In this paper, new spectrum sensing schemes based on analog/RF front-end processing are introduced for IoT wireless sensor networks. While the conventional approaches for wireless channel cognition have been issued in signal processing area, the RF spectrum cognition concept makes it feasible to achieve cognitive wireless sensor networks (C-WSNs). The spectrum cognition at RF processing is categorized as four kinds of sensing mechanisms. Two recent reseaches are described as promising candidates for the C-WSN. One senses spectrum by the frequency discriminating receiver, the other senses and detects from the frequency selective super-regenerative receiver. The introduced systems with simple and low-power RF architectures play dual roles of channel sensing and demodulation. simultaneously. Therefore, introduced spectrum sensing receivers can be one of the best candidates for IoT wireless sensor devices in C-WSN environments.
Internet of Things (IoT) 특성상 경량 디바이스를 사용하기 때문에 한정된 메모리 용량과 컴퓨팅 파워를 효율적으로 활용하기 위한 경량 통신 프로토콜이 요구된다. 본 논문에서는 IoT 기기에서 사용하는 경량 프로토콜인 MQTT를 이용해 센서 노드들이 보내는 데이터의 양을 최소화하여 트래픽 효율을 높이는 broker 캐싱을 제안한다. Broker 캐싱은 MQTT에서 센서 노드가 보낸 데이터를 broker가 캐싱해두고, 센서 노드로부터 중복 처리형 패킷을 받았을 때 캐싱한 데이터를 subscriber에게 전송한다.
기존의 센서가 컴퓨팅과 통신기능을 갖추게 되면서, 분산된 센서가 통신망을 통해 전달하는 현장의 물리량 변화를 직관적으로 판단할 수 있게 돕는 재사용 가능한 데이터 시각화 컴포넌트의 수요가 높다. 본 연구에서는 라즈베리파이를 IoT센서로 보고, 분산된 복수의 IoT센서들로부터 현장의 온도 값을 웹 서버에서 모아, 사용자가 클라이언트 단말을 통해 현장의 온도변화 상황을 직관성 있게 판단할 수 있도록 돕는 회귀분석 시각화컴포넌트를 개발하였다. 본 연구에서는 이종분산의 IoT 환경에서 다양한 브라우저를 지원할 수 있도록 Non-ActiveX 기반 데이터 시각화 컴포넌트 개발을 논한다. 본 연구의 결과는 단일의 온도센서가 보고하는 온도값을 현장의 온도값이라고 대표할 수 없는 항온항습 시설의 온도 감시제어 응용에서 본 연구 결과가 널리 활용될 것으로 본다.
모든 사물이 통신으로 연결되는 사물인터넷(IoT) 시대가 도래 하면서, IoT센서를 통한 데이터 시각화에 대한 요구가 증가 하고 있다. 본 연구에서는 전문적인 지식이 없는 사람도 쉽게 방대한 센서 데이터를 저장, 수집 후 쉽게 데이터 시각화할 수 있는 시스템을 구성 하였다. 본 논문에서는 데이터 시각화를 접근성이 용이한 웹 브라우저에서 구현하였고, 웹 브라우저에서 이를 구현하기 위해서는 웹의 다양한 비표준 플러그인(Flash, SilverLight, ActiveX 등)을 사용해야하는 불편함있다. 이를 개선하기 위해 HTML5, CSS, Javascript를 사용해 플러그인을 설치하지 않고 초음파 센서를 사용한 데이터의 실시간 차트 구현을 하였다. 본연구의 결과는 향후, 초음파 센서데이터를 활용한 전후방 장애물 감지 센서, 도난 경보 시스템, IoT센서 데이터 시각화 서비스 등에 활용 될 것으로 기대된다.
Accurate and reliable weather forecasts for temperature, relative humidity, and precipitation using advanced transformer models and IoT are essential in various fields related to global climate change. We propose a novel weather prediction device that integrates state-of-the-art transformer models and IoT techniques to improve prediction accuracy and real-time processing. The proposed system demonstrated high reliability and performance, offering valuable insights for industries and sectors that rely on accurate weather information, including agriculture, transportation, and emergency response planning. The integration of transformer models with the IoT signifies a substantial advancement in weather and climate modeling.
