Global climate change and urbanization have various demerits, such as water pollution, flood damage, and deterioration of water circulation. Thus, attention is drawn to Nature-based Solution (NbS) that solve environmental problems in ways that imitate nature. Among the NbS, urban wetlands are facilities that perform functions, such as removing pollutants from a city, improving water circulation, and providing ecological habitats, by strengthening original natural wetland pillars. Frequent monitoring and maintenance are essential for urban wetlands to maintain their performance; therefore, there is a need to apply the Internet of Things (IoT) technology to wetland monitoring. Therefore, in this study, we attempted to develop a real-time wetland monitoring device and interface. Temperature, water temperature, humidity, soil humidity, PM1, PM2.5, and PM10 were measured, and the measurements were taken at 10-minute intervals for three days in both indoor and wetland. Sensors suitable for conditions that needed to be measured and an Arduino MEGA 2560 were connected to enable sensing, and communication modules were connected to transmit data to real-time databases. The transmitted data were displayed on a developed web page. The data measured to verify the monitoring device were compared with data from the Korea meteorological administration and the Korea environment corporation, and the output and upward or downward trend were similar. Moreover, findings from a related patent search indicated that there are a minimal number of instances where information and communication technology (ICT) has been applied in wetland contexts. Hence, it is essential to consider further research, development, and implementation of ICT to address this gap. The results of this study could be the basis for time-series data analysis research using automation, machine learning, or deep learning in urban wetland maintenance.
IoT 기술 발전으로 스마트 헬스케어나 스마트 의료서비스도 급격히 발전하고 있다. 이 서비스에 필요한 웨어러블 디바이스는 스마트 밴드 등의 형태로 센서, 컨트롤러로 사용되고 있다. 웨어러블 디바이스는 가능한 장시간 사용을 위해 매우 간결한 SW 로직으로 구현할 뿐만 아니라, 편의성 증진을 위해 무선 통신 프로토콜을 사용한다. 그러나 이 웨어러블 디바이스는 경량성을 추구하고 있어, 다른 정보서비스에 사용되는 단말보다 보안에 취약하다. 본 연구에서는 웨어러블 서비스의 기술적인 운영 환경을 분석, 웨어러블 디바이스에 대한 인증 정보 재사용 공격, BIAS 공격, 배터리 소진 공격, 펌웨어 공격을 식별하고, 각 보안 위협의 메커니즘을 분석하고 공격 효과를 조사하였다. 또 본 연구에서는 식별한 보안 위협에 대한 대응 방안을 제시하였다. 웨어러블 서비스를 개발할 때 본 연구에서 제안한 대응 방안을 고려한다면, 더 안전한 서비스를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
Kyeongjea Lee;Joo-Hyun Jo;Sungyoon Cho;Kiwon Kwon;Dong Ku Kim
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권6호
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pp.1659-1674
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2024
Conventional maritime communication struggles to provide high data rate services for Internet of Things (IoT) devices due to the variability of maritime environments, making it challenging to ensure consistent connectivity for onboard sensors and devices. To resolve this, we perform mathematical modeling of the maritime channel and compare it with real measurement data. Through the modeled channel, we verify the received beam gain at buoys on the ocean surface. Additionally, leveraging the modeled wave motions, we estimate future angles of the buoy to use the Extended Kalman Filter (EKF) for design beamforming strategies that adapt to the evolving maritime environment over time. We further validate the effectiveness of these strategies by assessing the results from an outage probability perspective. focuses on improving maritime communication by developing a dynamic model of the maritime channel and implementing a Kalman filter-based buoy motion tracking system. This system is designed to enable precise beamforming, a technique used to direct communication signals more accurately. By improving beamforming, the aim is to enhance the quality of communication links, even in challenging maritime conditions like rough seas and varying sea states. In our simulations that consider realistic wave motions, you've observed significant improvements in link quality due to the enhanced beamforming technique. These improvements are particularly notable in environments with high sea states, where communication challenges are typically more pronounced. The progress made in this area is not just a technical achievement; it has broad implications for the future of maritime communication technologies. This paper promises to revolutionize the way we approach communication in maritime environments, paving the way for more reliable and efficient information exchange on the seas.
