International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.221-228
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2021
Recent improvements on the quality, fidelity and availability of biometric data have led to effective human physical activity detection (HPAD) in real time which adds significant value to applications such as human behavior identification, healthcare monitoring, and user authentication. Current approaches usually use machine-learning techniques for human physical activity recognition based on the data collected from wearable accelerometer sensor from a single wearable smart device on the user. However, collecting data from a single wearable smart device may not provide the complete user activity data as it is usually attached to only single part of the user's body. In addition, in case of the absence of the single sensor, then no data can be collected. Hence, in this paper, a continuous HPAD will be presented to effectively perform user activity detection with mobile service infrastructure using multiple wearable smart devices, namely smartphone and smartwatch placed in various locations on user's body for more accurate HPAD. A case study on a comprehensive dataset of classified human physical activities with our HAPD approach shows substantial improvement in HPAD accuracy.
Objectives: This paper describes an experience of implementing seamless service trials online and offline by adopting Internet of Things (IoT) technology based on near-field communication (NFC) tags and Bluetooth low-energy (BLE) beacons. The services were provided for both patients and health professionals. Methods: The pilot services were implemented to enhance healthcare service quality, improve patient safety, and provide an effective business process to health professionals in a tertiary hospital in Seoul, Korea. The services to enhance healthcare service quality include healing tours, cancer information/education, psychological assessments, indoor navigation, and exercise volume checking. The services to improve patient safety are monitoring of high-risk inpatients and delivery of real-time health information in emergency situations. In addition, the services to provide an effective business process to health professionals include surveys and web services for patient management. Results: Considering the sustainability of the pilot services, we decided to pause navigation and patient monitoring services until the interference problem could be completely resolved because beacon signal interference significantly influences the quality of services. On the other hand, we had to continue to provide new wearable beacons to high-risk patients because of hygiene issues, so the cost increased over time and was much higher than expected. Conclusions: To make the smart connected hospital services sustainable, technical feasibility (e.g., beacon signal interference), economic feasibility (e.g., continuous provision of new necklace beacons), and organizational commitment and support (e.g., renewal of new alternative medical devices and infrastructure) are required.
In this study, we developed a 'shared-use mobility'-mounted local particulate matter monitoring terminal technology to measure the actual particulate matter concentration around me. As a mobile terminal device in the form of an IoT sensor platform, it is designed to be separated into a control module and a sensor module to minimize interference between sensors and to consider the optimal observation position of each sensor. As a result of the field test, it was confirmed that particulate matter was locally different depending on time and space even within the same area. In addition, it was confirmed that the concentration of particulate matter in the relevant section differed by up to 100 times compared to the surrounding area due to specific sources of particulate matter such as unpaved roads. In addition, we positively reviewed the applicability of the service in the real-time metaverse environment using this result. Through technological advancement and application of multiple shared-use mobilities, we expect to be able to provide new services for practical smart city air environment monitoring, such as localized particulate matter information, air pollution event information, and identification of causes of particulate matter.
Yoon, Sung Hoon;Lee, Kil Soo;Cha, Jae Sang;Mariappan, Vinayagam;Young, Ko Eun;Woo, Deok Gun;Kim, Jeong Uk
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권2호
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pp.8-14
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2020
Recently, there was an increasing demand for an integrated access control system which is capable of user recognition, door control, and facility operations control for smart buildings automation. The market available door lock access control solutions need to be improved from the current level security of door locks operations where security is compromised when a password or digital keys are exposed to the strangers. At present, the access control system solution providers focusing on developing an automatic access control system using (RF) based technologies like bluetooth, WiFi, etc. All the existing automatic door access control technologies required an additional hardware interface and always vulnerable security threads. This paper proposes the user identification and authentication solution for automatic door lock control operations using camera based visible light communication (VLC) technology. This proposed approach use the cameras installed in building facility, user smart devices and IoT open source controller based LED light sensors installed in buildings infrastructure. The building facility installed IoT LED light sensors transmit the authorized user and facility information color grid code and the smart device camera decode the user informations and verify with stored user information then indicate the authentication status to the user and send authentication acknowledgement to facility door lock integrated camera to control the door lock operations. The camera based VLC receiver uses the artificial intelligence (AI) methods to decode VLC data to improve the VLC performance. This paper implements the testbed model using IoT open-source based LED light sensor with CCTV camera and user smartphone devices. The experiment results are verified with custom made convolutional neural network (CNN) based AI techniques for VLC deciding method on smart devices and PC based CCTV monitoring solutions. The archived experiment results confirm that proposed door access control solution is effective and robust for automatic door access control.
