• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.91-102
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• 2022

With the evolution of wireless sensor network (WSN) technology, the routing policy has foremost importance in the Internet of Things (IoT). A systematic routing policy is one of the primary mechanics to make certain the precise and robust transmission of wireless sensor networks in an energy-efficient manner. In an IoT environment, WSN is utilized for controlling services concerning data like, data gathering, sensing and transmission. With the advantages of IoT potentialities, the traditional routing in a WSN are augmented with decision-making in an energy efficient manner to concur finer optimization. In this paper, we study how to combine IoT-based deep learning classifier with routing called, Kriging Regressive Deep Belief Neural Learning (KR-DBNL) to propose an efficient data packet routing to cope with scalability issues and therefore ensure robust data packet transmission. The KR-DBNL method includes four layers, namely input layer, two hidden layers and one output layer for performing data transmission between source and destination sensor node. Initially, the KR-DBNL method acquires the patient data from different location. Followed by which, the input layer transmits sensor nodes to first hidden layer where analysis of energy consumption, bandwidth consumption and light intensity are made using kriging regression function to perform classification. According to classified results, sensor nodes are classified into higher performance and lower performance sensor nodes. The higher performance sensor nodes are then transmitted to second hidden layer. Here high performance sensor nodes neighbouring sensor with higher signal strength and frequency are selected and sent to the output layer where the actual data packet transmission is performed. Experimental evaluation is carried out on factors such as energy consumption, packet delivery ratio, packet loss rate and end-to-end delay with respect to number of patient data packets and sensor nodes.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.67-74
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• 2019

사물인터넷(IoT)의 시장 확대로 IoT 기기가 받아오는 정보에 대한 보안성이 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 IoT 센싱 데이터의 비밀성을 보장하기 위한 암호 라이브러리를 구현하고, Android Things 기반 서비스 환경 개발을 통해 이를 검증하였다. 본 연구의 라이브러리는 SEED 암호를 이용하여 데이터에 대한 암복호화 기능을 구현하였고, 센서 정보를 라이브러리에 넣으면 데이터가 데이터베이스에 안전하게 암호화되어 저장될 뿐만 아니라 웹 환경에서도 정상적인 복호화가 되도록 하였다. 본 연구의 기여점은 SEED와 같은 암호기술을 IoT 센서 기반 서비스 환경에서 라이브러리 형태로 구현하여 이의 활용성을 검증하는 데에 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.408-409
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• 2018

본 논문은 IoT 제어를 위한 효율적인 웹 서비스 플랫폼을 제안한다. 웹 서비스 성능 향상을 위한 사물 정보들을 웹상에서 실시간 확인할 수 있는 시스템 구성을 제안하기 위하여 사물 정보 수신 모듈과 웹 뷰어 시스템을 구성하였다. IoT 디바이스가 점차 늘어나면서 많은 디바이스의 상태를 각각 확인하고 제어하기에는 너무나도 환경이 복잡해진다. 이러한 문제점을 웹 기반 환경에서 손쉽게 제어하고 현재의 상태정보를 실시간으로 확인할 수 있도록 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.486-488
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• 2013

In the earth more than half of the space filled with water. In that water most of the part is in the form of oceans. The ocean atmosphere determines climate on the land. Combining the Underwater Acoustic Sensor Network (UWASN) system with Internet Of Things (IoT) is called Internet of Underwater Things (IoUT). Using IoUT we can find the changes in the ocean environment. Underwater sensor nodes are used in UWASN. Underwater sensor nodes are constructive in offshore investigation, disaster anticipation, data gathering, assisted navigation, pollution checking and strategic inspection. By using IoT components such as Database, Server and Internet, ocean data can be broadcasted. This paper introduces IoUT architecture and and explains fish forming application scenario with this IoUT architecture.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.417-422
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• 2015

IoT 환경의 서비스 규모는 센서의 수량에 의하여 결정된다. 센서의 수량이 증가함은 IoT 환경에서 발생하는 데이터의 양도 증가함을 의미한다. 네트워크 환경에서 데이터 폭주 시 네트워크 혼잡제어를 위한 연구와 동적 버퍼운영으로 네트워크를 안정적으로 운영하기 위한 연구들이 있다. 또한 비연결형 네트워크 환경에서 스트림 데이터 처리에 대한 연구들이 있다. 본 연구에서는 IoT환경의 빅데이터를 처리하기 위한 센서 게이트웨이를 제안한다. 이를 위하여 센서 미들웨어를 설계하기 위한 RESTful 을 확인하고, 스트림 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 이중버퍼 알고리즘을 적용한다. 마지막으로 제안하는 시스템을 평가하기 위하여 TCP 상의 HTTP 프로토콜을 기반으로 하는 MJpeg 스트림을 이용하여 빅 데이터 트래픽을 발생 시키며, 오픈소스 미디어 플레이어인 VLC를 이용하여 영상 수신 처리율을 이용하여 성능을 비교한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.173-178
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• 2019

