Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.11
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pp.141-149
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2013
IETF 6LoWPAN standard technique has been studied in IoT environment to support the IPv6 packet communication. 6LoWPAN protocol for transmission of packets mainly in the AODV routing protocol and a variety of extended techniques have been investigated. In particular, consisting of nodes with limited resources in a network error occurs when the 6LoWPAN reliable data transfer and fast routing method is needed. To this end, in this paper, we propose resilient routing protocol and extension of IETF LOAD algorithm, for optimal recovery path, More specifically, the optimal recovery path setup algorithm, signal flow, and detailed protocols for the verification of the reliability of packet transmission mathematical model is presented. The proposed protocol techniques to analyze the performance of the NS-3 performance through the simulation results that is end-to-end delay, throughput, packet delivery fraction and control packet overhead demonstrated excellence in comparison with existing LOAD.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.1
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pp.57-64
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2020
Recently, due to the proliferation of IoT sensors, the development of big data and artificial intelligence, time series prediction research on fine dust pollution is actively conducted. However, because the data representing fine dust contamination changes rapidly, traditional time series prediction methods do not provide a level of accuracy that can be used in the field. In this paper, we propose a method that reflects the classification results of environmental conditions through CNN when predicting micro dust contamination using LSTM. Although LSTM and CNN are independent, they are integrated into one network through the interface, so this method is easier to understand than the application LSTM. In the verification experiments of the proposed method using Beijing PM2.5 data, the prediction accuracy and predictive power for the timing of change were consistently improved in various experimental cases.
International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.3
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pp.59-65
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2021
In this paper, we propose the AI certification standardization activities for systematic research and planning for the standardization of trustworthy artificial intelligence (AI). The activities will be in two-fold. In the stage 1, we investigate the scope and possibility of standardization through AI reliability technology research targeting international standards organizations. And we establish the AI reliability technology standard and AI reliability verification for the feasibility of the AI reliability technology/certification standards. In the stage 2, based on the standard technical specifications established in the previous stage, we establish AI reliability certification program for verification of products, systems and services. Along with the establishment of the AI reliability certification system, a global InterOp (Interoperability test) event, an AI reliability certification international standard meetings and seminars are to be held for the spread of AI reliability certification. Finally, TAIPP (Trustworthy AI Partnership Project) will be established through the participation of relevant standards organizations and industries to overall maintain and develop standards and certification programs to ensure the governance of AI reliability certification standards.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.8
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pp.311-317
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2016
Many services have been developed that are based on smart devices, and security between devices is emphasized. A beacon on the current IoT(Internet of Things) services has been utilized in the commercial field and is being applied to the services of the home IoT. On the other hand, the beacon is weak to security using Bluetooth-based services. Therefore, it is important to strengthen the security of the beacon. This paper proposes a dual security technique that can enhance the security of beacon-based services. The dual security architecture and security process is proposed based on beacon and authentication service. In addition, mobile application was developed and validated based on the beacon for proving the suitability of the proposed technique. The experimental method for verification are the authentication failure case, such as 1st authentication fail, and authentication success case, such as 1st authentication success and 2nd authentication success. The components of the verification experiments consists of two beacons (matched with Beacon ID, mismatched with Beacon ID), one mobile device and authentication application. This was tested to verify the compatibility of the dual security architecture and 1st/2nd authentication process.
In this paper, autonomous vehicles of service with existing vehicle accident for the prevention of the vehicle communication technology, self-driving techniques, brakes automatic control technology, artificial intelligence technologies such as well and developed the vehicle accident this occur to death or has been techniques, can prepare various safety cases intended to minimize the injury. In this paper, it is a study to secure safety in autonomous vehicles. This is determined according to spatial factors such as chip signals for general low-power short-range wireless communication and micro road AI. On the other hand, in this paper, the safety of boarding is improved by checking the signal from the electronic chip, up to "recognition of the emotion from residence time in the sensing area" to the biological electronic chip. As a result of demonstrating the reliability of the world countries the world, inducing safety autonomous system of all passengers in terms of safety. Unmanned autonomous vehicle riding and commercialization will lead to AI systems and biochips (Verification), linked IoT on the road in the near future, and the safety technology reliability of the world will be highlighted.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.11
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pp.3003-3029
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2023
The rapid evolution of the IoT has paved the way for new opportunities in smart city domains, including e-health, smart homes, and precision agriculture. However, this proliferation of services demands effective SLAs between customers and service providers, especially for critical services. Difficulties arise in maintaining the integrity of such agreements, especially in vulnerable wireless environments. This study proposes a novel SLA management model that uses an SDN-Enabled WSN consisting of wireless nodes to interact with smart contracts in a straightforward manner. The proposed model ensures the persistence of network metrics and SLA provisions through smart contracts, eliminating the need for intermediaries to audit payment and compensation procedures. The reliability and verifiability of the data prevents doubts from the contracting parties. To meet the high-performance requirements of the blockchain in the proposed model, low-cost algorithms have been developed for implementing blockchain technology in wireless sensor networks with low-energy and low-capacity nodes. Furthermore, a cryptographic signature control code is generated by wireless nodes using the in-memory private key and the dynamic random key from the smart contract at runtime to prevent tampering with data transmitted over the network. This control code enables the verification of end-to-end data signatures. The efficient generation of dynamic keys at runtime is ensured by the flexible and high-performance infrastructure of the SDN architecture.
