일상에서 이용하는 모든 물건들이 네트워크 접속 기능을 갖추고, 이들이 긴밀하게 연동하면서 생활 및 업무의 편의성을 높이는 IoT(사물인터넷) 시대가 활짝 열렸다. 로봇도 IoT 환경에 맞춰 발전해야 하는 상황이다. 논문에서는 IoT 환경을 위한 다리가 있는 로봇 궤적을 생성하기 위해 새로운 형태의 EFM (진화 퍼지 머신)을 사용하는 방법에 대하여 다룬다. 퍼지 시스템은 비선형 시스템을 묘사하는 데 널리 사용되고 있다. 퍼지 시스템에서 퍼지 모델의 전반부 및 후반부 구조를 결정하는 것은 매우 중요한 문제이다. EFM은 다리가 달린 로봇을 위해 퍼지 시스템의 전반부 및 후반부 구조를 진화시켜 효율적으로 구조를 개선한다. 퍼지 시스템에서 각 구조의 로봇 궤적 매개 변수를 생성하고 EFM에 의해 자동으로 조정된다. 제안된 접근 방식은 다리가 있는 로봇에 적용하여 성능을 살펴본다.
IoT (Internet of Things) is a collective term referring to application services that provide information through sensors/devices connected to the internet. The real world application of IoT is expanding fast along with growing number of sensors/devices. However, since IoT application relies on vertical combination of sensors/devices networks, information sharing within IoT services remains unresolved challenge. Consequently, IoT sensors/devices demand high construction and maintenance costs, rendering the creation of new IoT services potentially expensive. One solution is to launch an IoT open market for information sharing similar to that of App Store for smart-phones. Doing so will efficiently allow novel IoT services to emerge across various industries, because developers can purchase licenses to access IoT resources directly via an open market. Sharing IoT resource information through an open market will create an echo-system conducive for easy utilization of resources and communication between IoT service providers, resource owners, and developers. This paper proposes the new business model of IoT open market for information sharing, and the requirements for ensuring security and standardization of open markets.
IoT 네트워크는 다양한 기기들을 연결하는 구조로서 많은 분야에서 활용되고 있으며 대부분의 연구들은 응용 분야나 플랫폼 설계, 보안 적용 등의 분야에서 수행되었지만 IoT 네트워크의 트래픽 제어에 대한 연구는 많이 진행되지 않았다. 본 논문에서는 IoT 네트워크에서 게이트웨이(싱크 노드)가 처리하는 트래픽을 유형별로 제어할 수 있는 트래픽 쉐이핑 기법을 제안하고 이 모델을 수치해석 방법으로 분석하고 시뮬레이션을 통해 제안 기법의 적합성을 제시하였다. 제안된 트래픽 쉐이핑 기법은 실시간 트래픽을 중심으로 전송하는 게이트웨이와 비실시간 트래픽을 전송하는 게이트웨이로 구분하고 무선 방식이 대부분인 센서 네트워크의 특성을 반영하여 분석하고 전송 처리율을 구하였다. 실험 결과 수치 해석적 분석과 시뮬레이션이 유사한 결과를 보임으로써 제안된 트래픽 제어 기법의 효율성을 확인할 수 있었다.
With the broad adoption of the Internet of Things (IoT) in a variety of scenarios and application services, management and orchestration entities require upgrading the traditional architecture and develop intelligent models with ultra-reliable methods. In a heterogeneous network environment, mission-critical IoT applications are significant to consider. With erroneous priorities and high failure rates, catastrophic losses in terms of human lives, great business assets, and privacy leakage will occur in emergent scenarios. In this paper, an efficient resource slicing scheme for optimizing federated learning in software-defined IoT (SDIoT) is proposed. The decentralized support vector regression (SVR) based controllers predict the IoT slices via packet inspection data during peak hour central congestion to achieve a time-sensitive condition. In off-peak hour intervals, a centralized deep neural networks (DNN) model is used within computation-intensive aspects on fine-grained slicing and remodified decentralized controller outputs. With known slice and prioritization, federated learning communications iteratively process through the adjusted resources by virtual network functions forwarding graph (VNFFG) descriptor set up in software-defined networking (SDN) and network functions virtualization (NFV) enabled architecture. To demonstrate the theoretical approach, Mininet emulator was conducted to evaluate between reference and proposed schemes by capturing the key Quality of Service (QoS) performance metrics.
