International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권2호
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pp.77-82
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2020
IoT devices frequently require input resources to communicate with various sensors or IoT platforms. IoT device wastes a lot of time as idle time or waiting time to check the data of the input resource and use the input resource. In addition, IoT devices use various input resources. We compares and analyzes input idle time and input waiting time generated from hardware serial input resource, software serial input resource, digital port input resource, and analog port input resource using Arduino widely used as IoT device. In order to design the IoT device framework, it is necessary to understand the characteristics of input resources and to design them to minimize unnecessary input idle time and input waiting time. The analog input wait time has a much larger input wait time than the digital input wait time, so it must be designed to receive analog information periodically at the appropriate timing. The characteristics of the input resources analyzed in this way help to design an efficient IoT device.
대다수의 IoT 기기들은 이미 AIoT를 사용하고 있지만, AI 애플리케이션을 구축하기 위해서는 아직 해결해야 할 문제가 많이 남아 있다. 본 연구에서는 IoT 에지 자원을 보다 효과적으로 분산하기 위해 머신러닝 기반의 IoT 에지 자원 관리 기법을 제안한다, 제안 기법은 머신러닝을 이용하여 IoT 에지 자원 동향을 파악함으로써 IoT 자원의 할당을 지속적으로 개선하며, 최적화된 IoT 자원은 머신러닝 컨볼루션을 활용하여 항상 변화하는 IoT 에지 자원을 안정적으로 유지한다, 제안 기법은 각각의 머신러닝 기반 IoT 에지 자원을 이전 패턴의 자원과 함께 해시값으로 저장함으로써 분산된 AIoT 맥락에서 공격 패턴으로 자원을 효과적으로 검증한다. 실험 결과에서는 IoT Edge 리소스의 무결성을 검증하기 위해서 이질적인 계산 하드웨어가 있는 복잡한 환경에서 잘 동작하는지 세 가지 다른 테스트 시나리오에서 에너지 효율성을 평가하였다.
IoT (Internet of Things) is a collective term referring to application services that provide information through sensors/devices connected to the internet. The real world application of IoT is expanding fast along with growing number of sensors/devices. However, since IoT application relies on vertical combination of sensors/devices networks, information sharing within IoT services remains unresolved challenge. Consequently, IoT sensors/devices demand high construction and maintenance costs, rendering the creation of new IoT services potentially expensive. One solution is to launch an IoT open market for information sharing similar to that of App Store for smart-phones. Doing so will efficiently allow novel IoT services to emerge across various industries, because developers can purchase licenses to access IoT resources directly via an open market. Sharing IoT resource information through an open market will create an echo-system conducive for easy utilization of resources and communication between IoT service providers, resource owners, and developers. This paper proposes the new business model of IoT open market for information sharing, and the requirements for ensuring security and standardization of open markets.
최근 모든 사물을 인터넷에 연결하는 IoT(Internet of Things)에서 사물 간의 데이터를 전송하는 통신 프로토콜에 대한 표준화가 진행되고 있다. 본 논문에서는 웹 기반의 IETF(Internet Engineering Task Force) CoAP(Constrained Application Protocol)을 이용한 실내 IoT 자원 제어 서비스를 설계하고 구현한다. 이를 위해 웹 서버에서 프록시(proxy)와 RD(Resource Directory) 기능을 갖는 웹 기반의 실내 IoT 자원 제어 구조를 제시한다. 실내 IoT 자원 제어 서비스에서는 CoAP 프로토콜을 통해 실내 IoT 자원을 웹 서버에 등록하고, 프록시의 HTTP과 CoAP메시지 변환 기능을 이용하여 인터넷 상에서 웹 클라이언트와 IoT 자원 간 통신을 지원하고, 사용자가 웹 브라우즈를 이용하여 실내 환경을 모니터링하고 제어할 수 있도록 한다.
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.
