• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.3
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• pp.419-424
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• 2015

The era of IoT in which all objects are intelligent and are connected to the Internet has been started. In order to establish and activate an IoT eco system, open services platform is very important. In this paper, we developed a BLE sensor module as a component of the open service platform based on the IoT and the open source hardware Blutooth4.0. To verify the functionality and performance of the developed BLE sensor module was built to evaluate the performance of the test environment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1830-1833
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• 2015

모든 사물이 통신으로 연결되는 사물인터넷(IoT) 시대가 도래 하면서, IoT센서를 통한 데이터 시각화에 대한 요구가 증가 하고 있다. 본 연구에서는 전문적인 지식이 없는 사람도 쉽게 방대한 센서 데이터를 저장, 수집 후 쉽게 데이터 시각화할 수 있는 시스템을 구성 하였다. 본 논문에서는 데이터 시각화를 접근성이 용이한 웹 브라우저에서 구현하였고, 웹 브라우저에서 이를 구현하기 위해서는 웹의 다양한 비표준 플러그인(Flash, SilverLight, ActiveX 등)을 사용해야하는 불편함있다. 이를 개선하기 위해 HTML5, CSS, Javascript를 사용해 플러그인을 설치하지 않고 초음파 센서를 사용한 데이터의 실시간 차트 구현을 하였다. 본연구의 결과는 향후, 초음파 센서데이터를 활용한 전후방 장애물 감지 센서, 도난 경보 시스템, IoT센서 데이터 시각화 서비스 등에 활용 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.235-237
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• 2018

최근 IoT 센서 즉, 사물 인터넷 기반 기술에 대한 연구가 많이 진행되고 있으며, 다양한 제품들이 출시되고 있다. 대표적으로 홈 IoT 제품으로 가정에서 인터넷과 스마트폰 어플리케이션을 이용하여 가스 밸브, 보일러, 전등 등을 제어하는 것을 볼 수 있다. 하지만, 농업분야에서는 농작물 생산지의 환경 정보를 수집하고, 그에 맞춰 온습도 등을 제어하기 위해 관리자 혹은 생산자가 수동적으로 처리해야만 하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 비닐하우스와 축산농가 등에서 사용할 수 있는 IoT 센서 기반 무인 관리 어플리케이션을 설계하고자 한다. 사용자가 비닐하우스 혹은 축산농가에 들어가지 않아도 사용자가 스마트폰 어플리케이션을 통해 모니터링 하면서 온습도를 조절하고, 센서의 고장 유무를 파악하여 교체시기를 알려 주는 등의 기능을 포함 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.397-399
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• 2021

The increase in single-person households and the development of Home IoT technology make it important to improve the convenience of the residential environment. In addition, the increase in indoor activities caused by COVID-19 calls for the development of products to make life more convenient for single-person households. This trend of increased indoor activity has made it easier to interact with the current residential environment than before, and as a result, the need to develop technology for Home IoT is emerging. Therefore, the Home IoT system will be developed to monitor the information needed to maintain an ideal indoor environment such as temperature, humidity, and fine dust. The system will also interact with users, and propose a system that improves safety in indoor activities by equipping the home with IoT sensors for preventing safety accidents such as gas leakage and fire.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.7
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• pp.127-133
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• 2021

In industrial IoT environments, sensors generate data for their detection targets and deliver the data to IoT gateways. Therefore, managing large amounts of real-time sensor data is an essential feature for IoT gateways, and key-value storage engines are widely used to manage these sensor data. However, key-value storage engines used in IoT gateways do not take into account the characteristics of sensor data generated in industrial IoT environments, and this limits the performance of key-value storage engines. In this paper, we optimize the key-value storage engine by utilizing the features of sensor data in industrial IoT environments. The proposed optimization technique is to analyze the key, which is the input of a key-value storage engine, for further indexing. This reduces excessive write amplification and improves performance. We implement our optimization scheme in LevelDB and use the workload of the TPCx-IoT benchmark to evaluate our proposed scheme. From experimental results we show that our proposed technique achieves up to 21 times better than the existing scheme, and this shows that the proposed technique can perform high-speed data ingestion in industrial IoT environments.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.607-608
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• 2016

