Although IoT systems are used in a variety of heterogeneous environments as cloud environments develop, all IoT devices are not provided with reliable protocols and services. This paper proposes an IoT data management technique that can extend the IoT cloud environment to an n-layer multi-level structure so that information collected from different heterogeneous IoT devices can be efficiently sorted and processed. The proposed technique aims to classify and process IoT information by transmitting routing information and weight information through wireless data link data collected from heterogeneous IoT devices. The proposed technique not only delivers information classified from IoT devices to the corresponding routing path but also improves the efficiency of IoT data processing by assigning priority according to weight information. The IoT devices used in the proposed technique use each other's reliable protocols, and queries for other IoT devices locally through a local cloud composed of hierarchical structures have features that ensure scalability because they maintain a certain cost.y channels of IoT information in order to make the most of the multiple antenna technology.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.10
no.10
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pp.277-284
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2021
Recently, the smart home environment is expected to be a platform that collects, integrates, and utilizes various data through convergence with wireless information and communication technology. In fact, the number of smart devices with various sensors is increasing inside smart homes. The amount of data that needs to be processed by the increased number of smart devices is also increasing, and big data processing systems are actively being introduced to handle it effectively. However, traditional big data processing systems have all requests directed to cluster drivers before they are allocated to distributed nodes, leading to reduced cluster-wide performance sharing as cluster drivers managing segmentation tasks become bottlenecks. In particular, there is a greater delay rate on smart home devices that constantly request small data processing. Thus, in this paper, we design a Apriori-based big data system for effective data processing in smart home environments where frequent requests occur at the same time. According to the performance evaluation results of the proposed system, the data processing time was reduced by up to 38.6% from at least 19.2% compared to the existing system. The reason for this result is related to the type of data being measured. Because the amount of data collected in a smart home environment is large, the use of cache servers plays a major role in data processing, and association analysis with Apriori algorithms stores highly relevant sensor data in the cache.
This study proposes an NFC-based payment system that considers user convenience while expanding the existing payment method for RFID-based individual food and logistics waste equipment. In line with this trend, I proposed to apply NFC to the existing RFID-based food meter to release the food in the meantime and to address the problem of re-carrying due to card loss, card not possessed, and non-filling, and the question that could not be identified by various cumbersome procedures. NFC's function alone has been certified for its convenience, which led to its introduction and research in the period of time. Of course, we need to negotiate fees with the transportation card company, but if we see a market share related to transportation card soon, we think smooth negotiations will take place. NFC method will be expanded to all phones with iPhone NFC opening. Therefore, in the next study, we intend to apply the payment system in NFC by linking with local currency, mobile vouchers, and card companies, which are being paid as respective payment means according to the recent emergency support system for COVID-19.
According to the recent expansion of the network environment, the spread of smart devices is continuously increasing. With the spread of smart devices such as smart phones, smart pads and wearables, changes are taking place in smart technologies and IT convergence technologies. The development of smart technology is a key element of the 4th industrial technology. The Fourth Industrial Revolution expanded the new service-based industry by adding intelligence to residential, industrial and production environments using IT convergence and smart devices. Research on providing various services using smart technologies, such as smart home, smart factory, smart farm, and smart healthcare, is being conducted in variety. In particular, There is a sharp rise in smart homes due to the proliferation of IoT devices and the growth of sensor technology, control technology, applications, data management, and cloud services. Smart home services using smart technology provide residents with convenient, beneficial services and environments. Smart home service has complemented the existing home network service, but there still are flaws to be modified. In other words, the spread of smart devices, the development of service provider-oriented services, and the interlocking of services have limitations in providing services in consideration of user environment and user state. In order to solve this problem, this study proposes a smart home service system that considers the situation of the elderly.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.3
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pp.49-55
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2019
An open office or a shared office is emerging as the emphasis on the collaborative and communicative work environments is increasing. In the past, the user maintained the space, but the maintenance of indoor space became difficult because there is no fixed user. Indoor space information can be collected using the ICBM framework system. The facility management can achieve this with data. Therefore, this study proposed a framework based on ICBM (Internet of Things, Cloud, Big Data, and Mobile) for verifying the possibility of a smart facility management system for indoor space. IoT (Internet of Things) technology was used to measure the indoor temperature, humidity, occupancy, and brightness continuously, and provided the data to Web API via WiFi. Data acquired automatically via IoT, existing maintenance data, and spatial information were integrated through the Cloud. Big data collected by sensors were processed as meaningful spatial information for maintenance. Indoor space information and maintenance information can be delivered to the manager through the mobile. Based on the collected data, room occupancy recognition is limited due to a range of ultrasonic wave sensors. On the other hand, brightness represents the space conditions. The difference between lighting on/off, weekday and weekend can be shown. The temperature data and the relative humidity data were collected steadily to evaluate the comfort.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.6
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pp.719-729
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2017
Recently, the field of agriculture has been gaining a new leap with the integration of ICT technology in agriculture. In particular, smart farms, which incorporate the Internet of Things (IoT) technology in agriculture, are in the spotlight. Smart farm technology collects and analyzes information such as temperature and humidity of the environment where crops are cultivated in real time using sensors to automatically control the devices necessary for harvesting crops in the control device, Environment. Although smart farm technology is paying attention as if it can solve everything, most of the research focuses only on increasing crop yields. This paper focuses on the development of a system architecture that can harvest high quality crops at the optimum stage rather than increase crop yields. In this paper, we have developed an architecture using apple trees as a sample and used the color information and weight information to predict the harvest time of apple trees. The simple board that collects color information and weight information and transmits it to the server side uses Arduino and adopts model-driven development (MDD) as development methodology. We have developed an architecture to provide services to PC users in the form of Web and to provide Smart Phone users with services in the form of hybrid apps. We also developed an architecture that uses beacon technology to provide orchestration information to users in real time.
