IoT시스템 품질확보를 목표로 하는 QoS 관리체계에서 가장 중요한 포인트는 품질 측정체계 설계와 품질평가 제도이다. 본 연구는 IoT시스템 구조와 기능 진단을 토대로 한 핵심품질 측정용 매트릭스 모델 연구이다. 특히 사물인터넷(IoT) 환경의 품질측정에 대한 메트릭스를 개발함으로써 사물 인터넷(IoT) 품질 측정/분석을 위한 기초를 제공한다. IoT시스템 품질평가용 매트릭스는 기능적 요구사항과 품질 요구사항을 하나의 통합 테이블에 기술하여 품질평가를 시행하는 방법이다. 기능적 요구사항과 품질 요구사항을 종합하여 연관성을 평가함으로써 평가 신뢰도와 활용성을 높일 수 있다. 제안된 방법 적용 시 IoT 품질은 신호처리, 프로세싱, 네트워킹 기능 등에서 보다 효율적인 품질확보의 토대가 되고 전체적으로 지연을 줄이면서 QoS를 향상 시킬 수 있다.
IBM developed the MPI-IO, we call it MPI-2, on the General Parallel File System. We designed and implemented various Matrix Multiplication Benchmarks to evaluate its performances. The MPI-IO on the General Parallel File System shows four kinds of data access methods : the non-collective and blocking, the collective and blocking, the non-collective and non-blocking, and the split collective operation. In this paper, we propose benchmarks to measure the IO time and the computation time for the data access methods. We describe not only its implementation but also the performance evaluation results.
This paper is the second part of the January 2018 issue of the Korean Society for Engineering Education, The "Equilibrium and Unbalance Analysis of Taegeuk Pattern DNA Matrix Codes," and is an extension of the paper published in the IoT Section of the 2017 Summer Conference in Jeju. In this paper, we have reviewed the history of what is life, and 5G Mobile communication: with IoT followed by recent research on influenza RNA gene mutation and DNA mutation variants, and the insights of Watson and Crick. Inspired by a single Franklin DNA X-ray diffraction photograph, they received the Nobel Prize for the Nature publication of DNA that has three patterns and regular repeatability. Professor MoonHo Lee has solved the three patterns in Diagonal, Left to Right, and Vertical matrices in a 2x2 matrix[CU; AG] and A = T = U = 30% C = G = 20%. We also proposed DNA Watch. This is the Healthcare IoT, which is seen by the DNA Watch on the wrist, the type of Tai Chi pattern of the body, and is immediately connected to the smartphone and delivered to the doctor.
In this paper, we propose a matrix completion algorithm for Internet of Things (IoT) localization. The proposed algorithm recovers the Gram matrix of sensors by performing optimization over the Riemannian manifold of fixed-rank positive semidefinite matrices. We compute and show the closed forms of all the differentially geometric components required for applying nonlinear conjugate gradients combined with Armijo line search method. The numerical experiments show that the performance of the proposed algorithm in solving IoT localization is outstanding compared with the state-of-the-art matrix completion algorithms both in noise and noiseless scenarios.
본 논문의 목적은 자율주행을 위하여 카메라와 라이다를 이용하여 객체를 검출하고 각 센서에서 검출된 객체를 late fusion 방식으로 융합을 하여 성능을 향상하는 것을 목적으로 한다. 카메라를 이용한 객체 검출은 one-stage 검출인 YOLOv3을, 검출된 객체의 거리 추정은 perspective matrix를, 라이다의 객체 검출은 K-means 군집화 기반 객체 검출을 각각 이용하였다. 카메라와 라이다 calibration은 PnP-RANSAC을 이용하여 회전, 변환 행렬을 구하였다. 센서 융합은 라이다에서 검출된 객체를 이미지 평면에 옮겨 Intersection over union(IoU)을 계산하고, 카메라에서 검출된 객체를 월드 좌표에 옮겨 거리, 각도를 계산하여 IoU, 거리 그리고 각도 세 가지 속성을 로지스틱 회귀를 이용하여 융합을 하였다. 융합을 통하여 각 센서에서 검출되지 않은 객체를 보완해주어 성능이 약 5% 증가하였다.