최근 스마트 홈, 스마트 보안, 스마트 팩토리 등 IoT 환경에서 생성, 수집, 계측되는 데이터의 종류 및 양이 증가하고 있다. IoT 서비스를 위한 요소기술에는 원하는 정보를 측정하기 위한 센서 장치, 해당 장치를 컨트롤할 수 있는 임베디드 소프트웨어, 측정된 데이터를 송수신할 수 있는 네트워크 프로토콜, 수집된 데이터를 분석/저장할 수 있는 빅데이터 및 인공지능 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 다양한 IoT 장치에서 활용되고 있는 다양한 네트워크 프로토콜을 하나의 통합된 장치에서 처리할 수 있는 장치 개발에 초점을 맞추고 있으며, 이를 실현하기 위한 이기종 네트워크 인터페이스 IoT 게이트웨이를 제안한다. OpenWrt 기반의 유무선 공유기를 활용하였으며, 무선 센서 네트워크 프로토콜의 IP기반 통신을 위해 6LoWPAN 스택을 이용하여 BLE와 IEEE 802.15.4 통신 모듈을 연동하였고, 자체 개발한 파이썬 기반 미들웨어를 이용하여 Z-Wave, LoRa 통신 모듈에서 송수신 되는 패킷을 IP 패킷을 변환하여 전송하는 기능을 개발하였다. 개발된 IoT 게이트웨이가 IoT 빅데이터를 효과적으로 수집할 수 있는 장치로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2014-2023
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• 2016

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.

• Current Photovoltaic Research
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• 제9권3호
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• pp.106-109
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• 2021

In order to perform photovoltaic (PV) operation and management (O&M) efficiently, individual PV module monitoring is becoming more important. In this research, we developed wireless IoT sensor which can monitor individual photovoltaic modules. This IoT sensor can detect the output voltage, current and module temperature of individual modules and provide monitored data by wireless communication. Measured voltage error was 1.23%, and it shows 16.6 dBM, 0.42sec and 7.1 mA for voltage, transmittance output, response time and mean power consumption, respectively. IoT sensors were demonstrated in the test field with real climate environment condition and each of 5 sensors showed precise results of voltage, current and temperature. Also, sensors were compared with commercial power-optimizers and showed result difference within 5%.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1139-1144
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• 2015

인터넷이 가능한 기기를 상호 연결하여 새로운 정보와 서비스를 생산할 수 있는 사물인터넷은 가정, 사무실, 공장 등 다양한 분야에서 활용이 가능하다. 특히 가정에서는 하나의 작은 인터넷을 구성하고 기기들끼리 상호 연동하여 안전, 보안, 편리성, 에너지 절약 등의 효과를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 저가이지만 강력한 기능을 제공하는 라즈베리파이에 각종 센서를 연결하여 가정의 환경을 모니터링하고 제어할 수 있는 스마트홈 프로토타입을 구현하였다. 구현된 시스템은 단순히 센서로서 역할 뿐만 아니라 외부의 네트워크에서 직접 접속할 수 있는 웹 노드로서의 역할을 수행한다. 따라서 별도의 서버가 필요 없으므로 경제적이며 다수의 웹 노드들이 상호 연동할 수 있어 확장성과 융통성을 제공할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.309-310
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• 2018

최근 실험실을 관리하기 위한 시스템들은 IoT 기반의 다양한 센서들을 활용하여 실시간으로 관리할 수 있는 서비스를 제공한다. 시스템은 센서 데이터를 수집한 뒤 서버로 전송하고 위험상황을 식별하여 기기들에게 동작 명령을 전송한다. 이러한 시스템들은 중앙 집중형 구조로써 여러 곳의 실험실을 관리할 경우 데이터 처리 속도가 늦어지게 된다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 분산 처리 환경에서 실험실을 관리하여 위험상황의 식별 및 관리를 수행할 수 있는 시스템을 제안한다. 센서 모듈을 이용하여 실험실을 제어하고 위험상황에 대한 식별 및 대처를 자동으로 진행할 수 있게 한다.