With the broad adoption of the Internet of Things (IoT) in a variety of scenarios and application services, management and orchestration entities require upgrading the traditional architecture and develop intelligent models with ultra-reliable methods. In a heterogeneous network environment, mission-critical IoT applications are significant to consider. With erroneous priorities and high failure rates, catastrophic losses in terms of human lives, great business assets, and privacy leakage will occur in emergent scenarios. In this paper, an efficient resource slicing scheme for optimizing federated learning in software-defined IoT (SDIoT) is proposed. The decentralized support vector regression (SVR) based controllers predict the IoT slices via packet inspection data during peak hour central congestion to achieve a time-sensitive condition. In off-peak hour intervals, a centralized deep neural networks (DNN) model is used within computation-intensive aspects on fine-grained slicing and remodified decentralized controller outputs. With known slice and prioritization, federated learning communications iteratively process through the adjusted resources by virtual network functions forwarding graph (VNFFG) descriptor set up in software-defined networking (SDN) and network functions virtualization (NFV) enabled architecture. To demonstrate the theoretical approach, Mininet emulator was conducted to evaluate between reference and proposed schemes by capturing the key Quality of Service (QoS) performance metrics.
The Internet of Things (IoT) enables embedded devices to connect to the internet either through IP or the web in a physical environment. The increase in performance of wireless access services, adaptive load balancing, and interference routing metric becomes the key challenges in Wireless Mesh Networks (WMN). However, in the case of IoT over WMN, a large number of users generate abundant net flows, which can result in network traffic jam. Therefore, in this paper, we propose a Load Balancing and Interference Delay Aware routing metric algorithm to efficiently address the issues present in the current work. The proposed scheme efficiently utilizes the available mesh station queue information and the number of mesh stations suffering from channel interference in the available path. The simulations results show that the proposed scheme performed superior to the existing routing metrics present in the current literature for similar purposes.
Kim, Joobum;Seok, Woojin;Kwak, Jaiseung;Kim, Kiwook
KNOM Review
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v.22
no.2
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pp.29-38
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2019
The rapid growth of IoT (Internet of Things) owing to the advancement and spread of technologies such as wireless networks, communication modules, sensors, smart terminals, etc. enables the development of new services in diverse public and private sectors. In particular, research on IoT technology and its applications has increased in the field of science. To establish an IoT infrastructure in this field, KREONET launched the wireless IoT network, called ScienceLoRa, based on low power wide area network (LPWAN). ScienceLoRa aims to collect a variety of data from sensors and utilize and analyze the collected data for research in a variety of scientific fields. In this article, the authors present the concept, current status, applications and future plans of ScienceLoRa.
In Internet of Things (IoT) environments, users are required to search for IoT devices necessary to access services for accomplishing their tasks. As IoT technologies advance, a user task will utilize various types of IoT-based services that are deployed in an IoT environment. Therefore, to accomplish a user task effectively, the services that utilize IoT devices need to be found in a certain geographical region. In addition, the service discovery needs to be accomplished in a stable manner while considering dynamically changing IoT environments. To deal with these issues, we propose two service discovery methods that consider geographic cohesiveness of services in IoT environments. We compare the effectiveness of the proposed methods against a traditional service discovery algorithm that does not consider geographic cohesiveness.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.5
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pp.221-230
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2016
With emerging the Internet of Things (IoT) paradigm, the sensor network and sensor platform technologies have been changed according to exploding amount of sensors. Sensor Registry System (SRS) as a sensor platform is a system that registers and manages sensor metadata for consistent semantic interpretation in heterogeneous sensor networks. However, the SRS is unsuitable for the IoT environment. Therefore, this paper proposes sensor registry data model to register and manager sensor information in the IoT environment. We analyze Semantic Sensor Network Ontology (SSNO) for improving the existed SRS, and design metamodel based on the analysis result. We also build tables in a relational database using the designed metamodel, then implement SRS as a web application. This paper applies the SSNO and sensor ontology examples with translating into the proposed model in order to verify the suitability of the proposed sensor registry data model. As the evaluation result, the proposed model shows abundant expression of semantics by comparison with existed models.
