These-days technology related to IoT (Internet of Thing) is widely used and there are many types of smart system based IoT like smart health, smart building and so on. In smart health system, it is possible to check someone's health by analyzing data from wearable IoT device like smart watch. Smart building system aims to collect data from sensor such as humidity, temperature, human counter like that and control the building for energy efficiency, security, safety and so forth. Furthermore, smart city system can comprise several smart systems like smart building, smart health, smart mobility, smart energy and etc. In this paper, we propose multimedia IoT based intelligent emergency alarm system for smart city. In existing IoT based smart system, it communicates lightweight data like text data. In the past, due to network's limitations lightweight IoT protocol was proposed for communicating data between things but now network technology develops, problem which is to communicate heavy data is solving. The proposed system obtains video from IP cameras/CCTVs, analyses the video by exploiting AI algorithm for detecting emergencies and prevents them which cause damage or death. If emergency is detected, the proposed system sends warning message that emergency may occur to people or agencies. We built prototype of the intelligent emergency alarm system based on MQTT and assured that the system detected dangerous situation and sent alarm messages. From the test results, it is expected that the system can prevent damages of people, nature and save human life from emergency.
The use of Internet of Things(IoT) in smart cities and smart homes is essential. The security of the sensor nodes, which are the core of the IoT, is weak and hacking attacks are severe enough to have a fatal impact on real life. This research is conducted to improve the security of the Internet of Things by developing a lightweight secure communication protocol for the Internet of Things, and to build a safe Internet of Things environment suitable for the era of the 4th Industrial Revolution. It contributes to building a safe and convenient smart city and smart home by proposing key management and identifier development to increase the confidentiality of communication and the establishment of an Internet authentication system.
In this paper, we analyzed the latest research trends, challenges, and potential applications of next-generation solar cell materials in various industrial fields. In addition, future prospects and possibilities of Smart Textile Hybrid Energy Harvesting Devices that will supply electricity by combining with wearable IoT devices are presented. The hybrid textile energy harvesting device fused next-generation solar cells with tribo-piezoelectric devices will develop into new 'Convergence Integrated Smart Wear' by combining the material itself with wearable IoT devices in the era of the 4th industrial revolution. The next-generation nanotechnology and devices proposed in this paper will be applied to the field of smart textile with an energy harvesting function. And we hope it will be a paradigm shift that evolves into creative products which provide AI services such as medical & healthcare by convergence with the future smart wear industry.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.2
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pp.173-181
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2023
Data collection is an essential element in the construction and operation of a smart factory. The quality of data collection is greatly influenced by network conditions, and existing wireless network systems for IoT inevitably lose data due to wireless signal strength. This data loss has contributed to increased system instability due to misinformation based on incorrect data. In this study, I designed a distributed MQTT IoT smart sensor and gateway structure that supports wireless multicasting for smooth sensor data collection. Through this, it was possible to derive significant results in the service latency and data loss rate of packets even in a wireless environment, unlike the MQTT QoS-based system. Therefore, through this study, it will be possible to implement a data collection management system optimized for the domestic smart factory manufacturing environment that can prevent data loss and delay due to abnormal data generation and minimize the input of management personnel.
With the rise of internet of things (IoT), there have been several studies to analyze the technological trend and technological convergence. However, previous work have been relied on the qualitative work that investigate the IoT trend and implication for future business. In response, this study considers the patent information as the proxy measure of technology, and conducts a quantitative and analytic approach for analyzing technological convergence using patent co-classification analysis and text mining. First, this study investigate the characteristics of IoT business, and characterize IoT business into four dimensions: device, network, platform, and services. After this process, total 923 patent classes are classified into four types of IoT technology group. Since most of patent classes are classified into device technology, we developed a co-classification network for both device technology and all technologies. Patent keywords are also extracted and these keywords are also classified into four types: device, network, platform, and services. As a result, technologies for several IoT devices such as sensors, healthcare, and energy management are derived as a main convergence group for the device network. For the total IoT network, base network technology plays a key role to characterize technological convergence in the IoT network, mediating the technological convergence in each application area such as smart healthcare, smart home, and smart grid. This work is expected to effectively be utilized in the technology planning of IoT businesses.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.3
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pp.169-175
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2020
A lot of research has been conducted on a system that collects and observes patients' health information in real time using Internet of Things (IoT) technology, and cares for and supports patients based on this. However, most studies have focused on underlying diseases such as diabetes or cardiovascular disease, and research on IoT systems to cope with respiratory infectious diseases such as COVID-19 is still insufficient. In a COVID-19 situation, the purpose of using an IoT respirator may vary depending on the user. In this paper, we design a system that can adequately cope with respiratory infectious diseases such as COVID-19 by applying IoT technology to respiratory protection. We categorize IoT respirator wearers into patients, medical staff, and self-quarantine persons, and define the purpose and use case of the IoT respirator system according to each classification. The proposed IoT respirator system was designed to achieve each purpose. We developed a prototype system consisting of a smart sensor, a communication module, and a non-motorized hooded respirator to show that the proposed IoT respirator system works.
