The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.3
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pp.707-714
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2023
The Internet of Things, which is the key factor of the 4th industrial revolution, are apt to apply to many systems. The existing security mechanism cannot be realized with limited resources such as low capacity of devices and sensors. In order to apply IoT system, a new structure and ultra-lightweight encryption is required. In this paper, we analyzed security issues that can operate in Internet-based smart home networks, and to solve the critical issues against these attacks, technologies for device protection between heterogeneous devices. Security requirements are required to protect from attacks. Therefore, we analyzed the demands and requirements for its application by analyzing the security architecture and features in smart home network.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.3
no.4
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pp.107-114
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2014
Things in the IoT(Internet of Things) make various services by exchanging information over networks. The IoT includes many types of WSNs(Wireless Sensor Networks) that consists of spatially distributed wireless sensor nodes and operates with the various purposes with useful technologies such as identification, sensing and communication. Typically, Zigbee network composed of low-cost and lowpower devices is mainly used for wide-area monitoring and remote device control systems. The IoT composed of various WSNs cannot interoperate among networks because of heterogeneous communication protocol and different data representation of each network, but can facilitate interconnection and information exchange among networks via the DDS, which is communication middleware standard that aims to enable real-time, high performance and interoperable data exchanges. In this paper, we proposed design of Zigbee Adaptor for two-way interoperation and data exchange between Zigbee network and other networks in the IoT. Zigbee Adaptor communicates with Zigbee network according to the Zigbee protocol and communicates with external networks via DDS. DDS-based Zigbee Adaptor can facilitate interoperation between a Zigbee network and external networks by systematic cooperation among its components.
The development of cloud services and IoT technology has radically changed the cloud environment, and has evolved into a new concept called fog computing and F2C (fog-to-cloud). However, as heterogeneous cloud/fog layers are integrated, problems of access control and security management for end users and edge devices may occur. In this paper, an F2C-based IoT smart health monitoring system architecture was designed to operate a medical information service that can quickly respond to medical emergencies. In addition, a role-based service access control technology was proposed to enhance the security of user's personal health information and sensor information during service interoperability. Through simulation, it was shown that role-based access control is achieved by sharing role registration and user role token issuance information through blockchain. End users can receive services from the device with the fastest response time, and by performing service access control according to roles, direct access to data can be minimized and security for personal information can be enhanced.
With the advent of the Internet-of-Things paradigm, the amount of data production has grown exponentially and the user demand for responsive consumption of data has increased significantly. Herein, we present DART, a fast and lightweight stream processing framework for the IoT environment. Because the DART framework targets a geospatially distributed environment of heterogeneous devices, the framework provides (1) an end-user tool for device registration and application authoring, (2) automatic worker node monitoring and task allocations, and (3) runtime management of user applications with fault tolerance. To maximize performance, the DART framework adopts an actor model in which applications are segmented into microtasks and assigned to an actor following a single responsibility. To prove the feasibility of the proposed framework, we implemented the DART system. We also conducted experiments to show that the system can significantly reduce computing burdens and alleviate network load by utilizing the idle resources of intermediate edge devices.
With the rapid growth of intelligent devices and communication technologies, 5G network environment has become more heterogeneous and complex in terms of service management and orchestration. 5G architecture requires supportive technologies to handle the existing challenges for improving the Quality of Service (QoS) and the Quality of Experience (QoE) performances. Among many challenges, traffic steering is one of the key elements which requires critically developing an optimal solution for smart guidance, control, and reliable system. Mobile edge computing (MEC), software-defined networking (SDN), network functions virtualization (NFV), and deep learning (DL) play essential roles to complementary develop a flexible computation and extensible flow rules management in this potential aspect. In this proposed system, an accurate flow recommendation, a centralized control, and a reliable distributed connectivity based on the inspection of packet condition are provided. With the system deployment, the packet is classified separately and recommended to request from the optimal destination with matched preferences and conditions. To evaluate the proposed scheme outperformance, a network simulator software was used to conduct and capture the end-to-end QoS performance metrics. SDN flow rules installation was experimented to illustrate the post control function corresponding to DL-based output. The intelligent steering for network communication traffic is cooperatively configured in SDN controller and NFV-orchestrator to lead a variety of beneficial factors for improving massive real-time Internet of Things (IoT) performance.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.5
no.11
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pp.403-410
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2016
IoT(Internet of Things) has purpose for providing new kind of service though interaction with everything. With development of IoT, computer model which is based on internet is changed to distributed connection model between heterogeneous things. There is a problem that it is impossible to connect between each other different protocols. To solve this problem, we should abstract each of things of data through using adaptor of middleware structure in order to make consistent data unit. In this paper, we propose BLE(Bluetooth Low Energy) adaptor, which is interaction with things, based on DDS(Data Distribution Service) that is real-time standard middleware. It is possible to data interaction between BLE Devices as well as two-way data interaction with different protocol devices. Also existing BLE Devices and study have a problem that Data exchange without using a standard data format of a profile defined by the Bluetooth SIG. Using the data formats defined independently by a problem that should not exchange data according to the type and manufacturer of the device BLE. The BLE adapter to solve this problem, the classification and analysis of the 12 stand profile was applied to create a profile based on the standard data format. It is possible to get wide interoperability of not affected on the BLE devices type and manufacturer of the device because it is applied a profile that standard data format.
