현재 산업 분야 전반에 걸쳐 다양한 IoT 기술들을 접목하려 하고 있다. 그러나 센서 디바이스, 게이트웨이, 네트워크 서버, 그리고 어플리케이션 서버로 구성되는 복잡한 IoT 시스템 구조는 구현 상의 어려움과 설치 비용의 증가를 초래하고 이로 인해 소규모 네트워크 환경이 필요한 산업 분야에서 IoT 도입을 저해하는 결과로 나타나고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 소규모/저비용의 IoT 환경이 필요한 산업분야에서 활용될 수 있는 시스템 구조를 제안 한다. 또한 RF433 모듈을 이용한 무선 센서 네트워크, 아두이노 윤을 활용한 게이트웨이, 그리고 APM (Apache, PHP, MySQL)을 적용한 어플리케이션 서버를 구현하고 센서 디바이스의 효율적인 전력관리 방안을 제시한다.
As the use of public transportation is increasing, a service considering the convenience of passengers is being launched utilizing the Internet (IoT) data collected through the bus information system. However, the bus information system only provides limited information such as the current location of the bus (GPS) and the expected arrival time at the stop. Additional IoT sensor information is needed to provide various services for the safety and convenience of passengers. In this paper, to improve the safety and convenience of passengers, we have added the boarding doors imaging sensor, temperature and humidity sensors, and sensor for measuring the number of passengers. The proposed IoT bus system can attach various sensors to buses to provide high-quality safety services to passengers.
With the development of sensor, wireless mobile communication, embedded system and cloud computing, the technologies of Internet of Things have been widely used in real word. Connecting wireless sensor networks with traditional communication networks or Internet, IoT gateway plays an important role in IoT applications. It facilitates the integration of wireless sensor networks and mobile communication networks or Internet. The IoT gateway is a key component in IoT application systems. But It has lot of security issues. We analyzed the issues of security and privacy.
With the development of sensor, wireless mobile communication, embedded system and cloud computing, the technologies of Internet of Things have been widely used in logistics, Smart devices security, intelligent building and o on. Bridging between wireless sensor networks with traditional communication networks or Internet, IoT gateway plays n important role in IoT applications, which facilitates the integration of wireless sensor networks and mobile communication networks or Internet, and the management and control with wireless sensor networks. The IoT Gateway is a key component in IoT application systems but It has lot of security issues. We analyzed the trends of security and privacy matters.
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.
최근 사물들에 인터넷 서비스를 제공하는 IoT(Internet of Things) 기술에 관한 관심이 높아지고 있다. IoT는 홈 네트워크, 헬스 케어, 재난 알림 등에서 다양한 서비스를 제공하고 있다. LLN(Low Power & Lossy Networks) 특징을 갖는 IoT는 빈번한 센서 노드의 손실이 발생한다. IoT의 표준 라우팅 프로토콜인 RPL은 센서 노드의 손실이 발생하면 전체 경로 재설정(Global repair)을 수행하여 데이터를 전송한다. 하지만 낮은 사양의 센서 노드로 인한 빈번한 센서 노드 손실은 잦은 전체 경로 재설정으로 인해 네트워크 성능 저하를 일으킨다. 본 논문에선 Storing mode 센서 노드 선정 이후에도 잦은 경로 재설정 문제로 인한 네트워크 성능 저하 문제를 해결하기 위한 Storing mode 센서 노드의 추가 선정 방법을 제안하고 각 Instance의 전체 경로 재설정 횟수의 평준화 방법을 제안하고자 한다.
Recently, smart devices has been spreaded and the definition of RFID/USN(Radio Frequency Identification/Ubiquitous Sensor Network) technology has also extended. So, originally, human is an agent of communications but now, 'the things' are also an agent of communication. That is, Internet of Things(IoT). IoT is very big IT infra technology that is based on wire-wireless network technologies such as Bluetooth and Wi-Fi. However, in reality, IoT service that can provide various meaning and integrate smoothly is not appear yet. To solve these problems of IoT, we implemented Publish/Subscribe system, which operate in Zigbee based wireless sensor network by using MQTT-SN protocol. Moreover, this system can operate with combining MQTT system that is already existed in external Internet network so, extensibility and flexibility aspect is excellent. We show that possibility of IoT services that is combined between different heterogeneous network through the MQTT-SN.
