IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.14
no.2
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pp.87-96
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2019
Low power issue is one of the most critical problems in the Internet of Things (IoT), which are powered by battery. To solve this problem, various approaches have been presented so far. In this paper, we propose a method to reduce the power consumption by reducing the numbers of accesses into the flash memory consuming a large amount of power for on-chip software execution. Our approach is based on using cooperative logging structure to distribute the sampling overhead in single sensor node to adjacent nodes in case of rare-event applications. The proposed algorithm to identify event occurrence is newly introduced with negative feedback method by observing difference between past data and recent data coming from the sensor. When an event with need of flash access is determined, the proposed approach only allows access to write the sampled data in flash memory. The proposed event detection algorithm (EDA) result in 30% reduction of power consumption compared to the conventional flash write scheme for all cases of event. The sampled data from the sensor is first traced into the random access memory (RAM), and write access to the flash memory is delayed until the page buffer of the on-chip flash memory controller in the micro controller unit (MCU) is full of the numbers of the traced data, thereby reducing the frequency of accessing flash memory. This technique additionally reduces power consumption by 40% compared to flash-write all data. By sharing the sampling information via LoRa channel, the overhead in sampling data is distributed, to reduce the sampling load on each node, so that the 66% reduction of total power consumption is achieved in several IoT edge nodes by removing the sampling operation of duplicated data.
This paper presents an experimental result showing the encryption and decryption times of the AES and LEA algorithms. AES and LEA algorithms are international and Korean standards for block ciphers, respectively. Through experiments, this paper investigates the applicability of the LEA algorithm for light weight IoT devices. In order to measure the encryption and decryption times, 256-bit and 128-bit secret keys were randomly generated for AES and LEA, respectively. Under our test environment using an Arduino microcontroller, the AES algorithm takes about 45ms for encryption and decryption processes, whereas the LEA algorithm takes about 4ms. Even though processing times of each algorithm may vary much under different implementation and test environments, this experimental result shows that the LEA algorithm can be applied to many light weight IoT devices for security goals.
The agricultural environment is changing and becoming more advanced due to the influence of the 4th Industrial Revolution. From the basic plan of Rural Informatics to the current level of 2nd generation smart farms aimed at improving productivity using Big data, cloud network and more IoT technology. We are continuing to provide support and research and development. However, many problems remain to be solved in order to supply and settle smart farms in Korea. The purpose of this study is to provide a method of collecting and sharing data on farming environment and to help improve the income and productivity of farmers based on collected data. In the case of hog farm, the multiple sensors for environmental data like temperature, humidity and gases and the network environment for connecting the internet were established. The environment sensor was made using the ESP8266 Node MCU board as micro-controller, DHT22 sensor for temperature and humidity, and MQ series sensors for various gases in the hog pens. The network sensor was applied experimentally for one month and the environmental data of the hog farm was stored on a web database. This study is expected to raise the importance of collecting and managing the agricultural and environmental data, for the next generation farmers to understand the smart farm more easily and to try it by themselves.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.4
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pp.510-516
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2019
In this paper, a snowboard simulator that measures the user's motion and makes the user feel physical changes and enjoy actual snowboarding was developed. The speed and direction of the snowboard are determined by the user's center of gravity. The developed simulator is equipped with four springs on the snowboard plate, so that the slope can change according to the change in the user's weight center and be felt directly. The slope due to the change in the center of gravity of the user is measured using a three-axis acceleration sensor. The friction of the slope generated by the rotation of the snowboard is made possible by the user using the BLDC motor, and the rotation of the snowboard is measured using the hole sensor. For rapid data processing of the simulator, two MCUs are used to transfer the measured data to the PC using the acceleration sensor and motor separately. The developed simulator can experience slopes and friction of the slope directly, and wear measured data and HMD to enjoy more realistic snowboarding.
