International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.221-228
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2021
Recent improvements on the quality, fidelity and availability of biometric data have led to effective human physical activity detection (HPAD) in real time which adds significant value to applications such as human behavior identification, healthcare monitoring, and user authentication. Current approaches usually use machine-learning techniques for human physical activity recognition based on the data collected from wearable accelerometer sensor from a single wearable smart device on the user. However, collecting data from a single wearable smart device may not provide the complete user activity data as it is usually attached to only single part of the user's body. In addition, in case of the absence of the single sensor, then no data can be collected. Hence, in this paper, a continuous HPAD will be presented to effectively perform user activity detection with mobile service infrastructure using multiple wearable smart devices, namely smartphone and smartwatch placed in various locations on user's body for more accurate HPAD. A case study on a comprehensive dataset of classified human physical activities with our HAPD approach shows substantial improvement in HPAD accuracy.
According to the COVID-19, development of various medical software based on IoT(Internet of Things) was accelerated. Especially, interest in a central software system that can remotely monitor and control ventilators is increasing to solve problems related to the continuous increase in severe COVID-19 patients. Since medical device software is closely related to human life, this study aims to develop central monitoring system that can remotely monitor and control multiple ventilators in compliance with medical device software development standards and to verify performance of system. In addition, to ensure the safety and reliability of this central monitoring system, this study also specifies risk management requirements that can identify hazardous situations and evaluate potential hazards and confirms the implementation of cybersecurity to protect against potential cyber threats, which can have serious consequences for patient safety. As a result, we obtained medical device software manufacturing certificates from MFDS(Ministry of Food and Drug Safety) through technical documents about performance verification, risk management and cybersecurity application.
최근 IoT 기술을 다양한 분야에 적용하는 사례가 늘어나고 있는 추세이다. 특히 각종 환경 센서를 통해 수집되는 대량의 데이터를 분석하여 적절한 정보를 제공하는 기술에 대해 연구되고 있다. 이러한 기술은 각 산업분야 중 농산업분야에서도 연구가 활발히 진행되고 있다. 농산업 분야에서 생장환경의 조성을 위한 모니터링 및 제어에 대한 연구가 많이 진행되고 있으나 병해충 및 기상재해 정보는 우리나라 평균 기상환경에 맞추어 방제 매뉴얼을 작성하여 제공됨으로 인해 실제 지역별 환경에 매우 힘든 실정이다. 특히, 특용과수는 전남지역에 생산량이 매우 높은편으로 지역 실정에 맞는 정보를 효율적으로 제공하기 위해서는 지역별 정보에 대한 수집에서 전문가 정보 제공에 이르는 다양한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 미세기상 기후 수집 및 영상 정보를 통한 이미지 분석, 예찰 모형 등을 통해 병해충 및 기상 재해에 대한 피해를 최소화하기 위한 통합지원 플랫폼을 제안한다. 특용과수의 병해충에 대한 피해를 줄이기 위해 다양한 IoT 기술들을 활용하여 이를 통해 병해충에 대한 방제시기를 적절하게 알려주고, 생장환경을 적절하게 유지함으로써 특용과수 농가의 피해를 최소화하고 생산성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 스마트워터그리드의 핵심기술 중 하나인 수도미터 원격검침(AMR)을 LoRa IoT 네트워크를 이용하여 구현하는 방법에 대한 연구이다. 연구의 주된 내용은 한 대의 PC 서버에서 LoRa 통신으로 다수 세대의 수도미터기 검침 값을 수신받아 데이터베이스에 저장하는 한편 인터넷을 통하여 웹 서버의 클라우드 저장을 하여 사용자의 스마트폰으로 검침 데이터를 열람할 수 있는 네트워크를 구성하는 시스템을 개발하고 테스트 결과를 보인다. 시스템 구성을 위하여 디지털 수도미터기 메인보드의 하드웨어와 펌웨어를 자체적으로 설계 제작하고, PC 서버프로그램으로서 계량데이터운용시스템(MDMS) 프로그램을 비주얼 C#으로, 사용자 스마트폰에서 구동되는 앱 프로그램은 안드로이드 스튜디오로 자체 설계 제작한다. 제작된 각각의 구성을 연결하여 전체 시스템을 실험실 내의 유량 테스트벤치에 장착하여 테스트하여 결과를 보이고, 실제 사용환경 테스트를 위하여 대학 주변의 5곳을 선정하여 전송 거리 테스트를 하여 개발된 시스템이 실사용 현장에 사용 가능함을 보인다. 본 연구결과는 워터그리드에서 충분히 활용할 수 있어 물 사용량 소비패턴, 위치 정보 등을 분석하여 효과적인 물 사용량 관리뿐만 아니라 독거, 치매 어르신 등이 정상적인 생활을 하는지를 추정까지 가능하다는 등 다양한 사회안전망으로도 확대 가능하다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권1호
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pp.16-21
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2021
In this paper, to prevent accidents of school vehicles used by students, which have emerged as a continuous social problem, a boarding and leaving notification system using Bluetooth beacons is proposed. The platform structure uses Bluetooth, a smartphone, and an application, and provides real-time message reception between parents and teachers. It is not simply a system with Bluetooth capability alone, but also an IcT technology that is closely related to real life using two-way communication. The purpose is to provide user-friendly ICT technology as an integrated system for more practical effects. Two-way exchange of information between parents and teachers using cloud servers is made possible. By using this Bluetooth beacon notification system, safety accidents in student vehicles are reduced, which brings confidence from traffic accidents to schoolchildren of parents and teachers. Therefore, it is expected that parents and teachers are expected to improve their mental stability and quality of life from traffic accidents.
