IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.10
no.3
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pp.151-156
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2015
Recently, an embedded flash memory has been widely used for the Internet of Things(IoT). Due to its nonvolatility, economical feasibility, stability, low power usage, and fast speed. With respect to power consumption, the embedded memory system must consider the most significant design factor. The objective of this research is to design high performance and low power NAND flash memory architecture including a dual buffer as a replacement for NOR flash. Simulation shows that the proposed NAND flash system can achieve better performance than a conventional NOR flash memory. Furthermore, the average memory access time of the proposed system is better that of other buffer systems with three times more space. The use of a small buffer results in a significant reduction in power consumption.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.10
no.3
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pp.157-164
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2015
In this paper we propose a walking aid system for blind people by exploiting a haptic feedback equipment. The proposed system is a form of haptic feedback cane which is composed of MCU, communication module, sensing module and actuator. The proposed system recognizes obstacles around the blind by using ultrasonic sensors in the sensing module. Moreover, the system generates feedback information about the detected obstacle and then notifies the information to the blind through the actuator. The blind can notice the direction of the detected obstacle with the haptic feedback equipment and vibration motor. Futhermore, the proposed system controls a nearby IoT(Internet of Things) system by utilizing push buttons through the ZigBee communication. Finally, the blind can easily decide the direction of the obstacle without interference of terrain feature by using the proposed system.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.16
no.1
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pp.31-37
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2018
In this work, we propose an analytic framework for evaluating the quality of service and dimensioning the link capacity in the gateway router of a smart farm with a greenhouse eco-management system. Specifically, we focus on the gateway router of an IoT network that provides an access service for smart farms. We design the link capacity of a gateway router that is used for the remote management of the greenhouse eco-management system to accommodate both time-critical and delay-tolerant traffic in a greenhouse LAN. For this purpose, we first investigate the ecosystem for smart farm, and we define the specification and requirements of the greenhouse eco-management system. Second, we propose a system model for the link capacity of a gateway that is required to guarantee the delay performance of time-critical applications in the greenhouse LAN. Finally, the validity of the proposed system is demonstrated through a series of numerical experiments.
Park, Jin-Ho;Yang, Hong-Sik;Lee, Jae-Hyeok;Lee, Hoon-Jae;Kim, Tae-Yong
International journal of advanced smart convergence
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v.4
no.2
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pp.120-123
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2015
The use of smart devices worldwide has been increasing day by day and its applications based on IoT have been also extended. But the power control system requires complicated control and processing information from the various sensors in practice. One of the best ways to save the power consumption is to manage electrical equipment individually on the Internet. In this paper, remote power control system for managing the power through the relay switch module via Python server was implemented by using Raspberry Pi. The proposed power control system can be used anywhere over the Internet.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.28
no.2
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pp.376-383
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2016
In this paper, the blue-green algae monitoring program of applying IoT(Internet of things) technologies is designed and implemented that can check out the status of the river's water quality in real time. The proposed system is to extract the image data from the camera of raspberry pi by an wireless network, and it is analyzed through the HSV color model. We measure the temperature using a DS18B20 1-wire temperature sensor. The extracted information of image data and temperature is then analyzed in C and Python programs for use with Raspberry Pi. The XML data in PHP program is made from the analyzed information and provides Web services. It also allows to refer the XML data using mobile devices.
Sustainable computing is a rapidly expanding field of research covering the fields of multidisciplinary engineering. With the rapid adoption of Internet of Things (IoT) devices, issues such as security, privacy, efficiency, and green computing infrastructure are increasing day by day. To achieve a sustainable computing ecosystem for future smart cities, it is important to take into account their entire life cycle from design and manufacturing to recycling and disposal as well as their wider impact on humans and the places around them. The energy efficiency aspects of the computing system range from electronic circuits to applications for systems covering small IoT devices up to large data centers. This editorial focuses on the security, privacy, and efficiency of sustainable computing for future smart cities. This issue accepted 17 articles after a rigorous review process.
In this paper, we propose a task distribution scheme in fog computing environment considering opportunistic fog computing nodes. As latency is one of the important performance metric for IoT(Internet of Things) applications, there have been lots of researches on the fog computing system. However, since the load can be concentrated to the specific fog computing nodes due to the spatial and temporal IoT characteristics, the load distribution should be considered to prevent the performance degradation. Therefore, this paper proposes a task distribution scheme which considers the static as well as opportunistic fog computing nodes according to their mobility feature. Especially, based on the task requirements, the proposed scheme supports the delay sensitive task processing at the static fog node and delay in-sensitive tasks by means of the opportunistic fog nodes for the task distribution. Based on the performance evaluation, the proposed scheme shows low service response time compared to the conventional schemes.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.1
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pp.255-261
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2022
Routing Protocol for Low-Power and Lossy Networks (RPLs) in Internet of Things (IoT) is currently one of the most popular wireless technologies for sensor communication. RPLs are typically designed for specialized applications, such as monitoring or tracking, in either indoor or outdoor conditions, where battery capacity is a major concern. Several routing techniques have been proposed in recent years to address this issue. Nevertheless, the expansion of the network lifetime in consideration of the sensors' capacities remains an outstanding question. In this research, aANN-CUCKOO based optimization technique is applied to obtain a more efficient and dependable energy efficient solution in IOT-RPL. The proposed method uses time constraints to minimise the distance between source and sink with the objective of a low-cost path. By considering the mobility of the nodes, the technique outperformed with an efficiency of 98% compared with other methods. MATLAB software is used to simulate the proposed model.
Machine Learning has introduced many solutions in data science, but its application in IoT faces significant challenges, due to the limitations in memory size and processing capability of constrained devices. In this paper we design an automatic gamma radiation detection and identification embedded system that exploits the power of TinyML in a SiPM micro radiation sensor leveraging the Edge Impulse platform. The model is trained using real gamma source data enhanced by software augmentation algorithms. Tests show high accuracy in real time processing. This design has promising applications in general-purpose radiation detection and identification, nuclear safety, medical diagnosis and it is also amenable for deployment in small satellites.
Sultan Algarni;Khalid Almarhabi;Ahmed M. Alghamdi;Asem Alradadi
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.4
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pp.25-31
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2023
Fog computing diversifies cloud computing by using edge devices to provide computing, data storage, communication, management, and control services. As it has a decentralised infrastructure that is capable of amalgamating with cloud computing as well as providing real-time data analysis, it is an emerging method of using multidisciplinary domains for a variety of applications; such as the IoT, Big Data, and smart cities. This present study provides an overview of the security and privacy concerns of fog computing. It also examines its fundamentals and architecture as well as the current trends, challenges, and potential methods of overcoming issues in fog computing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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