• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권1호
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• pp.109-112
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• 2020

Many devices are connected on the internet to give functionalities for interconnected services. In 2020', The number of devices connected to the internet will be reached 5.8 billion. Moreover, many connected service provider such as Google and Amazon, suggests edge computing and mesh networks to cope with this situation which the many devices completely connected on their networks. This paper introduces the current state of the introduction of the wireless mesh network and edge cloud in order to efficiently manage a large number of nodes in the exploding Internet of Things (IoT) network and introduces the existing Network Time Protocol (NTP). On the basis of this, we propose a relatively accurate time synchronization method, especially in heterogeneous mesh networks. Using this NTP, multiple time coordinators can be placed in a mesh network to find the delay error using the average delay time and the delay time of the time coordinator. Therefore, accurate time can be synchronized when implementing IoT, remote metering, and real-time media streaming using IoT mesh network.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권7호
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• pp.1774-1794
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• 2024

In the field of environmental sensing, it is necessary to develop radio planning techniques for the next generation Internet of Things (IoT) networks over mixed terrains. Such techniques are needed for smart remote monitoring of utility supplies, with links situated close to but out of range of cellular networks. In this paper, a three-dimension (3-D) geometric optimization algorithm is proposed, considering the positions of edge IoT devices and antenna coupling factors. Firstly, a multi-level single linkage (MLSL) iteration method, based on geometric objectives, is derived to evaluate the data rates over ISM 915 MHz channels, utilizing optimized power-distance profiles of continuous waves. Subsequently, a federated learning (FL) data selection algorithm is designed based on the 3-D geometric positions. Finally, a measurement example is taken in a meadow biome of the Mexican Colima district, which is prone to fluvial floods. The empirical path loss model has been enhanced, demonstrating the accuracy of the proposed optimization algorithm as well as the possibility of further prediction work.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.1166-1178
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• 2016

In Internet of Things (IoT) environments, billions of interconnected devices and multimedia sensors generate a huge amount of multimedia traffic. Since the environment are in general deployed as a server-centric architecture wireless sensor networks could be bottlenecks between IoT gateways and IoT devices. The bottleneck causes high power consumption of the device and triggers very heavy network overload by transmission of sensing data. The deterioration could decrease the quality of multimedia streaming service due to delay, loss, and waste of device power. Thus, in this paper, we propose a context-based adaptive multimedia streaming scheme to support enhanced QoS and low power consumption in IoT environments. The goal of the scheme is to increase quality score per voltage of the streaming service, given an adaptation algorithm with context that are classified network and hardware such as throughput, RTT, and CPU usage. From the both context, the quality score per voltage is used in the comparison of a only network context-based adaptive multimedia streaming scheme, a fixed multimedia streaming and our scheme. As a result, we achieves a high improvement that means the quality score per voltage is increased up to about 4, especially in case of resolution change.

• 스마트미디어저널
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• 제12권4호
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• pp.19-26
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• 2023

뉴로모픽 아키텍처 기반 하드웨어를 이용한 IoT 엣지 서비스는 단말 장치에서 지능형 처리를 수행할 수 있기 때문에 자율형 IoT 응용 지원에 적합하다. 그러나 IoT 개발자가 뉴로모픽 하드웨어에서 사용되는 SNN을 이해하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 뉴로모픽 하드웨어의 제약조건을 고려하며 사용자의 요구 성능을 만족하는 SNN 모델 생성 기법을 제안한다. 제안 기법은 프로파일링된 데이터에서 최적의 SNN 모델 파라미터를 찾도록 전처리된 데이터로 사전 학습한 모델을 활용한다. 전체 탐색 기법과 비교 결과, 두 기법 모두 사용자 요구사항을 모두 만족하였지만, 제안 기법이 수행 시간 측면에서 더 좋은 성능을 보였다. 또한, 신규 하드웨어의 제약조건을 명확히 알지 못하더라도 새로운 하드웨어의 프로파일링된 데이터를 활용할 수 있으므로 높은 확장성을 제공할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권11호
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• pp.1233-1244
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• 2016