IoT 시장은 지속적으로 확대 성장하고 있지만, IoT 기기에 대한 보안 위협 또한 증가하고 있다. 그러나 자원 한정의 문제점을 가지고 있는 IoT 기기에 기존 시스템에 적용되었던 보안기술을 적용하는 것은 어렵다. 이에 본 논문에서는 IoT 기기의 자원 한정이라는 특성 하에서 보안 기능 적용에 따른 오버헤드를 줄일 수 있는 인증 및 경량 암호알고리즘 적용하여 IoT 기기의 보안성을 향상시킬 수 있는 서비스를 제시하여 IoT 기기가 제공되는 홈네트워크 등에 보안성을 제공하고자 한다. 이에 본 논문에서 제시하고 있는 인증 및 경량 암호알고리즘 적용 서비스는 기존 연구에서 증명되었던 IoT 환경에서 적용 가능한 LEA 암호화 알고리즘의 이용과 더불어 비밀키 생성에 있어 이용자, IoT 기기와 서버가 참여하여 3자의 상호인증기반 비밀키 생성을 통해 서비스의 안전성을 확보하였으며 실험에서 랜덤하게 비밀키를 생성하는 방식과 속도의 차이가 없으나, 부가적으로 비밀키 공유를 위한 로직을 IoT 기기에 적용하지 않음으로써 IoT 기기의 자원 한정의 문제점을 해결할 수 있음을 검증하였다.
In this paper, we present a self-adaptive software platform that enables an IoT gateway to perform autonomous operation considering IoT devices connected each other in resource-constrained environments. Based on the oneM2M device software platform publicly available, we have designed an additional part, called SAS (self-adaptive software) consisting of MAM (memory-aware module), NAM (network-aware module), BAM (battery-aware module), DAM (data-aware module), and DH (decision handler). A prototype system is implemented to show the feasibility of the proposed self-adaptive software architecture. Our proposed system demonstrates that it can adaptively adjust the operation of gateway and connected devices to their resource conditions under the desired service scenarios.
In this paper, we propose a machine learning-based method for supporting resource management of IoT software platforms in a multi-modal sensing scenario. We assume that an IoT device installed with a oneM2M-compatible software platform is connected with various sensors such as PIR, sound, dust, ambient light, ultrasonic, accelerometer, through different embedded system interfaces such as general purpose input output (GPIO), I2C, SPI, USB. Based on a collected dataset including CPU usage and user-defined priority, a machine learning model is trained to estimate the level of nice value required to adjust according to the resource usage patterns. The proposed method is validated by comparing with a rule-based control strategy, showing its practical capability in a multi-modal sensing scenario of IoT devices.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.4177-4190
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2015
Current research on Internet of Things (IoT) has primarily addressed the means to enhancing smart resource allocation, automatic network operation, and secure service provisioning. In particular, providing satisfactory security service in IoT systems is indispensable to its mission critical applications. However, limited resources prevent full security coverage at all times. Therefore, these limited resources must be deployed intelligently by considering differences in priorities of targets that require security coverage. In this study, we have developed a new application of Cognitive Radio (CR) technology for IoT systems and provide an appropriate security solution that will enable IoT to be more affordable and applicable than it is currently. To resolve the security-related resource allocation problem, game theory is a suitable and effective tool. Based on the Blotto game model, we propose a new strategic power allocation scheme to ensure secure CR communications. A simulation shows that our proposed scheme can effectively respond to current system conditions and perform more effectively than other existing schemes in dynamically changeable IoT environments.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권1호
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pp.140-146
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2023
Resource allocation is one of the top challenges in Internet of Things (IoT) networks. This is due to the scarcity of computing, energy and communication resources in IoT devices. As a result, IoT devices that are not using efficient algorithms for resource allocation may cause applications to fail and devices to get shut down. Owing to this challenge, this paper proposes a novel algorithm for managing computing resources in IoT network. The fog computing devices are placed near the network edge and IoT devices send their large tasks to them for computing. The goal of the algorithm is to conserve energy of both IoT nodes and the fog nodes such that all tasks are computed within a deadline. A bi-partite graph-based algorithm is proposed for stable matching of tasks and fog node computing units. The output of the algorithm is a stable mapping between the IoT tasks and fog computing units. Simulation results are conducted to evaluate the performance of the proposed algorithm which proves the improvement in terms of energy efficiency and task delay.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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