Recently, novel viral infections such as COVID-19 have spread and pose a serious public health problem. In particular, these diseases have a fatal effect on the elderly, threatening life and causing serious social and economic losses. Accordingly, applications such as telemedicine, healthcare, and disease prevention using the Internet of Things (IoT) and artificial intelligence (AI) have been introduced in many industries to improve disease detection, monitoring, and quarantine performance. However, since existing technologies are not applied quickly and comprehensively to the sudden emergence of infectious diseases, they have not been able to prevent large-scale infection and the nationwide spread of infectious diseases in society. Therefore, in this paper, we try to predict the spread of infection by collecting various infection information with regional limitations through a virus disease information collector and performing AI analysis and severity matching through an AI broker. Finally, through the Korea Centers for Disease Control and Prevention, danger alerts are issued to the elderly, messages are sent to block the spread, and information on evacuation from infected areas is quickly provided. A realistic elderly support system compares the location information of the elderly with the information of the infected area and provides an intuitive danger area (infected area) avoidance function with an augmented reality-based smartphone application. When the elderly visit an infected area is confirmed, quarantine management services are provided automatically. In the future, the proposed system can be used as a method of preventing a crushing accident due to sudden crowd concentration in advance by identifying the location-based user density.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.5
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pp.597-603
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2023
The paradigm of military operations has evolved from platform-centric warfare to network-centric warfare and further to information-centric warfare, driven by advancements in information technology. In recent years, with the development of cutting-edge technologies such as big data, artificial intelligence, and the Internet of Things (IoT), military operations are transitioning towards knowledge-centric warfare (KCW), based on artificial intelligence. Consequently, the military places significant emphasis on integrating advanced information and communication technologies (ICT) to establish reliable C4I (Command, Control, Communication, Computer, Intelligence) systems. This research emphasizes the need to apply data mining techniques to analyze and evaluate various aspects of C4I systems, including enhancing combat capabilities, optimizing utilization in network-based environments, efficiently distributing information flow, facilitating smooth communication, and effectively implementing knowledge sharing. Data mining serves as a fundamental technology in modern big data analysis, and this study utilizes it to analyze real-world cases and propose practical strategies to maximize the efficiency of military command and control systems. The research outcomes are expected to provide valuable insights into the performance of C4I systems and reinforce knowledge-centric warfare in contemporary military operations.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.3
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pp.243-250
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2020
In this paper, we propose an effective software education scheme for universities. The key idea of this software education scheme is to analyze software curriculum of QS world university rankings Top 10, SW-oriented university, and regional main national university. And based on the results, we propose five improvements for the effective SW education method of universities. The first is to enhance the adaptability of the industry by developing courses based on the SW developer's job analysis in the curriculum development process. Second, it is necessary to strengthen the curriculum of the 4th industrial revolution core technologies(cloud computing, big data, virtual/augmented reality, Internet of things, etc.) and integrate them with various fields such as medical, bio, sensor, human, and cognitive science. Third, programming language education should be included in software convergence course after basic syntax education to implement projects in various fields. In addition, the curriculum for developing system programming developers and back-end developers should be strengthened rather than application program developers. Fourth, it offers opportunities to participate in industrial projects by reinforcing courses such as capstone design and comprehensive design, which enables product-based self-directed learning. Fifth, it is necessary to develop university-specific curriculum based on local industry by reinforcing internship or industry-academic program that can acquire skills in local industry field.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.3
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pp.290-298
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2019
The proportion of farm households in the total population is decreasing every year. The aging of rural areas is expected to deepen. The aging of agriculture is continuing due to the aging of the aged population and the decline of the young population, and agricultural manpower shortage is emerging as a threat to agriculture and rural areas. The existing facility cultivation was concentrated on the production / yield per unit area. However, nowadays, not only production but also crop quality should be good so that the quality of crops must be improved because they can secure competitiveness in the market. Therefore, the government plans to increase the productivity by hi-techization of ICT infrastructure horticulture and to plan the dissemination of energy saving smart greenhouse. Therefore, it is necessary to develop a Smart Farm convergence service system based on a hybrid algorithm to enhance diversity and connectivity. Therefore, this study aims to develop smart farm convergence service system which collects data of growth environment of the rhizosphere environment of crops by wireless and monitor smartphone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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