According to existing study into the remote fault diagnosis procedure, the current diagnostic approach has an imperfect decision model, which only supports communication in a close distance. An Internet of Things (IoT)-based remote fault diagnostic approach for wind power equipment is created to address this issue and expand the communication distance of fault diagnosis. Specifically, a decision model for active power coordination is built with the mechanical energy storage of power generation equipment with a remote diagnosis mode set by decision tree algorithms. These models help calculate the failure frequency of bearings in power generation equipment, summarize the characteristics of failure types and detect the operation status of wind power equipment through IoT. In addition, they can also generate the point inspection data and evaluate the equipment status. The findings demonstrate that the average communication distances of the designed remote diagnosis method and the other two remote diagnosis methods are 587.46 m, 435.61 m, and 454.32 m, respectively, indicating its application value.
Recently, the competition among global IT companies for the market occupancy of the IoT(Internet of Things) is fierce. Internet of Things are all the things and people around the world connected to the Internet, and it is becoming more and more intelligent. In addition, for the purpose of providing users with a customized services to variety of context-awareness, IoT platform and related research have been active area. In this paper, we analyze third party instant messengers of Windows 8 Style UI and propose a digital forensic methodology. And, we are well aware of the Android-based map and navigation applications. What we want to show is GPS information analysis by using the R. In addition, we propose a structured data analysis applying the hierarchical clustering model using GPS data in the digital forensics modules. The proposed model is expected to help support the IOT services and efficient criminal investigation process.
IoT시스템 품질확보를 목표로 하는 QoS 관리체계에서 가장 중요한 포인트는 품질 측정체계 설계와 품질평가 제도이다. 본 연구는 IoT시스템 구조와 기능 진단을 토대로 한 핵심품질 측정용 매트릭스 모델 연구이다. 특히 사물인터넷(IoT) 환경의 품질측정에 대한 메트릭스를 개발함으로써 사물 인터넷(IoT) 품질 측정/분석을 위한 기초를 제공한다. IoT시스템 품질평가용 매트릭스는 기능적 요구사항과 품질 요구사항을 하나의 통합 테이블에 기술하여 품질평가를 시행하는 방법이다. 기능적 요구사항과 품질 요구사항을 종합하여 연관성을 평가함으로써 평가 신뢰도와 활용성을 높일 수 있다. 제안된 방법 적용 시 IoT 품질은 신호처리, 프로세싱, 네트워킹 기능 등에서 보다 효율적인 품질확보의 토대가 되고 전체적으로 지연을 줄이면서 QoS를 향상 시킬 수 있다.
Securing objects in the Internet of Things (IoT) is essential. Authentication model is one candidate to secure an object, but it is only limited to handle a specific type of attack such as Sybil attack. The authentication model cannot handle other types of attack such as trust-based attacks. This paper proposed two-phase security protection for objects in IoT. The proposed method combined authentication and statistical models. The results showed that the proposed method could handle other attacks in addition to Sybil attacks, such as bad-mouthing attack, good-mouthing attack, and ballot stuffing attack.
많은 연산량을 가진 딥러닝은 초소형 IoT 장치나 모바일 장치에 구현하기가 어렵다. 최근에는 이러한 장치에서도 딥러닝을 구현할 수 있도록 모델의 연산량을 줄이는 딥러닝 경량화 기술이 소개되었다. 양자화는 연속적인 분포를 가지는 파라미터 값들을 고정된 비트의 이산 값으로 표현하여 모델의 메모리 및 크기 등을 줄여 효율적으로 사용할 수 있는 경량화 기법이다. 그러나 양자화로 인한 이산 값 표현으로 인해 모델의 정확도가 낮아지게 된다. 본 논문에서는 정확도를 개선할 수 있는 다양한 양자화 기술을 소개한다. 먼저 기존 양자화 기술 중 APoT와 EWGS를 선택하여 동일한 환경에서 실험을 통해 결과를 비교 분석하였다. 선택된 기술은 ResNet모델에서 CIFAR-10 또는 CIFAR-100 데이터 세트로 훈련되고 테스트 되었다. 실험 결과 분석을 통해 기존 양자화 기술의 문제점을 파악하고 향후 연구에 대한 방향성을 제시하였다.
Korea has high quality level of ICT Technologies, however it still have a long way to go before invigoration of ICT in agriculture industry. The government of Korea supply to agriculture ICT systems, however these are the enclosed type and insufficient the level of connectivity, compatibility, and integrity between ICT systems. Farmers can not share crop information and one system can not use with others in combination. Recently, IoT(Internet of Things) become popular to emphasize the vision of a global internet and ICT industry. The IoT is a critical technology that leads future internet generation. We believe that IoT will change status of agriculture industry and appearance of various agriculture business model. Using IoT technology is provided a platform of opportunities to optimize work processes and efficient use of energy, time and labour in farm. It can automatically control temperature, humidity, sunshine system and so on for optimal growth conditions at greenhouse and plant factory. Growth setting can even be controlled and monitored crop condition and disease by a smartphone app or PC. It is possible to improve quality of farming and farm product. We suggest that construction of IoT platform through open API in agriculture industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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