With the recent development of IoT technology, medical services using IoT technology are increasing in many medical institutions providing health care services. However, as the number of IoT sensors attached to the user body increases, the healthcare information transmitted to the server becomes complicated, thereby increasing the time required for analyzing the user's healthcare information in the server. In this paper, we propose a deep learning based health care information management method to collect and process healthcare information in a server for a large amount of healthcare information delivered through a user - attached IoT device. The proposed scheme constructs a subnet according to the attribute value by assigning an attribute value to the healthcare information transmitted to the server, and extracts the association information between the subnets as a seed and groups them into a hierarchical structure. The server extracts optimized information that can improve the observation speed and accuracy of user's treatment and prescription by using deep running of grouped healthcare information. As a result of the performance evaluation, the proposed method shows that the processing speed of the medical service operated in the healthcare service model is improved by 14.1% on average and the server overhead is 6.7% lower than the conventional technique. The accuracy of healthcare information extraction was 10.1% higher than the conventional method.
Recently, IoT technology has been applied to various cloud environments, requiring accurate verification of various information generated by IoT devices. However, due to the convergence of IoT technologies and 5G technologies, accurate analysis is required as IoT information processing is rapidly processed. This paper proposes a blockchain-based multi-IoT verification model for overlay cloud environments. The proposed model multi-processes IoT information by further classifying IoT information two layers (layer and layer) into bits' blockchain to minimize the bottleneck of overlay networks while ensuring the integrity of information sent and received from embedded IoT devices within local IoT groups. Furthermore, the proposed model allows the layer to contain the weight information, allowing IoT information to be easily processed by the server. In particular, transmission and reception information between IoT devices facilitates server access by distributing IoT information from bits into blockchain to minimize bottlenecks in overlay networks and then weighting IoT information.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.522-523
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2022
In this paper, we design a gateway protocol architecture for building an IoT-based smart factory. A smart factory system consists of several terminal devices, gateways and servers, and connects them through a wireless network. The terminal device collects information from various sensors and transmits the information to the server through the gateway. The terminal device controls the actuator by receiving a control signal according to a control algorithm of the server or by manual operation. Therefore, the gateway system connects Wi-SUN, a wireless smart utility network, and the Internet, serves as a Wi-SUN coordinator, and is equipped with Modbus-TCP to interwork with SCADA.
Park, Yeon-Jin;Oh, Ju-Hye;Lee, Keun-Ho;Jeon, You-Boo
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.10a
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pp.256-257
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2016
인터넷의 발달이 증대함에 따라 컴퓨터를 전문적으로 사용하지 않더라도 가정에서 NAS등의 서버모델을 사용하는 경우가 많아졌다. 한번 구매하면 저전력으로 손쉽게 사용할 수 있는 대용량 서버모델의 사용자 수가 점차적으로 증가하고 있다. 이와 동시에 간단한 검색만으로 구할 수 있는 웹과 네트워크에 큰 악영향을 미치는 악성도구들도 인터넷상에 퍼지고 있다. 쉽게 얻은 해킹 도구로 간소하게 설치된 가정용 서버 등을 공격하는 빈도수가 점점 늘어나고 있는 추세이다. 본 연구는 가정용 IoT 서버 및 네트워크에서 이상 징후를 탐지하는 솔루션 모델의 구축을 제안하고자 한다.
Kim, Minchang;Park, Yongsoo;Kwon, Jinman;Kim, Hyunsik;Seo, Jeongwook
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.304-305
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2018
Recently, Industrial-IoT (IIoT) solutions accounted for up to 55% in 2016 and technological innovation and various new business models are being developed. In this paper, apply IIoT device in various environments and implement an ontology system that can interwork with block type IIoT device to easily add / change / delete sensor. The proposed system consists of IIoT device, block-type module, and ontology server. When the block-type module is connected to the IIoT device, the appropriate driver is installed and the firmware is downloaded through the ontology server. Even if a block is added / changed / deleted, it can be updated automatically. Through experiments, we confirmed that the normal operation of the server and the updating and downloading of software are implemented normally.
