Rice, Jennifer A.;Mechitov, Kirill;Sim, Sung-Han;Nagayama, Tomonori;Jang, Shinae;Kim, Robin;Spencer, Billie F. Jr.;Agha, Gul;Fujino, Yozo
Smart Structures and Systems
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v.6
no.5_6
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pp.423-438
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2010
Wireless smart sensors enable new approaches to improve structural health monitoring (SHM) practices through the use of distributed data processing. Such an approach is scalable to the large number of sensor nodes required for high-fidelity modal analysis and damage detection. While much of the technology associated with smart sensors has been available for nearly a decade, there have been limited numbers of fulls-cale implementations due to the lack of critical hardware and software elements. This research develops a flexible wireless smart sensor framework for full-scale, autonomous SHM that integrates the necessary software and hardware while addressing key implementation requirements. The Imote2 smart sensor platform is employed, providing the computation and communication resources that support demanding sensor network applications such as SHM of civil infrastructure. A multi-metric Imote2 sensor board with onboard signal processing specifically designed for SHM applications has been designed and validated. The framework software is based on a service-oriented architecture that is modular, reusable and extensible, thus allowing engineers to more readily realize the potential of smart sensor technology. Flexible network management software combines a sleep/wake cycle for enhanced power efficiency with threshold detection for triggering network wide operations such as synchronized sensing or decentralized modal analysis. The framework developed in this research has been validated on a full-scale a cable-stayed bridge in South Korea.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.14
no.2
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pp.87-96
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2019
Low power issue is one of the most critical problems in the Internet of Things (IoT), which are powered by battery. To solve this problem, various approaches have been presented so far. In this paper, we propose a method to reduce the power consumption by reducing the numbers of accesses into the flash memory consuming a large amount of power for on-chip software execution. Our approach is based on using cooperative logging structure to distribute the sampling overhead in single sensor node to adjacent nodes in case of rare-event applications. The proposed algorithm to identify event occurrence is newly introduced with negative feedback method by observing difference between past data and recent data coming from the sensor. When an event with need of flash access is determined, the proposed approach only allows access to write the sampled data in flash memory. The proposed event detection algorithm (EDA) result in 30% reduction of power consumption compared to the conventional flash write scheme for all cases of event. The sampled data from the sensor is first traced into the random access memory (RAM), and write access to the flash memory is delayed until the page buffer of the on-chip flash memory controller in the micro controller unit (MCU) is full of the numbers of the traced data, thereby reducing the frequency of accessing flash memory. This technique additionally reduces power consumption by 40% compared to flash-write all data. By sharing the sampling information via LoRa channel, the overhead in sampling data is distributed, to reduce the sampling load on each node, so that the 66% reduction of total power consumption is achieved in several IoT edge nodes by removing the sampling operation of duplicated data.
For data-intensive scientific workflow application experiments that leverage the cloud computing environment, large amounts of data can be distributed across multiple data centers in the cloud. The generated intermediate data can also be transmitted through access between different data centers. When the application is executed, the execution result is changed according to the location of the data since the intermediate data generated is used. However, existing data placement strategies do not consider the characteristics of scientific applications. In this paper, we define a data-intensive tasks and propose runtime data placement in that interval. Through the proposed data placement scheme, we analyze the scenarios considering the number of times in the data intensive tasks defined in this study and derive the results. In addition, performance was compared by analyzing runtime data placement times and runtime data placement overhead.
Recently, an ultrasound hologram and its applications have gained attention in the ultrasound research field. However, the determination technique of transmit signal phases, which generate a hologram, has not been significantly advanced from the previous algorithms which are time-consuming iterative methods. Thus, we applied the deep learning technique, which has been previously adopted to generate an optical hologram, to generate an ultrasound hologram. We further examined the Deep learning-based Holographic Ultrasound Generation algorithm (Deep-HUG). We implement the U-Net-based algorithm and examine its generalizability by training on a dataset, which consists of randomly distributed disks, and testing on the alphabets (A-Z). Furthermore, we compare the Deep-HUG with the previous algorithm in terms of computation time, accuracy, and uniformity. It was found that the accuracy and uniformity of the Deep-HUG are somewhat lower than those of the previous algorithm whereas the computation time is 190 times faster than that of the previous algorithm, demonstrating that Deep-HUG has potential as a useful technique to rapidly generate an ultrasound hologram for various applications.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.3
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pp.368-376
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2021
With the recent development of deep learning technology, autonomous things technology is attracting attention, and DNNs are widely used in embedded systems such as drones and autonomous vehicles. Embedded systems that can perform large-scale operations and process multiple DNNs for high recognition accuracy without relying on the cloud are being released. DNNs with various levels of priority exist within these systems. DNNs related to the safety-critical applications of autonomous vehicles have the highest priority, and they must be handled first. In this paper, we propose a priority-based scheduling framework for DNNs when multiple DNNs are executed simultaneously. Even if a low-priority DNN is being executed first, a high-priority DNN can preempt it, guaranteeing the fast response characteristics of safety-critical applications of autonomous vehicles. As a result of checking through extensive experiments, the performance improved by up to 76.6% in the actual commercial board.
