International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권8호
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pp.404-412
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2022
The development in the field of the internet of things (IoT) have improved the quality of the life and also strengthened different areas in the society. All cities across the world are seeking to become smarter. The creation of a smart parking system is the essential use case in smart cities. In recent couple of years, the number of vehicles has increased significantly. As a result, it is critical to make the use of technology that enables hassle-free parking in both public and private spaces. In conventional parking systems, drivers are not able to find free parking space. Conventional systems requires more human interference in a parking lots. To manage these circumstances there is an intense need of IoT enabled parking solution that includes the well defined architecture that will contain the following components such as smart sensors, communication agreement and software solution. For implementing such a smart parking system in this paper we proposed a design of smart parking system and also compare it with convetional system. The proposed design utilizes sensors based on IoT and Data Mining techniques to handle real time management of the parking system. IoT enabled smart parking solution minimizes the human interference and also saves energy, money and time.
With the development of the Internet of Things technology, a system that ensures the self-adaptability of an environment that includes various IoT devices is attracting public attention. The rules for determining behavior rules in existing self-adaptation systems are based on the assumption of changes in system members and environment. However, in the IoT environment, flexibility is required to determine the behavior rules of various types of IoT devices that change in real time. In this paper, we propose a rule configuration in a self-adaptive system using SWRL based on OWL ontology. The self-adaptive system using the OWL - SWRL rule configuration has two advantages. The first is based on OWL ontology, so we can define the characteristics and behavior of various types of IoT devices as an integrated concept. The second is to define the concept of a rule as a specific language type, and to add, modify and delete a rule at any time as needed. Through the rule configuration in the adaptive system, we have shown that the rule defined in SWRL can provide flexibility and deeper concept expression function to adaptability to IoT environment.
Intelligent human identification using face information has been the research hotspot ranging from Internet of Things (IoT) application, intelligent self-service bank, intelligent surveillance to public safety and intelligent access control. Since 2D face images are usually captured from a long distance in an unconstrained environment, to fully exploit this advantage and make human recognition appropriate for wider intelligent applications with higher security and convenience, the key difficulties here include gray scale change caused by illumination variance, occlusion caused by glasses, hair or scarf, self-occlusion and deformation caused by pose or expression variation. To conquer these, many solutions have been proposed. However, most of them only improve recognition performance under one influence factor, which still cannot meet the real face recognition scenario. In this paper we propose a multi-scale parallel convolutional neural network architecture to extract deep robust facial features with high discriminative ability. Abundant experiments are conducted on CMU-PIE, extended FERET and AR database. And the experiment results show that the proposed algorithm exhibits excellent discriminative ability compared with other existing algorithms.
Public interest has been increasing the focus on the management of exposure to pollutants and the related health effects. This study reviewed exposure assessment methodologies and addressed future directions. Exposure can be assessed by direct (exposure monitoring) or indirect approaches (exposure modelling). Exposure modelling is a cost-effective tool to assess exposure among individuals, but direct personal monitoring provides more accurate exposure data. There are several population exposure models: stochastic human exposure and dose simulation (SHEDS), air pollutants exposure (APEX), and air pollution exposure distributions within adult urban population in Europe (EXPOLIS). A South Korean population exposure model is needed since the resolution of ambient concentrations and time-activity patterns are country specific. Population exposure models could be useful to find the association between exposure to pollutants and adverse health effects in epidemiologic studies. With the advancement of sensor technology and the internet of things (IoT), exposure assessment could be applied in a real-time surveillance system. In the future, environmental health services will be useful to protect and promote human health from exposure to pollutants.
우리 사회는 인공지능, 사물 인터넷, 자율주행, 공장 자동화 등 ICT 기술 기반의 4차 산업혁명과 함께 인구 고령화라는 큰 변화에 직면해있다. 더욱이 인구소멸위험 지수가 높은 지방자치단체에서는 고도화된 산업 자동화와 인구 고령화라는 변화에 대응하기 위해 지역 특성에 맞는 시장 확대 및 재교육 정책의 고려가 필수적이다. 고령자 재취업을 위해 노인 친화형 일자리를 발굴하고 고령친화 산업에 대한 투자 확대, 고령자를 많이 고용하는 기업의 작업환경 개선 정책에 대해 알아보고, 천안의 노인 노동시장의 실태와 개선방향에 중점을 두고 해결책을 모색하고자 한다.
Elliptic curve cryptography (ECC) can achieve relatively good security with a smaller key length, making it suitable for Internet of Things (IoT) devices. DNA-based encryption has also been proven to have good security. To develop a more secure and stable cryptography technique, we propose a new hybrid DNA-encoded ECC scheme that provides multilevel security. The DNA sequence is selected, and using a sorting algorithm, a unique set of nucleotide groups is assigned. These are directly converted to binary sequence and then encrypted using the ECC; thus giving double-fold security. Using several examples, this paper shows how this complete method can be realized on IoT devices. To verify the performance, we implement the complete system on the embedded platform of a Raspberry Pi 3 board, and utilize an active sensor data input to calculate the time and energy required for different data vector sizes. Connectivity and resilience analysis prove that DNA-mapped ECC can provide better security compared to ECC alone. The proposed method shows good potential for upcoming IoT technologies that require a smaller but effective security system.
