• 제목/요약/키워드: IoT sensor networks

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Review on Energy Efficient Clustering based Routing Protocol

  • Kanu Patel;Hardik Modi
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제23권10호
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    • pp.169-178
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    • 2023
  • Wireless sensor network is wieldy use for IoT application. The sensor node consider as physical device in IoT architecture. This all sensor node are operated with battery so the power consumption is very high during the data communication and low during the sensing the environment. Without proper planning of data communication the network might be dead very early so primary objective of the cluster based routing protocol is to enhance the battery life and run the application for longer time. In this paper we have comprehensive of twenty research paper related with clustering based routing protocol. We have taken basic information, network simulation parameters and performance parameters for the comparison. In particular, we have taken clustering manner, node deployment, scalability, data aggregation, power consumption and implementation cost many more points for the comparison of all 20 protocol. Along with basic information we also consider the network simulation parameters like number of nodes, simulation time, simulator name, initial energy and communication range as well energy consumption, throughput, network lifetime, packet delivery ration, jitter and fault tolerance parameters about the performance parameters. Finally we have summarize the technical aspect and few common parameter must be fulfill or consider for the design energy efficient cluster based routing protocol.

난독화와 변화량 분석을 통한 IoT 센싱 데이터의 경량 유효성 검증 기법 (Lightweight Validation Mechanism for IoT Sensing Data Based on Obfuscation and Variance Analysis)

  • 윤준혁;김미희
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제8권9호
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    • pp.217-224
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    • 2019
  • 최근 가정, 교통, 의료, 전력망 등 우리 생활과 밀접한 연관을 가진 여러 분야에서 IoT(Internet of Things) 센서 장치를 활용해 데이터를 수집하는 센서 네트워크를 구축하고 활용하고 있다. 이러한 센서 네트워크에서 센싱 데이터 조작은 재산 상, 안전 상의 심각한 위협이 될 수 있다. 따라서 외부 공격자가 센싱 데이터를 조작하지 못하도록 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 외부 공격자에 의해 조작된 센싱 데이터를 효과적으로 제거하기 위해 데이터 난독화와 변화량 분석을 활용한 IoT 센싱 데이터 유효성 검증 기법을 제안한다. IoT 센서 장치는 난독화 함수에 따라 센싱 데이터를 변조하여 사용자에게 전송하고, 사용자는 전송받은 값을 원래의 값으로 되돌려 사용한다. 적절한 난독화를 거치지 않은 거짓 데이터는 유효 데이터와 다른 변화 양상을 보이고, 변화량 분석을 통해 거짓 데이터를 탐지할 수 있다. 성능 분석을 위해 데이터 유효성 검증 성능 및 검증 소요시간을 측정하였다. 그 결과, 기존 기법에 비해 최대 1.45배 거짓 데이터 차단율을 향상시키고, 0.1~002.0% 수준의 오검출률을 보였다. 또한 저전력, 저성능 IoT 센서 장치에서 검증 소요시간을 측정 결과, 데이터량 증가에 따라 2.5969초까지 증가되는 RSA 암호화 기법에 비해 제안 기법은 0.0003초로 높은 검증 효율을 확인하였다.

IoT 스트리밍 센서 데이터에 기반한 실시간 PM10 농도 예측 LSTM 모델 (Real-time PM10 Concentration Prediction LSTM Model based on IoT Streaming Sensor data)

  • 김삼근;오택일
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권11호
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    • pp.310-318
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    • 2018
  • 최근 사물인터넷(IoT)의 등장으로 인터넷에 연결된 다양한 기기들에 의해 대규모의 데이터가 생성됨에 따라 빅데이터 분석의 중요성이 증가하고 있다. 특히 실시간으로 생성되는 대규모의 IoT 스트리밍 센서 데이터를 분석하여 새로운 의미 있는 미래 예측을 통해 다양한 서비스를 제공하는 것이 필요하게 되었다. 본 논문은 AWS를 활용하여 IoT 센서로부터 생성되는 스트리밍 데이터에 기반하여 실시간 실내 PM10 농도 예측 LSTM 모델을 제안한다. 또한 제안 모델에 따른 실시간 실내 PM10 농도 예측 서비스를 구축한다. 논문에 사용된 데이터는 PM10 IoT 센서로부터 24시간 동안 수집된 스트리밍 데이터이다. 이를 LSTM의 입력 데이터로 사용하기 위해 PM10 시계열 데이터로부터 30개의 연속된 값으로 이루어진 시퀀스 데이터로 변환한다. LSTM 모델은 바로 인접한 공간으로 이동해 가는 슬라이딩 윈도우 프로세스를 통하여 학습한다. 또한 모델의 성능 개선을 위해 24시간마다 수집한 스트리밍 데이터에 대해 점진적 학습 방법을 적용한다. 제안한 LSTM 모델의 성능을 평가하기 위해 선형회귀 모델 및 순환형 신경망(RNN) 모델과 비교한다. 실험 결과는 제안한 LSTM 예측 모델이 선형 회귀보다 700%, RNN 모델보다는 140% 성능 개선이 있음을 보여주었다.