Recently, due to the increase in the use of Internet of Things (IoT) devices, the amount of data transmitted and processed to cloud computing servers has increased rapidly. As a result, network problems (delay, server overload and security threats) are emerging. In particular, edge computing with lower computational capabilities than cloud computing requires a lightweight authentication algorithm that can easily authenticate numerous IoT devices.In this paper, we proposed a key-agreement protocol of a lightweight algorithm that guarantees anonymity and forward and backward secrecy between IoT and edge devices. and the proposed algorithm is stable in MITM and replay attacks for edge device and IoT. As a result of comparing and analyzing the proposed key-agreement protocol with previous studies, it was shown that a lightweight protocol that can be efficiently used in IoT and edge devices.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.1
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pp.77-82
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2016
Recently, an IoT(Internet of Things) application communication protocol is standardizing for connectivity between every things on Internet. In this paper, we design and implement an indoor resource control service using IETF (Internet Engineering Task Force) CoAP (Constrained Application Protocol) based on Web. We present an indoor resource control architecture based on Web included functionalities of proxy and RD (Resource Directory) in a web server. Developed indoor resource control service supports to register low-powered and small-scale IoT nodes to web server using CoAP. This service allows users to control the indoor resources through a web browser using Web proxy with functionality of HTTP-CoAP converting.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.14
no.4
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pp.300-306
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2021
Due to the development of IT technology, hardware technologies applied to IoT equipment have recently been developed, so smart systems using low-cost, high-performance RF and computing devices are being developed. However, in the infrastructure environment where a large amount of IoT devices are installed, big data collection causes a load on the collection server due to a bottleneck between the transmitted data. As a result, data transmitted to the data collection server causes packet loss and reduced data throughput. Therefore, there is a need for an efficient big data collection technique in an infrastructure environment where a large amount of IoT devices are installed. Therefore, in this paper, we propose an efficient big data collection technique in an infrastructure environment where a vast amount of IoT devices are installed. As a result of the performance evaluation, the packet loss and data throughput of the proposed technique are completed without loss of the transmitted file. In the future, the system needs to be implemented based on this design.
In this paper, we develop interactive content services for preventing depression of users through an intelligent Internet of Things(IoT) mirror system. For interactive content services, an IoT mirror device measures attention and meditation data from an EEG headset device and also measures facial expression data such as "sad", "angery", "disgust", "neutral", " happy", and "surprise" classified by a multi-layer perceptron algorithm through an webcam. Then, it sends the measured data to an oneM2M-compliant IoT server. Based on the collected data in the IoT server, a machine learning model is built to classify three levels of depression (RED, YELLOW, and GREEN) given by a proposed merge labeling method. It was verified that the k-nearest neighbor (k-NN) model could achieve about 93% of accuracy by experimental results. In addition, according to the classified level, a social network service agent sent a corresponding alert message to the family, friends and social workers. Thus, we were able to provide an interactive content service between users and caregivers.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.1-4
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2019
Edge Computing 환경에서는 데이터 처리와 시스템 제어를 위한 별도의 서버가 존재하지 않는다. 서버를 통한 중앙통제 방식이 아닌 Edge computing에 사용된 IoT기기들이 연동되어 데이터 분산 처리와 연산을 통해 전체 시스템이 동작된다. 이러한 Edge computing 시스템 구조 특성상 전체 시스템이 과부하를 피하기 위해 각 IoT 기기에서 동시다발적으로 감지되는 실시간 상황 정보를 효율적으로 처리 하여야한다. 이에 따라 실시간 상황 정보를 효율적으로 처리하거나, 다양한 데이터 분석처리 알고리즘들이 연구 개발되어 데이터 처리에 적용되어 왔다. 하지만 데이터의 정보 흐름과 타입에 초점을 맞춘 것이 아니라 예상분석 및 획일화된 알고리즘을 통해서 분석되기 때문에 해당 플랫폼이 주로 지향하는 데이터 형식에 맞지 않으면 성능저하를 수반하며 사용에 제약이 많은 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 환경에서 실시간 반응성 향상을 목표로 오픈소스 기반 스트림 데이터 처리 방법에 대한 비교 분석과 Fast-reaction을 위한 데이터 처리 도구 비교 분석을 연구를 진행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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