• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권10호
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• pp.3771-3788
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• 2015

This paper studies the distributed energy efficient resource management in the Internet of Things (IoT). Wireless communication networks support the IoT without limitation of distance and location, which significantly impels its development. We study the communication channel and energy management in the wireless communication network supported IoT to improve the ability of connection, communication, share and collaboration, by using the game theory and distributed learning algorithm. First, we formulate an energy efficient neighbor collaborative game model and prove that the proposed game is an exact potential game. Second, we design a distributed energy efficient channel selection learning algorithm to obtain the global optimum in a distributed manner. We prove that the proposed algorithm will asymptotically converge to the global optimum with geometric speed. Finally, we make the simulations to verify the theoretic analysis and the performance of proposed algorithm.

• ETRI Journal
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• 제45권4호
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• pp.594-602
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• 2023

Internet of things (IoT) is commonly employed to detect different kinds of diseases in the health sector. Systemic lupus erythematosus (SLE) is an autoimmune illness that occurs when the body's immune system attacks its own connective tissues and organs. Because of the complicated interconnections between illness trigger exposure levels across time, humans have trouble predicting SLE symptom severity levels. An effective automated machine learning model that intakes IoT data was created to forecast SLE symptoms to solve this issue. IoT has several advantages in the healthcare industry, including interoperability, information exchange, machine-to-machine networking, and data transmission. An SLE symptom-predicting machine learning model was designed by integrating the hybrid marine predator algorithm and atom search optimization with an artificial neural network. The network is trained by the Gene Expression Omnibus dataset as input, and the patients' data are used as input to predict symptoms. The experimental results demonstrate that the proposed model's accuracy is higher than state-of-the-art prediction models at approximately 99.70%.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.77-84
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• 2024

지난 몇 년 동안 5G와 같은 새로운 저 지연 통신 프로토콜을 기반으로 IoT 엣지가 등장하기 시작했다. 그러나, IoT 엣지는 막대한 이점에도 불구하고, 새로운 보완 위협을 초래하여 이를 해결하기 위한 새로운 보안 솔루션이 필요하다. 본 논문에서는 IoT 시스템을 보완하는 클라우드 환경기반의 IoT 엣지 아키텍처 모델을 제안한다. 제안 모델은 IoT 엣지 장치에서 추출한 네트워크 트래픽 데이터를 기계 학습에 작용하여 사전에 보안 위협을 예방한다. 또한, 제안 모델은 로컬 노드에서 보안 데이터 일부를 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)에서의 부하 및 보안을 보장한다. 제안 모델은 IoT 엣지 환경 중 로컬 노드에 데이터 처리 및 관리의 일부 기능을 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)의 부하를 더욱 줄이는 동시에 취약 부분을 안전하게 보호한다. 제안 모델은 다양한 IoT 기능을 네임 서비스로 가상화하고, 필요에 따라 하드웨어 기능과 충분한 계산 리소스를 로컬 노드에 배포한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권2호
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• pp.85-96
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• 2017

사물인터넷(IoT: Internet of Things)과 클라우드(Cloud) 컴퓨팅의 융합에 기반한 소위 IoT-Cloud 서비스들이 ICT 기반의 창의적이고 다양한 미래지향적인 응용 서비스를 구현하는 핵심 모델로 부상하고 있다. IoT 부분의 기기에서 부족한 컴퓨팅 능력을 공유형 클라우드로 보완하는 IoT-Cloud 서비스의 실증은 컨테이너(container)를 활용한 마이크로서비스(microservice) 기반 구현이 효율적이다. 마이크로서비스로 구현된 응용 서비스의 품질은 서비스 기능(function)들을 서로 연결(inter-connect)하는 서비스기능체이닝(SFC: service function chaining) 과정에서 발생하는 특정 기능 또는 이들의 연결에 따른 병목(bottleneck) 등에 영향 받는다. 전체 서비스의 정상작동을 보장하기 위해 서비스 환경 변동을 감안한 다양한 테스트 과정이 필요하며, 이를 통한 지속적인 개선 노력이 필요하다. 본 논문에서는 Node.js 기반의 IoT-Cloud 서비스를 대상으로 DevOps(개발운영병행체제) 기반 지속적인 통합 도구와 응용 성능 모니터링(application performance monitoring) 기법을 활용하여 지속적인 통합을 실험적으로 실증하고 그 효과를 논하고자 한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.472-477
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• 2018

