Applying various association rule mining algorithms to the network intrusion detection task involves two critical issues: too large size of generated rule set which is hard to be utilized for IoT systems and hardness of control of false negative/positive rates. In this research, we propose an association rule mining algorithm based on the newly defined measures called coverage and exclusion. Coverage shows how frequently a pattern is discovered among the transactions of a class and exclusion does how frequently a pattern is not discovered in the transactions of the other classes. We compare our algorithm experimentally with the Apriori algorithm which is the most famous algorithm using the public dataset called KDDcup99. Compared to Apriori, the proposed algorithm reduces the resulting rule set size by up to 93.2 percent while keeping accuracy completely. The proposed algorithm also controls perfectly the false negative/positive rates of the generated rules by parameters. Therefore, network analysts can effectively apply the proposed association rule mining to the network intrusion detection task by solving two issues.
The Internet of Things market, a technology that connects the Internet to various things, is growing day by day. Besides, various smart home services using IoT and AI (Artificial Intelligence) are being launched in homes. Related to this, existing smart home-related studies focus primarily on ICT technology, not on what service improvements should be made in customer positions. In this study, we will use smart home application customer review data to classify functional and design elements of smart home usability value and examine the ways customers think of service improvement. For this, LG Electronics and Samsung Electronics" Smart Home application, the main provider of Smart Home in Korea, customer reviews were crawled to conduct a comparative analysis between them. In this study, the review of IoT home-applications was analyzed to find service improvement insights from customer perspective, and related analysis of text mining, social network analysis and Doc2vec was used to efficiently analyze data equivalent to about 16,000 user reviews. Through this research, we hope that related companies effectively seek ways to improve smart home services that reflect customer needs and are expected to help them establish competitive strategies by identifying weaknesses and strengths among competitors.
Being a dense and complex task of precisely detecting the weeds in practical crop field environment, previous approaches lack in terms of speed of processing image frames with accuracy. Although much of the attention has been given to classify the plants diseases but detecting crop weed issue remained in limelight. Previous approaches report to use fast algorithms but inference time is not even closer to real time, making them impractical solutions to be used in uncontrolled conditions. Therefore, we propose a detection model for the complex rice weed detection task. Experimental results show that inference time in our approach is reduced with a significant margin in weed detection task, making it practically deployable application in real conditions. The samples are collected at two different growth stages of rice and annotated manually
In this paper, we propose an IoT based smart outlet system for one-person household with electric safety, electric energy consumption management and transmission of messages to the reserved contacts by connecting the emergency network. The proposed smart outlet system is implemented by parsing packet data and protocol between server, module, application and WiFi AP receiver. The WiFi AP built for communication can be used not only for the outlet but also for the gas barrier, the door lock and the like. In addition, the proposed method can provide the remote monitoring function by receiving the amount of power of the receptacle received through the AC current sensor (SCT-013) in real time. The smart outlet system is expected to be capable of automatically shutting off the power in case of emergency through automatic power use analysis in addition to the standby power cutoff function.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.12
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pp.1654-1661
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2020
Internet of Things(IoT) technology can remotely collect and control a sensing information of device by attaching a small communication device to equipment that does not support communication. Low-Power Wide-Area Network (LPWAN), a low-power, long-distance communication technology, was proposed to support IoT technology, and Long Range(LoRa) is representative. Various systems, including network device, can collect and control the status information of device in real time through remote access. However, when a network failure occurs, remote access and status monitoring are impossible unless there is a separate additional network. To overcome this problem, in this paper, we propose an independent remote device management system that can be easily attached to device, which monitors and controls equipment remotely using an independent network. We will design and implement the proposed system, via which we will show its practicality and expandability.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.32
no.5
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pp.965-973
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2022
As IoT(Internet of Things) devices become common, many algorithms have been developed to protect users' personal information. The laser fault injection attack that threatens those algorithms is a side-channel analysis that intentionally injects a laser beam to the outside of a device to acquire confidential information or abnormal privileges of the system. There are many studies to determine the timing of fault injection to reduce the number of necessary fault injections, but the location to inject faults is only repeatedly searched for the entire area of the device. However, when fault injection is performed in an algorithm-independent area, the attacker cannot obtain the intended faulted statement or attempt to bypass authentication, so finding areas vulnerable to fault injection and performing an attack is an important consideration in achieving a high attack success rate. In this paper, we show that a 100% attack success rate can be achieved by determining the vulnerable areas for fault injection by using electromagnetic and thermal information generated from the device's chip. Based on this, we propose an efficient fault injection attack system.
As of 2023, the number of accident victims in the domestic construction industry is 26,829, ranking second only to other businesses (service industries). The accident types of casualties in all industries were falls (29,229 people), followed by falls (14,357 people). Based on the above data, this study attaches sensors to hard hats and insoles to predict fall accidents that frequently occur at construction sites, and proposes smart safety equipment that applies a random forest algorithm based on the data collected through this. The random forest model can determine fall accidents in real time with high accuracy by generating multiple decision trees and combining the predictions of each tree. This model classifies whether a worker has had a fall accident and the type of behavior through data collected from the MPU-6050 sensor attached to the hard hat. Fall accidents that are primarily determined from hard hats are secondarily predicted through sensors attached to the insole, thereby increasing prediction accuracy. It is expected that this will enable rapid response in the event of an accident, thereby reducing worker deaths and accidents.
In this paper, we have developed Crypft+ as an enhanced file encryption/decryption system to improve the security of IoT system or individual document file management process. The Crypft+ system was developed as a core security module using Python, and designed and implemented a user interface using PyQt. We also implemented encryption and decryption function of important files stored in the computer system using AES based symmetric key encryption algorithm and SHA-512 based hash algorithm. In addition, Cx-Freezes module is used to convert the program as an exe-based executable code. Additionally, the manual for understanding the Cryptft+ SW is included in the internal program so that it can be downloaded directly.
The surrounding environments in which we live are changing from time to time due to the influence of ICT. At the heart of this change is not only the industrial sector, but it appears in most areas of everyday life. At the center of information and communication technology are software, intelligence, and sensing technology. The government and related organizations are promoting policies to foster various software, and with these policies, the software-related industry is steadily developing. There are positive aspects about software development, but also negative ones. The problems of duplication and progress due to software development have been increasing as the software industry has increased in quantity. In this study, we proposed a more objective method based on software engineering as a solution to problems when problems related to development progress occurred during the software development process.
Recently, many difficulties have been faced in all parts of the world due to the impact of COVID-19. Personally, household income is decreasing sharply as many jobs disappear, and economically, many SMEs are increasingly going bankrupt. It is known that this phenomenon is highly likely to continue for the time being. In such a situation, the smart factory support project provides opportunities for difficult SMEs to improve productivity and change the corporate structure. In this study, the current status of smart factory promotion was examined, and problems occurring in the process of promoting smart factory support projects were identified. The improvement plans were derived so that more efficient projects could be promoted in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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