• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.27-33
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• 2018

The recent efforts in academia and industry represent a paradigm shift that will extend the IoT from the home environment so that it is interoperable with the Internet of Vehicles (IoV). IoV is a special kind of IoT. It allows to connect between vehicle and things located in infrastructure. Furthermore, IoV enable to create new intelligent services through collaboration with existing various services such as smart city and connected home. In this paper, we develop a service in order to realize IoV. To this end, we design a novel vehicle service platform which could automatical controlling the IoT device according to drivers' voice. To show practical usability of our proposed platform, we develop a prototype service could be call car-to-thing (C2T). We expect that our proposed platform could eventually contribute to realizing IoV.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.33-40
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• 2017

Internet of Vehicles (IoV) is a subset of Internet of Things (IoT) and it is an infrastructure for vehicles. Therefore, IoV consists of three main network including inter-vehicle network, intra-vehicle network, and vehicular mobile internet. IoV mainly used in urban traffic environment to provide network access for drivers, passengers and traffic management. Accordingly, many research works have focused on network technology. But, recent concerted efforts in academia and industry point to paradigm shift in IoV system. In this paper, we proposed a knowledge base for intelligence service in IoV. A detailed design and implementation of the proposed knowledged base is illustrated. We hope this work will show power of IoV as a disruptive technology.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.209-211
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• 2023

ICT 기술을 통해 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 활용하여 시민의 삶의 질을 향상시키는 스마트시티는 대표적으로 전기, 건물, 냉난방 시스템, 교통이 있다. 스마트시티의 교통 문제를 해결하기 위하여 IoV의 데이터를 활용할 수 있으나, IoV에 대한 네트워크 공격이 급증함에 따라 블록체인을 사용하여 데이터를 안전하게 수집하고 스마트시티에 활용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 스마트시티 환경의 IoV 시스템을 위한 블록체인 기반 차량 네트워크 보안 기술 연구 동향을 기술하고 향후 연구 방향을 제시한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.309-313
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• 2019

본 연구는 여러 형태의 복부 운동(crunch, spine V-up, prone V-up on ball, prone V-up on slide board, prone V-up on TRX, and prone V-up power wheel)을 하는 동안 URA, LRA, IO, EO and RF의 EMG 반응을 조사했다. 대상자들은 이러한 운동을 수행하는 동안 복근의 isometric contraction을 수행했다. 테스트 결과 EO, URA, LRA는 어떠한 운동 간에도 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. 하지만, IO를 검사 시에, 양와위 V-up운동은 slide운동 시 보다 유의하게 더 큰 근활성도를 보여주었다. 또한, crunch동안 EMG활성도는 다른5가지 어떠한 운동보다 현저히 적었다. 이러한 결과들은 등척성 복근 운동 시행 시에 장비가 없는 기반 운동이 장비 기반 운동과 유사하게 자극을 준다는 것을 나타낸다. 코어 강화는 오래 동안 운동 컨디셔닝과 수행능력의 핵심 구성 요소로 알려져 왔다. 복부 근육 조직은 개인의 코어를 구성하는 5가지 중 하나의 구성요소로 여겨진다. 복부 근육은 또한 요추의 적정한 기능을 보장한다. 모든 복부 근육이 요추 안정화에 기여하지만, TA & IO가 주요한 안정화(stabilizers)를 하는 것으로 보여주었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권3호
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• pp.389-401
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• 2022

The business of Internet of Vehicles (IoV) is growing rapidly, and the large amount of data exchange has caused problems of large mobile network communication delay and large energy loss. A strategy for resource allocation of IoV communication based on mobile edge computing (MEC) is thus proposed. First, a model of the cloud-side collaborative cache and resource allocation system for the IoV is designed. Vehicles can offload tasks to MEC servers or neighboring vehicles for communication. Then, the communication model and the calculation model of IoV system are comprehensively analyzed. The optimization objective of minimizing delay and energy consumption is constructed. Finally, the on-board computing task is coded, and the optimization problem is transformed into a knapsack problem. The optimal resource allocation strategy is obtained through genetic algorithm. The simulation results based on the MATLAB platform show that: The proposed strategy offloads tasks to the MEC server or neighboring vehicles, making full use of system resources. In different situations, the energy consumption does not exceed 300 J and 180 J, with an average delay of 210 ms, effectively reducing system overhead and improving response speed.