In the field of Internet of Things (IoT), smarter embedded devices offer functions via web services. The Quality-of-Service (QoS) prediction is a key measure that guarantees successful IoT service applications. In this study, a collaborative filtering method is presented for predicting response time of IoT service due to time-awareness characteristics of IoT. First, a calculation method of service response time similarity between different users is proposed. Then, to improve prediction accuracy, initial similarity values are adjusted and similar neighbors are selected by a similarity threshold. Finally, via a densified user-item matrix, service response time is predicted by collaborative filtering for current active users. The presented method is validated by experiments on a real web service QoS dataset. Experimental results indicate that better prediction accuracy can be achieved with the presented method.
최근 들어 IoT와 스마트홈의 발전에 따라 낙상 사고 감지, 화상 위험 감지와 같이 일상 생활에서의 안전 감지 기능이 많이 보급되기 시작했다. 이러한 안전 감지 기능은 대부분 인공지능에 의해 수행된다. 그러나 실험실 환경에서 안전 감지의 정확도만 평가하는 경우에는 실제로 일상 생활 환경에서 체감하게 되는 성능과 꽤 큰 차이를 보이는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 사용하는 두 가지 기법인 리빙랩과 혼동 매트리스를 소개한다. 리빙랩은 단순히 일상 생활환경의 모사를 넘어서 사용자가 직접 기술 개발 및 제품 설계에 참여할 수 있는 통로가 된다. 또한 혼동 매트리스에서 도출되는 다양한 성능 척도는 사용 목적에 적합하게 인공지능 시스템의 성능을 평가하는데 큰 도움을 준다.
기존 사물인터넷은 보안성이 취약하기 때문에 정보유출로 인한 재산피해가 일어날 수 있다. 특히 사물인터넷을 기반으로 구축된 스마트 도어락 시스템은 그 피해가 더욱 크게 발생될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 센서에서 발생된 데이터를 조건에 따라 분류하여 Google Cloud Message(GCM)을 통해 사용자의 스마트폰으로 알람 메시지를 전송하였다. 스마트폰 애플리케이션을 통해 실시간으로 영상을 확인할 수 있도록 하였고, TCP/IP 프로토콜을 이용하여 도어락을 제어하였다. 또한 OTP-Based Matrix SEED 알고리즘을 도어락 시스템에 적용하여 보안성을 향상시켰다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권1호
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pp.243-248
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2021
Although many different types of covert channels have been suggested in the literature, there are little work in directly applying game theory to building up covert channel. This is because researchers have mainly focused on tailoring game theory for covert channel analysis, identification, and covert channel problem solving. Unlike typical adaptation of game theory to covert channel, we show that game theory can be utilized to establish a new type of covert channel in IoT devices. More specifically, we propose a covert channel that can be constructed by utilizing the Nash Equilibrium with sensor data collected from IoT devices. For covert channel construction, we set random seed to the value of sensor data and make payoff from random number created by running pseudo random number generator with the configured random seed. We generate I × J (I ≥ 2, J ≥ 2) matrix game with these generated payoffs and attempt to obtain the Nash Equilibrium. Covert channel construction method is distinctly determined in accordance with whether or not to acquire the Nash Equilibrium.
Recent advances in networking and computers, especially internet of things (IoT) technologies, have improved the quality of home life and industrial sites. However, the security vulnerability of IoT technologies causes life-threatening issues and information leakage concerns. Studies regarding security algorithms are being conducted. In this paper, we proposed SEED algorithms based on one time passwords (OTPs). The specified server sent time data to the client every 10 seconds. The client changed the security key using time data and generated a ciphertext by combining the changed security key and the matrix. We applied the SEED algorithms with enhanced security to Linux-based embedded boards and android smart phones, then conducted a door lock control experiment (door lock & unlock). In this process, the power consumed for decryption was measured. The power consumption of the OTP-based algorithm was measured as 0.405-0.465W. The OTP-based algorithm didn't show any difference from the existing SEED algorithms, but showed a better performance than the existing algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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