International journal of advanced smart convergence
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v.6
no.1
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pp.44-49
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2017
In the modern technology era, it is possible to connect objects and the internet anytime and anywhere through IoT of hyper-connected society. Accordingly, a smart shopping cart was designed and realized by applying IoT. Therefore, this paper builds the IoT shopping cart system according to the trend of IoT environment.. When RFID is installed in the Arduino and the tagged item is inserted into the IoT shopping cart, the product information and price are displayed on the Arduino linked Raspberry Pi. We built a web server on the Raspberry Pi to handle this data, and built an App on the smartphone to implement the IoT shopping cart environment. Consumers can receive pricing and product information through smartphone apps through raspberry pie, can make quick calculations through smartphone, and provide various information to consumers through apps.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.1
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pp.64-69
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2023
We devise a collaboration construction method based on the SPRT (Sequential Probability Ratio Test) for malware detection in IoT. In our method, high-end IoT nodes having capable of detecting malware and generating malware signatures harness the SPRT to give a reward of malware signatures to low-end IoT nodes providing useful data for malware detection in IoT. We evaluate our proposed method through simulation. Our simulation results indicate that the number of malware signatures provided for collaboration is varied in accordance with the threshold for fraction of useful data.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.1
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pp.163-173
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2021
In the era of digital transformation, the transportation underprivileged remains as an underprivileged class without the benefits of technological advances. Electric assist devices for the People with disability are inadequate to provide services suitable for the current traffic environment, although the mobility of the People with disability is improved. In this paper, we develop IoT smart mobility by deriving essential elements through user satisfaction surveys to efficiently move physical distances based on the experience of users using existing electric assistive devices. Based on the data collected through user satisfaction survey, quantitative analysis using TF-IFD and qualitative analysis based on QFD are performed to determine the importance of user requirements. For the evaluation of IoT smart mobility design results reflecting essential functions, usability verification is conducted by forming an expert evaluation team in various fields. In the future, we plan to conduct a service design study that can improve mobility convenience and provide mobility service solutions by designing to provide efficient public services by utilizing IoT smart mobility to the People with disability.
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.3
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pp.78-86
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2019
Recently, IoT researches using sensor data based on embedded networks in various fields including healthcare and sports have been continuously attempted. This study analyzes golf ball mobility to support IoT application in golf sports field. Generally, since the difference in density occurs due to the condition of the inner material and the abnormal state at the time of the outer skin joining during the manufacturing of the golf ball, the weight of each subset is equal for any two points with the same radius in the sphere cannot be guaranteed. For this reason, the deflected weight of the sphere has the undesirable effect of hitting the ball in a direction in which the weight of the ball is heavy. In this study, it is assumed that there is a unique center of gravity of the ball, and even if the golf ball cannot be manufactured perfectly, it wants to establish the basic principle to accurately recognize or mark the putting line based on the center of gravity. In addition, it is evaluated how the mobility of the golf ball with a deviation from the center of gravity of the golf ball affects the progress path (or movement direction) and the moving distance (or carry distance) after the golfer hits. The basic model of the mobility of the golf ball can help the golfer exercise model and the correlation analysis. The basic model of the mobility of the golf ball can help the golfer exercise model and the correlation analysis.
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