, we could suggest an arithmetic basis for rational desk layout in IoT environment and show that it can be applied to an advanced flexible seating system based on working type in addition to the preferences of employees in the future.
Recently, the frequency and range of algae occurrence in major rivers and lakes are increasing due to the increase in water temperature due to climate change, the inflow of excessive nutrients, and changes in the river environment. Abnormal algae include green algae and red algae. Green algae is a phenomenon in which blue-green algae such as chlorophyll (Chl-a) in the water grow excessively and the color of the water changes to dark green. In this study, a 3D virtual world of digital twin was built to monitor and control water quality information measured in ecological rivers and lakes in the living environment in real time from a remote location, and a sensor measuring device for water quality information based on the Internet of Things (IOT) sensor. We propose to build a smart water environment service platform that can provide algae warning and water quality forecasting by predicting the causes and spread patterns of water pollution such as algae based on AI machine learning-based collected data analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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