It has been increasingly difficult to predict the amounts of Acer mono sap to be collected due to droughts and cold waves caused by recent climate changes with few studies conducted on the prediction of its collection volume. This study thus set out to propose a Big Data prediction system based on meteorological information for the collection of Acer mono sap. The proposed system would analyze collected data and provide managers with a statistical chart of prediction values regarding climate factors to affect the amounts of Acer mono sap to be collected, thus enabling efficient work. It was designed based on Hadoop for data collection, treatment and analysis. The study also analyzed and proposed an optimal prediction model for climate conditions to influence the volume of Acer mono sap to be collected by applying a multiple regression analysis model based on Hadoop and Mahout.
The Information & Communication Technology (ICT) and the Internet of Things (IoT) have become the major issues in Republic of Korea recently. While RS-232, Zigbee, and WiFi-related technologies are used in the ICT-based systems, we focus on the Power Line Communication (PLC) in this paper. By carrying out OPNET simulations, we've implemented the PLC Router Node Model, PLC Terminal Node Model, PLC Link Model, and PLC Palette Model and executed the simulations arranging 20 holds within the range of 400m (20m apart). As a result, we confirmed that the slient node problem had occurred at the point of 200m-2000m (as of 2016) distance preventing further communications. However, the control group, by contrast, was able to carry out the communications by installing a router. We expect that this paper will contribute to the development of a foundation technology which will saves costs by performing the simulation prior to building actual large-scale ICT Complex in the future work.
Recently, the competition among global IT companies for the market occupancy of the IoT(Internet of Things) is fierce. Internet of Things are all the things and people around the world connected to the Internet, and it is becoming more and more intelligent. In addition, for the purpose of providing users with a customized services to variety of context-awareness, IoT platform and related research have been active area. In this paper, we analyze third party instant messengers of Windows 8 Style UI and propose a digital forensic methodology. And, we are well aware of the Android-based map and navigation applications. What we want to show is GPS information analysis by using the R. In addition, we propose a structured data analysis applying the hierarchical clustering model using GPS data in the digital forensics modules. The proposed model is expected to help support the IOT services and efficient criminal investigation process.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.1014-1015
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2019
수도, 전기, 가스와 같은 공공서비스의 과금을 위하여 전통으로 행해진 방문 검침 방법은 오류 및 과금 방식의 한계가 있다. 수동적인 검침 방법을 극복하기 위하여 계량기를 디지털화하여 원격 검침이 가능한 시대로 발전되고 있다. 원격 검침으로 쌓여진 데이터를 분석하여 누수, 누전과 같은 비정상적 상황에 대한 감지가 가능하면 공공서비스 수요 관리 및 대책 정책 수립에 도움이 될 수 있다. 따라서 제안하고자 하는 방법은 세대별 공공서비스 사용량에 대하여 각 세대별 분석을 위하여 각 세대나 업소의 사용에 영향을 미치는 요인을 파악하고 비정상적 사용 감지에 대한 예측 모델을 구축하고자 한다.
Lee, Chul Gyoo;Moon, Sang Ho;Lee, Sang Kyu;Lee, Gye Eun
Journal of Korea Multimedia Society
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v.22
no.2
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pp.281-291
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2019
In order to reflect complex and diverse building types, resident characteristics and disaster factors, it is necessary to introduce a flexible situation-based response system based on real-time information. Intelligent CCTV, hybrid sensor, location scanner, and customized broadcasting device were examined to introduce for the real-time response intelligent response system and its feasibility was verified through field test. In addition, based on the real-time information, the evacuation simulation was executed by assuming the dormitory building and the resident of the school, and the safety of the evacuation and the shortening of the pinnacle time were confirmed. The feasibility of real time information based evacuation comparing with the existing evacuation system were verified in the case of evacuation.
In this paper, we propose a task distribution scheme in fog computing environment considering opportunistic fog computing nodes. As latency is one of the important performance metric for IoT(Internet of Things) applications, there have been lots of researches on the fog computing system. However, since the load can be concentrated to the specific fog computing nodes due to the spatial and temporal IoT characteristics, the load distribution should be considered to prevent the performance degradation. Therefore, this paper proposes a task distribution scheme which considers the static as well as opportunistic fog computing nodes according to their mobility feature. Especially, based on the task requirements, the proposed scheme supports the delay sensitive task processing at the static fog node and delay in-sensitive tasks by means of the opportunistic fog nodes for the task distribution. Based on the performance evaluation, the proposed scheme shows low service response time compared to the conventional schemes.
The rise of the Internet of Things (IoT) devices have greatly influenced many industries and one of them is healthcare where wearable devices started to track all your daily activities for better health monitoring accuracy and even down to tracking daily food intake in some cases. With the amounts of data that are being tracked and shared between from these devices, questions were raised on how to uphold user's data privacy when data is shared between these IoT devices and third party. With the blockchain platforms started to mature since its inception, the technology can be implemented according to a variety of use case scenarios. In this paper, we present a system architecture based on the healthcare system and IoT network by leveraging on multiple blockchain networks as the medium in between that should enable users to have direct authority on data accessibility of their shared data. We provide proof of concept implementation and highlight the results from our testing to show how the efficiency and scalability of the healthcare system improved without having a significant impact on the performance of the Electronic Medical Record (EMR) that mostly affected by the previous solution since these solutions directly connected to a public blockchain network and which resulted in significant delays and high cost of operation when a large amount of data or complicated functions are involved.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.5
no.4
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pp.667-674
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2015
Internet of things (IoT) has been a focus of research and widespread. Security and privacy are the key issues for IoT applications, and still faced with some enormous challenges. In order to facilitate this emerging domain, we analyzed the research progress of IoT, and pay attention to the security. By means of deeply analyzing the security architecture and features, the security requirements are required. And, we surveyed the demands and requirements.
As the cloud environment has become more prevalent among large companies, small and medium-sized companies are also trying to utilize various technologies (IoT, blockchain, etc.) that use cloud services as a way to coexist with large companies. In this paper, a blockchain-based IoT information collection model is proposed to efficiently handle large volumes of IoT data produced by small businesses in order to improve information efficiency of SMEs. The proposed model allowe d small businesses to improve their production efficiency by independently creating groups of the same information so that data that could be generated at the endpoints of small businesses can be block-chained and forwarded to the data center for analysis. In addition, the proposed model's performance assessment was assumed to handle the production throughput of data processed in IoT for small and medium businesses, not large enterprises, so the link between large volumes of data processed in the proposed model could be maintained evenly. One of the biggest features of the proposed model is the ability to expand processes to efficiently control the information of prod ucts produced, as well as the productivity of small and medium enterprises.
Currently, electricity consumption and feedback mechanisms are being widely researched in Internet of Things (IoT) areas to realise power consumption monitoring and management through the remote control of appliances. This paper aims to develop a smart electricity utilisation IoT platform with a deep belief network for electricity utilisation feature modelling. In the end node of electricity utilisation, a smart monitoring and control module is developed for automatically operating air conditioners with a gateway, which connects and controls the appliances through an embedded ZigBee solution. To collect electricity consumption data, a programmable smart IoT gateway is developed to connect an IoT cloud server of smart electricity utilisation via the Internet and report the operational parameters and working states. The cloud platform manages the behaviour planning functions of the energy-saving strategies based on the power consumption features analysed by a deep belief network algorithm, which enables the automatic classification of the electricity utilisation situation. Besides increasing the user's comfort and improving the user's experience, the established feature models provide reliable information and effective control suggestions for power reduction by refining the air conditioner operation habits of each house. In addition, several data visualisation technologies are utilised to present the power consumption datasets intuitively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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