KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.9
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pp.3120-3137
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2021
Small-sized IoT wireless sensing devices can be deployed with small aircraft such as drones, and the deployment of mobile IoT devices can be relocated to suit data collection with efficient relocation algorithms. However, the terrain may not be able to predict its shape. Mobile IoT devices suitable for these terrains are hopping devices that can move with jumps. So far, most hopping sensor relocation studies have made the unrealistic assumption that all hopping devices know the overall state of the entire network and each device's current state. Recent work has proposed the most realistic distributed network environment-based relocation algorithms that do not require sharing all information simultaneously. However, since the shortest path-based algorithm performs communication and movement requests with terminals, it is not suitable for an area where the distribution of obstacles is uneven. The proposed scheme applies a simple Monte Carlo method based on relay nodes selection random variables that reflect the obstacle distribution's characteristics to choose the best relay node as reinforcement learning, not specific relay nodes. Using the relay node selection random variable could significantly reduce the generation of additional messages that occur to select the shortest path. This paper's additional contribution is that the world's first distributed environment-based relocation protocol is proposed reflecting real-world physical devices' characteristics through the OMNeT++ simulator. We also reconstruct the three days-long disaster environment, and performance evaluation has been performed by applying the proposed protocol to the simulated real-world environment.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.12
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pp.119-126
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2019
Korea is rapidly becoming an aging society due to lower birth rate and longer life expectancy. As elderly diseases are of a serious concern, the number of patients with dementia has been increasing significantly. For now, it has become a nationwide problem, as dementia is difficult to manage and requires a lot of social costs. To solve this, an IoT device has been devised that efficiently screens Mild Cognitive Impairment(MCI), the early stage of dementia. To design and implement the device, the latest IoT technology is introduced, the optimized Korean Version of Hasegawa Dementia Scale Revised(K-HDS) is utilized, and convenient service scenario with user-friendly design is applied. As a result, the symptoms of MCI have been screened quickly with convenient operation, which lead to the healthier society by the prevention of dementia.
The brain-machine interface(BMI) is a next-generation interface that controls the device by decoding brain waves(also called Electroencephalogram, EEG), EEG is a electrical signal of nerve cell generated when the BMI user thinks of a command. The brain-machine interface can be applied to various smart devices, but complex computational process is required to decode the brain wave signal. Therefore, it is difficult to implement a brain-machine interface in an embedded system implemented in the form of an edge device. In this study, we proposed a new type of brain-machine interface system using IoT technology that only measures EEG at the edge device and stores and analyzes EEG data in the cloud computing. This system successfully performed quantitative EEG analysis for the brain-machine interface, and the whole data transmission time also showed a capable level of real-time processing.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.6
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pp.46-54
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2018
The Internet of Things (IoT) is an environment in which various devices provide services to users through communications. Because of the nature of the IoT, data are stored and distributed in heterogeneous information systems. In this situation, IoT end applications should be able to access data without having information on where the data are or what the type of storage is. This mechanism is called Service Discovery (SD). However, some problems arise, since the current SD architectures search for data in physical devices. First, turnaround time increases from searching for services based on physical location. Second, there is a need for a data structure to manage devices and services separately. These increase the administrator's service configuration complexity. As a result, the device-oriented SD structure is not suitable to the IoT. Therefore, we propose an SD structure called Name-based Service-centric Service Discovery (NSSD). NSSD provides name-based centralized SD and uses the IoT edge gateway as a cache server to speed up service discovery. Simulation results show that NSSD provides about twice the improvement in average turnaround time, compared to existing domain name system and distributed hash table SD architectures.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.3
no.4
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pp.181-184
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2017
Korea is the world's top ten energy consumer, relying on foreign imports for 97% of its total energy. In 2007, energy imports amounted to US $ 95 billion, accounting for 26.6% of total imports. Thus, fundamental and long-term countermeasures against the same energy crisis It is a fact that is required. Despite the fact that the world is moving rapidly around the world in response to energy saving and low-carbon economic era, domestic movements are relatively slow. In this paper, we developed an IoT data collection device (Gateway) to control Light Things (lighting, signage, display, etc.) built in medium and large facilities under the assumption of hospital facilities, We propose the Light Things control algorithm and data acquisition (Gateway) development technology.
