Internet of Things (IoT) is a growing technology along with artificial intelligence (AI) technology. Recently, increasing cases of developing knowledge services using information collected from sensor data have been reported. Communication is required to connect the IoT and AI, and 5G mobile networks have been widely spread recently. IoT, AI services, and 5G mobile networks can be configured and used as sensor-mobile edge-server. The sensor does not send data directly to the server. Instead, the sensor sends data to the mobile edge for quick processing. Subsequently, mobile edge enables the immediate processing of data based on AI technology or by sending data to the server for processing. 5G mobile network technology is used for this data transmission. Therefore, this study examines the challenges, opportunities, and solutions used in each type of technology. To this end, this study addresses clustering, Hyperledger Fabric, data, security, machine vision, convolutional neural network, IoT technology, and resource management of 5G mobile networks.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.2
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pp.676-682
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2018
As the IoT world including WSNs develops, the number of sensor systems that sense information according to the environment based on the principle of IoT is increasing. In order to perform security for each sensor system in such a complicated environment, the security modules must be varied. These problems make hardware/software implementation difficult when considering the system efficiency and hacking/cracking. Therefore, to solve this problem, this paper proposes a pseudorandom number generator (FLT: Pseudo-random Number Generator with Fixed Length Tap unrelated to the variable sensing nodes) with a fixed-length tap that generates a pseudorandom number with a constant period, irrespective of the number of sensing nodes, and has the purpose of detecting anomalies. The proposed FLT-LFSR architecture allows the security level and overall data formatting to be kept constant for hardware/software implementations in an IoT environment. Therefore, the proposed FLT-LFSR architecture emphasizes the scalability of the network, regardless of the ease of implementation of the sensor system and the number of sensing nodes.
With the development of sensor networks and Internet of Things (IoT) technology, personalized context information has been collected and customized services can be provided to related users. Currently, the context information system is at the level of analyzing and recognizing user specific behavioral characteristics and generating events.In the IoT environment, IoT products themselves should provide the required services with minimal user intervention, rather than acting for a specific purpose. In this paper, to minimize the user intervention in the IoT environment, we implemented an automatic attendance recognition system using context information from the ECG based on beacon. Environment of provided specific Context information, we compared and analyzed the degree of user intervention among the authentication method using ECG sensor in this paper and the existing authentication method. As a result of the analysis, we confirmed that the system implemented in this paper minimizes user intervention.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.9
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pp.207-212
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2020
The amount of data has increased significantly due to advances in technology, and various big data processing platforms are emerging, to handle it. Among them, the most widely used platform is Hadoop developed by the Apache Software Foundation, and Hadoop is also used in the IoT field. However, the existing Hadoop-based IoT sensor data collection and analysis environment has a problem of overloading the name node due to HDFS' Small File, which is Hadoop's core project, and it is impossible to update or delete the imported data. This paper uses Apache Kudu and Impala to design Lambda Architecture. The proposed Architecture classifies IoT sensor data into Cold-Data and Hot-Data, stores it in storage according to each personality, and uses Batch-View created through Batch and Real-time View generated through Apache Kudu and Impala to solve problems in the existing Hadoop-based IoT sensor data collection analysis environment and shorten the time users access to the analyzed data.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.2
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pp.355-360
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2022
In this paper, we present design and developing method for EMS(environment monitoring system) of micro data center. This developing EMS monitors operating environment of micro data center and analyze sensing data through IoT(Internet of things) sensors in real time. Firstly we present configuration method of IoT sensing package and design method EMS hardware platform. Secondly we design data collector software for data collection of IoT sensor with different protocol and develop monitoring software of EMS. The data collector software consists of sensor collector module and collector manager module. Also we design EMS software which has micro service architecture structural style and component based business logic.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.3
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pp.137-143
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2017
This paper presents a smart parking guidance system based on IoT car-stoppers. The car-stopper embedding an IoT sensor module has the advantage of easy installation compared to conventional parking sensors buried in ground. The parking status data are transferred to the IoT gateway by the sequential point-to-point communication between the car-stoppers. The data transferred from the IoT gateway are stored in the web server, and parking spaces can be monitored remotely through the Android app in a smart device. An active/sleep cycle method using a watch dog timer is employed to reduce the power consumption of the battery powered car-stopper. The power consumption of the car-stopper is measured to be 80 and 25 mW at the active and sleep mode, respectively. A configuration of ultra-low-power IoT sensor module is proposed to minimize the power consumption in the sleep mode. The operation of the implemented system has been verified in a real-world parking lot.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.300-302
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2021
Usage of a face mask has become mandatory in many countries after the COVID-19. This paper described to develop a IoT based smart mask system for monitoring face mask. The system developed in this paper has two main units, a sensor module, and a smartphone application. The sensor module consists of four components: temperature and humidity sensor, a heart rate sensor, and a BLE chip. This components work as a unit to collect data and stream them through an I2C port over BLE to a connected mobile device. The smartphone application is an Android application developed for smart phones. It enables the Android device to communicate with the sensor to receive sensor data, process, store and display results.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.16
no.4
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pp.9-17
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2020
When IoT sensor nodes are deployed in areas where data collection is challenging, sensors must be relocated if sensing holes occur due to improper placement of sensors or energy depletion, and data collection is impossible. The sensing hole's cluster header transmits a request message for sensor relocation to an adjacent cluster header through a specific relay node. However, since a specific relay node is frequently used, a member sensor located in a specific cluster area adjacent to the sensing hole can continuously receive the movement message. In this paper, we propose a method that avoids the situation in which the sensing hole cluster header monopolizes a specific relay node and allows the cluster header to use multiple relay nodes fairly. Unlike the existing method in which the relay node immediately responds to the request of the header, the method proposed in this paper solves a ping-pong problem and a problem that the request message is concentrated on a specific relay node by applying a method of responding to the request of the header using a timer. OMNeT++ simulator was used to analyze the performance of the proposed method.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.2
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pp.77-84
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2017
In order to provide healthcare services based on context-awareness techniques in IoT environments, a system requires to collect user profile and environmental information. To collect environmental information, accessing sensor device and gathering sensor data should be proceeded. Although this process is necessary to build environmental information, there is no proper sensor data acquisition model. In this paper, we propose sensor data acquisition model that contains schema to connect each device and to collect various kinds of data from sensor device at one point. In experiment, we demonstrate sensor data acquisition procedures with a description following suggested scheme.
Recently, the Internet of Things are developing in accordance with the technology of implementation in low-cost, small-size, low power consumption and smart sensor that can communicate using the internet. Especially, key management researches for secure information transmission based on the Internet of Things (IoT) are actively performing. But, Internet of Things(IoT) are uses sensor. Therefore low-power consumption and small-memory are restrictive condition. As a result, managing the key is difficult as a general security measure. However, The problem of secure key management is an essential challenge For the continuous development of the Internet of things. In this paper, we propose a key distribution and management technique in secure Internet of things. In the key generation and management stage, it satisfies the conditions and without physically constrained for IoT based communication.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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