사물인터넷의 개념은 계속 발전하고 있으며, 그 웅용 분야를 넓히고 있다. 그러나, 만약에 사물인터넷 시스템에 저장된 중요한 데이터가 손상되고 복구할 수 없다면, 우리 사회는 상당한 피해와 혼란을 겪게 될 것이다. 지금까지의 결함허용에 대한 연구는 주로 컴퓨터시스템에 대해서 대부분 이루어졌으며, 사물인터넷에 관한 연구는 극히 적었다. 따라서, 본 연구에서는, 사물인터넷 환경에서의 결함허용 방법을 제안한다. 즉, 기존의 EVENODD 결함 허용 방법에 기초하여, IoT 서버의 원본 데이터에 대한 결함허용 저장 및 복구 방법을 제안하고, 이를 oneM2M 기반 사물인터넷 시스템에 구현하였다. 본 연구의 결함 허용 방법은 두 단계(결함 허용 저장과 복구)로 나뉜다. 결함 허용 저장 단계에서는 F-T 게이트웨이를 지정하고 결함 허용 데이터를 F-T 게이트웨이들에게 EVENODD 방식으로 분산 저장한다. 결함 복구 단계에서는 정상적인 F-T 게이트웨이들로부터 결함허용 관련 데이터를 수신한 IoT 서버는 복구 절차를 수행한다. 즉, EVENODD 배열을 재구성하고 분할된 데이터들을 합병하여 원본 데이터를 생성하여 복구한다.
최근 주목 받고 있는 정보기술분야 중 하나인 IoT(Internet of Things) 환경은 센서와 액츄에이터로 구성된 다양한 디바이스들이 네트워크에 연결되어 정보를 수집 및 공유하면서 상호작용이 가능한 컴퓨팅 환경이다. 하드웨어, 네트워크 기술의 발전으로 인한 IoT 디바이스의 보편화와 IoT 서비스에 대한 사회적인 요구의 증가에 따라, IoT 애플리케이션의 사용성이 증대될 것으로 기대하고 있다. 그러나 IoT 환경에서는 전통적인 소프트웨어 연구에서 다루어지지 않았던 다양한 종류의 결함이 발생할 수 있어, 신뢰성 있는 IoT 애플리케이션을 개발하는 데에 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 IoT 결함을 분류하고, 분류된 결함들의 원인과 증상을 분석한다. 그리고 분석 결과를 기반으로 서비스 실행 시에 발생 할 수 있는 결함을 관리하기 위한 프로세스와 그 프로세스 안에서 수행되는 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 프로세스와 관리 기법을 활용하여 결함 관리가 필요한 IoT 애플리케이션의 개발 비용을 줄일 수 있다.
Saeed, Waqar;Ahmad, Zulfiqar;Jehangiri, Ali Imran;Mohamed, Nader;Umar, Arif Iqbal;Ahmad, Jamil
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권1호
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pp.35-57
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2021
Fog computing aims to provide the solution of bandwidth, network latency and energy consumption problems of cloud computing. Likewise, management of data generated by healthcare IoT devices is one of the significant applications of fog computing. Huge amount of data is being generated by healthcare IoT devices and such types of data is required to be managed efficiently, with low latency, without failure, and with minimum energy consumption and low cost. Failures of task or node can cause more latency, maximum energy consumption and high cost. Thus, a failure free, cost efficient, and energy aware management and scheduling scheme for data generated by healthcare IoT devices not only improves the performance of the system but also saves the precious lives of patients because of due to minimum latency and provision of fault tolerance. Therefore, to address all such challenges with regard to data management and fault tolerance, we have presented a Fault Tolerant Data management (FTDM) scheme for healthcare IoT in fog computing. In FTDM, the data generated by healthcare IoT devices is efficiently organized and managed through well-defined components and steps. A two way fault-tolerant mechanism i.e., task-based fault-tolerance and node-based fault-tolerance, is provided in FTDM through which failure of tasks and nodes are managed. The paper considers energy consumption, execution cost, network usage, latency, and execution time as performance evaluation parameters. The simulation results show significantly improvements which are performed using iFogSim. Further, the simulation results show that the proposed FTDM strategy reduces energy consumption 3.97%, execution cost 5.09%, network usage 25.88%, latency 44.15% and execution time 48.89% as compared with existing Greedy Knapsack Scheduling (GKS) strategy. Moreover, it is worthwhile to mention that sometimes the patients are required to be treated remotely due to non-availability of facilities or due to some infectious diseases such as COVID-19. Thus, in such circumstances, the proposed strategy is significantly efficient.
The rapid growth of sense-and-respond applications and the emerging cloud computing model present a new challenge: providing publish/subscribe middleware as a scalable and elastic cloud service. The publish/subscribe interaction model is a promising solution for scalable data dissemination over wide-area networks. In addition, there have been some work on the publish/subscribe messaging paradigm that guarantees reliability and availability in the face of node and link failures. These publish/subscribe systems are commonly used in information-centric networks and edge-fog-cloud infrastructures for IoT. The IoT has an edge-fog cloud infrastructure to efficiently process massive amounts of sensing data collected from the surrounding environment. In this paper. we propose a quorum-based hierarchical fault-tolerant publish/subscribe systems (QHFPS) to enable reliable delivery of messages in the presence of link and node failures. The QHFPS efficiently distributes IoT messages to the publish/subscribe brokers in fog overlay layers on the basis of proposing extended stepped grid (xS-grid) quorum for providing tolerance when faced with node failures and network partitions. We evaluate the performance of QHFPS in three aspects: number of transmitted Pub/Sub messages, average subscription delay, and subscritpion delivery rate with an analytical model.
