In this thesis, we sought to build a home and business environment based on the rapid prototyping technology and network technologies that enabled rapid access to high-speed technologies and technologies. Using the analytic algorithm for image processing techniques, using the analytic algorithm for analyzing and tracking objects in the OpenCV library, trace objects and track objects and control various sensors. It also wants to implement a platform enabling various sensors to collect and record various services by controlling and connecting various sensors through the master Single board and the slave single.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.7
no.4
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pp.103-110
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2018
Services that enhance user convenience by using various IoT devices are increasing with the development of Internet of Things(IoT) technology. Also, since the price of IoT sensors has become cheaper, companies providing services by collecting and utilizing data from various sensors are increasing. The smart IoT home system is a representative use case that improves the user convenience by using IoT devices. To improve user convenience of Smart IoT home system, this paper proposes a method for the control of related devices based on data analysis. Internal environment measurement data collected from IoT sensors, device control data collected from device control actuators, and user judgment data are learned to predict the current home state and control devices. Especially, differently from previous approaches, it uses deep neural network to analyze the data to determine the inner state of the home and provide information for maintaining the optimal inner environment. In the experiment, we compared the results of the long-term measured data with the inferred data and analyzed the discrimination performance of the proposed method.
The technology of 3D reconstruction, primarily relying on point cloud data, is essential for digitizing objects or spaces. This paper aims to utilize reinforcement learning to achieve the acquisition of point clouds in a given environment. To accomplish this, a simulation environment is constructed using Unity, and reinforcement learning is implemented using the Unity package known as ML-Agents. The process of point cloud acquisition involves initially setting a goal and calculating a traversable path around the goal. The traversal path is segmented at regular intervals, with rewards assigned at each step. To prevent the agent from deviating from the path, rewards are increased. Additionally, rewards are granted each time the agent fixates on the goal during traversal, facilitating the learning of optimal points for point cloud acquisition at each traversal step. Experimental results demonstrate that despite the variability in traversal paths, the approach enables the acquisition of relatively accurate point clouds.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.12
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pp.8896-8900
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2015
Recently, various career paths draw young workers from twenty to forty to the metro city in Korea. The korea's agriculture sector has decrease in population and productivity which result a threat for it to become an aging society. Also, our country has a difficulty in a tough competition with other countries through agricultural market-opening such as WTO and FTA. In this paper, we introduce a technology using open-source project including Raspberry that easily accessible and applicable to an agricultural industry. In other words, as we build a device monitoring the production environment, everyone can use agricultural sector through an IoT technology, solve the problem with a labor shortage through production process automation, check the condition of the agricultural environment in real time, enhance the quality of the agricultural product by corresponding a certain condition, and improve the competitiveness through a competitive price comparing to the worldwide farm product. Also, we find a way to use data to the other business through data collection and analysis in a process of using the IoT.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.313-316
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2021
In the IoT(IoT: Internet of Things) environment, network configuration is essential to collect data generated from objects. Various communication methods are used to process data of objects, and wireless communication methods such as Bluetooth and WiFi are mainly used. In order to collect data of objects, a communication module must be installed to collect data generated from sensors or edge devices in real time. And in order to deliver data to the database, a software architecture must be configured. Data generated from objects can be stored and managed in a database in real time, and data necessary for industrial safety can be extracted and utilized for industrial safety service applications. In this paper, a network environment was constructed using a LoRa(LoRa: Long Range) gateway to collect object data, and a client/server data collection model was designed to collect object data transmitted from the LoRa module. In order to secure the resources necessary for data collection and storage management without data leakage, data collection should be possible in real time. As an application service, location data required for industrial safety can be stored and managed in a database in real time.
In this paper, we designed and implemented Thing Connected-Green, a self-installing agricultural automation system capable of remote monitoring and control based on Low Power Wide Area communication technology (LPWA). Farming requires water, sunlight, soil, fertilizer, temperature control, etc., and these elements can be remotely monitored and controlled using an automated system. Using this system, it is possible to construct an agricultural automation system which can be optimized according to the kind of plant and cultivation environment from vinyl house to flower garden. The information gathered from the sensor is stored in the server through the gateway, and the optimal cultivation environment can be set and operated using the smart phone based on the big data.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.6
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pp.336-342
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2017
Traffic can be localized by reducing the traffic load on the physical network by causing traffic to be generated at the end of the packet network. By localizing traffic, the IoT-based sensitive data-related security issues can be supported effectively. In addition, it can be applied effectively to the next-generation smart network environment without changing the existing network infrastructure. In this paper, a content priority scheme was applied to smart network-based IoT data. The IoT contents were localized to efficiently pinpoint the flow of traffic on the network to enable smart forwarding. In addition, research was conducted to determine the effective network traffic routes through content localization. Through this study, the network load was reduced. In addition, it is a network structure that can guarantee user quality. In addition, it proved that the IoT service can be accommodated effectively in a smart network-based environment.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.603-604
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2016
Due to the recent popularization and commercialization of smart devices the change in the IoT(Internet of Things) environment continues. Thus a personalized service to the individual characteristics it is required by the user increases. However, existing systems are provided, there is a problem that only generalized service to the user, because the operation is manually carried out according to the rules set by the developer. In this paper, we design a custom operation management system to solve this problem. User to prioritize each of the sensors through the application Accordingly manages the sensor. This allows the user to perform an action is thought to be for the individual characteristics and can expect a more efficient productivity.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.6
no.2
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pp.81-88
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2016
Machine-to-Machine (M2M) communication provides each component (machine) with access to Internet, evolving into the IoT technology. IoT is a trend where numbers of devices provide the communication service, using the Internet protocol. As spreading the concept of IoT(Internet of Things), various objects become home information sources. According to the wide spread of various devices, it is difficult to access data on the devices with unified manners. Under this environment, security is a critical element to create various types of application and service. In this paper propose the inter-device authentication and Centralized Remote Security Provisioning framework in Open M2M environment. The results of previous studies in this task is carried out by protecting it with the latest information on M2M / IoT and designed to provide the ultimate goal of future M2M / IoT optimized platform that can be integrated M2M / IoT service security and security model presents the information.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.4
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pp.310-328
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2022
Internet of things (IoT) has emerged as the most popular technique that facilitates enhancing humans' quality of life. However, most time sensitive IoT applications require quick response time. So, processing these IoT applications in cloud servers may not be effective. Therefore, fog computing has emerged as a promising solution that addresses the problem of managing large data bandwidth requirements of devices and quick response time. This technology has resulted in processing a large amount of data near the data source compared to the cloud. However, efficient management of computing resources involving balancing workload, allocating resources, provisioning resources, and scheduling tasks is one primary consideration for effective computing-based solutions, specifically for time-sensitive applications. This paper provides a comprehensive review of the source management strategies considering resource limitations, heterogeneity, unpredicted traffic in the fog computing environment. It presents recent developments in the resource management field of the fog computing environment. It also presents significant management issues such as resource allocation, resource provisioning, resource scheduling, task offloading, etc. Related studies are compared indifferent mentions to provide promising directions of future research by fellow researchers in the field.
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