The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.6
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pp.1089-1096
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2019
Recently, small-scale IoT services using a small amount of information through low-performance computing have been spread. It requires low cost, low-power, and long-distance communication technologies with wide communication radius, relatively low power consumption. This paper proposes a MAC layer and routing protocol that supports multi-hop transmission in small-scale IoT environment distributed over a large area based on LoRa communication and delivering a small amount of sensing data. The terminal node is mobile and the communication type provides bidirectional transmission between the terminal node and the network application server. By applying the proposed protocol, a production line monitoring system for smart factory was implemented. It was confirmed that the basic monitoring functions are normally performed.
In this paper, we propose the construction of an IOT that monitors foresters' physical abnormalities in real time, performs emergency measures, and provides alarms for natural disasters or heatstroke such as a nearby forest fire or landslide. Nodes provided to foresters include 6-axis sensors, temperature sensors, GPS, and LoRa, and transmit the measured data to the network server through the gateway using LoRa communication. The network server uses 6-axis sensor data to determine whether or not a forester has any signs of abnormal body, and performs emergency measures by tracking GPS location. After analyzing the temperature data, it provides an alarm when there is a possibility of heat stroke or when a forest fire or landslide occurs in the vicinity. In this paper, it was confirmed that the real-time detection of physical abnormalities of foresters and the establishment of disaster early warning IOT is possible by analyzing the data obtained by constructing a node and a gateway and constructing a network server.
In this paper, we confirmed that an efficient sensor network can be established at a low cost by applying Geofencing technology to a LoRa-based sensor network and verified its effectiveness in disaster management such as forest fires. We detected changes through GPS, gyro sensors, and combustion detection sensors, and defined the validity size of the Geofencing cell accurately. We proposed a LoRa Payload Frame Structure that has a flexible size according to the size of the sensor information.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.111-114
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2020
모든 주차 면수에 대해 감지하는 시스템은 큰 비용이 필요하여 주차정보 제공을 위해 필요한 스마트 주차장의 설치를 부담스럽게 하므로 애플리케이션을 통한 주차정보 제공을 어렵게 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 외부 디바이스, 서버, 애플리케이션으로 구성된다. 주차장 출입로에 아두이노를 활용한 IOT 디바이스를 설치하여 센서를 통해 출입 차량을 감지하고 소량의 데이터를 장거리 전송할 때 적합한 LoRa(Long Range) 네트워크를 통해 주차정보를 서버로 전송하며 사용자의 요청이 있을 때 주차정보를 제공한다. 기존 시스템보다 감지범위를 줄이고 LoRa 네트워크를 활용한 시스템을 통해 주차공간 탐색으로 인한 사회적 비용과 시스템 구축비용을 절감하는 효과를 기대할 수 있다.
Despite efforts to reduce unexpected accidents at confined construction sites, choking accidents continue to occur. Because of the poorly ventilated atmosphere, particularly in long, confined underground spaces, workers are subject to dangerous working conditions despite the use of artificial ventilation. Moreover, the traditional monitoring methods of using portable gas detectors place safety inspectors in direct contact with hazardous conditions. In this study, a long-range (LoRa)-based wireless safety monitoring system that features the network organization, fault-tolerant, power management, and a graphical user interface (GUI) was developed for underground construction sites. The LoRa wireless data communication system was adopted to detect hazardous gases and oxygen deficiency within a confined underground space with adjustable communication range and low power consumption. Fault tolerance based on the mapping information of the entire wireless sensor network was particularly implemented to ensure the reliable operation of the monitoring system. Moreover, a sleep mode was implemented for the efficient power management. The GUI was also developed to control the entire safety-monitoring system and to manage the measured data. The developed safety-monitoring system was validated in an indoor testing and at two full-scale water pipeline construction sites.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.14
no.3
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pp.29-38
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2018
It is the approach of embedded system design that analyzes COS(Cut Out Switch) failure in the power distribution and an instantaneous breakdown of power distribution supply could cause the weakness of industrial competence and therefore we need to feed the stable power distribution with developing the technology of open-source embedded system. In this paper, we apply the LoRa technology which is the Internet of Things(IoT) protocol for low data rate, low power, low cost and long range sensor applications. We designed the hardware and software architecture setup and experimented the embedded system with network architecture and COS monitoring system including accelerometer for detecting the failure of distribution line and sensing the failure of its fuse holder by recognizing the variation and collision and afterwards sending the information to a gateway. With experimenting we designed the embedded platform for sensing the variation and collision according to the COS failure, monitoring its fuse holder status and transferring the information of states with LoRa technology.
