International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권7호
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pp.1-12
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2022
The current progression in the Internet of Things (IoT) and Machine Learning (ML) based technologies converted the traditional healthcare system into a smart healthcare system. The incorporation of IoT and ML has changed the way of treating patients and offers lots of opportunities in the healthcare domain. In this view, this research article presents a new IoT and ML-based disease diagnosis model for the diagnosis of different diseases. In the proposed model, vital signs are collected via IoT-based smart medical devices, and the analysis is done by using different data mining techniques for detecting the possibility of risk in people's health status. Recommendations are made based on the results generated by different data mining techniques, for high-risk patients, an emergency alert will be generated to healthcare service providers and family members. Implementation of this model is done on Anaconda Jupyter notebook by using different Python libraries in it. The result states that among all data mining techniques, SVM achieved the highest accuracy of 0.897 on the same dataset for classification of Parkinson's disease.
본 논문에서는 mobile edge computing (MEC) 네트워크에서 컨텍스트 기반 IoT 서비스를 위한 새로운 서비스 바인딩 및 리소스 관리 모델을 제시한다. 제안하는 제어는 MEC 서비스 바인딩 제어 계층 (MCL)과 사용자 컨텍스트 제어 계층 (UCL)의 두 가지 계층으로 구성되며, MCL은 시스템 관점에서 서비스 바인딩 구성, 리소스 할당 및 서비스 정책 구성을 관리하고, UCL은 사용자 관점에서 메타 객체를 사용하여 실시간 서비스 적응을 관리한다. 본 논문에서 제안하는 제어 모델은, 실험을 통해 기존 컴퓨팅 모델과 비교할 때 향상된 정보 처리량과 콘텐츠 전송 시간을 제공함을 확인했다. 제안하는 제어 모델은 차세데 MEC 환경에서 컨텍스트 기반의 다양한 사물인터넷 서비스의 핵심 구성 요소로 적용될 수 있다.
IoT(Internet of Things)로 대표되는 사물 인터넷 환경에서 최근 개인 건강 및 홈 자동화 관련 센서류 장치들이 급격히 보급되고 있다. 설치된 장치의 수가 증가함에 따라 사용자 입장에서는 이용하고자 하는 장치마다 개별 서비스 또는 어플리케이션을 찾아 실행해야 하는 번거로움이 생기고, 서비스 공급자 입장에서는 장치간의 정보 공유나 연동 및 통합 제어 기능을 제공하기 어려운 문제가 심화된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 댁내 인터넷 서비스의 거점이 되는 무선 인터넷 공유기를 이용, 다양한 IoT 장치들을 연동하고 통합 제어하는 방법을 제시 한다. 이를 위하여, 먼저 IoT 장치를 가상 오브젝트(Virtual Object)화하는 방법을 제시하고, 생성된 가상 오브젝트들을 무선 인터넷 공유기상에서 실행, 연동 및 관리하기 위한 서비스 구조를 제안한다. 또한 이를 직접 홈 환경의 무선 인터넷 공유기상에 구현해 다수의 IoT 장치들을 연결한 상황에서 안정적인 서비스 제공 여부와 무선 라우팅 기능과 병행 동작시의 성능에 대해 시험함으로써, 실제 환경에서의 이용 가능성을 검증한다.
사물인터넷 기반의 헬스케어 서비스는 다양한 사물인터넷 디바이스를 통해서 사용자의 생체신호 측정, 질병 진단 및 예방을 포함한 건강관리 및 의료 서비스를 제공하고 있다. 그러나, 사물인터넷 기반의 헬스케어 서비스는 여러 가지 요소 기술들이 통합되어 서비스를 제공하기 때문에 각 요소 기술 자체의 보안 취약성과 연동 시 새로운 보안 취약성이 발생할 수 있는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 IoT 기반의 웨어러블 장비를 이용한 사용자의 헬스케어 정보를 서버에 전달할 때 제 3자로부터 사용자의 헬스케어 정보를 안전하게 처리할 수 있는 사용자 프라이버시 보호 모델을 제안한다. 제안 모델은 사용자의 헬스케어 정보를 안전하게 처리, 보관, 저장할 수 있도록 헬스케어 센서 정보 별로 속성 값을 부여하여 사용자의 프라이버시를 계층적으로 통합 관리한다. 성능평가 결과, 제안모델은 기존모델보다 IoT 장치의 처리율은 평균 10.5% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 모델에 비해 평균 9.9% 낮은 결과를 얻었다.