Khajenasiri, Iman;Zhu, Peng;Verhelst, Marian;Gielen, Georges
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.4
no.5
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pp.354-365
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2015
This work presents an Internet of Things (IoT) system for home energy management based on a custom-designed Impulse Radio Ultra-Wideband (IR-UWB) transceiver that targets a generic and multi-standard control system. This control system enables the interoperability of heterogeneous devices: it integrates various sensor nodes based on ZigBee, EnOcean and UWB in the same middleware by utilizing an ad-hoc layer as an interface between the hardware and software. The paper presents as a first the design of the IR-UWB transceiver for a portable sensor node integrated with the middleware layer, and also describes the receiver connected to the control system. The custom-designed low-power transmitter on the sensor node is fabricated with 130 nm CMOS technology. It generates a signal with a 1.1 ns pulse width while consuming $39{\mu}W$ at 1 Mbps. The UWB sensor node with a temperature measurement capability consumes 5.31 mW, which is lower than the power level of state-of-the-art solutions for smart-home applications. The UWB hardware and software layers necessary to interface with the control system are verified in over-the-air measurements in an actual office environment. With the implementation of the presented sensor node and its integration in the energy management system, we demonstrate achievement of the broad flexibility demanded for IoT.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.4
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pp.881-902
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2024
Fast decision support systems and accurate diagnosis have become significant in the rapidly growing healthcare sector. As the number of disparate medical IoT devices connected to the human body rises, fast and interrelated healthcare data retrieval gets harder and harder. One of the most important requirements for the Healthcare Internet of Things (HIoT) is semantic interoperability. The state-of-the-art HIoT systems have problems with bandwidth and latency. An extension of cloud computing called fog computing not only solves the latency problem but also provides other benefits including resource mobility and on-demand scalability. The recommended approach helps to lower latency and network bandwidth consumption in a system that provides semantic interoperability in healthcare organizations. To evaluate the system's language processing performance, we simulated it in three different contexts. 1. Polysemy resolution system 2. System for hyponymy-hypernymy resolution with polysemy 3. System for resolving polysemy, hypernymy, hyponymy, meronymy, and holonymy. In comparison to the other two systems, the third system has lower latency and network usage. The proposed framework can reduce the computation overhead of heterogeneous healthcare data. The simulation results show that fog computing can reduce delay, network usage, and energy consumption.
Recently, there have been many research efforts based on data-based deep learning technologies to deal with the interference problem between heterogeneous wireless communication devices in unlicensed frequency bands. However, existing approaches are commonly based on the use of complex neural network models, which require high computational power, limiting their efficiency in resource-constrained network interfaces and Internet of Things (IoT) devices. In this study, we address the problem of classifying heterogeneous wireless technologies including Wi-Fi and ZigBee in unlicensed spectrum bands. We focus on a data-driven approach that employs a supervised-learning method that uses received signal strength indicator (RSSI) data to train Deep Convolutional Neural Networks (CNNs). We propose a simple measurement methodology for collecting RSSI training data which preserves temporal and spectral properties of the target signal. Real experimental results using an open-source 2.4 GHz wireless development platform Ubertooth show that the proposed sampling method maintains the same accuracy with only a 10% level of sampling data for the same neural network architecture.
Altayeva, Aigerim Bakatkaliyevna;Omarov, Batyrkhan Sultanovich;Cho, Young Im
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.16
no.4
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pp.254-261
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2016
The present research paper is devoted to solving an urgent problem, i.e., the energy saving and energy efficiency of buildings. A rapid settlement method and experimental control of the energy conservation based on the specific characteristics of the thermal energy consumption for the heating and ventilation of the buildings, and as well as the rapid development of wireless sensor networks, can be used in a variety of monitoring parameters in our daily lives. Today's world has become quite advanced with smart appliances and devices such as laptops, tablets, TVs, and smartphones with various functions, and their use has increased significantly in our day-to-day lives. In this case, the most important role is played by a wireless sensor network with its development and use in heterogeneous areas and in several different contexts. The fields of home automation, process management, and health management systems make extensive use of wireless sensor networks. In this paper, we explore the main factors of the microclimate in an indoor environment. We control the temperature humidity, and other factors remotely using sensors and Internet-of-Things technologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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