Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.15
no.1
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pp.34-42
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2019
Receiving great attention of IoT and 4th industrial revolution, the necessity comes to the fore of the plant system which aims making it smart and effective. Smart Factory is the key realm of IoT to apply with the concept to optimize the entire process and it presents a new and flexible production paradigm based on the collected data from numerous sensors installed in a plant. Especially, the wireless sensor network technology is receiving attention as the key technology of Smart Factory, researches to interface those technology is actively in progress. In addition, IoT devices for plant industry security and high reliable network protocols are under development to cope with high-risk plant facilities. In the meanwhile, Blockchain can support high security and reliability because of the hash and hash algorithm in its core structure and transaction as well as the shared ledger among all nodes and immutability of data. With the reason, this research presents Blockchain as a method to preserve security and reliability of the wireless communication technology. In regard to that, it establishes some of key concepts of the possibility on the blockchain based IoT Edge devices for Plant O&M (Operations and Maintenance), and fulfills performance verification with test devices to present key indicator data such as transaction elapsed time and CPU consumption rate.
International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.4
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pp.278-288
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2021
Recently, IoT systems are cloud-based, so that continuous and large amounts of data collected from sensor nodes are processed in the data server through the cloud. However, in the centralized configuration of large-scale cloud computing, computational processing must be performed at a physical location where data collection and processing take place, and the need for edge computers to reduce the network load of the cloud system is gradually expanding. In this paper, a cluster system consisting of 6 inexpensive Raspberry Pi boards was constructed to perform fast data processing. And we propose "Kubernetes cluster system(KCS)" for processing large data collection and analysis by model distribution and data pipeline method. To compare the performance of this study, an ensemble model of deep learning was built, and the accuracy, processing performance, and processing time through the proposed KCS system and model distribution were compared and analyzed. As a result, the ensemble model was excellent in accuracy, but the KCS implemented as a data pipeline proved to be superior in processing speed..
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.17
no.1
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pp.127-132
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2007
This paper proposed receding methods for a radix-${\gamma}$ representation of the secret scalar which are resistant to SPA. Unlike existing receding method, these receding methods are left-to-right so they can be interleaved with a left-to-right scalar multiplication, removing the need to store both the scalar and its receding. Hence, these left-to-right methods are suitable for implementing on memory limited devices such as smart cards and sensor nodes
As numerous devices are connected through a wireless network, there exist many studies conducted to efficiently connect the devices. While earlier studies often use clustering for efficient device management, there is a load-intensive cluster node which may lead the entire network to be unstable. In order to solve this problem, we propose a scheduling model for centralized unequal chain clustering for efficient management of sensor nodes. For the cluster configuration, this study is based on the cluster head range and the distance to the base station(BS). The main vector projection technique is used to construct clustering with concentricity where the positions of the base stations are not the same. We utilize a multiple radio access interface, multiple-input multiple-output (MIMO), for data transmission. Experiments show that cluster head energy consumption is reduced and network lifetime is improved.
This paper presents a multi-functional system, consisting of a magnetorheological (MR) damper and an electromagnetic induction (EMI) device, and its applications in stay cables. The proposed system is capable of offering multiple functions: (1) mitigating excessive vibrations of cables, (2) estimating cable tension, and (3) harvesting energy for wireless sensors used health monitoring of cable-stayed bridges. In the proposed system, the EMI device, consisting of permanent magnets and a solenoid coil, can converts vibration energy into electrical energy (i.e., induced emf); hence, it acts as an energy harvesting system. Moreover, the cable tension can be estimated by using the emf signals obtained from the EMI device. In addition, the MR damper, whose damping property is controlled by the harvested energy from the EMI device, can effectively reduce excessive cable vibrations. In this study, the multi-functionality of the proposed system is experimentally evaluated by conducting a shaking table test as well as a full-scale stay cable in a laboratory setting. In the shaking table experiment, the energy harvesting capability of the EMI device for wireless sensor nodes is investigated. The performance on the cable tension estimation and the vibration mitigation are evaluated using the full-scale cable test setup. The test results show that the proposed system can sufficiently generate and store the electricity for operating a wireless sensor node twice per day, significantly alleviate vibration of a stay cable (by providing about 20% larger damping compared to the passive optimal case), and estimate the cable tension accurately within a 2.5% error.
Purpose: A modern greenhouse consists of various Information and Communications Technology (ICT) components e.g., sensor nodes, actuator nodes, gateways, controllers, and operating softwarethat communicate with each other. The interoperability between these components is an essential characteristic for any greenhouse control system. A greenhouse control system could not work unless the components communicate via common interfaces. The TTAK.KO-06.0288 is an interface standard consisting of four parts. Notably, TTAK.KO-06.0288-Part3, which describes the interface between a greenhouse operating system (GOS) and a greenhouse control gateway (GCG), is the core standard of TTAK.KO-06.0288. The objectives of this study were to analyze the TTAK.KO-06.0288-Part3 standard, to suggest alternative solutions for identified issues, and to develop a library as a proof of the alternative solutions. Methods: The "data field" was analyzed using a comparative analysis method, since it is a data transmission unit of TTAK.KO-06.0288-Part3. It was compared with other parts of TTAK.KO-06.0288 in terms of definition, format, size, and possible values. Although TTAK.KO-06.0288-Part1 and TTAK.KO-06.0288-Part2 do not use a "data field," they have a similar data structure. That structure was compared with the "data field" of TTAK.KO-06.0288-Part3. Results: Twenty-one issues were identified across four categories: inter-standard issues, intra-standard issues, operational issues, and misprint issues. Since some of the issues can raise interoperability problems, 16 alternative solutions were suggested. In order to prove the alternative solutions, an open-source communication library called libtp3 was developed. The library passed 14 unit tests and was adapted to two research. Conclusions: Although TTAK.KO-06.0288-Part3 is an interface standard for communication between a GOS and a GCG, it might not communicate between different implementations because of the identified issues in the standard. These issues could be solved by the alternative solutions, which could be used to revise TTAK.KO-06.0288. In addition, a relevant organization should develop a program for compatibility testing and should pursue test products for smart greenhouses.
Jo, Yeon-Jeong;Eom, Hyun-Min;Sim, Chae-Lin;Koo, Hyeong-Seo;Lee, Myung-Joon
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.9
no.10
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pp.797-808
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2019
In a closed workplace, the management of the workplace is important because the environmental data at the workplace has a great influence on the safety of workers. Today's industrial sites are transformed into data-based factories that collect and analyze data through sensors in those sites, requiring a management system to ensure safety. In general, a safety management system stores and manages data on a central server associated with a database. Since such management system introduces high possibility of forgery and loss of data, workers often suspect the reliability of the information on the management system. In this paper, we present a worker safety management system based on the EOS blockchain which is considered as third-generation blockchain technology. The developed system consists of a set of smart contracts on the EOS blockchain and 3 decentralized applications associated with the blockchain. According to the roles of users, the worker and manager applications respectively perform the process of initiating or terminating tasks as blockchain transactions. The entire transaction history is distributed and stored in all nodes participating in the blockchain network, so forgery and loss of data is practically impossible. The system administrator application assigns the account rights of workers and managers appropriate for performing the functions, and specifies the safety standards of IoT data for ensuring workplace safety. The IoT data received from sensor platforms in workplaces and the information on initiation, termination or approval of tasks assigned to workers, are explicitly stored and managed in the EOS smart contracts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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