• 한국융합학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.65-70
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• 2015

사물인터넷(IoT), 핀테크(Fintech) 등 기존에 없던 새로운 기술이 등장함에 따라 기존 시스템의 보안위협의 범위가 늘어나고 있다. 특히 사물인터넷은 IT 인프라의 범위가 늘어나 특정 시스템에 악의적인 행위를 수행할 수 있는 범위가 늘어나게 된다. 핀테크(Fintech) 역시 기존에 존재하지 않은 새로운 구조를 가지고 있어 전통적인 보안시스템의 개혁이 요구된다. 향후 사물인터넷과 핀테크(Fintech) 기술이 상용화되고 시장이 발전함에 따라 구조상의 보안위협은 실제 공격으로 이어지고, 공격자가 사물인터넷 단말기에 백도어를 심어 원격 접속을 하여 2차 공격으로 이어질 수 있다. 이처럼 다양한 보안위협이 내제된 새로운 시스템에서 고객이 소유한 단말기를 보안을 위하여 강제적으로 통제할 수 없다. 그러므로 이와 같은 서비스는 수집하는 정보를 최소화 하여야 하며, 수집한 정보를 활용하는 방안에 대하여 정책적으로 통제가 필요한 시점이다. 본 논문에서는 사물인터넷(IoT), 핀테크(Fintech) 등 새롭게 등장하는 모바일 서비스에서 발생할 수 있는 보안위협을 제안하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권5호
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• pp.889-899
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• 2021

본 논문은 블록체인 기술에서 탈중앙화된 시스템 접근 방식을 활용하여 차량 인터넷(IoV)에서 신뢰할 수 있는 데이터 공유 체계를 제안한다. 스마트 계약에 기초한 인센티브 메커니즘을 채택하여, 차량은 올바른 교통 정보 메시지를 정직하게 공유함으로써 시스템으로부터 특정한 보상을 받게 된다. 이후 차량은 평판 등급을 생성하여 수신되는 모든 정보 메세지를 검증함으로서 메시지에 대한 신뢰성을 유지한다. 한편 네트워크 성능을 분석하기 위해 이산 이벤트 시뮬레이터를 사용하여 IoT 네트워크를 시뮬레이션하였고, 인센티브 모델은 분산형 접근 방식의 이더리움 스마트 계약을 활용하여 설계하였다.

• Current Optics and Photonics
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• 제6권3호
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• pp.323-331
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• 2022

Electro-optic modulator (EOM) takes a vital role in connecting the electric and optical fields. Here, we present a heterogeneously integrated EOM based on the lithium niobate-on-insulator (LNOI) platform. The key modulation waveguide structure is a field-enhanced slot waveguide formed by embedding silicon nanowires in a thin-film lithium niobate (LN), which is different from the previously reported LN ridge or etchless LN waveguides. Based on such slot structure, optical mode field area is reduced and enhanced electric field in the slot region can interact well with LN material with high Electro-optic (EO) coefficient. Therefore, the improvements in both aspects have positive effects on enhancing the modulation performance. From results, the corresponding EOM by adding such modulation waveguide structure achieves better performance, where the key half-wave-voltage-length product (V_𝜋L) and 3 dB EO bandwidth are 1.78 V·cm and 40 GHz under the electrode gap width of only 6 ㎛, respectively. Moreover, Lower V_𝜋L can also be achieved. With these characteristics, such field-enhanced waveguide structure could further promote the development of LNOI-based EOM.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권11호
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• pp.4573-4594
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• 2020

Announcement protocol in Internet of Vehicles (IoV) is an intelligent application to enhance public safety, alleviate traffic jams and improve transportation quality. It requires communication between vehicles, roadside units and pedestrian to disseminate safety-related messages. However, as vehicles connected to internet, it makes them accessible globally to a potential adversary. Safety-related application requires a message to be reliable, however it may intrude the privacy of a vehicle. Contrarily, if some misbehaviour emerges, the malicious vehicles must be able to traceable and revoke from the network. This is a contradiction between privacy and accountability since the privacy of a user should be preserved. For a secure communication among intelligent entities, we propose a novel announcement protocol in IoV using group signature. To the best of our knowledge, our work is the first comprehensive construction of an announcement protocol in IoV that deploys group signature. We show that our protocol efficiently solves these conflicting security requirements of message reliability, privacy and accountability using 5G communication channel. The performance analysis and simulation results signify our work achieves performance efficiency in IoV communication.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권3호
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• pp.443-456
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• 2022

An efficient and reasonable resource allocation strategy can greatly improve the service quality of Internet of Vehicles (IoV). However, most of the current allocation methods have overestimation problem, and it is difficult to provide high-performance IoV network services. To solve this problem, this paper proposes a network resource allocation strategy based on deep learning network model DDQN. Firstly, the method implements the refined modeling of IoV model, including communication model, user layer computing model, edge layer offloading model, mobile model, etc., similar to the actual complex IoV application scenario. Then, the DDQN network model is used to calculate and solve the mathematical model of resource allocation. By decoupling the selection of target Q value action and the calculation of target Q value, the phenomenon of overestimation is avoided. It can provide higher-quality network services and ensure superior computing and processing performance in actual complex scenarios. Finally, simulation results show that the proposed method can maintain the network delay within 65 ms and show excellent network performance in high concurrency and complex scenes with task data volume of 500 kbits.