스마트팜의 전력 효율 관리는 기후 변화와의 연계로 중요성을 가지고 있다. 기후 변화가 농업에 부정적인 영향을 미치는 가운데, 미래의 농업은 스마트팜을 활용하여 기후 영향을 최소화할 것으로 예상되고 있으나 스마트팜의 전력 소비는 현재의 전기 생산 체제로 인해 기후 위기를 악화시킬 우려가 있다. 이에 따라 스마트팜의 전력 사용을 효율적으로 관리하고 최적화하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 스마트팜 장비의 전력 사용량을 실시간으로 모니터링하고, GRU를 활용하여 1시간 뒤의 전력 사용량을 예측하는 시스템을 제안한다. CT 센서를 설치하여 전력량을 수집하고, 이를 분석하여 이상 패턴을 탐지하고 예방한다. 또한 IoT 기술과 결합하여 전체 전력 사용량을 효율적으로 관리하고 모니터링한다. 이를 통해 전력 사용을 최적화하고, 에너지 효율성을 향상시켜 탄소 배출을 줄일 수 있다. 이 시스템은 스마트팜의 에너지 관리뿐아니라 전반적인 에너지 사용 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다.
최근 스마트 홈 환경은 무선 정보통신 기술과 융합을 통해서 다양한 데이터를 수집·통합·활용하는 플랫폼이 될 것으로 전망되고 있으며 실제로 스마트 홈 내부에는 다양한 센서를 탑재한 스마트 디바이스 수가 점점 증가하고 있다. 증가된 스마트 디바이스 수만큼 처리해야하는 데이터의 양도 증가하고 있으며 이를 효과적으로 처리하기 위해 빅데이터 처리 시스템이 활발하게 도입되고 있다. 그러나 기존 빅데이터 처리 시스템은 분산 노드에 할당되기 전 모든 요청이 클러스터 드라이버로 향하기 때문에 동시에 많은 요청이 발생하는 경우 분할 작업을 관리하는 클러스터 드라이버에 병목현상이 발생하고, 이는 네트워크를 공유하는 클러스터 전체의 성능감소로 이어진다. 특히 작은 데이터 처리를 지속해서 요청하는 스마트 홈 디바이스에서 지연율이 더 크게 나타난다. 이에 본 논문에서는 동시에 다수의 센서에서 요청이 발생하는 스마트 홈 환경에서 효과적인 데이터 처리를 위한 Apriori 기반 빅데이터 시스템을 설계하였다. 제안하는 시스템의 성능평가 결과에 따르면, 데이터 처리 시간은 기존 시스템에 비해 최소 19.2%에서 최대 38.6% 단축됐다. 이러한 결과가 발생한 이유는 측정되는 데이터의 형태와 관련이 있다. 스마트 홈 환경은 수집되는 데이터의 양은 방대하나 각 데이터의 용량은 작기 때문에 캐시 서버의 사용이 데이터 처리에 큰 역할을 하며, Apriori 알고리즘을 통한 연관도 분석으로 사용자의 행동 습관과 연관도가 높은 센서 데이터를 캐시에 저장하기 때문에 캐시 서버의 활용률이 매우 높다.
최근 급격한 기후변화로 인해 꿀벌의 생태계에도 많은 영향을 주고 있다. 꿀벌의 개체수 감소, 개화기의 변화로 인한 양봉 농가의 채밀에 막대한 영향을 주고 있다. 이에 따라 양봉에도 IoT 기술을 도입한 스마트 양봉에 관심이 집중되고 있다. 양봉의 특성에 따라 벌통안의 벌집을 육안으로 지속적 관찰이 불가능하고, 벌집안의 상태에 대하여 대부분 경험에 의한 지식에 의존하고 있는 실정이다. 특히, 벌통 내부에 꿀벌의 이동 경로와 이동량을 측정하는 부분에 대한 연구는 전무한 상황이다. 벌통 내부의 꿀벌의 이동에 대한 부분은 양봉에서 가장 중요한 분봉 시기를 예측할 수 있는 기본적인 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 꿀벌의 이동 경로를 파악하고 벌집(소비)간 입·출입 데이터를 실시간 측정하고 기록하는 장치를 제안한다. 본 연구에서 제안한 장치를 양봉 농가에서 활용할 수 있도록 기존 벌통의 벌집(소비) 규격에 맞춰서 개발했다. 개발방법은 꿀벌의 이동을 감지할 수 있는 포토 디텍터를 활용하여 16개의 이동통로를 구성하고 꿀벌의 이동상황을 실시간 감지할 수 있도록 했다. 이렇게 측정한 꿀벌의 이동상황을 활용하게 된다면 분봉시기를 놓치지 않기 위해 육안으로 봉군을 직접 관찰해야하는 문제를 해결할 수 있다. 나아가 꿀벌의 벌집 간 입출입 기록 데이터를 AI 알고리즘을 적용하면 자동으로 봉군 확장 시기를 예측할 수 있는 시스템 구현도 가능할 것이다.
