The importance of big data analytics has become apparent with the increasing volume of data on the Internet. The amount of data will increase even more with the widespread use of Internet of Things (IoT). One of the most important application areas of the IoT is healthcare. This study introduces new real-time data analytics architecture for an IoT-based smart healthcare system, which consists of a wireless sensor network and a radio-frequency identification technology in a vertical domain. The proposed platform also includes high-performance data analytics tools, such as Kafka, Spark, MongoDB, and NodeJS, in a horizontal domain. To investigate the performance of the system developed, a diagnosis of Wolff-Parkinson-White syndrome by logistic regression is discussed. The results show that the proposed IoT data analytics system can successfully process health data in real-time with an accuracy rate of 95% and it can handle large volumes of data. The developed system also communicates with a riverbed modeler using Transmission Control Protocol (TCP) to model any IoT-enabling technology. Therefore, the proposed architecture can be used as a time-saving experimental environment for any IoT-based system.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권4호
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pp.261-269
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2023
We propose to design a Holochain-based security and privacy protection system for resource-constrained IoT healthcare systems. Through analysis and performance evaluation, the proposed system confirmed that these characteristics operate effectively in the IoT healthcare environment. The system proposed in this paper consists of four main layers aimed at secure collection, transmission, storage, and processing of important medical data in IoT healthcare environments. The first PERCEPTION layer consists of various IoT devices, such as wearable devices, sensors, and other medical devices. These devices collect patient health data and pass it on to the network layer. The second network connectivity layer assigns an IP address to the collected data and ensures that the data is transmitted reliably over the network. Transmission takes place via standardized protocols, which ensures data reliability and availability. The third distributed cloud layer is a distributed data storage based on Holochain that stores important medical information collected from resource-limited IoT devices. This layer manages data integrity and access control, and allows users to share data securely. Finally, the fourth application layer provides useful information and services to end users, patients and healthcare professionals. The structuring and presentation of data and interaction between applications are managed at this layer. This structure aims to provide security, privacy, and resource efficiency suitable for IoT healthcare systems, in contrast to traditional centralized or blockchain-based systems. We design and propose a Holochain-based security and privacy protection system through a better IoT healthcare system.
최근 여러 기업과 연구기관들이 IoT 장비에서 수집되는 다양한 데이터를 분석하고 실제 응용 서비스를 통해 제공하기 위한 지능형 IoT 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 IoT 기기에서 수집되는 데이터들을 연구 및 개발에 사용하기 위해 데이터를 송수신하는 과정에서 개인정보유출과 같은 보안상의 이슈가 발생할 수 있다. 그리고 여러 IoT 기기에서 수집되는 데이터가 증가할수록 데이터 관리에 어려움이 존재하며 데이터를 이동하는 데 큰 비용과 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 다양한 기기로 이루어진 연합학습 환경에서 보안상의 이슈와 비효율성을 개선하기 위해 신뢰성이 보장된 이더리움 네트워크 기반의 연합학습 시스템을 개발하고자 한다.
Owing to various restrictions in-field application, the low-speed, low-power-based industrial Internet-of-Things (IoT) network built in extremely harsh industrial environment sites requires multi-hop, channel hopping, and low-latency transmission characteristics. In the past, wired networks were used in industrial facilities; however, network technologies based on the Industrial IoT Network standard standardized for industrial applications, such as WirelessIO link, WirelessHART, SmartMesh, and eStar Link satisfy industrial requirements. Recently, the use of industrial IoT networks in industrial facilities has rapidly expanded. This paper covers the developments in industrial IoT network technologies and summarizes the major industrial IoT standard technologies that meets the requirements of industrial sites.
TCP/IP 표준을 개발하는 IETF의 상위 기구인 IAB는 작은 사물에도 TCP/IP protocol stack을 붙이기로 결정했다. 이는 하나의 작은 사물도 하나의 통신 노드로 인정하여, 이를 다섯 개의 전 계층이 올라간 스마트 오브젝트로 확장하겠다는 상징적인 의미를 가진다. 이러한 배경 아래서 등장한 것이 웹을 기반으로 사물 간 지능적으로 네트워크를 구성해 통신하는 IoT/WoT이다. CoAP는 제한된 환경 내에서 사용할 수 있는 프로토콜로 사물이 인터넷에 연결될 것을 예상하여 만든 표준 규약이다. 이에 따라 본 논문에서는 CoAP 네트워크가 구축된 환경에서 CoAP와 연결되어 관련 사물들의 데이터를 수집하며 관리할 수 있는 Middleware API를 제안하고자 한다.
