The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.5
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pp.761-768
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2023
In the 4th Industrial Revolution, AI(Artificial Intelligence) and IoT(Internet of Things) technologies are being applied to across various fields, with particularly prominence in asset management, disaster management, and meteorological observation. In these fields, it is necessary to accurately determine the real-time and precise tracking of the object's location and status, and to collect various data even in situations that are difficult to detect with existing sensors. In order to address these demands, the use of GNSS(Global Navigation Satellite System) is essential, and this technology enables the efficient management of assets, disaster prevent and response, and accurate weather forecasting. In this paper, we provide the investigated results for the latest trends in the application of GNSS in the fields of asset management, disaster management, and weather observation, among various fields incorporating AI and IoT and analyze them.
The recent rapid growth of the IoT(Internet of Things) is leading to the spread of low-power wireless technology. A major challenge in designing IoT wireless networks is to achieve coexistence between different wireless technologies that share the 2.4 [GHz] ISM (Industrial Scientific Medical) frequency band. Therefore, there is a need for research on improving the reliability of wireless networks and coexisting operation between wireless networks. In particular, it is necessary to study an interference model and performance for mutual service coexistence in a BLE (Bluetooth Low Energy) wireless network environment, which is expected to be widely used as a connection medium between devices in various industrial fields. In this paper, the co-channel interference model with the IEEE 802.15.4 system is established focusing on the physical layer of the BLE system widely used in residential and industrial wireless applications, and the performance of the BLE wireless communication system is analyzed in the co-channel interference environment. As a result of the analysis, as the distance between the interference source and the BLE system increases in an environment where noise and co-channel interference exist, the amount of co-channel interference decreases and the error rate performance of the BLE system improves.
Kim, Seungyong;Kim, Gyeongyong;Hwang, Incheol;Kim, Dongsik
Journal of the Society of Disaster Information
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v.14
no.1
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pp.28-35
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2018
The following research has focused and implemented on designing a system that classifies the severity of mass casualty situations across both normal and disaster levels. The system's algorithm has implemented requirements such as accuracy as well as user convenience. The developed e-Triage System has applied various severity classification algorithms implemented from IoT concepts. In order to overcome flaws of currently used severity classification systems, the e-Triage System used electronic elements including the NFC module. By using the mobile application's severity classification algorithm the system demonstrated quick and accurate assessment of patient. Four different LED lamps visualized the severity classification results and RTS scores were portrayed through FND(Flexible Numeric Display) after a two wave classification.
The Internet of Things (IoT) is a new concept associated with the future Internet, and it has recently become a popular concept to build a dynamic, global network infrastructure. However, the deployment of IoT creates difficulties in satisfying different Quality of Service (QoS) requirements and achieving rapid service composition and deployment. In this paper, we propose a new QoS control scheme for IoT systems. The Markov game model is applied in our proposed scheme to effectively allocate IoT resources while maximizing system performance. The results of our study are validated by running a simulation to prove that the proposed scheme can promptly evaluate current IoT situations and select the best action. Thus, our scheme approximates the optimum system performance.
Various sensor devices has been developed as the wireless Internet and IoT technology are widely used. Recently, open source hardware has evolved for providing various services in IoT environments. However, in comparison to the development of the open source hardware, the development of human resources is missing. In order to solve such a phenomenon, in this paper, we propose a software framework for the embedded software development in open source hardware. The proposed framework provides a fast and intuitive development environment by using the visual programming language and providing fast feedbacks to developers. In addition, we discuss the strengths and weaknesses of the proposed scheme based on the implement on a real board.
In this paper, we present a scalable data delivery infrastructure for such IoT computing environment where we need a common platform where data providers share their diverse sensing data and applications can easily access and receive such data from providers. For efficient data delivery, this paper proposes a new delivery path management technique that take advantage of diverse consumer QoS when building bandwidth-efficient delivery paths. We perform primitive experiments on the path construction and reconstruction which may be major overhead of the scalable infrastructure. The results show that the proposed infrastructure achieves a high level of scalability, and demonstrates that the management overhead is not significant.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.01a
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pp.129-132
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2016
IT분야의 하드웨어 발달에 따라 저전력, 저가 및 센싱 및 통신이 가능한 IoT 디바이스들 출시 되고, 이를 이용한 새로운 솔루션 제품들이 출시되면서 IoT 시장 규모가 급격히 확대 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 IoT 기기들의 연동을 통한 시너지 효과를 극대화 할 수 있는 상황 인식 추론 시스템의 설계 및 구현에 대해 서술한다. 해당 시스템은 상황 인식을 위한 상황 정보를 기존의 상황 인식 시스템과는 달리 클라이언트 기기에서 규격화 하여 서버로 전송한다. 이러한 이기종 데이터의 규격화는 RDF 문서의 정보 표기 방법인 Triple을 이용해 이루어진다. 이후, 서버로 전송된 상황 정보는 추론 엔진을 통해 현재 상황에 대한 추론 결과를 도출하고, 사용자에 의해 입력된 룰을 기반으로 상황에 적합한 서비스를 제공한다. 해당 시스템의 정상 동작 확인 여부를 위해, 본 논문에서는 방범 시나리오를 설정하여 테스트를 진행하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.10
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pp.159-165
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2019
About 58% of fires are electric fires. In this study, we analyzed the factors of fire caused by electricity and studied the system that can prevent fire in advance. In order to prevent disasters, basically, various electrical IoT sensors are needed to detect fire signs. Each of these sensors continuously receives a lot of situation information and sends it to the main system. The collected big data continuously checks whether the disaster is over the threshold that can cause disaster through pattern analysis, and can check whether there is any problem by comparing the data. In the event of a threshold, alarms are signaled and problems are reported. This prevents fire by preventing electrical problems such as overcurrent and leakage current.
In this paper, a method of inputting one analog input and two digital switch inputs by using one analog port of microcontroller embedded in IoT device was proposed. In this method, the upper limit and the lower limit of the input voltage range of the analog input port are determined, and the analog input voltage is input to this interval. The digital switches are configured to exceed the boundaries of the upper and lower limits, respectively. To verify the performance of the proposed method, an experimental circuit was constructed and tested using a microcontroller. As a result, all three inputs can be sensed using a single analog port, thus confirming that the three required input ports are reduced to one input port, ie, 33%.
The purpose of this study is to analyze the effects of risk and convenience on purchase intention in the IOT market, and I want to analyze the moderating effect of emotional consumption value. In this study, two products were selected from three product groups. There are three major methods of research. First, theoretical considerations. Second, survey analysis. Reliability analysis and factor analysis were performed using descriptive statistics using SPSS. Third, we measured changes of EEG according to in - depth interview and indirect experience. As a result of the hypothesis of this study, it was confirmed that convenience of use of IoT product influences purchase intention. Risk was predicted to have a negative effect on purchase intentions, but not significant in this study. This implies that IoT products tend to be neglected in terms of monetary loss such as cost of purchase, cost of use, and disposal cost when purchasing. In-depth interviews and EEG analysis revealed that there is a desire to purchase and try out the IoT product due to the nature of the product, the novelty of new technology, and the vague idea that it will benefit my life. The aesthetic, symbolic, and pleasure factors, which are sub - elements of emotional consumption value, were found to have a great influence. This is consistent with previous research showing that emotional consumption value has a positive effect on purchase intention. In-depth interviews and EEG analyzes also yielded the same results. This study has revealed that emotional consumption value affects the intention to purchase IoT products. It seems that companies producing IoT products need to concentrate on marketing with more emotional consumption value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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