Kim, Jong-Hoon;Park, Won-Joo;Park Sang-Hyun, Jin-Oh
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.33
no.1
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pp.55-61
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2020
Social infrastructure facilities that have been under construction since the country's high-growth period are undergoing rapid aging, and, thus, safety assessments of large structures such as bridge tunnels, which can be directly linked to large-scale casualties in the event of an accident, are necessary. It is difficult to construct economical and efficient wireless smart sensor networks that improve structural health monitoring (SHM) because the existing wire sensors have a short signal reach. However, low-power wide-area networks (LPWANs) are becoming popular within the Internet of Things, and enable economical and efficient SHM. In this study, the technology trends of a wireless measuring sensor based on LoRa LPWANs were investigated, and an installation and maintenance plan for this type of sensor is proposed.
Purpose The purpose of this study is to develop intelligent vehicle parking distribution system based on LoRa network at the circumstance of traffic congestion during cultural festival in a local city. This paper proposes a parking dispatch and distribution system using a Q-learning algorithm to rapidly disperse traffics that increases suddenly because of in-bound traffics from the outside of a city in the real-time base as well as to increase parking probability in a parking lot which is widely located in a city. Design/methodology/approach The system get information on realtime-base from the sensor network of IoT (LoRa network). It will contribute to solve the sudden increase in traffic and parking bottlenecks during local cultural festival. We applied the simulation system with Queuing model to the Yudeung Festival in Jinju, Korea. We proposed a Q-learning algorithm that could change the learning policy by setting the acceptability value of each parking lot as a threshold from the Jinju highway IC (Interchange) to the 7 parking lots. LoRa Network platform supports to browse parking resource information to each vehicle in realtime. The system updates Q-table periodically using Q-learning algorithm as soon as get information from parking lots. The Queuing Theory with Poisson arrival distribution is used to get probability distribution function. The Dijkstra algorithm is used to find the shortest distance. Findings This paper suggest a simulation test to verify the efficiency of Q-learning algorithm at the circumstance of high traffic jam in a city during local festival. As a result of the simulation, the proposed algorithm performed well even when each parking lot was somewhat saturated. When an intelligent learning system such as an O-learning algorithm is applied, it is possible to more effectively distribute the vehicle to a lot with a high parking probability when the vehicle inflow from the outside rapidly increases at a specific time, such as a local city cultural festival.
In this paper, water meter AMR(automatic meter reading), one of the core technologies of smart water grid, using LoRa IoT network is studied. The main content of the research is to develop the network system and show the test results that one PC server receives the readings of water meters from multiple households through LoRa communication and stores them in the database, and at the same time sends the data to the web server database through internet. The system also allows users to monitor the meter readings using their smartphones. The hardware and firmware of the main board of the digital water meter are developed. For a PC server program, MDMS(meter data management system) is developed using Visual C#. The app program running on the user's smartphone is also developed using Android Studio. By connecting each developed parts, the total network system is mounted on a flow test bench in the laboratory and tested. For the fields test, 5 places around the university are selected and the transmission distances are tested. The test result show that the developed system can be applied into the real field. The developed system can be expanded to various social safety nets such as monitoring the living alone or elderly with dementia.
The purpose of this study is to develop an intelligent parking dispatching system based on LoRa network technology. During the local festival, many tourists come into the festival site simultaneously after sunset. To handle the traffic jam and parking dispatching, many traffic management staffs are engaged in the main road to guide the cars to available parking lots. Nevertheless, the traffic problems are more serious at the peak time of festival. Such parking dispatching problems are complex and real-time traffic information dependent. We used Queuing theory to predict inbound traffics and to measure parking service performance. Q-learning algorithm is used to find fastest routes and dispatch the vehicles efficiently to the available parking lots.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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