나노구조체 에너지 하베스팅 소자와 IoT 센서 네트워크의 융합 연구 (Nanostructured energy harvesting devices and their applications for IoT sensor networks)

  • 윤종세;전부일;윤기완
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권5호
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    • pp.719-730
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    • 2021
  • 본 논문에서는 산화아연/탄소 테이프/산화아연의 대칭 구조를 갖는 ZCZ-NG라는 샌드위치형 산화아연(ZnO) 압전 에너지 하베스팅 소자를 제시한다. 고품질의 ZCZ-NG 소자를 제작하기 위해 전도성 양면 접착 탄소 테이프를 활용하였으며, 이는 매우 높은 피크 투 피크 전압(Vpp)을 발생시키는 ZCZ-NG 소자의 개발로 이어졌다. ZCZ-NG 소자의 크기, 산화아연 층의 두께 그리고 벤딩 변형률 변화에 따른 ZCZ-NG 소자의 출력 성능 변화를 측정, 분석하였다. 또한 제작된 ZCZ-NG 소자의 실효성 및 응용 가능성을 검증하기 위한 실험적인 센서 네트워크 테스트베드를 구축하였다. 상용 아두이노를 기반으로 한 송신, 수신 노드들로 이루어진 테스트베드에서 노드들은 각 노드에서 감지한 정보들을 무선으로 송수신한다. 본 연구에서 사용된 대칭 구조의 샌드위치형 ZCZ-NG 소자 제작 기술과 센서 네트워크와의 융합 연구가 앞으로 더 발전되어 사물인터넷 구현을 위한 자가발전 센서 네트워크 연구에 도움이 되길 바란다.

IoT 환경에 적용 가능한 경량화 블록 암호알고리즘에 관한 연구 (A Study on Lightweight Block Cryptographic Algorithm Applicable to IoT Environment)

  • 이선근
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.1-7
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    • 2018
  • IoT 환경은 다양한 디바이스들과 네트워크를 이용하여 무한대의 서비스를 제공한다. 이러한 IoT 환경 발전은 비례적으로 보안의 중요성과 직결된다. 경량 암호는 보안, 높은 처리량, 낮은 전력 소비 및 소형을 제공하는 분야이기 때문에 IoT 환경에 적합하다. 그러나 경량 암호는 새로운 암호 체계를 형성해야 하고, 제한된 리소스 범위 내에서 활용되야 한다는 문제점을 가지고 있다. 그러므로 경량 암호는 다변화/다양화 등을 요구하는 IoT 환경에 최적의 솔루션이라고 단언할 수 없다. 그러므로 이러한 단점들을 없애기 위하여, 본 논문은 기존 블록 암호알고리즘을 경량화 암호알고리즘과 같이 사용할 수 있고, 기존 시스템(센싱부와 서버와 같은)을 거의 그대로 유지하면서 IoT 환경에 적합한 방법을 제안한다. 제안된 BCL 구조는 기존 유무선 센서 네트워크에서 다양한 센서 디바이스들에 대한 암호화를 경량 암호화 같이 수행할 수 있도록 한다. 제안된 BCL 구조는 기존 블록 암호알고리즘에 전/후처리부를 포함한다. BCL 전/후처리부는 흩어져 있는 각종 디바이스들을 데이지 체인 네트워크 환경에서 동작하도록 하였다. 이러한 특징은 분산된 센서시스템의 정보보호에 최적이며 해킹 및 크래킹이 발생하더라도 인접 네트워크 환경에 영향을 미치지 못한다. 그러므로 IoT 환경에서 제안된 BCL 구조는 기존 블록암호알고리즘을 경량화 암호알고리즘과 같이 사용할 수 있기 때문에 다변화되는 IoT 환경에 최적의 솔루션을 제공할 수 있다.

An energy-efficient technique for mobile-wireless-sensor-network-based IoT

  • Singla, Jatin;Mahajan, Rita;Bagai, Deepak
    • ETRI Journal
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    • 제44권3호
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    • pp.389-399
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    • 2022
  • Wireless sensor networks (WSNs) are one of the basic building blocks of Internet of Things (IoT) systems. However, the wireless sensing nodes in WSNs suffer from energy constraint issues because the replacement/recharging of the batteries of the nodes tends to be difficult. Furthermore, a number of realistic IoT scenarios, such as habitat and battlefield monitoring, contain mobile sensing elements, which makes the energy issues more critical. This research paper focuses on realistic WSN scenarios that involve mobile sensing elements with the aim of mitigating the attendant energy constraint issues using the concept of radio-frequency (RF) energy extraction. The proposed technique incorporates a cluster head election workflow for WSNs that includes mobile sensing elements capable of RF energy harvesting. The extensive simulation analysis demonstrated the higher efficacy of the proposed technique compared with the existing techniques in terms of residual energy, number of functional nodes, and network lifetime, with approximately 50% of the nodes found to be functional at the 4000th, 5000th, and 6000th rounds for the proposed technique with initial energies of 0.25, 0.5 and 1 J, respectively.