Park, Young-Goo;Bae, Ki-Seok;Moon, Sang-Jae;Lee, Hoon-Jae;Ha, Jae-Cheul;Ahn, Mahn-Ki
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.21
no.5
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pp.35-45
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2011
The Salsa20/12 stream cipher selected for the final eSTREAM portfolio has a better performance than software implementation of AES using an 8-bit microprocessor with restricted memory space, In the theoretical approach, the evaluation of exploitable timing vulnerability was 'none' and the complexity of side-channel analysis was 'low', but there is no literature of the practical result of power analysis attack. Thus we propose the correlation power analysis attack method and prove the feasibility of our proposed method by practical experiments, We used an 8-bit RISC AVR microprocessor (ATmegal128L chip) to implement Salsa20/12 stream cipher without any countermeasures, and performed the experiments of power analysis based on Hamming weight model.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.35
no.5
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pp.459-465
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2022
This paper reports a method to use a wireless sensor network deployed in the field to real-time monitor soil moisture, warning when the moisture level reaches a specific value, and wirelessly controlling an additional device (LED or water supply system, etc.). In addition, we report all processes related to wireless irrigation system, including field deployment of sensors, real-time monitoring using a smartphone, data calibration, and control of additional devices deployed in the field by smartphone. A commercially available open-source Internet of Things (IoT) platform, NodeMCU, was used, which was combined with a 9V battery, LED and soil humidity sensor to be integrated into a portable prototype. The IoT-based soil humidity sensor prototype deployed in the field was installed next to a tree for on-site demonstration for the measurement of soil humidity in real-time for about 30 hours, and the measured data was successfully transmitted to a smartphone via Wifi. The measurement data were automatically transmitted via e-mail in the form of a text file, stored on the web, followed by analyses and calibrations. The user can check the humidity of the soil real-time through a personal smartphone. When the humidity of a soil reached a specific value, an additional device, an LED device, placed in the field was successfully controlled through the smartphone. This LED can be easily replaced by other electronic devices such as water supplies, which can also be controlled by smartphones. These results show that farmers can not only monitor the condition of the field real-time through a sensor monitoring system manufactured simply at a low cost but also control additional devices such as irrigation facilities from a distance, thereby reducing unnecessary energy consumption and helping improve agricultural productivity.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.14
no.2
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pp.72-80
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2009
In this parer, we propose a hardware abstraction architecture(HAA) for low cost flash memories that can be applicable to wireless sensor nodes. The proposed HAA consists of three layers. The three layers are 1) HHL(Hardware Interlace Layer), HAL(Hardware Adaption Layer), and HPL(Hardware Presentation Layer), where HIL provides a platform independent interlace to applications of upper layers, HAL performs hardware resource management, program status control, and generation of logical instructions as main core of the HAA, and HPL initializes hardware and communicates data between MCU and flash memory. We implemented our HAA on AT45DB flash memory, and the HAA used 4,384 bytes program memory and 195 bytes data memory respectively. Since the proposed HAA is composed of well defined three layers and shows a low utilization of memory, it can provides a high efficiency in terms of flexibility, scalability, and re-usability, and thus the HAA is well suited for wireless sensor nodes.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.113-116
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2011
최근 IT 기술의 급격한 발전으로 개인정보, 환경 등 다양한 정보를 수시로 수집 및 관리하면서 사용자가 원할시 즉각적인 정보서비스를 제공하고 있다. 그러나 유 무선상의 데이터 전송은 정보의 도청, 메시지의 위 변조 및 재사용, DoS(Denial of Service)등 외부의 공격으로부터 쉽게 노출된다. 이러한 외부 공격은 개인 프라이버시를 포함한 정보서비스 시스템 전반에 치명적인 손실을 야기 시킬 수 있기 때문에 정보보호 시스템의 필요성은 갈수록 그 중요성이 부각되고 있다. 현재까지 정보보호 시스템은 소프트웨어(S/W), 하드웨어(ASIC), FPGA(Field Progr- ammable Array) 디바이스를 이용하여 구현되었으며, 각각의 구현방법은 여러 가지 문제점이 있으며 그에 따른 해결방법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 다양한 환경에서의 정보보호 서비스를 제공하기 위한 재구성형 SoC 구조를 제안한다. 제안된 SoC는 비밀키 암호알고리즘(AES), 암호학적 해쉬(SHA-256), 공개키 암호알고리즘(ECC)을 수행 할 수 있으며, 마스터 콘트롤러에 의해 제어된다. 또한 정보보호 시스템이 요구하는 다양한 제약조건(속도, 면적, 안전성, 유연성)을 만족하기 위해 S/W, ASIC, FPGA 디바이스의 모든 장점을 최대한 활용하였으며, MCU와의 효율적인 통신을 위한 I/O 인터페이스를 제안한다. 따라서 제안된 정보보호 시스템은 기존의 시스템보다 다양한 정보보호 알고리즘을 지원할 뿐만 아니라 속도 및 면적에 있어 상충 관계를 개선하였기 때문에 저비용 응용뿐만 아니라 고속 통신 장비 시스템에도 적용이 가능하다.
Cho, Kwon Neung;Choi, Do Young;Jeong, Young Woo;Lee, Seung Eun
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.600-602
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2021
With the development of the mobile industry and growing interest in artificial intelligence (AI) technology, a lot of research for AI processors which applicable to embedded systems is under study. When implementing AI to embedded systems, the design should be considered the restriction of resource and power consumption. Moreover, it is efficient to include a dedicated hardware accelerator in order to complement the low computational performance of the embedded system. In this paper, we propose an stand-alone embedded AI processor. The proposed AI processor includes a hardware accelerator that is dedicated to the distance-based AI algorithm and a general-purpose MCU that supports flexible programmability for application to various embedded systems. The AI processor was designed with Verilog HDL and verified by implementing on Field Programmable Gate Array (FPGA).
In this study, simple and portable radiation detection system using X-ray intensifying screen, optical sensor and micro-controller unit for education was proposed. The system was simply composed of detection unit consisting of an optical sensor and intensifying screen, micro-controller unit, and was designed to be suitable for portable. Radiation was measured using developed detection system and absorbed dose dosimeter with changing tube voltage from 50 to 100 kVp. The tube current and SDD were fixed on 100 mAs and 100 cm, and dose were measured repeated ten times at each tube voltage. The response and linearity of the detection system were confirmed using the measured values. It was confirmed that the comparison measurement results of the detection system and absorbed dose dosimeter showed a high correlation(r : 0.998, p<.001). In this results, the feasibility of the detection system with intensifying screen and micro-controller unit based was confirmed, and we considered that the developed detection system could be applied to portable, compact, low cost system for education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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