This paper proposes two novel methods to model and simulate a mobile Internet of Things (IoT) system using the discrete event system specification (DEVS) formalism. In traditional simulation methods, it is advantageous to partition the simulation area hierarchically to reduce simulation time; however, in this case, the structure of the model may change as the IoT nodes to be modeled move. The proposed methods reduce the simulation time while maintaining the model structure, even when the IoT nodes move. To evaluate the performance of the proposed methods, a prototype mobile IoT system was modeled and simulated. The simulation results show that the proposed methods achieve good performance, even if the number of IoT nodes or the movement of IoT nodes increases.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.12
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pp.2232-2239
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2016
IoT industry has been highlighted in the domestic and foreign country. Since most IoT systems operate separate servers in Internet to control IoT hardwares, there exists the possibility of security problems. Also, IoT systems in markets use their own hardware controllers and devices. As a result, there are many limitations in adding new sensors or devices and using applications to access hardware controllers. To solve these problems, we have developed a novel IoT hardware control system based on a mobile messenger. For the security, we have adopted a secure mobile messenger, Telegram, which has its own security protection. Also, it can improve the easy of the usage without any installation of specific applications. For the enhancement of the system accessibility, the proposed IoT system supports various network protocols. As a result, there are many possibility to include various functions in the system. Finally, our IoT system can analyze the collected information from sensors to provide useful information to the users. Through the experiment, we show that the proposed IoT system can perform well.
An Internet of Things (IoT) is a system where various "things" are connected to each other via a wired/wireless network, and where information is gathered, processed, and interchanged/shared. One of the important actors in IoT is a mobile IoT device (such as a smartphone or tablet). These devices tend to consume a large amount of power in order to provide various high performance application services; however, as the devices cannot be supplied with power all the time, efficient power management is necessary. Power management of mobile IoT devices involves complex relationships between various entities such as application processors (APs), HW modules inside/outside AP, operating systems, mobile IoT platforms, and applications. In order to develop power-efficient mobile IoT devices, a method is needed to systematically analyze these relationships and manage power based on a clear understanding of them. To address this problem, software engineering principles for the development of power-efficient mobile IoT devices are presented in this paper. The feasibility of the proposed principles have been validated in the domain of smartphone camera power management.
In the information society represented by the Fourth Industrial Revolution, various types of data and information that are difficult to see are produced, processed, and processed and circulated to enhance the value of existing goods. The IoT(Internet of Things) paradigm will change the appearance of individual life, industry, disaster, safety and public service fields. In order to implement the IoT paradigm, several elements of technology are required. It is necessary that these various elements are efficiently connected to constitute one system as a whole. It is also necessary to collect, provide, transmit, store and analyze IoT data for implementation of IoT platform. We designed and implemented a big data processing IoT platform for IoT service implementation. Proposed platform system is consist of IoT sensing/control device, IoT message protocol, unstructured data server and big data analysis components. For platform testing, fixed IoT devices were implemented as solar power generation modules and mobile IoT devices as modules for table tennis stroke data measurement. The transmission part uses the HTTP and the CoAP, which are based on the Internet. The data server is composed of Hadoop and the big data is analyzed using R. Through the emprical test using fixed and mobile IoT devices we confirmed that proposed IoT platform system normally process and operate big data.
Internet of Things (IoT) is an environment where various devices are connected to each other via a wired/wireless network and where the devices gather, process, exchange, and share information. Some of the most important types of IoT devices are mobile IoT devices such as smartphones. These devices provide various high-performance services to users but cannot be supplied with power all the time; therefore, power management appropriate to a given IoT environment is necessary. Power management of mobile IoT devices involves complex relationships between various entities such as application processors (APs), HW modules inside/outside AP, Operating System (OS), platforms, and applications; a method is therefore needed to systematically analyze and manage these relationships. In addition, variabilities related to power management such as various policies, operational environments, and algorithms need to be analyzed and applied to power management development. In this paper, engineering principles and a method based on them are presented in order to address these challenges and support systematic development of IoT device power management. Power management of connected helmet systems was used to validate the feasibility of the proposed method.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.1
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pp.289-294
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2019
It easily collects information on purchased goods using IoT(Internet of Things). The collected data is updated directly to the smartphone for verification. The payment information is generated by QR-Code. As a way to implement a system, System was configured with two assumptions: IoT technology using Raspberry-Pi and mobile QR technology. First, RFID tags are attached to the goods instead of barcodes. Second, it has an IoT computer(Raspberry-Pi) built into its shopping cart. This system keeps traditional shopping method of face-to-face payment, but replace time-consuming tarditional barcode tagging method to QR-tagging system for time-efficiency. By debeloping the system of this paper, we maintain pleasures in offline store shopping and it provide convenience due to reduced waiting time for customers and providing prior information about the products.
Industrial networks has been developing various technologies from fieldbus technology to industrial Ethernet and time-sensitive networking. The industry expects that the 5G mobile network will solve the diverse and highly specific industrial site requirements. Accordingly, 3GPP has been developing standard functions to provide ultra-high reliability, ultra-high speed, ultra-connection, and ultra-low latency services, and 3GPP Rel-16 began developing ultra-low latency and ultra-high reliability communication functions for 5G mobile networks to support vertical industries. In this paper, we show the related standardization trends and requirements to apply industrial IoT service scenarios to 5G mobile networks, and in particular, we introduce 5G system features and extended 5G system architecture to provide time sensitive communication and time synchronization services.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.24
no.6
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pp.43-53
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2019
In recent years, there have been many cases of damage to indoor air hazardous materials, and major damage due to the lack of quick action. In this regard, the system is intended to establish for sending push messages to the user's mobile when the concentration of hazardous substances is exceeded. This system extracts data with IoT system such as Arduino and Raspberry Pi and then constructs database through MongoDB and MySQL in cloud computing system. The database is imported through the application server using NodeJS and sent to the application for visualization. Also, when receiving signals about a dangerous situation in IoT system, push message is sent using Google FCM library. Mobile application is developed using Android Web view, and page to enter Web view is developed using HTML5 (HTML, Javascript CSS). The application of this system enables real-time monitoring of indoor air-dangerous substances. In addition, real-time information on indoor/outdoor detection location and concentration can be sent to the user's mobile in case of a risk situation, which can be expected to help the user respond quickly.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.288-289
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2018
The use of IoT (Internet of Things) is rapidly expanding to enhance the quality of life as seen in the interconnection between mobile devices and Web. This paper proposes an embedded system that connects sensors and mobile devices via IoT technology, improving the user's ability and service experience to remotely control the home appliances with mobile-detection features. Home appliances are expected to increase labor efficiency by utilizing the embedded system connected to the sensors. Using mobile applications to control home appliances remotely and to monitor operation status advances the user's knowledge, experience, and perspectives to experience refined life qualities.
Emerging mobile edge computing (MEC) can be used in battery-constrained Internet of things (IoT). The execution latency of IoT applications can be improved by offloading computation-intensive tasks to an MEC server. Recently, the popularity of unmanned aerial vehicles (UAVs) has increased rapidly, and UAV-based MEC systems are receiving considerable attention. In this paper, we propose a dynamic computation offloading paradigm for UAV-based MEC systems, in which a UAV flies over an urban environment and provides edge services to IoT devices on the ground. Since most IoT devices are energy-constrained, we formulate our problem as a Markov decision process considering the energy level of the battery of each IoT device. We also use model-free Q-learning for time-critical tasks to maximize the system utility. According to our performance study, the proposed scheme can achieve desirable convergence properties and make intelligent offloading decisions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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