In the Internet-of-Things (IoT) or blockchain-based network systems, secure keys may be stored in individual devices; thus, individual devices should protect data by performing secure operations on the data transmitted and received over networks. Typically, secure functions, such as a physical unclonable function (PUF) and fully homomorphic encryption (FHE), are useful for generating safe keys and distributing data in a network. However, to provide these functions in embedded devices for IoT or blockchain systems, proper inspection is required for designing and implementing embedded system-on-chip (SoC) modules through overhead and performance analysis. In this paper, a virtual platform (SoC VP) was developed that includes a secure key generation module with a PUF and FHE. The SoC VP platform was implemented using SystemC, which enables the execution and verification of various aspects of the secure key generation module at the electronic system level and analyzes the system-level execution time, memory footprint, and performance, such as randomness and uniqueness. We experimentally verified the secure key generation module, and estimated the execution of the PUF key and FHE encryption based on the unit time of each module.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.3
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pp.745-753
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2021
Recently, a large fire occurred in a multi-use facility used by a large number of citizens, including the vulnerable, resulting in a lot of injuries and damages. Although several pilot studies have been conducted to reduce such incidents, the development of advanced disaster response technology using the latest spatial information and IoT technology is still insufficient. In this study, a pilot test bed is built to demonstrate detailed technologies derived through the first stage of realistic fire management technology research for the development of applied technology in the field. In detail, the building conditions and candidate sites of the test bed were first investigated and analyzed to derive satisfactory conditions and candidate target buildings. A second pilot test bed was then selected, and the necessary sensor and facility infrastructure were built to demonstrate the outcomes. Finally, a scenario was produced for technology verification, and a test bed system was developed. The pilot test bed is expected to contribute to verifying intermediate outcomes of realistic fire management research projects, enhancing the quality of the developed technologies.
In line with the trend of industrial innovation, IoT technology utilized in a variety of fields is emerging as a key element in creation of new business models and the provision of user-friendly services through the combination of big data. The accumulated data from devices with the Internet-of-Things (IoT) is being used in many ways to build a convenience-based smart system as it can provide customized intelligent systems through user environment and pattern analysis. Recently, it has been applied to innovation in the public domain and has been using it for smart city and smart transportation, such as solving traffic and crime problems using CCTV. In particular, it is necessary to comprehensively consider the easiness of securing real-time service data and the stability of security when planning underground services or establishing movement amount control information system to enhance citizens' or commuters' convenience in circumstances with the congestion of public transportation such as subways, urban railways, etc. However, previous studies that utilize image data have limitations in reducing the performance of object detection under private issue and abnormal conditions. The IoT device-based sensor data used in this study is free from private issue because it does not require identification for individuals, and can be effectively utilized to build intelligent public services for unspecified people. Especially, sensor data stored by the IoT device need not be identified to an individual, and can be effectively utilized for constructing intelligent public services for many and unspecified people as data free form private issue. We utilize the IoT-based infrared sensor devices for an intelligent pedestrian tracking system in metro service which many people use on a daily basis and temperature data measured by sensors are therein transmitted in real time. The experimental environment for collecting data detected in real time from sensors was established for the equally-spaced midpoints of 4×4 upper parts in the ceiling of subway entrances where the actual movement amount of passengers is high, and it measured the temperature change for objects entering and leaving the detection spots. The measured data have gone through a preprocessing in which the reference values for 16 different areas are set and the difference values between the temperatures in 16 distinct areas and their reference values per unit of time are calculated. This corresponds to the methodology that maximizes movement within the detection area. In addition, the size of the data was increased by 10 times in order to more sensitively reflect the difference in temperature by area. For example, if the temperature data collected from the sensor at a given time were 28.5℃, the data analysis was conducted by changing the value to 285. As above, the data collected from sensors have the characteristics of time series data and image data with 4×4 resolution. Reflecting the characteristics of the measured, preprocessed data, we finally propose a hybrid algorithm that combines CNN in superior performance for image classification and LSTM, especially suitable for analyzing time series data, as referred to CNN-LSTM (Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory). In the study, the CNN-LSTM algorithm is used to predict the number of passing persons in one of 4×4 detection areas. We verified the validation of the proposed model by taking performance comparison with other artificial intelligence algorithms such as Multi-Layer Perceptron (MLP), Long Short Term Memory (LSTM) and RNN-LSTM (Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory). As a result of the experiment, proposed CNN-LSTM hybrid model compared to MLP, LSTM and RNN-LSTM has the best predictive performance. By utilizing the proposed devices and models, it is expected various metro services will be provided with no illegal issue about the personal information such as real-time monitoring of public transport facilities and emergency situation response services on the basis of congestion. However, the data have been collected by selecting one side of the entrances as the subject of analysis, and the data collected for a short period of time have been applied to the prediction. There exists the limitation that the verification of application in other environments needs to be carried out. In the future, it is expected that more reliability will be provided for the proposed model if experimental data is sufficiently collected in various environments or if learning data is further configured by measuring data in other sensors.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.2
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pp.29-35
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2017
In this paper, we present a 5W1H programming model for IT non-experienced people who are not familiar with computer programming and those who need programming education. Based on this model, we can design a development tool that can be easily programmed by beginners. This development tool is a programming method applying the 5W1H concept and constructs a sentence to satisfy the control condition of 'Who, When, Where, What, and How', which is the sentence element of 5W1H. Therefore, the user can easily develop the target system as if constructing the sentence without learning the programming language of the target system. In this paper, to verify the effectiveness of the 5W1H programming model proposed in this paper, we applied the concept of 5W1H programming to Arduino and developed the development tool and performed the first verification and applied the second verification to the speech recognition smart home development platform.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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