Recently using a variety of sensors sensing the virtual(Virtual Sensing) technology that extracts specific data has been applied to IoT service interface. The utilization of such sensors while increasing IoT (Internet of Things) environmental sensor is an essential element. However, used in the IoT to the environment, while the increase in utilization of a specific sensor utilization falling sensors is generated. In this paper, we design unnecessary sensors removal algorithm as a way to solve this problem. Through the utilization of poor power to block the sensor can reduce the power consumption and user sensor control service through the monitoring by blocking the use of the sensor is considered that there can be provided a more effective and convenient.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.8 no.5
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• pp.127-132
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• 2022

As the IoT technology is more developed, it is more important for the accuracy of IoT data. Since the IoT data supports a different formats and protocols, it is often happened that the IoT system is failed or the incorrect data is generated with the unreliable IoT devices(sensor, actuator). Because the abnormality of IoT device or the user situation is not detected correctly, this problem makes the user to be unsatisfied with the IoT system. This study proposes the decision methodology of IoT data consistency whether the IoT data is generated in normal range or not by using the mathematical functions('gradient descent function' and 'linear regression function'). It may be concluded that the gradient function method is suitable for the IoT data which the 'increasing velocity' is related with the next generated pattern(eg. sensor devices), the linear regression function method is suitable for the IoT data which the 'the difference from linear regression function' is related with the next generated pattern in case the data has a linear pattern(eg. water meter, electric meter).

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.18 no.1
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• pp.6-12
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• 2017

In this paper, we proposed IoT based Smart Health Service using Motion Recognition for Human UX/UI. Until now, sensor networks using M2M-based u-healthcare are using non-IP protocol instead of TCP / IP protocol. However, in order to increase the service utilization and facilitate the management of the IoT-based sensor network, many sensors are required to be connected to the Internet. Therefore, IoT-based smart health service is designed considering network mobility because it is necessary to communicate not only the data measured by sensors but also the Internet. In addition, IoT-based smart health service developed smart health service for motion detection as well as bio information unlike existing healthcare platform. WBAN communications used in u-healthcare typically consist of many networked devices and gateways. The method proposed in this paper can easily cope with dynamic changes even in a wireless environment by using a technology supporting mobility between WBAN sensor nodes, and systematic management is performed through detection of a user's motion.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1800-1803
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• 2015

기존의 센서가 컴퓨팅과 통신기능을 갖추게 되면서, 분산된 센서가 통신망을 통해 전달하는 현장의 물리량 변화를 직관적으로 판단할 수 있게 돕는 재사용 가능한 데이터 시각화 컴포넌트의 수요가 높다. 본 연구에서는 라즈베리파이를 IoT센서로 보고, 분산된 복수의 IoT센서들로부터 현장의 온도 값을 웹 서버에서 모아, 사용자가 클라이언트 단말을 통해 현장의 온도변화 상황을 직관성 있게 판단할 수 있도록 돕는 회귀분석 시각화컴포넌트를 개발하였다. 본 연구에서는 이종분산의 IoT 환경에서 다양한 브라우저를 지원할 수 있도록 Non-ActiveX 기반 데이터 시각화 컴포넌트 개발을 논한다. 본 연구의 결과는 단일의 온도센서가 보고하는 온도값을 현장의 온도값이라고 대표할 수 없는 항온항습 시설의 온도 감시제어 응용에서 본 연구 결과가 널리 활용될 것으로 본다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.547-548
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• 2020

데이터의 양은 기술의 발전과 함께 크게 증가하였다. Hadoop은 빅데이터 분야에서 사용되는 대표적인 빅데이터 처리 플랫폼으로 IoT 분야에서도 사용된다. HDFS(Haddop Distributed File System)는 Hadoop의 코어 프로젝트로 블록 기반의 대용량 데이터 저장소다. 기존의 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 환경은 HDFS를 사용한다. 그러나 HDFS의 Small File로 인한 네임노드의 과부하 문제와 한 번 Import된 데이터의 Update와 Delete를 지원하지 않는 Hadoop의 특징으로 인해 성능과 활용이 제한적이다. 본 논문에서는 기존 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 환경의 단점을 극복하기 위해 Lambda 구조를 적용한 IoT 센서 데이터 수집 환경을 설계한다.