Machine-to-machine communications for healthcare is emerging for the benefit of humans. In addition to novel medium access, we provide a systematic view to look for ways to develop technology to accomplish this goal, and a thorough vision toward effective system and network design.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권1호
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pp.147-161
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2012
In recent years, machine-to-machine (M2M) communications are under rapid development to meet the fast-increasing requirements of multi-type wireless services and applications. In order to satisfy M2M communications requirements, heterogeneous networks convergence appears in many areas, i.e., mobile cellular networks (MCNs) and wireless sensor networks (WSNs) are evolving from heterogeneous to converged. In this paper, we introduce the system architecture and application requirement for converged MCN and WSN, where mobile terminals in MCN are acting as both sensor nodes and gateways for WSN. And then, we discuss the joint optimization of converged networks for M2M communications. Finally, we discuss the technical challenges in the converged process of MCN and WSN.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권4호
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pp.412-419
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2022
The amount of digital text data is growing exponentially, and many machine learning solutions are being used to monitor and manage this data. Artificial intelligence and machine learning are used in many areas of our daily lives, but the underlying processes and concepts are not easy for most people to understand. At a time when many experts are needed to run a machine learning solution, no-code machine learning tools are a good solution. No-code machine learning tools is a platform that enables machine learning functions to be performed without engineers or developers. The latest No-Code machine learning tools run in your browser, so you don't need to install any additional software, and the simple GUI interface makes them easy to use. Using these platforms can save you a lot of money and time because there is less skill and less code to write. No-Code machine learning tools make it easy to understand artificial intelligence and machine learning. In this paper, we examine No-Code machine learning tools and compare their features.
에너지 소비의 효율화를 위한 그린 기술로서 스마트 그리드와 지능형 교통 시스템 등이 주목받고 있다. 이러한 기술의 구현에는 다수의 센서, 액츄에이터 (actuator), 그리고 컨트롤러들이 필요하다. 이러한 구성요소들 간의 machine-to-machine (M2M)통신의 중요성은 높아지고 있다. M2M 통신의 특징은 다수의 machine-type-communication(MTC) 디바이스들이 참여하고, 통신 트래픽 패턴과 QoS 요구조건이 다양하다는 것이다. 이러한 M2M 통신을 효율적으로 지원하기 위한 호 수락 방법들에서는 동일한 시간관련 QoS 조건을 갖는 MTC 디바이스들을 클러스터 단위로 그룹핑하고, QoS 조건 만족여부에 따라 호 수락을 결정하는 방법을 제안하였다. 하지만 이 방법은 데이터 전송주기와 최대 전송지연 시간이 같을 경우에만 적용 가능하다. 본 논문에서는 이러한 제한 없이 사용할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 전송 주기와 최대 전송지연 시간이 특별한 관계에 있을 때 최적화할 수 있는 호 수락 제어방법을 제안한다. 제안방법의 QoS 만족 적합성에 대한 증명을 제시하였고, 시뮬레이션을 통해 실제 동작 가능하고, 기존 방법들보다 호 수락 확률에서 우수함을 보였다.
모든 사물들을 네트워크를 통해 연결하므로 언제 어디서나 다양한 서비스를 손쉽게 이용할 수 있게 하는 M2M(Machine to Machine)/IoT(Internet of Things)가 차세대 통신을 위한 주요 이슈로 고려되고 있으며, 여러 네트워크 중 이동통신 네트워크를 기반으로 하는 M2M에 대한 관심이 고조되고 있다. UMTS(Universal Mobile Telecom. System), LTE(Long Term Evolution) 등 대표적인 이동통신 시스템을 위한 표준화 단체인 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서는 2005년 M2M을 위한 타당성 연구를 시작으로, 2008년부터 Machine Type Communications(MTC)를 위한 본격적인 표준화 작업이 진행되었으며, 현재 Release 10을 위한 규격 작업을 마무리하고 Release 11 및 12를 위한 표준규격을 작성하고 있다. 본고에서는 3GPP에서 진행하고 있는 MTC의 표준화 현황을 간략히 기술한다.
