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.
Smart pole is one of mega trend in smart city development. It has multi-function to get as much as data from the street to better city management. And smart street lighting of smart pole as core part of smart city development is being implemented by many cities in globally. Refer to the latest edition of Navigant Research's Smart City Tracker includes smart city projects in 221 cities, a quarter of which are deploying smart street lighting ranging from initial pilots to citywide and regional deployments that span tens and even hundreds of thousands of lights. The most important feature of smart street lighting solution is "Connectivity" through the IoT technology. In order to implement the smart city, we should have so-called intelligent watchdog and mesh networked post for keeping the various smart city technology development progress and operation properly. Smart street lighting solution could be main infrastructure as an enabler for a range of smart city applications. We can talk about the expected role of smart street lighting for the smart city development on this paper.
International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.3
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pp.207-213
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2021
Informatization and digital transformation across industries are big trends in the world. However, although a few food groups are investing in informatization on a pilot basis, informatization is still delayed in related industries, such as distribution, logistics, etc. Therefore, consumers often are not able to have easy access to detailed information about products. In this paper, to improve these problems, we propose a fresh food logistics solution that adopts Proof of Nonce (PoN) consensus algorithm with Internet of Thing (IoT) technology. The recently developed PoN algorithm dramatically reduces a time for generating a block and is suitable for a platform that collects and services real-time information. We expect to improve their trust in the platform by preventing forgery/falsification of information recorded in real time through this paper.
Aparicio, Joaquin;Echevarria, Juan Jose;Legarda, Jon
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.6
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pp.2848-2869
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2017
Mobile Wireless Sensor Networks (MWSN) are usually constrained in energy supply, which makes energy efficiency a key factor to extend the network lifetime. The management of the network topology has been widely used as a mechanism to enhance the lifetime of wireless sensor networks (WSN), and this work presents an alternative to this. Software Defined Networking (SDN) is a well-known technology in data center applications that separates the data and control planes during the network management. This paper proposes a solution based on SDN that optimizes the energy use in MWSN. The network intelligence is placed in a controller that can be accessed through different controller gateways within a MWSN. This network intelligence runs a Topology Control (TC) mechanism to build a backbone of coordinator nodes. Therefore, nodes only need to perform forwarding tasks, they reduce message retransmissions and CPU usage. This results in an improvement of the network lifetime. The performance of the proposed solution is evaluated and compared with a distributed approach using the OMNeT++ simulation framework. Results show that the network lifetime increases when 2 or more controller gateways are used.
One of the main technical constraints of a conventional battery is the limited lifetime of electric energy supplied. With self-power generation using an internal radioisotope as an emitter of beta particles, and a PN-junction semiconductor as an absorber of the beta particles, a betavoltaic battery can provide electric energy to electric devices in a semi-permanent manner. Hence, a betavoltaic battery can be adopted as the solution to the power source issue of IoT devices placed in locations that people cannot easily access, such as in the deep sea, a desert, and space, and requiring a long operation time without an electrical charging. This paper covers the current trends in betavoltaic batteries including issues regarding their technology, application, and patents.
This study suggests surface wave communication, which uses a metal surface as a medium, to provide wireless communication in the extreme environment due to surrounding metal materials on vessels. The test was conducted on a G/T 265 tons tug boat to confirm the possibility of surface wave communication between a bridge and each designated space in the ship. As a result, the transmission speed was 13Mbps on average. In a test case of the bridge via the engine room, the transmission speed was 4.3Mbps on engine running and 1.2Mbps on sailing. It overcame this by partially changing the equipment installation location. Surface wave communication in bow storage, a fully enclosed space, had 8Mbps better transmission speed than wireless communication; this confirmed the superiority of surface wave communication in confined spaces on a vessel. Additional surface wave generators were designed and applied to resolve the paint issue. It is expected to use surface wave communication to implement the new wireless solution for Maritime-IoT system on vessels.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.1
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pp.250-256
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2017
Recently, the use of mobile devices has increased in order to provide a variety of services, and thus there has been a surge in the number of application malicious attacks on the Android platform. To resolve the problem, the domestic financial sector has been introducing the app anti-tamper solution based on cryptographic algorithms. However, since the capacity of apps installed in smartphones continues to increase and environments with limited resources as wearables and IoTs spread, there are limitations to the processing speed of the anti-tamper solutions. In this paper, we propose a novel anti-tamper solution by using lightweight hash function LEA and LSH. We also present the test results of a simulation program that implements this method and compare the performance with anti-tamper solutions based on the previous cryptographic algorithms.
Smart farm dissemination by continuously developing IoT is one of the best solution for decreasing labor in Korea farming area because of ageing. For this reason, the number of Smart farm in Korea is being increased. The Smart farm can control farming environment such as temperature for human. Specially, The important thing is controlling proper temperature for farming. In order to control the temperature, legacy smart farms are usually using pans or air conditioners which can control the temperature. However, those devices result in increasing production cost because the electric power consumption is high. For this reason, we propose a smart farm which can predict the proper temperature after an hour by using Deep learning to minimize the electric power consumption by controlling window instead of pans or air conditioners. We can see the 83% of electric power saving by means of the proposed smart farm.
By developing the IoT(Internet of Things) technology, devices for smart home environment have rapidly increased. With respect to mobiles, these applications are used to control and manage the various smart devices effectively. However, the existing mechanisms only provide simple information, and hence a difficulty to search or control the smart devices persists, since there is no meaningful relationship between them. In this research, we suggest an interface which visualizes the device's data and controls them effectively, based on the user's device using pattern. As a solution for this problem, we classify the user pattern based on a timeline for the associated circumstance, and visualize the device's data to make a group or to control individually in an easier approach. Also, all meaningful information could be confirmed by summarizing all the data of smart devices.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.6
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pp.76-95
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2019
An on-board truck scale is an essential technical solution for preventing overload, which makes the driver aware of the commercial vehicle weight. This study analyzed the effects of the driving pattern and transportation efficiency by the IoT Platform service for an on-board truck scale. A comparison of before and after installation using the long-term monitored data confirmed the reduction effects both of the overload ratio and overweight value, and their effects on increasing the transportation efficiency. In addition, the analysis result of the driving route showed that the installation of an on-board truck scale could be a more effective way of preventing overload than increasing the weighing checkpoints.
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