A blockchain is a technology in which all nodes participating in a distributed network manage each transaction's contents without a central server managing the transaction, which is a record of the transaction. The block containing the transaction record of a specific period is connected to the blockchain by referring to the hash value for the previous block, and the chain with the new block added is shared with all nodes again. Transactions using existing certificates will pass through FinTech, and in the near future, applications using blockchains are expected to emerge. In this study, we analyze the problems of the existing model, and propose a transaction model that applies the blockchain to come. Among various applications, this study develops a trading model targeting the energy sales market among the topics that will lead the fourth industrial revolution. As a result of analyzing the proposed model, it was possible to be sure of the possibility of a safer energy sales transaction than the existing method.
Recently, there have been a number of researchers in the field of education who are actively exploring the educational applications of Blockchain technology, even though it is still in its infancy. Some researchers have been investigating its application in educational administration to issue academic credentials' or maintain student records with distributed ledger, which is the basis of Blockchain technology. Whereas, others have been examining its application in redesigning learning systems that are being used in various contexts, including online learning and lifelong education. In that vein, this paper aims to discuss a liberal arts education system which will be supported by Blockchain-based 'smart contracts'. At present, active efforts are being made to innovate liberal arts education in Korea, centered around government-funded university innovation projects and there have been reports of great achievements. However, if the Blockchain technology is applied to innovating the liberal arts education, we will innovate not only the liberal arts education but also university education as a whole. In this paper, there are suggestions on how to build a learner-centered educational environment where a liberal arts education system is supported by Blockchain-based smart contracts. First of all, the current innovation in liberal arts education and its limitations are discussed, followed by ways in which Blockchain-based smart contracts can reframe the liberal arts education system. Last but not least, the paper addresses implications of the Blockchain technology applications in liberal arts education, along with their future prospects.
In this paper, we propose a method for protecting Android applications against reverse engineering attacks. In this method, the server encrypts the original executable code (DEX) included in an APK file, inserts into the APK file a stub code that decrypts the encrypted DEX later at run-time, and distributes the modified APK file. The stub code includes an integrity validation code to detect attacks on itself. When a user installs and executes the APK file, the stub code verifies the integrity of itself, decrypts the encrypted DEX, and loads it dynamically to execute. Since the original DEX is distributed as an encrypted one, we can effectively protect the intellectual property. Further, by verifying the integrity of the stub code, we can prevent malicious users from bypassing our method. We applied the method to 15 Android apps, and evaluated its effectiveness. We confirmed that 13 out of them operates normally.
Server push which is technology of sending contents from servers to browsers in real time using long polling requests enables real time bidirectional communications between servers and browsers in HTTP environment. Recently, thanks to the rapid supply of mobile devices having ability of full browsing, server push is being applied to various applications. However, because servers providing services should offer distributed contents to a large number of users simultaneously in various user environments, they have a burden that offers contents quickly distinguishing much more concurrent users than before. The method of message exchange so far achieved in distributed server environment has difficulties in the performance of simultaneous user request process, the identification of users and the contents delivery. In this paper, We proposed message exchange architecture between servers for offering server push in the distributed server environment. The proposed architecture enables message exchange in the method of push between servers based on event driven architecture. In addition, the proposed architecture enables flexible identification of a event agent and event processing under the connected environment of a lot of users. In this paper, we designed and implemented the proposed architecture and compared performance with the previous way through a performance test. In addition, function is confirmed through the case realization. As a result of the performance test, the proposed architecture can lessen the use of server Thread and response time of users and increase simultaneous throughput.
Spectrum scarcity problem and increasing spectrum demand for new wireless applications have embossed the importance of cognitive radio technology; the technology enables the sharing of channels among secondary (unlicensed) and primary (licensed) users on a non-interference basis after sensing the vacant channel. To enhance the accuracy of sensing, distributed spectrum sensing is proposed. However, it is necessary to provide the robustness against the compromised sensing nodes in the distributed spectrum sensing. RDSS, a fusion mechanism based on the reputation of sensing nodes and WSPRT (weighted sequential probability ratio test), was proposed. However, in RDSS, the execution number of WSPRT could increase according to the order of inputted sensing values, and the fast defense against the forged values is difficult. In this paper, we propose an enhanced fusion mechanism to input the sensing values in reputation order and exclude the sensing values with the high possibility to be compromised, using the trend of reputation variation. We evaluate our mechanism through simulation. The results show that our mechanism improves the robustness against attack with the smaller number of sensing values and more accurate detection ratio than RDSS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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