As a way to further expand and enable the 5G ecosystem, the $3^{rd}$ Generation Partnership Project (3GPP) is considering the development of a 5G new radio (NR)-based non-terrestrial network (NTN). These NTNs are expected to provide ubiquitous 5G services to user's equipment (especially, in Internet of Things/machine-type communications (IoT/MTC) public safety, and critical communications) by extending service coverage to areas not covered by 5G terrestrial networks. To this end, this NTN is developing scenarios to provide 5G services using spaceborne vehicles, such as geosynchronous and low-Earth orbit satellites, and airborne vehicles, such as unmanned aircraft systems, including high-altitude pseudo-satellites. In addition, various technologies are being studied to satisfy new requirements not considered in 5G NR, such as long propagation delay time, large cell coverage, large Doppler effect, and base station movement. In this paper, we present the scenarios, requirements, technical issues and solutions, and standardization planning for NR-based NTN in 3GPP.
As the interest in achieving an intelligent society grows with the fourth industrial revolution's development, information and communications technologies technologies like artificial intelligence (AI), Internet of Things, virtual reality, information security, and blockchain technology are being actively employed in different fields for achieving an intelligent society. With these modifications, the information security paradigm in industrial and public institutions, like personal sensitive data, is quickly changing, and it is exposed to different cyber threats and breaches. Furthermore, as the number of cyber threats and breaches grows, so does the need for rapid detection and response. This demand can be satisfied by establishing cyber training programs and fostering experts that can improve cyber security abilities. In this study, we explored the domestic and international technology trends in cyber security education and training facilities for developing experts in information security. Additionally, the AI technology application in the cyber training ground, which can be established to respond to and deter cyber threats that are becoming more intelligent, was examined.
아날로그 자연사 표본정보 전달의 한계점을 디지털 형태의 정보로 전달하여 관람자에게 흥미와 재미를 부여하고 표본전시활용의 디지털 디오라마 활용방안에 대한 방향성을 제시한다. 이번전시는 일만원권 지폐 드라마, 신문기사등 각종 매체를 통해 대중에게 친숙한 그림인 일월오봉도를 직접 현실에서 실감할수 있도록 미디어아트로 재현하였다. 해, 달 다섯 개의 산봉우리, 한쌍의 폭포, 그리고 네그루의 소나무등이 좌우대칭으로 그려져 있는 조선시대 작품이다. 자연의 생동감으로 표현하기 위해 해와 달의 상징을 빛의효과등으로 연출하여 몰입도를 극대화하고 산봉우리 아래에는 파도의 출렁임, 두루미 움직임, 사슴, 모시나비, 잉어등 동물을 새로 삽입하고 행동을 부여하여 자연과 그 속에 뛰어노는 생물의 생동감을 연출하고 미디어아트 병풍을 스크린으로 제작하여 연출하였다. 또한 작품소개 및 작품속 생물 관련 정보는 QR 코드를 통해 제공하였다. 결론으로 관람자에게 기존 아날로그 표본 전시의 정보전달 단점을 2D, 3D디지털 형태의 표본 전시효과 및 관람자에게 일월오봉도의 왕권의 상징성을 미디어아트로 표현하고 자연사 콘텐츠와 결합하여 예술과 자연사의 만남을 연출하였다.
자원 제약적 IoT 환경에 최적화 된 표준 프로토콜 CoAP(Constrained Application Protocol)은 IoT 환경 내의 센서노드(CoAP Server) 와 인터넷 상의 클라이언트(CoAP Client) 간의 웹 기반 통신을 지원한다. CoAP은 클라이언트의 CoAP Request 메시지에 대하여 서버의 CoAP Response 메시지로 응답하며 동작하는 Request/Response 모델이다. CoAP에서는 메시지의 보호를 위해 CoAP-DTLS(Datagram TLS)의 사용을 권고하고 있다. CoAP-DTLS에서 권고되는 보안모드(Security Mode)는 PSK(Pre-Shared Key), RPK(Raw Public Key) 및 Certificate가 있다. 하지만 IoT환경에서의 DTLS 사용에 대한 실효성 검증은 진행 중에 있다. 본 논문에서는 보안 모드가 적용될 수 있는 환경인 IETF에서 제시하는 7가지의 활용사례(Use Cases)에 대하여 분석하고 적절한 보안모드 그룹으로 구분한다. 또한 CoAP과 DTLS 보안 모드별 분석을 수행하고, Cooja 시뮬레이터를 통하여 보안채널 생성시간, 보안채널 생성 단계별 시간, 모트의 RAM/ROM 소모량에 대한 성능평가를 수행한 후 실 환경 적용 가능성에 대하여 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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