The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.1
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pp.97-110
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2019
Recently, the 4th Industrial Revolution has been emerged and various products are developed and commercialized in preparation of the communication failure. Many solutions are underway in Back-Up Network for IDC Servers, but not in the personal or sensor for low-power system use. Therefore we used the OpenWRT Firmware in Raspberry Pi which can be easily obtained in online market, and it created a low-power load balancer. Therefore, we developed the device that uses LTE Antenna based on USB Interface for communication fault notification and important data. The equipment used in this paper is easy to buy in online shop for anyone. Also, it can be applied in other vendors' boards by using USB. We hope that this paper will contribute to the stability of individual sensor networks.
It is needed to develop an antenna with features of subminiature, light weight and multi-band operation for the variaty services in maritime and industrial fields. The PCB pattern antenna is one of the appropreiate antennas solving these requirements. In this research, the design and fabrication of the PCB pattern antenna operating on the single band of 920 MHz are investigated. The final goal is that the development of the dual band PCB pattern antenna operating on 260 MHz and 920 MHz, which is based on the proposed antenna. It is evident that the performance in the frequencies of 902 MHz, 915 MHz and 928 MHz among of 920 MHz ISM band is better than that in other frequencies. It is also confirmed that the differences of the voltage standing wave ratio, return loss, gain and efficiency between three frequencies are less than 5%. It is expected that the development of communication link of 5-10 km is possible when the induced results are applied into the low power wide area (LPWA) network desinged by the rule of -30 dB sensitivity.
The equipment for marine IoT service have to overcome the effect of seawater. Furthermore, the free floating transmitter in seawater will be less affected by the seawater environment. The results of the design and fabrication of antenna, which is embedded in buoy, are shown in this research. The proposed antenna is used to supervise the states of fishing gears in monitoring system for real-name system of electric fishing gear. The selected frequency band of the proposed antenna is 920 MHz, and PCB pattern type is selected for subminiature and light weight. It is confirmed that RF characteristics is more degraded, however, the radiation is gradually upward as the contact surface of buoy with seawater is more broaden through the simulation results. That is, the RF performance of the proposed antenna is more deteriorated but beam radiation characteristics is more suited the marine IoT, the seawater effect is more increased. It is expected that the proposed antenna will contribute the implementation of IoT network based on low power wide area (LPWA) when the degradation of RF performance will be settled.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.11
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pp.1577-1585
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2022
As the interest in the 4th industrial revolution and metaverse increases, metaverse with multi edge structure is proposed and noted. Metaverse is a structure that can create digital doctor-like system through a large amount of image processing and data transmission in a multi edge system. Since metaverse application requires calculating performance, which can reconstruct 3-D space, edge hardware's insufficient calculating performance has been a problem. To provide streamable AI software in runtime, image processing, and data transmission, which is edge's loads, needs to be lightweight. Also lightweight at the edge leads to power consumption reduction of the entire metaverse application system. In this paper, we propose collaborative edge-cloud image processing with remote image processing method and Region of Interest (ROI) to overcome edge's power performance and build streamable and runtime executable AI software. The proposed structure was implemented using a PC and an embedded board, and the reduction of time, power, and network communications were verified.
The objectives of this research have been focussed on 1) developing prediction techniques for the flash flood and landslide based on rainfall prediction data in agricultural area and 2) developing an integrated forecasting system for the abrupt disasters using USN based real-time disaster sensing techniques. This study contains following steps to achieve the objective; 1) selecting rainfall prediction data, 2) constructing prediction techniques for flash flood and landslide, 3) developing USN and communication network protocol for detecting the abrupt disaster suitable for rural area, & 4) developing mobile application and SMS based early warning service system for local resident and tourist. Local prediction model (LDAPS, UM1.5km) supported by Korean meteorological administration was used for the rainfall prediction by considering spatial and temporal resolution. NRCS TR-20 and infinite slope stability analysis model were used to predict flash flood and landslide. There are limitations in terms of communication distance and cost using Zigbee and CDMA which have been used for existing disaster sensors. Rural suitable sensor-network module for water level and tilting gauge and gateway based on proprietary RF network were developed by consideration of low-cost, low-power, and long-distance for communication suitable for rural condition. SMS & mobile application forecasting & alarming system for local resident and tourist was set up for minimizing damage on the critical regions for abrupt disaster. The developed H/W & S/W for integrated abrupt disaster forecasting & alarming system was verified by field application.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.2
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pp.16-27
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2017
IEEE 802.15.6 standard, a Wireless Body Area Network, aims to transfer not only medical data but also non-medical data, such as physical activity, streaming, multimedia game, living information, and entertainment. Services which transfer those data have very various data rates, intervals and frequencies of continuous access to a medium. Therefore, an efficient anti-collision operations and medium assigning operation have to be carried out when multiple nodes with different data rates are accessing shared medium. IEEE 802.15.6 standard for CSMA/CA medium access control method distributes access to the shared medium, transmits a control packet to avoid collision and checks status of the channel. This method is energy inefficient and causes overhead. These disadvantages conflict with the low power, low cost calculation requirement of wireless body area network, shall minimize such overhead for efficient wireless body area network operations. Therefore, in this paper, we propose a medium access scheduling scheme, which adjusts the time interval for accessing to the shared transmission medium according to the amount of data for generating respective sensor node, and a priority control algorithm, which temporarily adjusts the priority of the sensor node that causes transmission concession due to the data priority until next successful transmission to ensure fairness.