사물인터넷의 발달에 따라 IoT 기기에서 처리되는 데이터의 정확성도 중요시되고 있다. 사물인터넷에서 생산되는 데이터는 센서마다 다양한 포맷과 프로토콜을 사용하고 있기에 수집된 센서 데이터에 이상이 발생하면 정규화하고 통합하는 과정에서 데이터 오류로 인해 실패하거나 잘못된 데이터를 구성하게 된다. 사용자의 상황이나 IoT 기기의 이상 증상은 정확하게 판단되지 않기 때문에 사용자 서비스 장애가 발생하거나 실패하는 문제가 발생한다. 본 논문은 IoT 환경에서 발생되는 다양한 형태의 데이터가 IoT 기기의 특성을 반영하여 정상적인 범주 내에서 변화되는지를 수학적 함수로 산출하여 데이터의 정합성을 탐지하는 방법을 제안한다. IoT 데이터의 발생 특성을 파악하기 위해 '기울기 분석'을 활용한 방법과 '선형 회귀 분석'을 활용한 방법을 각각 제시하고 실험하였다. 기울기를 활용하는 방법은 '증가하는 속도'가 다음에 일어나는 현상에 영향을 미치는 IoT 데이터(센서 기기)에 적합하며, 선형 회귀를 활용하는 방법은 선형적으로 데이터가 움직일 때 '선형 회귀 함수로부터의 차이'가 다음에 일어나는 현상에 영향을 미치는 데이터(수도, 전기 계량기)에 적합하였다.
본 논문에서는 모션인식을 활용한 Human UI/UX를 위한 IoT 기반 스마트헬스 서비스를 제안한다. 현재까지 M2M기반의 u-healthcare에서 적용되는 센서 네트워크에서는 TCP/IP 프로토콜이 아닌 non-IP프로토콜을 이용하고 있다. 그러나 서비스의 이용 확대와 IoT 기반의 센서 네트워크 관리를 용이하게 하기 위해서는 다수의 센서들의 인터넷 연결이 반드시 요구된다. 따라서 센서들에 의하여 측정된 자료들을 인터넷과 통신하는 것은 물론 이동이 가능해야 하기 때문에 네트워크 이동성을 고려한 IoT 기반 스마트헬스 서비스를 설계하였다. 또한 IoT 기반 스마트헬스 서비스는 기존의 헬스케어 플랫폼과는 다르게 바이오 정보뿐만이 아니라 동작감지를 위한 스마트 헬스 서비스를 개발하였다. u-healthcare에서 사용되는 WBAN 통신은 일반적으로 많은 네트워크화된 장치 및 게이트웨이로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 WBAN 센서 노드간의 이동성을 지원하는 기술을 이용함으로써 무선 환경에서도 동적 변화에 쉽게 대응할 수 있고, 사용자의 동작감지를 통해 체계적인 관리가 이루어진다.
International journal of advanced smart convergence
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제7권4호
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pp.75-83
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2018
Predictive IoT Sensor Algorithm is a technique of data science that helps computers learn from existing data to predict future behaviors, outcomes, and trends. This algorithm is a cloud predictive analytics service that makes it possible to quickly create and deploy predictive models as analytics solutions. Sensors and computers collect and analyze data. Using the time series prediction algorithm helps to predict future temperature. The application of this IoT in industrial environments like power plants and factories will allow organizations to process much larger data sets much faster and precisely. This rich source of sensor data can be networked, gathered and analyzed by super smart software which will help to detect problems, work more productively. Using predictive IoT technology - sensors and real-time monitoring - can help organizations exactly where and when equipment needs to be adjusted, replaced or how to act in a given situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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