A wide range of IoT applications use information collected from networks of sensors for monitoring and controlling purposes. However, the frequent appearance of fault data makes it difficult to extract correct information, thereby sending incorrect commands to actuators that can threaten human privacy and safety. For this reason, it is necessary to have a mechanism to detect fault data collected from sensors. In this paper, we present a trend-adaptive multi-scale principal component analysis (Trend-adaptive MS-PCA) model for data fault detection. The proposed model inherits advantages of Discrete Wavelet Transform (DWT) in capturing time-frequency information and advantages of PCA in extracting correlation among sensors' data. Experimental results on a real dataset show the high effectiveness of the proposed model in data fault detection.
IoT 기술은 직접적인 사람의 제어 없이 기기 간 자율 통신을 지원하며 빅데이터와 함께 미래 ICT 시장의 큰 비중을 차지할 유망 기술로써 높게 평가되고 있다. 하지만 IoT 기술 범주에 포함되는 Zigbee, Bluetooth, Bluetooth LE, Wi-Fi 등의 기술은 상호 호환되지 않고 통신 목적의 상이하기 때문에, 각 기기들은 다수의 통신 장치를 모두 탑재하고 있으며 이에 따른 운영 효율 또한 높지 않다. 또한, 통신 기술마다 존재하는 독립된 네트워크가 상호 복잡한 서비스 활용에 연계된 환경에서 특정 부분에 장애가 발생할 경우, 서비스별 관계정보 부재로 인하여 장애 발견과 복구 및 대체 서비스 제공이 어렵다. 본고는 이러한 문제를 해결하기 위하여 각 기기간의 이기종 통신I/F 연동방안과 기기 유형별로 발생될 수 있는 환경 변화에 대한 Physicality 분석을 통하여 제공 가능한 대체 서비스 분석방안을 제시한다.
각종 기기들이 연결되는 사물인터넷(internet of things) 시스템에서 중요한 부품의 고장은 경제적, 인명의 손실을 야기할 수 있다. 시스템 내에서 발생하는 고장으로 인한 손실을 줄이기 위해 고장 검진 기술이 IoT에서 중요한 기술로써 여겨지고 있다. 본 논문에서는 그래프 신경망 기반 방법을 사용하여 시스템 내의 설비에서 취득된 진동 데이터의 특징을 추출하여 고장 여부를 판단하고 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 딥러닝 모델의 학습을 위해, CWRU(case western reserve university)에서 취득된 고장 데이터 셋을 입력 데이터로 사용한다. 제안하는 모델의 분류 정확도 성능을 확인하기 위해 기존 제안된 합성곱 신경망(convolutional neural networks) 기반 분류 모델과 제안된 모델을 비교한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 모델은 불균등하게 나누어진 데이터에서 기존 모델보다 분류 정확도를 약 5% 향상 시킬 수 있는 것을 확인하였다. 이후 연구로, 제안하는 모델을 경량화해서 분류 속도를 개선할 예정이다.
According to existing study into the remote fault diagnosis procedure, the current diagnostic approach has an imperfect decision model, which only supports communication in a close distance. An Internet of Things (IoT)-based remote fault diagnostic approach for wind power equipment is created to address this issue and expand the communication distance of fault diagnosis. Specifically, a decision model for active power coordination is built with the mechanical energy storage of power generation equipment with a remote diagnosis mode set by decision tree algorithms. These models help calculate the failure frequency of bearings in power generation equipment, summarize the characteristics of failure types and detect the operation status of wind power equipment through IoT. In addition, they can also generate the point inspection data and evaluate the equipment status. The findings demonstrate that the average communication distances of the designed remote diagnosis method and the other two remote diagnosis methods are 587.46 m, 435.61 m, and 454.32 m, respectively, indicating its application value.
Electrical fire is a bit part of the cause of a fire. To reduce fire, we study the system for efficient alert for ARC which is the most part of electrical fire. We use IoT to alert managers faster to prevent accident.
Journal of information and communication convergence engineering
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제18권1호
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pp.8-15
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2020
Internet-of-Things (IoT) technologies are used everywhere, and communication is one of its core and essential aspect. To solve the networking and communication of small IoT terminals, in this paper, a communication scheme based on low-cost WiFi is proposed, which also has the advantages of good compatibility and low power consumption. At the same time, it has a convenient one-key configuration mode, which reduces the technical requirements for operators. In this study, a communication protocol is designed that mainly aims at up to dozens of domestic IoT terminals, in which the amount of data is not large, data exchange is not high, and network is unstable. According to the alarm data, update data, and equipment or network fault, the protocol can respectively transmit in real time, regularly and repeatedly. This protocol is open and easy to integrate, and after cooperating with tiny encryption algorithm, information can be safely transmitted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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