사물인터넷 (Internet of Things, IoT)은 디바이스들이 직접 통신을 하여 서로의 정보를 공유하는 네트워크 기술이며, 최근 다양한 산업에 응용되고 있다. 특히 가전기기와 사물인터넷의 융합은 소비자에게 신속하고 편리한 접근성을 제공하여 신 시장 창출을 주도하고 있다. 이에 본 논문은 여러 가전기기 중 사물인터넷 적용이 시작단계에 있는 주방가전에 집중하여, 주방에서 많이 사용되는 블렌더를 위한 사물인터넷 기반 애플리케이션을 개발하였다. 구현한 애플리케이션은 디지털 컨트롤러, 유지/보수 알람, 해동 알람 등 3가지 기능을 제공한다. 디지털 컨트롤러는 기존의 기계식 버튼을 이용하여 조절하는 다양한 블렌딩 방법을 애플리케이션의 버튼과 바(Bar)로 제어하는 기능을 제공하고, 유지/보수 알람 기능을 통해서는 블렌더의 블레이드, 모터 등 중요 부품의 이상 유무를 확인할 수 있으며, 해동 알람 기능은 냉동 재료 조리 시 적정 온도에서 블렌딩 할 수 있도록 온도설정을 하고 설정온도가 되면 알람이 발생하는 기능을 제공한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.191-200
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2022
Constrained Application Protocol (CoAP) is a standardized protocol by the Internet Engineering Task Force (IETF) for the Internet of things (IoT). IoT devices have limited computation power, memory, and connectivity capabilities. One of the significant problems in IoT networks is congestion control. The CoAP standard has an exponential backoff congestion control mechanism, which may not be adequate for all IoT applications. Each IoT application would have different characteristics, requiring a novel algorithm to handle congestion in the IoT network. Unnecessary retransmissions, and packet collisions, caused due to lossy links and higher packet error rates, lead to congestion in the IoT network. This paper presents an adaptive congestion control protocol for CoAP, Adaptive Congestion Control with a Backoff algorithm (ACCB). AACB is an extension to our earlier protocol AdCoCoA. The proposed algorithm estimates RTT, RTTVAR, and RTO using dynamic factors instead of fixed values. Also, the backoff mechanism has dynamic factors to estimate the RTO value on retransmissions. This dynamic adaptation helps to improve CoAP performance and reduce retransmissions. The results show ACCB has significantly higher goodput (49.5%, 436.5%, 312.7%), packet delivery ratio (10.1%, 56%, 23.3%), and transmission rate (37.7%, 265%, 175.3%); compare to CoAP, CoCoA+ and AdCoCoA respectively in linear scenario. The results show ACCB has significantly higher goodput (60.5%, 482%,202.1%), packet delivery ratio (7.6%, 60.6%, 26%), and transmission rate (40.9%, 284%, 146.45%); compare to CoAP, CoCoA+ and AdCoCoA respectively in random walk scenario. ACCB has similar retransmission index compare to CoAp, CoCoA+ and AdCoCoA respectively in both the scenarios.
IoT 에서는 인간과 사물, 사물과 사물들이 통신하며 공통적인 네트워크를 형성하여 자동화 서비스를 실현하는 것이 무엇보다 중요하다. 인간과 사물, 사물과 사물을 공통적인 네트워크로 공유하는 방식으로 웹은 가장 강력한 수단 중의 하나이다. 따라서 IoT에서 사용되는 각 디바이스와 웹과의 통신방식의 효율성은 IoT의 성패를 가름할 수 있다. 웹 응용에서 소프트웨어의 재사용은 소프트웨어의 고품질과 고생산성을 위한 최상의 방법으로 여겨진다. 모듈, 클래스, 패턴, 프레임워크, 비즈니스 컴포넌트들은 다양한 관점의 재사용 요소들이다. 컴포넌트는 잘 정의된 인터페이스를 통해서 다른 것들과 쉽게 플러깅함으로써 응용 개발의 근본 문제인 복잡성을 극복하고 개발과 운용의 다양성을 제공할 수 있다. IoT 및 Network Management를 위한 웹 기반의 분산 환경은 각 종 디바이스에서 수집되는 정보를 이용하는 응용의 개발과 활용을 위한 표준 아키텍처이다. 따라서 IoT 및 NM 응용에서 최상의 서비스 제어를 위해 구성 자원들을 관리, 체계화하는 네트워크 관리는 개별 응용 뿐 아니라 응용의 대부분에서 하부 계층 지원 서비스로 요구된다. 본 논문에서는 이질적인 인터 네트워크상에서 컴포넌트 기반 IOT 및 관련 네트워크 관리 시스템 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 필요한 컴포넌트들의 분류 계층화를 위한 컴포넌트 아키텍처를 정의하고 네트워크 도메인에서 필요로 하는 컴포넌트를 식별, 분류하며 실제 네트워크 관리 시스템의 유형을 제시한다.
본 연구는 IoT 플랫폼의 모니터링 기능을 활용하여 개인소지품 분실을 해결하여 주는데 목적이 있다. 비콘이 결합된 개인소지품은 애플리케이션서버에 등록되고, 분실 이벤트 발생에 따른 트리거 처리 기능이 디바이스, 앱, IoT 망, 그리고 애플리케이션서버를 통하여 지능적으로 수행 된다. 주요한 구성과 기능은 개인 소지품에 대한 비콘 데이터 구조, 확장 가능한 리소스 구조, 그리고 비콘 등록과 운영 기능들이다.
HASNAIN A. ALMASHHADANI;XIAOHENG DENG;OSAMAH R. AL-HWAIDI;SARMAD T. ABDUL-SAMAD;MOHAMMED M. IBRAHM;SUHAIB N. ABDUL LATIF
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권4호
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pp.1147-1161
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2023
The Internet of Things (IoT) requires a new processing model that will allow scalability in cloud computing while reducing time delay caused by data transmission within a network. Such a model can be achieved by using resources that are closer to the user, i.e., by relying on edge computing (EC). The amount of IoT data also grows with an increase in the number of IoT devices. However, building such a flexible model within a heterogeneous environment is difficult in terms of resources. Moreover, the increasing demand for IoT services necessitates shortening time delay and response time by achieving effective load balancing. IoT devices are expected to generate huge amounts of data within a short amount of time. They will be dynamically deployed, and IoT services will be provided to EC devices or cloud servers to minimize resource costs while meeting the latency and quality of service (QoS) constraints of IoT applications when IoT devices are at the endpoint. EC is an emerging solution to the data processing problem in IoT. In this study, we improve the load balancing process and distribute resources fairly to tasks, which, in turn, will improve QoS in cloud and reduce processing time, and consequently, response time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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