본 논문은 3GPP LTE-A 표준에서 진행되어오고 있는 M2M(Machine-to-Machine) 통신 환경에서의 트래픽 혼잡 제어(congestion control) 기법에 대한 동향과 연구이다. M2M 통신 환경에서는 다수의 MTC(Machine-type-Communication) 디바이스들이 한꺼번에 많은 데이터 트래픽 생성 및 접속을 요구하는 특징을 가진다. 이러한 통신 트래픽 상황에서는 통신 네트워크상의 혼잡상황이 발생할 가능성이 높으며, 이를 해결하기 위한 디바이스들의 트래픽 생성 및 접속 요구를 제어하는 기능이 필요하다. 이를 위해 기본적으로 3GPP LTE-A 통신 시스템에서는 backoff mechanism에 기반을 한 이동성 및 세션 관리에 의한 혼잡상황 제어 방안을 표준에서 논의해오고 있다. 본 논문에서는 현재까지 3GPP 표준에서 논의해오고 있는 혼잡 제어 방안에 대한 기본적인 개념 및 동작과 기본 성능을 파악하고, 이에 대한 문제점 및 향후 표준에서 진행될 수 있는 혼잡 제어 방안의 개선 방향에 대해 살펴본다.
Booysen, M.J.;Gilmore, J.S.;Zeadally, S.;Rooyen, G.J. Van
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권2호
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pp.529-546
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2012
To address the need for autonomous control of remote and distributed mobile systems, Machine-to-Machine (M2M) communications are rapidly gaining attention from both academia and industry. M2M communications have recently been deployed in smart grid, home networking, health care, and vehicular networking environments. This paper focuses on M2M communications in the vehicular networking context and investigates areas where M2M principles can improve vehicular networking. Since connected vehicles are essentially a network of machines that are communicating, preferably autonomously, vehicular networks can benefit a lot from M2M communications support. The M2M paradigm enhances vehicular networking by supporting large-scale deployment of devices, cross-platform networking, autonomous monitoring and control, visualization of the system and measurements, and security. We also present some of the challenges that still need to be addressed to fully enable M2M support in the vehicular networking environment. Of these, component standardization and data security management are considered to be the most significant challenges.
An automatic pronunciation correction system provides users with correction guidelines for each pronunciation error. For this purpose, we propose a speech recognition system which automatically classifies pronunciation errors when Koreans speak a foreign language. In this paper, we also propose machine scoring methods for automatic assessment of pronunciation quality by the speech recognizer. Scores obtained from an expert human listener are used as the reference to evaluate the different machine scores and to provide targets when training some of algorithms. We use a log-likelihood score and a normalized log-likelihood score as machine scoring methods. Experimental results show that the normalized log-likelihood score had higher correlation with human scores than that obtained using the log-likelihood score.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권2호
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pp.498-514
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2012
Machine to machine (M2M) communications is the hottest issue in the standardization and industry area, it is also defined as machine-type communication (MTC) in release 10 of the 3rd Generation Partnership Project (3GPP). Recently, most research have focused on congestion control, sensing, computing, and controlling technologies and resource management etc., but there are few studies on security aspects. In this paper, we first introduce the threats that exist in M2M system and corresponding solutions according to 3GPP. In addition, we present several new security issues including group access authentication, multiparty authentication and data authentication, and propose corresponding solutions through modifying existing authentication protocols and cryptographic algorithms, such as group authentication and key agreement protocol used to solve group access authentication of M2M, proxy signature for M2M system to tackle authentication issue among multiple entities and aggregate signature used to resolve security of small data transmission in M2M communications.
사람이 개입할 필요 없이 기기 및 사물들을 셀룰러 망(cellular network)으로 연결하여 언제 어디서나 다양한 서비스를 제공하는 MTC(Machine Type Communications)는 차세대 통신의 주요 이슈로 고려되고 있다. 현재, 다수의 MTC 단말들이 동시적으로 망에 접속하려고 하면 각 MTC 단말들은 독립적인 접근 인증 절차를 수행해야 된다. 이로 인해 LTE-Advanced 네트워크에서 인증 시그널링(authentication signaling) 혼잡(congestion)과 부하(overload)의 문제가 야기된다. 본 논문은 그룹 기반의 인증 프로토콜과 키 관리 프로토콜을 제안한다. 그룹 단위로 MTC 단말들을 관리하기 위해 제안하는 프로토콜은 그룹 리더(leader)를 선출하고, 리더만이 코어 망(core network)과의 인증에 참여한다. 인증이 완료된 후, 그룹 리더는 이진트리(binary tree)를 구성하여 나머지 구성원(member)들과 MME(Mobility Management Entity)를 관리한다. 마지막으로 제안 프로토콜 분석은 제안하는 프로토콜이 MTC 단말들과 코어 망 사이에서 발생되는 인증 시그널링을 줄여줄 수 있을 뿐만 아니라 효율적으로 MTC 단말들을 관리할 수 있음도 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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