본 연구는 건축설계 안에서 사물인터넷서비스를 시뮬레이션 하는 일종의 전문가 시스템을 개발하는 연구로서 건물정보를 활용하여 보다 향상된 기능의 시뮬레이션을 구현하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 소개되는 프로토타입 시스템(iotBIM)은 사용자의 행위와 사물인터넷서비스를 디자인 대안으로부터 자동으로 생성된 가상공간상에서 시뮬레이션 한다. iotBIM의 개발을 위하여 본 연구에서는 상용 건축정보모델링(BIM) 저작도구를 이용하였다. iotBIM의 개발을 위하여 건축정보모델링 플랫폼을 활용한 것은 BIM 설계과정에 이미 세밀한 3차원 모델이 생성되기 때문이다. 따라서 iotBIM은 BIM기반 플랫폼에 장착되어 디자인 대안에 대한 시뮬레이션 모듈로 활용된다. 건축 디자인 과정 중에서 건축가는 iotBIM을 실행시킬 수 있으며 이를 통하여 가상공간에서 이루어지는 시뮬레이션을 통하여 사물인터넷 서비스 상황을 눈으로 확인하고 디자인 의사결정을 할 수 있다. 본 연구는 기초적 성격의 연구로서 본 연구의 궁극적인 목표 달성을 위한 이론적 기술적 기반을 마련하기 위한 것이다.
Alasmari, Moteb K.;Alwakeel, Sami S.;Alohali, Yousef
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.163-172
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2022
The interconnection of an enormous number of devices into the Internet at a massive scale is a consequence of the Internet of Things (IoT). As a result, tasks offloading from these IoT devices to remote cloud data centers become expensive and inefficient as their number and amount of its emitted data increase exponentially. It is also a challenge to optimize IoT device energy consumption while meeting its application time deadline and data delivery constraints. Consequently, Fog Computing was proposed to support efficient IoT tasks processing as it has a feature of lower service delay, being adjacent to IoT nodes. However, cloud task offloading is still performed frequently as Fog computing has less resources compared to remote cloud. Thus, optimized schemes are required to correctly characterize and distribute IoT devices tasks offloading in a hybrid IoT, Fog, and cloud paradigm. In this paper, we present a detailed survey and classification of of recently published research articles that address the energy efficiency of task offloading schemes in IoT-Fog-Cloud paradigm. Moreover, we also developed a taxonomy for the classification of these schemes and provided a comparative study of different schemes: by identifying achieved advantage and disadvantage of each scheme, as well its related drawbacks and limitations. Moreover, we also state open research issues in the development of energy efficient, scalable, optimized task offloading schemes for Fog computing.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.2396-2413
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2018
Trust management is one of the most challenging issues for the highly heterogeneous Internet of Things (IoT). In the context of the IoT, it is difficult to evaluate the node's trustworthiness in the same trust model when a node provides different services. Guaranteeing the availability of the trust management service is another significant challenge because of the dynamic nature of IoT environments. With these issues in mind, this paper propose a robust and adaptive trust management system for the IoT that is able to measure the trustworthiness of nodes based on feedbacks collected from participants in a specific context and ensure the availability of trust management services. The main contributions of our system are: 1) Proposing a partly decentralized trust management framework, which improves the resiliency of the trust mechanism; 2) Proposing an adaptive trust evaluation scheme and a three-dimensional context representation makes trust evaluation more accurate and specific; 3) Enhancing the adaptive trust evaluation scheme by incorporating a bad behavior factor in trust estimation, which efficiently distinguishes misleading feedbacks from On-Off attacks. Simulation results show the good performance of the proposed system and especially show effectiveness against On-Off attacks compared to other trust mechanisms.
