사물인터넷 (Internet-of-Things, IoT) 장치들의 개수와 기능은 앞으로 기하급수적으로 증가하고 향상될 것이다. 그러한 장치들은 방대한 양의 시간에 제약을 받는 데이터를 생성할 수도 있다. IoT 상황에서, 데이터 관리는 데이터를 생성하는 객체와 장치 그리고 분석 목적과 서비스를 위해 그 데이터를 액세스하는 응용 사이의 중간 계층으로서의 역할을 해야 한다. 덧붙여, 대부분 IoT 서비스들은 데이터 가용성과 데이터 전달의 효율성을 증가시키기 위하여 호스트 중심 보다는 콘텐츠 중심이다. IoT는 모든 통신 장치들을 상호 연결할 것이고, 그리고 장치들과 객체들에 의해 생성된 또는 관련된 데이터를 글로벌하게 액세스할 수 있게 만든다. 또한 포그 컴퓨팅은 최종 사용자 근처의 네트워크 에지에서 데이터와 계산을 관리하고, 그리고 최종 사용자들에게 낮은 지연, 고대역폭, 지리적 분산으로 새로운 유형의 응용들과 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는 시간 민감성을 보장하면서 효율적이고 신뢰적으로 IoT 데이터를 해당 IoT 응용들에게 전달하기 위하여 에지와 포그 컴퓨터 클라우드의 완전 분산 하이브리드 모델인 에지-포그 클라우드에 기반하고, 그리고 정보 중심 네트워크와 블룸 필터를 사용하는 $EFcHD^2$ (Edge-Fog cloud-based Hierarchical Data Delivery) 방법을 제안한다. $EFcHD^2$ 방법에서는 IoT 데이터의 특성인 지역성, 크기, 실시간성과 인기도 등을 고려하는 에지-포그 클라우드의 적절한 위치에 그 IoT 데이터의 복사본이나 에지 노드에 의해 전 처리된 특징 데이터를 저장한다. 그리고 제안하는 $EFcHD^2$ 방법의 성능을 분석적 모델로 평가하고, 그것을 성능을 포그 서버 기반 방법 그리고 CCN (Content-Centric Networking) 기반 데이터 전달 방법과 비교한다.
Internet of Things(IoT) is electronic devices and household appliances use wireless sensor network in environment of high speed wireless network and LTE mobile service. The combination of the development of Internet and wireless network led to development of new forms of service such as electronic devices and household appliances can connect to the Internet through various sensors and online servers such as a Home Network. Even though Internet of Things is useful, there are problems in Internet of Things. In environment of Internet of Things, information leakage could happens by illegal eavesdropping and spoofing. Also illegal devices of wireless communication interference can cause interfere in Internet of things service, physical damage and denial of service by modulation of data and sensor. In this thesis, it will analyze security threats and security vulnerability in environment of mobile services and smart household appliances, then it will suggest plan. To solve security issues, it is important that IT and RFID sensor related companies realize importance of security environment rather than focus on making profit. It is important to develop the standardized security model that applies to the Internet of Things by security-related packages, standard certification system and strong encrypted authentication.
각종 기기들이 연결되는 사물인터넷(internet of things) 시스템에서 중요한 부품의 고장은 경제적, 인명의 손실을 야기할 수 있다. 시스템 내에서 발생하는 고장으로 인한 손실을 줄이기 위해 고장 검진 기술이 IoT에서 중요한 기술로써 여겨지고 있다. 본 논문에서는 그래프 신경망 기반 방법을 사용하여 시스템 내의 설비에서 취득된 진동 데이터의 특징을 추출하여 고장 여부를 판단하고 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 딥러닝 모델의 학습을 위해, CWRU(case western reserve university)에서 취득된 고장 데이터 셋을 입력 데이터로 사용한다. 제안하는 모델의 분류 정확도 성능을 확인하기 위해 기존 제안된 합성곱 신경망(convolutional neural networks) 기반 분류 모델과 제안된 모델을 비교한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 모델은 불균등하게 나누어진 데이터에서 기존 모델보다 분류 정확도를 약 5% 향상 시킬 수 있는 것을 확인하였다. 이후 연구로, 제안하는 모델을 경량화해서 분류 속도를 개선할 예정이다.
This study investigates the organizational factors including firm size, adaptive capability, absorptive capability, innovative capability, and executive support to determine internet of things, production and services, and organizational performance. Research design, data, and methodology: A quantitative methodology was employed, involving the distribution of surveys to 460 employees occupying managerial and strategic roles. These individuals have accrued a minimum of one year of experience within 20 leading manufacturing and distribution companies in Thailand, each boasting a workforce exceeding 250 employees. Sampling techniques utilized encompass judgmental, quota, and snowball sampling. Furthermore, analysis of the data was conducted through Confirmatory Factor Analysis (CFA) and Structural Equation Model (SEM). Results: The findings indicate that factors such as firm size, adaptive capability, absorptive capability, and innovative capability exert significant influence on the Internet of Things (IoT). In addition, IoT significantly impacts both production and services. Furthermore, the study highlights the significant influence of production and services on organizational performance. However, the anticipated relationship between executive support and IoT lacks support according to the results. Conclusions: This study highlights the transformative potential of IoT for the manufacturing and distribution sector, paving the way for enhanced efficiency, competitiveness, and sustainability in a rapidly evolving business landscape.