본 논문에서는 지능형 IoT (internet of things) 미러 시스템을 통해 사용자의 우울증 예방을 위한 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현한다. 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 위해 IoT 미러 장치는 뇌파 헤드셋 디바이스로부터 집중도 및 명상도 데이터를 측정하고, 웹캠을 통해 다층 퍼셉트론 알고리즘으로 분류된 "슬픔", "분노", "혐오감", "중립", "행복" 및 "놀람"과 같은 표정 데이터를 측정한 후, oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버로 전송한다. IoT 서버에 수집된 데이터는 제안한 병합 레이블링 과정을 거쳐 세 가지의 우울 단계(RED, YELLOW, GREEN)를 분류하는 기계학습 모델을 생성한다. 실험을 통해 k-최근접 이웃 모델로 우울 단계를 분류한 결과 약 93%의 정확도를 얻을 수 있었고, 분류된 우울 단계에 따라 가족, 친구 및 사회복지사에게 소셜 네트워크 서비스 에이전트를 통해 알림 메시지를 전송하여 사용자와 보호자 간의 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1369-1378
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• 2017

Pub/Sub (Publish/Subscribe) paradigm is a simple and easy to use model for interconnecting applications in a distributed environment. In general, subscribers register their interests in a topic or a pattern of events and then asynchronously receive events matching their interest, regardless of the events' publisher. In order to build a low latency lightweight pub/sub system for Internet of Things (IoT) services, we propose a GQSFPS (Group Quorum System-based Fog Pub/Sub) system that is a core component in the event-driven service oriented architecture framework for IoT services. The GQSFPS organizes multiple installed pub/sub brokers in the fog servers into a group quorum based P2P (peer-to-peer) topology for the efficient searching and the low latency accessing of events. Therefore, the events of IoT are cached on the basis of group quorum, and the delay-sensitive IoT applications of edge devices can effectively access the cached events from group quorum fog servers in low latency. The performance of the proposed GQSFPS is evaluated through an analytical model, and is compared to the GQPS (grid quorum-based pud/sub system).

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권2호
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• pp.45-73
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• 2022

The research in the literature review on Internet of Things (IoT) adoption from an individual consumer viewpoint is minimal and has not yet been fully investigated. Therefore, the objectives of this study are to analyze the growth of IoT in recent years and to conduct a weight analysis of the factors that affect acceptance intentions and real usage of IoT-enabled services. For the review, we analyzed 87 publications from 13 conferences and 54 journals published during the period 2014-2020 about consumer adoption of IoT. Following the study, we discovered an unprecedented increase in the number of articles published in the last seven years, which points to an emerging area with an enormous prospect. Furthermore, the weight analysis outcome was associated with the diagrammatic representation in this study. After that, this research developed a generalized consumer IoT adoption model based on the 12 best predictors derived from frequency count and weight analysis, which had the highest predictive power for calculating IoT adoption. This paper further acknowledges the study's theoretical and practical contributions, as well as its shortcomings, and proposes further research directions for future researchers.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.447-459
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• 2020

The Internet of Things(IoT) paradigm is flourishing strenuously for the last two decades. Researchers around the globe have their dreams to transmute every real-world object to the virtual object. Consequently, IoT devices are escalating exponentially. The abrupt evolution of these IoT devices has caused a major challenge i.e. object classification. In order to classify devices comprehensively and accurately, this paper proposes a context-aware based multi-classification model for devices, which classifies the smart devices according to people's contexts. However, the classification features of contextual data of different contexts are difficult to extract. The deep learning algorithm has the capability to solve this problem. This paper proposes a context-aware based multi-classification model of devices, which classifies the smart devices according to people's contexts.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.4203-4223
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• 2021

Accelerated by the Internet of Things (IoT), the need for further technical innovations and developments within wireless communications beyond the fifth generation (B5G) networks is up-and-coming in the past few years. High altitude platform station (HAPS) communication is expected to achieve such high levels that, with high data transfer rates and low latency, millions of devices and applications can work seamlessly. The HAPS has emerged as an indispensable component of next-generations of wireless networks, which will therefore play an important role in promoting massive IoT interconnectivity with 6G. The performance of communication and key technology mainly depend on the characteristic of channel, thus we propose an efficient Markov chain based channel model, then analyze the HAPS communication system's uplink capability and swing effect through experiments. According to the simulation results, the efficacy of the proposed scheme is proven to meet the requirements of ubiquitous connectivity in future IoT enabled by 6G.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제1권1호
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• pp.1-4
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• 2015

본 논문은 TCP 혼잡제어 메커니즘의 슬로우-스타트 단계에서 웹 객체의 평균전송 시간을 추정하기 위한 수학적 모델을 제안한다. 평균 지연은 네트워크의 종단 사용자가 필요로 하는 중요한 서비스 품질이다. 제안하는 모델의 적용대상은 작은 윈도우 크기로 인해 패킷손실이 슬로우-스타트 구간에서만 발생하는 멀티-홉 무선 네트워크와 대역폭이 작은 사물 인터넷을 대상으로 한다. 모델은 초기 윈도우 크기와 패킷 손실률을 고려하여 지연시간을 구한다. 제안한 모델은 주어진 패킷손실에 대해 라운드 트립 타임과 초기 윈도우 크기에 따라 주로 영향을 받게 되며, 종단 사용자가 사물 인터넷 응용 서비스에 요구하는 응답시간을 추정하는 데 적용될 수 있다.