사물인터넷 기술을 기반으로 한 초연결 사회에서는 다양한 성능의 기기들로부터 데이터가 수집되고, 이를 가공하여 사용자에게 새로운 서비스를 제공한다. 이 경우, 사용자의 프라이버시를 보호하고 악의적인 공격자로부터 안전한 서비스를 제공하기 위하여 기기 간 상호 인증이 필수적으로 수행되어야 한다. ID 기반 서명을 이용하면 기기 고유의 ID를 이용하여 기기 간 인증 및 키 교환을 수행할 수 있다. 그러나 기존 RSA 구조의 ID 기반 서명 기법을 이용하면 인증 단계 이후에 키 교환을 위한 추가적인 파라미터 공유가 필요하기 때문에 효율성 측면에서 IoT 환경의 저성능 기기에 적용하기에 어려움이 있었다. 본 논문에서는 효율적인 ID 기반 서명을 설계하고, 이를 이용하여 인증 및 키 교환이 동시에 수행되는 효율적인 ID 기반 인증 및 키 교환 프로토콜을 제안한다. 그리고 제안하는 기법의 안전성을 RSA 일방 향성에 기반하여 증명하고, 기존 기법들과의 비교를 통해 효율성을 분석한다.
IoT 기술 발달로 인해 초연결사회가 되면서 다양한 사용자 맞춤 서비스가 요구된다. 맞춤 서비스로 활용되는 차세대 디스플레이인 스마트 미러를 멀티미디어 기기에 접근하여 다양한 서비스를 제공함으로 정보가 필요한 성인 뿐만 아니라 어린아이의 사회학습 도우미 및 노인의 생활 도우미 역할이 가능하다. 개인별로 차별화된 서비스를 위해서는 스마트 미러가 사용자를 식별하는 것이 가능해야 한다. 스마트 미러는 누구나 쉽게 접근 가능한 기기이므로 스마트 미러에 저장된 개인의 패턴이나 습관 등의 정보가 외부로 노출될 가능성이 있다. 사적 공간의 스마트 미러에 저장된 개인의 일정이나 약속 등 개인의 위치정보 유출 가능성이 있고, 개인 사진을 통해 건강상태를 확인할 수 있어 이를 통한 프라이버시 침해 가능성도 존재한다. 본 연구는 사용자가 얼굴 등의 생체정보를 등록하여 사용자를 식별하고 사용자 인증 후 개인에 맞는 서비스를 제공하고, 인증이 되지 않는 사용자에게는 최소한의 정보와 서비스만 제공하는 시스템을 제안한다.
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
Kim, Young-Han;Ahn, Hyun-Seok;Yoon, Changseok;Lim, Yongseok;Lim, Seung-ok;Yoon, Myung-Hyun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.1250-1264
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2017
This paper presents the architecture design, implement, experimental validation of a bistatic backscatter wireless communication system in Wi-Fi network. The operating principle is to communicate a tag's data by detecting the power level of the power modulated Wi-Fi packets to be reflected or absorbed by backscatter tag, in interconnecting with Wi-Fi device and Wi-Fi AP. This system is able to provide the identification and sensor data of tag on the internet connectivity without requiring extra device for reading data, because this uses an existing Wi-Fi AP infrastructure. The backscatter tag consists of Wi-Fi energy harvesting part and a backscatter transmitter/a power-detecting receiver part. This tag can operate by harvesting and generating energy from Wi-Fi signal power. Wi-Fi device decodes information of the tag data by recognizing the power level of the backscattered Wi-Fi packets. Wi-Fi device receives the backscattered Wi-Fi packets and generates the tag's data pattern in the time-series of channel state information (CSI) values. We believe that this system can be achieved wireless connectivity for ultra- low-power IoT and wearable device.
최근 폐어구로 인한 해양 환경오염이 심각하게 대두되고 있으며, ICT 기술의 접목을 통해 어구를 체계적으로 관리함으로서 이러한 문제를 해결하기 위한 방법이 요구되고 있다. 기존 어구 식별 및 관리를 위한 시스템들은 소유주의 선택에 의해 사용하던 실정으로 보다 통합적이고 국가적인 관제 체계가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 어구에 자동식별 부이를 부착하고, 사물인터넷망을 활용하여 어구의 위치 및 상태정보를 어선, 관리 선박, 육상 관제센터 등으로 전송하여 효과적인 모니터링 및 관리가 가능하도록 하는 체계를 소개하며, 특히 통합 관제 시스템의 개발 및 기능 성능 검증에 관한 내용을 중점적으로 다룬다. 개발하는 시스템은 효율적인 어구 관제를 위하여 전자해도를 기반으로 어구 위치, 상태정보, 유실알람 등을 표시해주는 기능을 한다. 또한, 가상 어구 자동식별 부이 생성 모듈을 개발하고, 이를 기반으로 개발한 시스템의 처리 및 시각화 성능을 테스트하는 것에 관한 내용을 다룬다.
유치원 통학을 위한 서비스 플랫폼은 비콘 장치, 버스에 장착되는 게이트웨이, 이동통신망 네트워크, 그리고 애플리케이션 서버로 구성된다. 본 논문에서 유치원 통학 서비스의 필요성을 이해하고, 유치원 원아의 비콘 규격 인식 자를 접속하고, 게이트웨이 리소스트리 기능들을 설계한다. 서비스 연동을 위해서, 통학 알림 기능이 부모님의 휴대폰 앱을 통하여 처리된다. 서비스 플랫폼은 등록된 비콘 데이터 수집과 운영 관리 기능들을 확인 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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