Various LIDs with natural water circulation function are applied to reduce urban environmental problems and environmental impact of development projects. However, excessive Infiltration and evaporation of LID facilities dry the LID internal soil, thus reducing plant and microbial activity and reducing environmental re duction ability. The purpose of this study was to develop a real-time measurement system with complex sensors to derive the management plan of LID facilities. The test of measurable sensors and Internet of Things (IoT) application was conducted in artificial wetlands shaped in acrylic boxes. The applied sensors were intended to be built at a low cost considering the distributed LID and were based on Arduino and Raspberry Pi, which are relatively inexpensive and commercialized. In addition, the goal was to develop complex sensor measurements to analyze the current state o f LID facilities and the effects of maintenance and abnormal weather conditions. Sensors are required to measure wind direction, wind speed, rainfall, carbon dioxide, Micro-dust, temperature and humidity, acidity, and location information in real time. Data collection devices, storage server programs, and operation programs for PC and mobile devices were developed to collect, transmit and check the results of measured data from applied sensors. The measurements obtained through each sensor are passed through the Wifi module to the management server and stored on the database server in real time. Analysis of the four-month measurement result values conducted in this study confirmed the stability and applicability of ICT technology application to LID facilities. Real-time measured values are found to be able to utilize big data to evaluate the functions of LID facilities and derive maintenance measures.
Ji, Hyo-Sang;Kim, Jae-Sung;Kim, Ri-Won;Kim, Jeong-Joon;Han, Ik-Joo;Park, Jeong-Min
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.8
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pp.327-342
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2017
In this paper, we introduce an integrated processing system of smart sensor data for IoT service which collects sensor data and efficiently processes it. Based on the technology of collecting sensor data to the development of the IoT field and sending it to the network · Based on the receiving technology, as various projects such as smart homes, autonomous running vehicles progress, the sensor data is processed and effectively An autonomous control system to utilize has been a problem. However, since the data type of the sensor for monitoring the autonomous control system varies according to the domain, a sensor data integration processing system applying the autonomous control system to various different domains is necessary. Therefore, in this paper, we introduce the Smart Sensor Data Integrated Processing System, apply it and use the window as a reference to process internal and external sensor data 1) receiveData, 2) parseData, 3) addToDatabase 3 With the process of the stage, we provide and implement the automatic window opening / closing system "Smart Window" which ventilates to create a comfortable indoor environment by autonomous control system. As a result, standby information is collected and monitored, and machine learning for performing statistical analysis and better autonomous control based on the stored data is made possible.
Lately, the development and utilization of technology of the Internet of Things(IoT), and Fintech have been on the rise and amid the emerging convergence of system and service, mobile payment system and location based service technology have received much attention. Considering the fact that smartphone users are currently utilizing mobile payment frequently, many corporations are introducing various methods to the market for easy payment process of consumers by grafting various technologies, and by utilizing the technology based on BLE technology and location based technology, it is emerging as new method applied to payment service such as ZEP, for easy payment process. And by checking the existence of security threats and studying the attack techniques in these payment services, we strive to suggest a method of response based on big data platform.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.567-568
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2018
In recent years, there have been frequent occurrences of collapsing buildings and tilting accidents due to frequent earthquakes and aging of buildings. Various methods have been proposed to prevent disasters on these buildings. In this paper, we propose a system algorithm that provides an indication of anomalous phenomena such as collapse and tilting of buildings by real - time monitoring of IoT (Internet of Things) - based architectural anomalies. The multi-advanced sensor is based on the Inclinometer sensor and the Accelerometer sensor, transmits the detected data to the server in real time, accumulates the data, and provides the service to cope when the set threshold value is different. It is possible to evacuate and repair the collapse and tilting of the building by warning the occurrence of the upper threshold event event such as the collapse and tilting of the building.