사물인터넷 서비스를 위해 다양한 종류의 디바이스가 사용되고 있으며, 사물인터넷 디바이스들은 주로 비면허 대역의 주파수를 사용하는 통신기술을 활용하고 있다. 비면허 대역의 통신기술에는 몇 가지가 있지만, 현재 WiFi가 가장 대표적으로 사용된다. 사물인터넷 서비스를 위해 사용되는 디바이스는 제한된 기능을 가진 디바이스부터 스마트폰까지 컴퓨팅 리소스가 다양하고, WiFi 와 같은 무선 네트워크를 통해 서비스를 제공한다. 대부분의 사물인터넷 장치는 네트워크 제어를 위한 복잡한 연산을 할 수 없기 때문에 신호세기에 의존하여 WiFi 액세스 포인트를 선정하고 있다. 이는 사물인터넷 서비스 효율을 떨어뜨리는 원인으로 작용한다. 따라서, 본 논문에서는 액세스 포인트를 통해 사물이터넷 디바이스의 WiFi 연결을 제어할 수 있는 지능형 액세스 포인트 시스템을 구현한다. 사물인터넷 디바이스에서 측정된 네트워크 정보를 통해 액세스 포인트에서 피드 포워드 신경망 (feed forward neural network) 알고리즘을 사용하여 학습을 하고, 네트워크 연결 상태를 예측하여 디바이스의 WiFi연결을 제어한다. 이렇게 함으로써 사물인터넷 디바이스의 서비스 효율을 높일 수 있다.
본 논문의 연구목적은 사물인터넷(Internet of Things : IoT)을 기반으로 한 비즈니스 프로세스의 지원 방안을 제시하는 것이다. 이 때 사물인터넷의 비즈니스 모델과 제품의 강화를 위한 IoT의 비즈니스 프로세스 적용 방안에 집중하도록 한다. 본 논문의 연구 방법은 기계류 장치산업에서 기계생산 시에 발생하는 오류를 최소화할 수 있는 경우를 대상으로 하였다. 본 논문의 결과로서 IoT 구조와 선택된 IoT 기술에 기초한 비즈니스 프로세스의 설계를 들 수 있다. 본 연구는 IoT를 기반으로 한 비즈니스 프로세스의 지원방법론인데, 비즈니스 프로세스 중에서 IoT의 영향을 가장 많이 받는 키 프로세스, 즉 원거리 기계 모니터링, 기계 정비, 재료 조달, 제품가격결정, 그리고 정보보고시스템을 중심으로 수행되었다. 본 연구에서의 연구 한계점은 본 연구를 기계장치 회사에 한정해서 실시했다는 것이다. 향후의 연구는 연구대상을 더욱 확대하여 다른 많은 업종의 비즈니스 프로세스에도 적용해보아야 할 것이다. 본 연구의 결과는 IoT 기술을 이용하여 경영실적을 향상하고자하는 기계 산업에서 활용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 IoT (Internet of Things) 서비스 구현을 위한 스마트센서의 설계 방안을 연구하였다. 지속적인 데이터 수집을 위한 센서의 전원 공급부는 에너지 하베스팅 (Energy Harvesting) 기술을 적용하였으며, 주변 환경으로부터 영향을 줄일 수 있는 압전소자 (piezoelectric transducer)를 선택하여 전원 공급부를 설계하였다. 데이터 전송을 위한 무선통신 인터페이스는 BLE (Bluetooth Low Energy) 기술을 적용하여 설계하였다. BLE는 저전력 단거리 무선 통신에 적합하며, 주요 응용분야인 BLE 비콘 (beacon)은 O2O (Online to Offline) 서비스, 실내 측위 기반의 내비게이터, 도난/미아 방지 서비스에서 모바일 게임 등으로 활용 범위가 확대되고 있다. BLE 무선통신의 짧은 전송 거리를 보완하기 위해 무선 커버리지를 확대할 수 있는 방안을 연구하였으며, 네트워크 구축이 용이하고 무선 커버리지 확대할 수 있는 CATV 망을 활용한 BLE 센서 네트워크 구축 방안을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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