Recently, the wearable computing technology with bio-sensors has been rapidly developed and utilized in various areas such as personal health, care-giving for senior citizens who live alone, and sports activities. In particular, the wearable computing equipment to measure vital signs by means of digital yarns and bio sensors is noticeable. The wearable computing devices help users monitor and manage their health in their daily lives through the customized healthcare service. In this paper, we suggest a system for monitoring and analyzing vital signs utilizing smart healthcare clothing with bio-sensors. Vital signs that can be continuously acquired from the clothing is well-known as unstructured data. The amount of data is huge, and they are perceived as the big data. Vital sings are stored by Hadoop Distributed File System(HDFS), and one can build data warehouse for analyzing them in HDFS. We provide health monitoring system based on vital sings that are acquired by biosensors in smart healthcare clothing. We implemented a big data platform which provides health monitoring service to visualize and monitor clinical information and physical activities performed by the users.
There has been an influx of traders and researchers eager to gain a better understanding of the market due to the rapid growth of the FOREX market. Traders with varying degree of experience are also often inundated with information, analysis methods as well as trading rules when making a trading decision on buying/selling a currency exchange pair. Thus, this paper reviews the current computational tools and analysis methods used within the FOREX trading community and proposes the development of a web-based trading platform with e-learning features to support beginners. Novice traders could also benefit from the use of the proposed e-learning trading platform as it helps them gain valuable knowledge and navigate the FOREX market in real-time. Even experienced traders would find it useful as the platform could be used for actual trading and acts as a reference point to understand the reasoning behind the certain technical analysis implementation that are still unclear to them.
Lane detection is a key function in developing autonomous vehicle technology. In this paper, we propose a lane marker detection algorithm robust to environmental variation targeting low cost embedded computing devices. The proposed algorithm consists of two phases: initialization phase which is slow but has relatively higher accuracy; and the tracking phase which is fast and has the reliable performance in a limited condition. The initialization phase detects lane markers using a set of filters utilizing the various features of lane markers. The tracking phase uses Kalman filter to accelerate the lane marker detection processing. In a tracking phase, we measure the reliability of the detection results and switch it to initialization phase if the confidence level becomes below a threshold. By combining the initialization and tracking phases we achieved high accuracy and acceptable computing speed even under a low cost computing resources in which we cannot use the computing intensive algorithm such as deep learning approach. Experimental results show that the detection accuracy is about 95% on average and the processing speed is about 20 frames per second with Raspberry Pi 3 which is low cost device.
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.
Recently, artificial intelligence techniques have been widely used in the computer science field, such as the Internet of Things, big data, cloud computing, and mobile computing. In particular, resource management is of utmost importance for maintaining the quality of services, service-level agreements, and the availability of the system. In this paper, we review and analyze various ways to meet the requirements of cloud resource management based on artificial intelligence. We divide cloud resource management techniques based on artificial intelligence into three categories: fog computing systems, edge-cloud systems, and intelligent cloud computing systems. The aim of the paper is to propose an intelligent resource management scheme that manages mobile resources by monitoring devices' statuses and predicting their future stability based on one of the artificial intelligence techniques. We explore how our proposed resource management scheme can be extended to various cloud-based systems.
Ubiquitous computing has extended the computer system into the whole physical space and has ushered the emergence of more dynamic distributed systems. This environment require unique QoS parameters for various devices, resources and user requirements. In this paper, we propose a new hybrid QoS management model which defines a static-dynamic QoS parameter that is more appropriate to the ubiquitous computing environment. This model consists of the QoS Control Management Module(QoS CMM) in the client side and the Resource QoS Management Module (RQoS MM) in the server side. The RQoS MM deals with the static QoS parameters and the whole QoS control of the distributed control(QoS CMM) in order to minimize server load in cases of multiple communication. Finally, we present the experimental result of our location based application using a graphical user interface that shows the multimedia service execution of selected client device types such as desktop PC, notebook and PDA.
Broadcast encryption schemes are applied to transmit digital informations of multimedia, software, Pay-TV etc. in public network. User acquires message or session key to use key that broadcaster transmits, broadcaster need process that generation and distribution key in these process. Also, user secession new when join efficient key renewal need. In this paper, introduce about efficient key generation and distribution, key renewal method. The temporary conference environment base structure against an each mobile device wild gap. Without the transmission possible, it follows infrequent location change and with the quality where the key information change flow. Thus, in this paper, in order to apply to the embedded computing environment and the key generation and the efficient key renewal are done when the mobile device is used of the specify space it proposes.
Reconfigurable computing is a new computing paradigm which has more potential in terms of performance and flexibility. Reconfigurable computing systems are opening a new era in digital signal processing such as multimedia, communication and consumer electronics because they can filter data rapidly and excel at pattern recognition, image process- ing and encryption. Although many reconfigurable computing systems use a conventional programmable device, they carry several serious problems to be solved. This paper proposes a logic block architecture of programmable device suit-able for the reconfigurable computing. Compared to conventional logic blocks, our logic block can improve implementation density, efficiency and speed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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