A food waste disposer commonly used in restaurants or homes is a type of machine with an agitator attached. The food waste disposer of the crushing type has a problem that the agitator may be broken if the piping or decomposition filter is blocked. In addition, there is an inconvenience that the user must manually open the cover to check the level in the food waste disposer. To solve these problems, this paper proposes a device that combines basic IoT technology with food waste disposer. The proposed device additionally designs and implement a real-time monitor processor and an automatic control processor inside the existing food waste disposer. The proposed food waste disposer allows the user to monitor the inside of the device using the smartphone. In addition, when the food is filled up to a certain position in the food waste disposer, it automatically stops and alarms. Using the proposed system, the user can conveniently check the inside of the food waste disposer, which has the advantage of preventing malfunctions in advance and reducing the probability of malfunction.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.8
no.5
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pp.429-437
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2015
DDoS attacks have been used for paralyzing popular Internet services. Especially, amplification attacks have grown dramatically in recent years. Defending against amplification attacks is challenging since the attacks usually generate extremely hugh amount of traffic and attack traffic is coming from legitimate servers, which is hard to differentiate from normal traffic. Moreover, some of protocols used by amplification attacks are widely adopted in IoT devices so that the number of servers susceptible to amplification attacks will continue to increase. This paper studies on the analysis of amplification attack mechanisms in detail and proposes defense methodologies for scenarios where attackers, abused servers or victims are in a monitoring network.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.41
no.6
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pp.517-524
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2017
The objective of this research is to improve the efficiency of data collection from many machine components on smart factory floors using IoT(Internet of things) techniques and cloud platform, and to make it easy to update outdated diagnostic schemes through online deployment methods from cloud resources. The short-term analysis is implemented by a micro-controller, and it includes machine-learning algorithms for inferring snapshot information of the machine components. For long-term analysis, time-series and high-dimension data are used for root cause analysis by combining a cloud platform and multivariate analysis techniques. The diagnostic results are visualized in a web-based display dashboard for an unconstrained user access. The implementation is demonstrated to identify its performance in data acquisition and analysis for rotating machinery.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.206-209
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2018
According to data released by the WHO(World Health Organization), the death toll from indoor air pollution in 2016 was about 3.8 million. While many people are aware of outdoor air pollution, indoor air pollution is getting less attention. Recently, however, indoor air pollution has also become a big problem, raising many issues. Frequent indoor activities such as cooking and heating produce various pollutants, which can cause children and elderly with weak immune systems to be exposed to pollutants, which can cause serious health problems such as poor lung function and respiratory diseases. Therefore, in this paper, the IoT(Internet of Things) platform that measures and monitors indoor air quality using AQ(Air Quality) sensors is developed so that data can be monitored in real time through applications and reactive web.
Along with the development of information and communication technology, smart education that can learn without restrictions of time, place and equipment is activated even in the field of education. Although smart education is provided with content-based training solutions, construction of a system that grasps individual characteristics of learners and provides personalized learning is relatively weak. The activity of free choice is an important play activity of early childhood education, but it is not implemented efficiently by relying on the clinical observation of the teacher. If the IoT(Internet of Things) technology based on Hyper-Connected is applied to free-choice activities, it is possible to provide the child's personalized activity type and play-form analysis based on objective and stylized data. In this paper, we design and implement a system to monitor the child's activity of free choice by building an IoT environment that is based on open source hardware. The proposed system provides children's activity information as objective data and will be used as teacher's work mitigation and custom training material for each child.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.5
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pp.219-227
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2019
Manufacturing methods have been changed from labor-intensive methods to technological intensive methods centered on manufacturing facilities. As manufacturing facilities replace human labour, the importance of monitoring and managing manufacturing facilities is emphasized. In addition, Big Data technology has recently emerged as an important technology to discover new value from limited data. Therefore, changes in manufacturing industries have increased the need for smart factory that combines IoT, information and communication technologies, sensor data, and big data. In this paper, we present strategies for existing domestic manufacturing factory to becom big data based smart-factory through technologies for distributed storage and processing of manufacturing facility data in MongoDB in real time and visualization using R programming.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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