저전력, 저품질의 네트워크 환경인 LLNs(Low power and Lossy Networks) IoT 네크워크 환경에서는 IETF에서 제안한 IPv6 라우팅 프로토콜인 RPL이 대표적으로 사용된다. RPL은 루프가 존재하지 않는 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 생성하는 것을 목표로 하며, 이를 위해 loop avoidance, loop detection 메커니즘과 문제 발생 시 복구를 위한 DIO Poisoning 메커니즘을 정의하고 있다. 하지만, 기존의 DIO Poisoning은 루프 발생 노드에서 일어난 poisoning이 해당 노드의 서브트리로 전파되어 복구 시간과 컨트롤 메시지가 증가하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RPL 기반 IoT 무선 네트워크에서 루프 복구 과정 시 서브 트리의 라우팅 오버헤드가 추가로 발생할 수 있는 현상을 보완한 효율적인 경로 복구 기법을 제안한다. 개선된 RPL 루프 복구 과정에서는 기존 선호 부모로 선택될 수 없던 경로를 활용하여 빠르게 복구함으로써 새로운 경로설정을 위한 컨트롤 패킷 트래픽과 경로 복구 시간을 줄인다. 시뮬레이션을 사용하여 제안한 프로토콜이 기존 프로토콜에 비해 복구 시간 단축과 컨트롤 패킷의 감소를 통한 복구 성능을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.598-606
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• 2021

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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.147-153
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• 2016

최근 IETF(Internet Engineering Task Force) CoRE(Constrained RESTful Environment) 워킹그룹에서 IoT 프로토콜로 CoAP(Constrained Application Protocol)을 표준으로 채택하고 있다. CoAP 프로토콜은 작은 용량의 메모리와 저전력 등 제한된 환경에서 IoT 임베디드 노드 간의 통신을 지원하고 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 CoAP 프로토콜을 이용하여 IoT 임베디드 노드와 이동 단말을 연결성을 지원하기 위해 RD(Resourse Directory) 기반의 등록 서비스를 설계하고 구현한다. 이동 단말과 IoT 노드 사이에 RD를 두고, 이를 통해 이동 단말은 IoT 노드를 검색하고 상황 정보를 습득할 수 있다. 이때 이동 단말은 CoAP 클라이언트를 갖고 있으며, IoT 임베디드 노드는 CoAP 서버를 갖고 있어 이동 환경에서 제한된 IoT 노드들을 연결하여 편리하게 상황 정보를 습득하고 사물을 제어할 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권4호
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• pp.1-7
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• 2022

IoT 네트워크에서 클러스터와 싱크 노드 사이의 게이트웨이 역할을 하는 클러스터 헤드의 전력 관리는 IoT 단말의 수가 증가함에 따라 점점 더 중요해지고 있다. 특히 클러스터 헤드가 이동성을 가진 무선 단말인 경우, IoT 네트워크의 수명을 위하여 전력 소모를 최소화할 필요가 있다. 또한 IoT 네트워크에서의 전송 딜레이는 IoT 네트워크에서의 빠른 정보 수집을 위한 주요한 척도 중 하나이다. 본 논문에서는 IoT 네트워크에서 정보의 전송 딜레이를 고려한 저전력 버퍼 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 심층 강화학습 방법에서 사용되는 심층 Q 학습(Deep Q learning)를 사용하여 수신된 패킷을 포워딩하거나 폐기함으로써 전송 딜레이를 줄이면서도 소비 전력을 절약할 수 있다. 제안한 알고리즘은 비교에 사용된 기존 버퍼 관리 기법과 비교하여 Slotted ALOHA 프로토콜 기준 소모 전력 및 딜레이를 개선함을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.51-58
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• 2015

사물 인터넷(Internet of Thing)은 다양한 기술 요소의 집합체로서, 최근 IoT 플랫폼의 개방화를 통하여 이기종 단말, 네트워크, 애플리케이션 간의 연동이 가속화될 것으로 예상된다. 이에 따라, IoT 환경에서 많은 기술적이고 관리적인 보안 위협이 발생할 것이다. 본 논문에서는 안전한 IoT 서비스를 위해 최근에 연구되었던 인증 기술을 분석하여 더욱 안전한 통신을 제공하기 위한 상호 인증 프로토콜을 제안한다. 제안한 인증 프로토콜은 게이트웨이와 IoT 디바이스 간 상호 인증을 제공함으로써 악의적인 게이트웨이나 불법적인 디바이스로 위장을 방지할 수 있다. 제안된 인증 프로토콜의 성능분석과 평가를 수행한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.103-109
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• 2019

ICT 기술이 발달로 인하여 주변에 존재하는 사물들을 네트워크로 연결하고, 사물에 대한 정보를 이용하여 다양한 분야에서 활용하기 위한 IoT 환경이 주목받고 있으며, 보안 위협 또한 증가하는 추세이다. IoT 환경에서 증가되는 보안 문제를 해결하기 위해 민간 분야에서 인증서, 암호화, 해쉬연산, 블록체인 등을 활용한 방법들을 연구하고 있으나, 디바이스 간의 성능 격차를 극복하고 다양한 장치에서 호환성을 가지는 보안인증 방식은 현재까지 구체화 되어 제안되고 있지 않은 상황이다. 본 논문에서는 IoT 장치 환경에 따른 영향을 최소화하여 호환성을 폭넓게 확보할 수 있는 인증 방식을 제안하고자 한다.