In this study, we tried to improve the performance of the existing U-net-based deep learning rainfall prediction model, which can weaken the meaning of time series order. For this, ConvLSTM2D U-Net structure model considering temporal consistency of data was applied, and we evaluated accuracy of the ConvLSTM2D U-Net model using a RainNet model and an extrapolation-based advection model. In addition, we tried to improve the uncertainty in the model training process by performing learning not only with a single model but also with 10 ensemble models. The trained neural network rainfall prediction model was optimized to generate 10-minute advance prediction data using four consecutive data of the past 30 minutes from the present. The results of deep learning rainfall prediction models are difficult to identify schematically distinct differences, but with ConvLSTM2D U-Net, the magnitude of the prediction error is the smallest and the location of rainfall is relatively accurate. In particular, the ensemble ConvLSTM2D U-Net showed high CSI, low MAE, and a narrow error range, and predicted rainfall more accurately and stable prediction performance than other models. However, the prediction performance for a specific point was very low compared to the prediction performance for the entire area, and the deep learning rainfall prediction model also had limitations. Through this study, it was confirmed that the ConvLSTM2D U-Net neural network structure to account for the change of time could increase the prediction accuracy, but there is still a limitation of the convolution deep neural network model due to spatial smoothing in the strong rainfall region or detailed rainfall prediction.
Recently, as WPAN (Wireless Personal Area Network) becomes the necessary feature in IoT (Internet of Things) devices, the importance of data security also hugely increases. In this paper, we present the low-complexity 128-bit AES-$CCM^*$ hardware IP for IEEE 802.15.4 standard. For low-cost and low-power implementation which is essentially required in IoT devices, we propose two optimization methods. First, the folded AES(Advanced Encryption Standard) processing core with 8-bit datapath is presented where composite field arithmetic is adopted for reduced hardware complexity. In addition, to support $CCM^*$ mode defined in IEEE 802.15.4, we propose the mode-toggling architecture which requires less hardware resources and processing time. With the proposed methods, the gate count of the proposed AES-$CCM^*$ IP can be lowered up to 57% compared to the conventional architecture.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.30
no.2
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pp.173-176
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2019
In this study, a Ka-band waveguide rotary joint that can be applied to a millimeter-wave seeker is designed and fabricated. The proposed rotary joint maintains a low standing-wave ratio and low-loss characteristics, and has two rotary axes designed to enable azimuth and elevation rotation. The rotary joint is designed as a ridge-waveguide-type mode converter and a ${\lambda}/4$ choke structure to match the electromagnetic wave propagation mode between the spherical and circular waveguides. A performance test using a network analyzer and a high-power transmitter to assess vibration and shock were conducted. Results showed that the rotary joint had a very low standing-wave ratio of less than the maximum of 1.19:1 and an insertion loss of less than 0.80 dB at $F_C{\pm}500MHz$.
Aggregation such as computing an average value of data measured in each sensor commonly occurs in many applications of sensor networks. Since sensor networks consist of low-cost nodes with limited battery power, reducing energy consumption must be considered in order to achieve a long network lifetime. Reducing the amount of messages exchanged is the most important for saving energy. Earlier work has demonstrated the effectiveness of in-network data aggregation and data filtering for minimizing the amount of messages in sensor networks. In this paper, we propose an adaptive error adjustment scheme that is simpler, more effective and efficient than previous work. The proposed scheme is based on self-adjustment in each sensor node. We show through various experiments that our scheme reduces the network traffic significantly, and performs better than existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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