FCM을 이용한 라즈베리파이 기반의 센서정보 알림 구현 (Implementation of Sensors Information Alarm Service using an FCM based on Raspberry Pi)

  • 오세진
    • 산업융합연구
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    • 제20권8호
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    • pp.61-67
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    • 2022
  • 사물인터넷(IoT)은 4차 산업혁명의 핵심적인 기술이다. 사물인터넷은 다양한 센서로부터 획득된 정보를 사용자에게 의미 있는 정보로 재가공 및 정보 전달하는 것을 의미한다. 이러한 정보는 WIFI, 블루투스, 서버를 이용하여 센서의 정보를 획득한다. 근거리 네트워크로 구성된 사물인터넷 시스템은 외부의 사용자가 접근하기에는 어려움이 존재한다. 이러한 이유로 사물인터넷 시스템의 정보를 외부에 있는 사용자에게 알림을 전달하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 라즈베리파이 기반의 사용자 알림 서비스를 구현하였다. 구글의 FCM을 이용하여 라즈베리파이에서 제어되는 온·습도 센서의 정보를 안드로이드 디바이스로 알림을 통해 전달한다.

Sequential Hypothesis Testing based Polling Interval Adaptation in Wireless Sensor Networks for IoT Applications

  • Lee, Sungryoul
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제11권3호
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    • pp.1393-1405
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    • 2017
  • It is well known that duty-cycling control by dynamically adjusting the polling interval according to the traffic loads can effectively achieve power saving in wireless sensor networks. Thus, there has been a significant research effort in developing polling interval adaptation schemes. Especially, Dynamic Low Power Listening (DLPL) scheme is one of the most widely adopted open-looping polling interval adaptation techniques in wireless sensor networks. In DLPL scheme, if consecutive idle (busy) samplings reach a given fixed threshold, the polling interval is increased (decreased). However, due to the trial-and-error based approach, it may significantly deteriorate the system performance depending on given threshold parameters. In this paper, we propose a novel DLPL scheme, called SDL (Sequential hypothesis testing based Dynamic LPL), which employs sequential hypothesis testing to decide whether to change the polling interval conforming to various traffic conditions. Simulation results show that SDL achieves substantial power saving over state-of-the-art DLPL schemes.

센서 네트워크에서 기계학습을 사용한 잔류 전력 추정 방안 (A Residual Power Estimation Scheme Using Machine Learning in Wireless Sensor Networks)

  • 배시규
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제24권1호
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    • pp.67-74
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    • 2021
  • As IoT(Internet Of Things) devices like a smart sensor have constrained power sources, a power strategy is critical in WSN(Wireless Sensor Networks). Therefore, it is necessary to figure out the residual power of each sensor node for managing power strategies in WSN, which, however, requires additional data transmission, leading to more power consumption. In this paper, a residual power estimation method was proposed, which uses ignorantly small amount of power consumption in the resource-constrained wireless networks including WSN. A residual power prediction is possible with the least data transmission by using Machine Learning method with some training data in this proposal. The performance of the proposed scheme was evaluated by machine learning method, simulation, and analysis.

WPAN에서 간섭을 피하기 위한 멀티모드 단말기 채널등급 방법 (Channel Grade Method of multi-mode mobile device for avoiding Interference at WPAN)

  • 정성원;금동현;최승원
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.91-98
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    • 2015
  • There is a new evolution in technological advancement taking place called the Internet of Things (IoT), The IoT enables physical world objects in our surrounding to be connected to the Internet. ISM (Industrial Scientific Medical) band that is 2.4GHz band authorized free of charge is being widely used for smart devices. Accordingly studies have been continuously conducted on the possibility of coexistence among nodes using ISM band. In particular, the interference of IEEE 802.11b based Wi-Fi devices using overlapping channel during communication among IEEE 802.15.4 based wireless sensor nodes suitable for low-power, low-speed communication using ISM band. Because serious network performance deterioration of wireless sensor networks. In this paper, we will propose an algorithm that identifies the possibility of using more accurate channels by mixing utilization of interference signal and RSSI (Received Signal Strength Indicator) Min/Max/Activity of Interference signal by wireless sensor nodes. In addition, it will verify our algorithm by using OPNET Network verification simulator.