Muhammad Saifullah ;Imran Sarwar Bajwa;Muhammad Ibrahim;Mutyyba Asgher
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권5호
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pp.135-147
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2023
Internet of things has revolutionaries every field of life due to the use of artificial intelligence within Machine Learning. It is successfully being used for the study of Radiation monitoring, prediction of Ultraviolet and Electromagnetic rays. However, there is no particular system available that can monitor and detect waves. Therefore, the present study designed in which IOT enables intelligence system based on machine learning was developed for the prediction of the radiation and their effects of human beings. Moreover, a sensor based system was installed in order to detect harmful radiation present in the environment and this system has the ability to alert the humans within the range of danger zone with a buzz, so that humans can move to a safer place. Along with this automatic sensor system; a self-created dataset was also created in which sensor values were recorded. Furthermore, in order to study the outcomes of the effect of these rays researchers used Support Vector Machine, Gaussian Naïve Bayes, Decision Trees, Extra Trees, Bagging Classifier, Random Forests, Logistic Regression and Adaptive Boosting Classifier were used. To sum up the whole discussion it is stated the results give high accuracy and prove that the proposed system is reliable and accurate for the detection and monitoring of waves. Furthermore, for the prediction of outcome, Adaptive Boosting Classifier has shown the best accuracy of 81.77% as compared with other classifiers.
The communications through the power lines are called as the PLC and this is a common name for the communication modes for the information delivery. This technology transmits the data through the power lines on which the information is stored with the form of high frequency signal. The characteristic of the frequency signal is that the signal can be separated from the power line through exclusive power line modem and transmitted to the terminal devices. In this paper, 'In-home Headcount' checking algorithm using Wi-Fi and taking above mentioned advantages is proposed, and the basic Technology for such Solitary Senior Citizen's Lonely Death monitoring system has been designed and implemented. The comparative analysis has been conducted in this paper with the test-operated and test bed-completed 'Hyosimi 119 Safety-Welfare System' which is still being tested since 2008. With the 'In-home Headcount Checking Algorithm', Wi-Fi connection/disconnection status and SSIDs of relevant Wi-Fis will be checked. We expect that our proposed method will become as the basic Technology which can prevent lonely deaths of elderly people living alone. Since the PLC technology can be normally implement all the functions used on internet anticipate that the technology could be applied to many areas to construct a new form of communication network.
낙뢰의 직격이나 유도에 의해 발생되는 서지, 전력계통의 차단기의 빈번한 개폐동작 등은 과도 과전압이 발생하며 이는 변압기, 차단기, 전력기기의 정상운전에 지장을 초래하게 된다. 본 연구는 이러한 현상을 예방하기 위해 전력기기 또는 선로에 피뢰기를 병렬로 설치하여 대책을 수립하는 방법에서 한층 더 나아가 원격으로 피뢰기의 상태를 점검하며 이벤트 발생 시 즉각적인 대책을 마련하여 부가적으로 발생하는 피해를 미연에 방지함에 그 연구의 목적이 있다.
In this paper, real-time water quality monitoring system of small water supply facilities based on IEEE 802.15.4e-2012 DSME MAC and IEEE 802.15.4g-2012 PHY standard is presented, which is capable to acquire for highly reliable water quality information in the wide outdoor areas for effective water quality management of small water quality facilities is distributed in the long distance and remote areas. Previously, Long distance transmission is difficult in most water quality sensor module is using RS-485 protocol. But with this system, even in harsh outdoor environment, it is possible to establish a radio wave sensor in a wide area network, and not only water quality sensor shall be connected to the wireless system, but also wireless integrated management system shall provide more effective way of management of the numerous small water supply facilities spread throughout the community, so that the administrator can remotely monitor the data of water turbidity, pH, residual chlorine in the water-supply, water-level, and generate alarm to cope with risks. The management of small water facilities is done by residents will be very effective to notice water quality information of small water facilities to residents.
Tarutal Ghosh Mondal;Jau-Yu Chou;Yuguang Fu;Jianxiao Mao
Smart Structures and Systems
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제32권3호
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pp.179-193
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2023
This study explores an alternative to the existing centralized process for data anomaly detection in modern Internet of Things (IoT)-based structural health monitoring (SHM) systems. An edge intelligence framework is proposed for the early detection and classification of various data anomalies facilitating quality enhancement of acquired data before transmitting to a central system. State-of-the-art deep neural network pruning techniques are investigated and compared aiming to significantly reduce the network size so that it can run efficiently on resource-constrained edge devices such as wireless smart sensors. Further, depthwise separable convolution (DSC) is invoked, the integration of which with advanced structural pruning methods exhibited superior compression capability. Last but not least, quantization-aware training (QAT) is adopted for faster processing and lower memory and power consumption. The proposed edge intelligence framework will eventually lead to reduced network overload and latency. This will enable intelligent self-adaptation strategies to be employed to timely deal with a faulty sensor, minimizing the wasteful use of power, memory, and other resources in wireless smart sensors, increasing efficiency, and reducing maintenance costs for modern smart SHM systems. This study presents a theoretical foundation for the proposed framework, the validation of which through actual field trials is a scope for future work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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