This paper reports the results of a study on the optimization of the etching profile, which is an important factor in deep-reactive-ion etching (DRIE), i.e., dry etching. Dry etching is the key processing step necessary for the development of the Internet of Things (IoT) and various microelectromechanical sensors (MEMS). Large-area etching (open area > 20%) under a high-frequency (HF) condition with nonoptimized processing parameters results in damage to the etched sidewall. Therefore, in this study, optimization was performed under a low-frequency (LF) condition. The HF method, which is typically used for through-silicon via (TSV) technology, applies a high etch rate and cannot be easily adapted to processes sensitive to sidewall damage. The optimal etching profile was determined by controlling various parameters for the DRIE of a large Si wafer area (open area > 20%). The optimal processing condition was derived after establishing the correlations of etch rate, uniformity, and sidewall damage on a 6-in Si wafer to the parameters of coil power, run pressure, platen power for passivation etching, and $SF_6$ gas flow rate. The processing-parameter-dependent results of the experiments performed for optimization of the etching profile in terms of etch rate, uniformity, and sidewall damage in the case of large Si area etching can be summarized as follows. When LF is applied, the platen power, coil power, and $SF_6$ should be low, whereas the run pressure has little effect on the etching performance. Under the optimal LF condition of 380 Hz, the platen power, coil power, and $SF_6$ were set at 115W, 3500W, and 700 sccm, respectively. In addition, the aforementioned standard recipe was applied as follows: run pressure of 4 Pa, $C_4F_8$ content of 400 sccm, and a gas exchange interval of $SF_6/C_4F_8=2s/3s$.
HCCL 이란 Heterogeneous Container Class Library의 약자로써, 이종의 데이터 유형을 하나의 레코드로 저장이 가능하도록 하고, 이의 리스트를 만들어 정보의 저장이 가능하도록 하는 라이브러리이다. HCCL을 사용할 경우, 데이터 유형이 다르더라도 암/복호화를 문자열을 기반으로 용이하게 할 수 있다. 최근 스마트폰에 내재되어 있는 다양한 센서들을 활용하여 사용자에게 편리한 서비스를 제공해 주고 있다. 하지만, 센서 정보를 API에 전달해 주는 과정에서 개인 정보의 침해가 발생할 수 있으며, 이에 대해 사용자들의 대비가 필요한 것도 사실이다. 본 연구에서는 센서의 정보를 HCCL을 기반으로 관리하면서 SEED 암호 알고리즘을 활용한 기존의 보안성을 강화하는 데이터 모델을 개발하였다. 안드로이드 환경이 센서에 대한 권한 관리 기능을 제공하지 않는 문제가 있음으로, 본 연구에서는 사용자의 판단을 기반으로 한 선택을 통해 센서 정보의 암호화 여부가 결정되도록 하여 안전한 데이터의 생성 및 저장을 사용자가 판단하도록 하였다. 또한, 개발된 라이브러리의 성능을 평가하여 본 연구의 효과성을 검증하였다.
The agricultural environment is changing and becoming more advanced due to the influence of the 4th Industrial Revolution. From the basic plan of Rural Informatics to the current level of 2nd generation smart farms aimed at improving productivity using Big data, cloud network and more IoT technology. We are continuing to provide support and research and development. However, many problems remain to be solved in order to supply and settle smart farms in Korea. The purpose of this study is to provide a method of collecting and sharing data on farming environment and to help improve the income and productivity of farmers based on collected data. In the case of hog farm, the multiple sensors for environmental data like temperature, humidity and gases and the network environment for connecting the internet were established. The environment sensor was made using the ESP8266 Node MCU board as micro-controller, DHT22 sensor for temperature and humidity, and MQ series sensors for various gases in the hog pens. The network sensor was applied experimentally for one month and the environmental data of the hog farm was stored on a web database. This study is expected to raise the importance of collecting and managing the agricultural and environmental data, for the next generation farmers to understand the smart farm more easily and to try it by themselves.
In this paper, MEMS embedded system design implemented the sensor events via analyzing the characteristics that dynamically happened to an abnormal status in power IoT environments in order to guarantee a maintainable operation. We used three kinds of tools in this paper, at first Bluetooth Low Energy (BLE) technology which is a suitable protocol that provides a low data rate, low power consumption, and low-cost sensor applications. Secondly LSM6DSOX, a system-in-module containing a 3-axis digital accelerometer and gyroscope with low-power features for optimal motion. Thirdly BM1422AGMV Digital Magnetometer IC, a 3-axis magnetic sensor with an I2C interface and a magnetic measurable range of ±120 uT, which incorporates magneto-impedance elements to detect the magnetic field when the current flowed in the power devices. The proposed MEMS system was developed based on an nRF5340 System on Chip (SoC), previously compared to the standalone embedded system without bluetooth technology via mobile App. And also, MEMS embedded system with BLE 5.0 technology broadcasted the MEMS system status to Android mobile server. The experiment results enhanced the performance of MEMS system design by combination of sensors, BLE technology and mobile application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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