Mohammad R. Basirati;Jorg Weking;Sebastian Hermes;Markus Bohm;Helmut Krcmar
Asia pacific journal of information systems
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제29권3호
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pp.524-546
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2019
Product-service systems (PSS), integrating physical products and services, currently play a crucial role in sustainable economies. In addition to the highly competitive global economy, the emergence of new digital paradigms is supporting the shift toward servitization. Although the great potential of such paradigms is recognized by both practice and research, their implications for PSS are not yet clear. In particular, features of Internet of Things (IoT), such as total connectedness and ubiquity of smart sensors and actuators, provide various new opportunities for PSS. This study explores such opportunities by conducting structured literature review and 13 interviews. We organize the findings in two folds: First, we introduce four degrees of IoT involvement in PSS business models and elaborate the opportunities that they create for different types of PSS. Second, we present the key technologies and approaches that IoT provides concerning PSS lifecycle management.
센서들을 네트워크로 연결하면서 시작된 사물인터넷은 인공지능 기술과 결합하면서 지능형 IoT로 발전되고 있다. 도심 고층 건물들은 승강기가 필수적으로 설치되고, 승강기는 층을 이동하며 화물 운반과 사용자 이동의 기능을 수행한다. 고층 건물이나 특수 환경(병원 등)의 승강기 사용자에게 안전하고 편리한 서비스를 제공해야 한다. 대형 병원과 같이 신속한 환자 운송이 중요한 환경에서 병원 직원 및 환자용 승강기에 일반인들도 수시로 이용하는 문제점이 존재한다. 특히, 골든 타임이 중요한 환자 이동 시 승강기를 탑승하기 위한 대기 시간은 큰 방해 요소이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서 스마트폰 블루투스를 이용하여 승강기 호출 지능형 IoT 시스템을 제안한다. 먼저 스마트폰 블루투스를 이용하여 승강기 호출 IoT 시스템을 실험하고, 실험결과, 승강기 사용자의 인증 및 불필요한 탑승 대기시간을 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 지능형 IoT로 연계하는 승강기 호출 지능형 IoT 시스템을 제안한다.
In this paper we present IoT compliant HD Digital Signage Controller design using Raspberry Pi. Nowadays, the digital signage system have gained increasing popularity and rapidly growing communications medium that offers a wide range of exciting ways with customers, enhance brand awareness, increase sales and margin uplift by replacing the traditional static signage system. This paper presents a cost-effective IoT based HD Digital Signage Controller (DSC) using R-Pi computer that can use various kinds of displays in order to make the system as efficient and affordable as possible to provide advertisement or other relevant information to people in public areas. The system is designed in such way the information about surrounding related place is taken through sensors and directly uploaded to the internet, and thus can be accessed anytime and displayed on screens by using Raspberry Pi that serves as controller in the system. The design and implementation of the system developed by using python programming language and its hardware consists of sensors, Arduino, Raspberry Pi 3 model B board and the displays. The main targets of this study are build a cost effective Digital Signage system as well as broadcasting information at display contents in public areas and control those digital signs.
Accurate prediction of stochastic behavior of occupants is a well known problem for improving prediction performance of building energy use. Many researchers have been tried various sensors that have information on the status of occupant such as $CO_2$ sensor, infrared motion detector, RFID etc. to predict occupants, while others have been developed some algorithm to find occupancy probability with those sensors or some indirect monitoring data such as energy consumption in spaces. In this research, various sensor data and energy consumption data are utilized for decision tree algorithms (C4.5 & CART) for estimation of sub-hourly occupancy status. Although the experiment is limited by space (private room) and period (cooling season), the prediction result shows good agreement of above 95% accuracy when energy consumption data are used instead of measured $CO_2$ value. This result indicates potential of IoT data for awareness of indoor environmental status.
IoT(Internet of Things)는 빠르게 증가하고 있으며 모바일 장치 및 웹과의 상호 연결을 통해서 일상생활에서 삶의 질을 향상시킬 수 있다. 본 논문은 가전제품에 IoT 기술을 접목하여 센서와 연결된 모바일 장치를 이용한 보다 나은 서비스를 제공하기 위해 모바일 감지를 통한 원격 제어를 향상시키기 위한 임베디드 시스템을 제안한다. 일반 가전제품들이 센서와 연결된 임베디드 시스템의 사용으로 우리의 노동력을 줄일 수 있다. 모바일 앱은 가전제품의 제어를 위한 메뉴 상태를 모니터링하고 원격 제어를 수행하여 사용자의 지식, 경험 및 인식을 향상시켜 보다 나은 삶을 누리게 하는데 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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