The concept of the Internet of Things (IoT) enables physical objects or things to be virtually accessible for both consuming and providing services. Undue access from irresponsible activities becomes an interesting issue to address. Maintenance of data integrity and privacy of objects is important from the perspective of security. Privacy can be achieved through various techniques: password authentication, cryptography, and the use of mathematical models to assess the level of security of other objects. Individual methods like these are less effective in increasing the security aspect. Comprehensive security schemes such as the use of frameworks are considered better, regardless of the framework model used, whether centralized, semi-centralized, or distributed ones. In this paper, we propose a new semi-centralized security framework that aims to improve privacy in IoT using the parameters of trust and reputation. A new algorithm to elect a reputation coordinator, i.e., ConTrust Manager is proposed in this framework. This framework allows each object to determine other objects that are considered trusted before the communication process is implemented. Evaluation of the proposed framework was done through simulation, which shows that the framework can be used as an alternative solution for improving security in the IoT.
본 논문에서는 사용자의 스트레스 해소와 주의력 향상에 도움이 될 수 있는 ASMR(autonomous sensory meridian response) 콘텐츠 제어 기법을 제안한다. 제안된 기법은 뇌파 측정 디바이스로부터 EEG(electroencephalography), 집중도, 명상도, 눈 깜빡임 데이터를 측정하고 안드로이드 IoT(internet of things) 앱을 통해 oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버 플랫폼으로 전송한다. 서버 플랫폼에 수집된 EEG, 집중도 및 명상도 데이터를 사용하여 사용자의 정신건강상태를 분류하기 위한 SVM(support vector machine) 모델을 생성하고, 이 모델을 통해 분류된 사용자의 정신건강상태와 눈 깜빡임 데이터에 따라 ASMR 콘텐츠를 제어한다. 데이터 사용형태에 따라 SVM 모델을 비교한 결과, 집중도와 명상도 데이터를 사용하는 SVM 모델이 85.7%의 정확도를 나타내었고 이 SVM 모델이 분류한 정신건강상태와 눈 깜빡임 데이터의 변화에 따라 ASMR 콘텐츠 제어 알고리즘이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권2호
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pp.61-73
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2019
In 2019, 5G mobile communication technology will be commercialized. From the viewpoint of technological innovation, 5G service can be applied to other industries or developed further. Therefore, it is important to measure the demand of the Internet of things (IoT) because it is predicted to be commercialized widely in the 5G era and its demand hugely effects on the economic value of 5G industry. In this paper, we applied Bayesian method on regression model to find out the demand of 5G IoT service, wearable service in particular. As a result, we confirmed that the Bayesian regression model is closer to the actual value than the existing regression model. These findings can be utilized for predicting future demand of new industries.
In order to provide useful Internet of Things (IoT) services, the locations of IoT devices should be well managed. However, frequent location updates of lots of IoT devices result in signaling overhead in networks. To solve this problem, this paper utilizes the opportunistic fog node (OFN) which is opportunistically available according to the mobility to perform the location updates as a representative of IoT devices. Therefore, the location updates through OFN can reduce the signaling loads of networks. To show the performance of the proposed scheme, we develop an analytic model for the opportunistic location update offloading probability that the location update can be offloaded to OFN from the IoT device. Then, the extensive simulation results are given to validate the analytic model and to assess the performance of the proposed scheme in terms of the opportunistic location update offloading probability.
본 연구에서는 도서관에 사물인터넷(Internet of Things) 개념을 적용하여 사람, 사물, 데이터 등의 정보가 서로 유기적으로 연계되는 생태학적인 네트워크 공간으로서의 해석을 시도하였다. 먼저 도서관의 물리적 공간에 존재하는 다양한 사물과 인터넷 공간에 존재하는 데이터를 사물인터넷 요소로 정의하였다. 다음으로 다양한 사물들이 상이한 메타데이터와 통신 프로토콜을 통해 정보를 교환하고 유용한 정보로서 서로 통합하기 위한 시맨틱 웹 기술 적용을 제안하였다. 마지막으로 인터넷 공간속에서 다양한 사물인터넷의 요소들이 실시간으로 공유하는 정보를 도서관 관리 및 이용자 서비스 등 특정 목적에 활용될 수 있는 방안으로서 사물인터넷 모델을 제시하고자 하였다.
가축 생산은 파키스탄 농촌 인구의 2 번째로 큰 활동이며, 더욱이 농촌 지역에 사는 파키스탄 전체 인구의 67 %가 축산 활동에서 수입을 얻고 있다. 파키스탄 농촌에서 농업의 한 부분인 가축 생산은 파키스탄인에게 매우 중요하기 때문에, 비용 효과가 높은 비율과 실질적인 기술 도입으로 이 분야를 더욱 발전시키는 것이 특히 중요하다. 파키스탄 농업 분야에서 이러한 중요한 분야를 개선하기 위한 노력의 일환으로 파키스탄의 가축 생산 및 관리의 마이크로 프로세서 및 마이크로 컨트롤러 등 IoT 기술을 활용하는 능력과 가능성을 더 잘 이해하기 위한 연구가 진행되고 있다. 사물의 인터넷은 IoT 기술의 적용에 따른 비용절감과 효과적인 축산관리를 통해 소규모 농촌 축산물을 대규모 사업으로 확대할 수 있게 한다. 본 논문은 스마트 동물 농장에 기초한 IoT 농업 모델을 언급하였으며 그 분야에 IoT 기술을 적용하는 단점과 장점을 분석하였다. 본 연구에서 안전 센서를 탐색하여 가축의 무리 활동을 모니터링하고 시간 응답에 필요한 중요한 작업을 감지하기 위하여 시스템의 일부로 이러한 센서 사용에 목표를 두었다. 이 시스템은 필요 시에 사료와 물을 공급하고, 가축의 질병과 열을 방지하기 위하여 스마트 폰이나 컴퓨터와 이러한 기기를 인터넷으로 연결하여 온도와 습도를 제어해 한다. 본 논문에서는 IoT에 기반한 스마트 동물 농장 모델을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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