The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.6
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pp.1089-1096
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2019
Recently, small-scale IoT services using a small amount of information through low-performance computing have been spread. It requires low cost, low-power, and long-distance communication technologies with wide communication radius, relatively low power consumption. This paper proposes a MAC layer and routing protocol that supports multi-hop transmission in small-scale IoT environment distributed over a large area based on LoRa communication and delivering a small amount of sensing data. The terminal node is mobile and the communication type provides bidirectional transmission between the terminal node and the network application server. By applying the proposed protocol, a production line monitoring system for smart factory was implemented. It was confirmed that the basic monitoring functions are normally performed.
Eom, Jieun;Seo, Minhye;Park, Jong Hwan;Lee, Dong Hoon
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.6
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pp.1387-1399
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2016
In a hyper-connected society realized through IoT-enabled technology, a large amount of data is collected by various devices and is processed to provide new services to users. While communicating through a network, it is essential for devices to execute mutual authentication since users' privacy can be infringed by malicious attackers. ID-based signature enables authentication and key exchange with a unique ID of a device. However, most of the previous ID-based signature schemes based on RSA require an additional step to share parameters for key exchange so that they are not suitable for resource-constrained devices in terms of efficiency. In this paper, we design an efficient ID-based signature and thereby propose an efficient ID-based authentication and key exchange protocol in which sessions for both an authentication and a key exchange are executed simultaneously. In addition, we prove the security of our scheme under the RSA onewayness problem and analyze the efficiency by comparing with the previous schemes.
Advanced Internet of Things (IoT) technology is being used in various ways for the safety of the energy industry. At the center of safety measures, drones play various roles on behalf of humans. Drones are playing a role in reaching places that are difficult to reach due to large-scale facilities and space restrictions that are difficult for humans to inspect. In this study, the accuracy and completeness of movement of dangerous facilities were tested using drone images, and it was confirmed that the movement recognition accuracy was 100%, the average data analysis accuracy was 95.8699%, and the average completeness was 100%. Based on the experimental results, a future-oriented facility risk analysis system combined with ICT technology was implemented and presented. Additional experiments with diversified conditions are required in the future, and ICT convergence analysis system implementation is required.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.6
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pp.1159-1168
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2020
In the past, control and monitor of a large number of instruments is a specialized area, which requires an expensive dedicated module to implement. However, with the recent development of embedded technology, various products capable of performing M&C (Monitor and Control) have been released, and the scope of application is expanding. Accordingly, it is possible to more easily build a small M&C environment than before. In this paper, we discussed a method to replace the M&C of the VLBI system, which had to be implemented through a specialized hardware product, with an inexpensive general imbeded technology. Memory based data transmission, reception and storage is a technology that is already generalized not only in VLBI but also in the network field, and more effective M&C can be implemented when some items of Ethernet are optimized for the VLBI (Very Long Baseline Interferometer) system environment. In this paper, we discuss in depth the design and implementation for the multidrop based IoT architecture.
In this study, The Virtual Power Plant (VPP) solution platform considered in this study minimizes the cost and investment risk associated with the construction of power generation and transmission facilities. In addition, it includes a Demand Response (DR) program operation function to meet consumers' electricity demand. With the introduction of VPP, it is possible to provide more eco-friendly and efficient power by responding to changes in consumer load in real time through existing generators and DR programs without large-scale facility investment in power generation and transmission/distribution sectors. In order to link the communication device to the solar power and ESS linkage device, it is necessary to transmit data in the control/state between the device device and the edge system and develop an IoT device and interworking platform (OneM2M).
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.1
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pp.209-216
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2024
Land shrimp farms can control the growth environment more stably than coastal ones, making them advantageous for high-quality, large-scale production. In order to maintain an optimal shrimp growth environment, various factors such as water circulation, maintaining appropriate water temperature, oxygen supply, and feed supply must be managed. In particular, failure to properly manage water quality can lead to the death of shrimp, making it difficult to have people stationed at the farm 24 hours a day to continuously manage them. In this paper, to solve this problem, we design an integrated monitoring system for land farms that can be operated with minimal manpower. The proposed design plan uses IoT technology to collect real-time images of land farms, pump status, water quality data, and energy usage and transmit them to the server. Through web interfaces and smartphone apps, administrators can check the status of the farm stored on the server anytime, anywhere in real time and take necessary measures. Therefore, it is possible to significantly reduce field work hours without the need for managers to reside in the farm.
In order to provide intelligent services without human intervention in the Internet of Things environment, it is necessary to analyze the big data generated by the IoT device and learn the normal pattern, and to predict the abnormal symptoms such as faulty or malfunction based on the learned normal pattern. The purpose of this study is to implement a machine learning model that can predict product failure by analyzing big data generated in various devices of product process. The machine learning model uses the big data analysis tool R because it needs to analyze based on existing data with a large volume. The data collected in the product process include the information about product faulty, so supervised learning model is used. As a result of the study, I classify the variables and variable conditions affecting the product failure, and proposed a prediction model for the product failure based on the decision tree. In addition, the predictive power of the model was significantly higher in the conformity and performance evaluation analysis of the model using the ROC curve.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.8
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pp.77-83
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2015
The storage and retrieval of multimedia data is becoming increasingly important in many application areas including record management, video(CCTV) management and Internet of Things (IoT). In these applications, the files containing multimedia that need to be stored and managed is tremendous and constantly scaling. In this paper, we propose a technique to retrieve a very large number of files, in multimedia format, using the Hadoop Framework. Our strategy is based on the management of metadata that describes the characteristic of files that are stored in Hadoop Distributed File System (HDFS). The metadata schema is represented in Hbase and looked up using SQL On Hadoop (Hive, Tajo). Both the Hbase, Hive and Tajo are part of the Hadoop Ecosystem. Preliminary experiment on multimedia data files stored in HDFS shows the viability of the proposed strategy.
Industry 4.0 is continuous automation by applying the latest smart technologies to traditional manufacturing industries. It means that large-scale M2M (Machine-to-Machine) communication and IoT (Internet of Things) technologies are well integrated to build efficient production systems by analyzing and diagnosing various issues without human intervention. Edge computing is widely used for M2M services that handle real-time interactions between devices at industrial machinery tool sites. Here, secure data transmission is required while interacting. Thus, this paper focused on a method of creating and maintaining secret key and security tag used for message authentication between end-devices and edge-device.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.9
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pp.385-392
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2015
In IoT(Internet of Things), it is important for wireless networks to communicate data created among resource-constrained wireless nodes, where time synchronization is needed for meaningful data creation and transmission. Time Synchronization by flooding is one of the mostly used protocols for WSN(Wireless Sensor Networks). Even though this type of scheme has some advantages over other types (i.e. a simple algorithm and independency of topology and so on), too many data transmission is required, leading to large power consumption. So, reducing transmission data is an important issue for energy efficiency in this kind of networks. In this paper, a new Flooding-based time synchronization protocol is proposed to use energy efficiently by reducing a transmitted traffic. The proposed scheme's performance has been evaluated and compared with an representative scheme, FTSP(Flooding Time Synchronization Protocol) by simulation. The results are shown that the proposed scheme is better than FTSP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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