To share the informations, we have been used Internet by the unique information transfer method. Many devices are showed and have been used in our various fields because of ICT(Information communication technology) development. The various devices are connected by Internet to send or receive the informations. We call this situation to The Internet of Things(IoT). It use the Internet for the interconnection of the various things. Studies on IoT progress extensively on today. Therefore, we studied a healthcare field related with Internet of things. In this paper, we described many actual cases such as smart bottle of medicine and smart pill in healthcare domains based on IoT.
The IoT market continues to expand and grow, but the security threat to IoT devices is also increasing. However, it is difficult to apply the security technology applied to the existing system to IoT devices that have a problem of resource limitation. Therefore, in this paper, we present a service that can improve the security of IoT devices by presenting authentication and lightweight cryptographic algorithms that can reduce the overhead of applying security features, taking into account the nature of resource limitations of IoT devices. We want to apply these service to home network IoT equipment to provide security. The authentication and lightweight cryptographic algorithm application protocols presented in this paper have secured the safety of the service through the use of LEA encryption algorithms and secret key generation by users, IoT devices and server in the IoT environment. Although there is no difference in speed from randomly generating secret keys in experiments, we verify that the problem of resource limitation of IoT devices can be solved by additionally not applying logic for secret key sharing to IoT devices.
Web presence is one of the key issues for extensive deployment of Internet-of-Things (IoT). An obstacle to overcome for Web presence is relatively low computing power of IoT devices. In this paper, we present implementation of an IoT platform based on Constrained Application Protocol (CoAP) which is a web transfer protocol proposed by Internet Engineering Task Force (IETF) for the low performance IoT devices such as Wireless Sensor Network (WSN) nodes and micro-controllers. To qualify the performance of CoAP-based IoT system for such an application as smart grid, we designed a test platform consisting of Raspberry Pi2, Kmote WSN node and a desktop PC. Using open source softwares, CoAP was implemented on top of the platform. Leveraging the GET command defined at CoAP specification, performance of the system was measured in terms of round-trip time (RTT) from web application to the Kmote sensor node. To investigate abnormal cases among the test results, hop-by-hop delays were measured to analyze resulting data. The average response time of CoAP-based communication except the abnormal data was reduced by 23% smaller than the previous research result.
IoT(Internet of Things) 디바이스가 상호연결됨에 따라 융합환경인 IoBE(Internet of Things Blended Environment)가 발전하고 있다. 그러나 IoBE 내 IoT 디바이스가 상호연결되고, 네트워크가 복잡해짐에 따라 공격 표면도 증가하고 있다. 이를 통해 증가한 공격 표면에서 서로 다른 취약점들이 복합된 보안위협인 BT(Blended Threat)가 나타날 수 있다. 기존에 보안위협 대응을 위한 프레임워크 중 하나로 Cyber Kill Chain이 활용되고 있지만, 이는 공격자가 한 번의 공격을 수행하는 과정을 분석하므로 IoBE에서 발생 가능한 BT에 적용하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 IoBE 내 BT 기반 공격에 대한 분석이 가능한 IoBE Kill Chain을 제안한다.
본고에서는 최근 가장 주목 받고 있는 연구 분야 중 하나인 사물인터넷(Internet of Things, IoT)을 위한 Domain Name System(DNS) 네이밍 서비스 기술동향에 대해 소개한다. IoT 환경에서 IoT 디바이스를 관리하기 위해 DNS 네임을 일일이 수동적으로 설정하는 것은 비효율적이다. 따라서 본고에서는 IoT 환경에서 수많은 IoT 디바이스의 관리를 위한 IoT 디바이스의 DNS 네임 자동설정 및 네이밍 서비스 기술에 대해 소개하고 분석한다. 본고에서 소개하는 IoT 네이밍 서비스 기술은 Internet Engineering Task Force(IETF)에서 제정된 표준 프로토콜을 이용하므로 구현이 용이하고 성능적인 면에서도 우수하다. IoT 디바이스의 DNS 네임이 사용자들에게 가독성 있으면서도 기계적으로 파싱이 용이하면 IoT 디바이스 관리를 효과적으로 수행할 수 있다. 즉 설정된 IoT 디바이스 DNS 네임으로 인터넷 사용자가 스마트폰과 태블릿과 같은 모바일 스마트 디바이스로 IoT 디바이스를 원격에서 모니터링 및 원격제어 할 수 있다. 본고에서는 IoT 디바이스에 연관된 네이밍 서비스 기술들을 비교 분석하고, 본 저자가 제안하는 IoT 디바이스 DNS 네이밍 기술을 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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