Satellite communication is not used by many people like mobile communication, but it is a necessary technology for public service and communication services, such as providing the Internet in military, disaster, remote education and medical services, island areas, and infrastructure vulnerable areas. However, on ships and aircraft, mobile communications requiring base stations are either unavailable or restricted in their use. In this paper, we used a Raspberry Pi board as the terminal device to communicate network through satellite modem and PPP protocol, and implemented two-way data link using the text message of the modem to connect to the Thuraya geo-stationary orbit network. In addition, I/O devices were connected to the controller of the terminal equipment to design and implement an IoT device system for ships that can remotely access the system under control and control I/Os and transmit measured data through various sensors.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.4
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pp.421-429
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2018
While IoT device sensing data or financial transaction data is transmitted in real time, huge data traffic is generated in processing it. This huge data can be effectively compressed or transmitted using universal code, which is a real-time lossless compressor. In this paper, we propose our BL-beta code, which is newly developed universal code for compressing stock trading data, which the maximum range of measured values is difficult to predict and is generated within a relatively constant range over a very short period of time. For compressing real-time stock trading data, Compared with the fixed length bit transmission, the compression efficiency is at least 49.5% higher than that of the fixed length bit transmission, and the compression transmission performance is 16.6% better than the Exponential Golomb code.
Despite the same system architecture and operation principle, Advanced Metering Infrastructure (AMI) and Internet of Things (IoT) are recognized as a heterogeneous system. This is due to the different object modeling and communication protocols used in smart meters and sensors. However, data interworking between AMI and IoT is expected to be inevitable in the future. In this paper, we propose Device Language Message Specification (DLMS) to Lightweight Machine to Machine (LwM2M) conversion model. The proposed interworking model can reduce the packet size by 46.5% compared to that of the encapsulation method.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.11
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pp.301-311
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2021
The technological advancements of the last two decades directed the era of the Internet of Things (IoT). IoT enables billions of devices to connect through the internet and share their information and resources on a global level. These devices can be anything, from smartphones to embedded sensors. The main purpose of IoT is to make devices capable of achieving the desired goal with minimal to no human intervention. Although it hascome as a social and economic blessing, it still brought forward many security risks. This paper focuses on providing a survey of the most commonly used application layer protocols in the IoT domain, namely, Constrained Application Protocol (CoAP), Message Queuing Telemetry Transport (MQTT), Advanced Message Queuing Protocol (AMQP), and Extensible Messaging and Presence Protocol (XMPP). MQTT, AMQP, and XMPP use TCP for device-to-device communication, while CoAP utilizes UDP to achieve this purpose. MQTT and AMQP are based on a publish/subscribe model, CoAP uses the request/reply model for its structuring. In addition to this, the quality of service provision of MQTT, AMQP, and CoAP is not very high, especially when the deliverance of messages is concerned. The selection of protocols for each application is very a tedious task.This survey discusses the architectures, advantages, disadvantages, and applications of each of these protocols. The main contribution of this work is to describe each of the aforementioned application protocols in detail as well as providing their thorough comparative analysis. This survey will be helpful to the developers in selecting the protocol ideal for their system and/or application.
Yun-Hee Kang;Chang-Su Park;Yong-Hak Lee;Dong-Ho Kim;Eui-Gu Kim;Myung-Ju Kang
Journal of Platform Technology
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v.11
no.6
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pp.79-88
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2023
Recently, industrial accidents have continued to increase due to the industrialization, and worker safety management is recognized as essential to reduce losses due to hazardous factors at work places. To manage the safety of workers, it is required to apply customized safety management artificial intelligence technology that takes into account the characteristics of industrial sites, and a service for real-time risk detection and response to workers depending on the situation based on safety accident types and risk analysis for each task and process. The proposed safety management service consists of worker devices to acquire sensor data, edge devices to collect from IoT-based sensors, and a voice chatbot to support workers' disaster response. The voice chatbot plays a major role in interacting with workers at disaster sites to respond to risks. This paper focuses on real-time risk response using an IoT-based system and voice chatbot on a server for work safety according to the worker's situation. A Scenario-based voice chatbot is used to process responses at the edge level to provide safety management services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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