Gunes, Volkan;Peter, Steffen;Givargis, Tony;Vahid, Frank
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.12
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pp.4242-4268
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2014
The Cyber-Physical System (CPS) is a term describing a broad range of complex, multi-disciplinary, physically-aware next generation engineered system that integrates embedded computing technologies (cyber part) into the physical world. In order to define and understand CPS more precisely, this article presents a detailed survey of the related work, discussing the origin of CPS, the relations to other research fields, prevalent concepts, and practical applications. Further, this article enumerates an extensive set of technical challenges and uses specific applications to elaborate and provide insight into each specific concept. CPS is a very broad research area and therefore has diverse applications spanning different scales. Additionally, the next generation technologies are expected to play an important role on CPS research. All of CPS applications need to be designed considering the cutting-edge technologies, necessary system-level requirements, and overall impact on the real world.
With the progress of information-oriented society, many device with advanced technologies invented by many companies. However, the current firmware technologies have many problems to meet such high level of new Technologies, Recently it become necessary new manufactures of information-oriented society to require such embedded operating system as their system-level platform. Embedded linux, which could be on alternative proposal of existing high-cost embedded operating system, become available commercially by many companies Linux has many programs, But, embedded databases require very high cost. In this paper, we suggest ERT DE which has a small size and is suitable for embedded real-time technologies.
Although deep learning-based visual image recognition technology has evolved rapidly, most of the commonly used methods focus solely on recognition accuracy. However, the demand for low latency and low power consuming image recognition with an acceptable accuracy is rising for practical applications in edge devices. For example, most Internet of Things (IoT) devices have a low computing power requiring more pragmatic use of these technologies; in addition, drones or smartphones have limited battery capacity again requiring practical applications that take this into consideration. Furthermore, some people do not prefer that central servers process their private images, as is required by high performance serverbased recognition technologies. To address these demands, the object and scene recognition technologies for mobile/embedded devices that enable optimized neural networks to operate in mobile and embedded environments are gaining attention. In this report, we briefly summarize the recent trends and issues of object and scene recognition technologies for mobile and embedded devices.
Kim, Hyung-Ho;Choi, Sun-Hee;Jo, Tea-Jong;Kim, Soon-Ju;Jang, Jea-In
Proceedings of the KIEE Conference
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2006.04a
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pp.261-263
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2006
Nowadays, technologies such as RFID, sensor network makes our life comfortable more and more. In this paper we propose a wearable computing system for blind and deaf person who can be easily out of sight from our technology. We are making a wearable computing system that is consisted of embedded board to processing data, ultrasonic sensors to get distance data and motors that make vibration as a signal to see the screen for a deaf person. This system offers environmental informations by text and voice. For example, distance data from a obstacle to a person are calculated by data compounding module using sensed ultrasonic reflection time. This data is converted to text or voice by main processing module, and are serviced to a handicapped person. Furthermore we will extend this system using a voice recognition module and text to voice convertor module to help communication among the blind and deaf persons.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.18
no.4
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pp.165-172
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2023
Heterogeneous computing is a technology that utilizes different types of processors to perform parallel processing. It maximizes task processing and energy efficiency by leveraging various computing resources such as CPUs, GPUs, and FPGAs. On the other hand, edge computing has developed with IoT and 5G technologies. It is a distributed computing that utilizes computing resources close to clients, thereby offloading the central server. It has evolved to intelligent edge computing combined with artificial intelligence. Intelligent edge computing enables total data processing, such as context awareness, prediction, control, and simple processing for the data collected on the edge. If heterogeneous computing can be successfully applied in the edge, it is expected to maximize job processing efficiency while minimizing dependence on the central server. In this paper, experiments were conducted to verify the feasibility of various parallel programming models on high-end and low-end edge devices by using benchmark applications. We analyzed the performance of five parallel programming models on the Raspberry Pi 4 and Jetson Orin Nano as low-end and high-end devices, respectively. In the experiment, OpenACC showed the best performance on the low-end edge device and OpenSYCL on the high-end device due to the stability and optimization of system libraries.
The phrase "Ubiquitous Computing" has become popular ever since Mark Weiser used it in an article. It is to realize a computerized environment in which small computers are embedded and cooperate with each other. This environment will support many activities of our daily life. In a Ubiquitous Computing environment, various devices will be connected to the network from houses and buildings. Therefore it is necessary to ensure network security and to protect private data from tapping, falsification and the disguising of identity by others. This study reviews the Ubiquitous Computing technologies in detail and outlines the design concept of the Stream Cipher Algorithm.
Recently, an increasing number of embedded processors such as ARM Mali begin to support GPGPU programming frameworks, such as OpenCL. Thus, GPGPU technologies that have been used in PC and server environments are beginning to be applied to the embedded systems. However, many embedded systems have different architectural characteristics compare to traditional PCs and low-power consumption and real-time performance are also important performance metrics in these systems. In this paper, we implement a parallel AES cryptographic algorithm for a modern embedded GPU using OpenCL, a standard parallel computing framework, and compare performance against various baselines. Experimental results show that the parallel GPU AES implementation can reduce the response time by about 1/150 and the energy consumption by approximately 1/290 compare to OpenMP implementation when 1000KB input data is applied. Furthermore, an additional 100 % performance improvement of the parallel AES algorithm was achieved by exploiting the characteristics of embedded GPUs such as removing copying data between GPU and host memory. Our results also demonstrate that higher performance improvement can be achieved with larger size of input data.
Wang, Yang;Swartz, R. Andrew;Lynch, Jerome P.;Law, Kincho H.;Lu, Kung-Chun;Loh, Chin-Hsiung
Smart Structures and Systems
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v.3
no.3
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pp.321-340
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2007
Structural control technologies have attracted great interest from the earthquake engineering community over the last few decades as an effective method of reducing undesired structural responses. Traditional structural control systems employ large quantities of cables to connect structural sensors, actuators, and controllers into one integrated system. To reduce the high-costs associated with labor-intensive installations, wireless communication can serve as an alternative real-time communication link between the nodes of a control system. A prototype wireless structural sensing and control system has been physically implemented and its performance verified in large-scale shake table tests. This paper introduces the design of this prototype system and investigates the feasibility of employing decentralized and partially decentralized control strategies to mitigate the challenge of communication latencies associated with wireless sensor networks. Closed-loop feedback control algorithms are embedded within the wireless sensor prototypes allowing them to serve as controllers in the control system. To validate the embedment of control algorithms, a 3-story half-scale steel structure is employed with magnetorheological (MR) dampers installed on each floor. Both numerical simulation and experimental results show that decentralized control solutions can be very effective in attaining the optimal performance of the wireless control system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.5654-5668
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2018
Driven by security and real-time demands of Internet of Things (IoT), the timing of fog computing and edge computing have gradually come into place. Gateways bear more nearby computing, storage, analysis and as an intelligent broker of the whole computing lifecycle in between local devices and the remote cloud. In fog computing, the edge broker requires X-aware capabilities that combines software programmability, stream processing, hardware optimization and various connectivity to deal with such as security, data abstraction, network latency, service classification and workload allocation strategy. The prosperous of Field Programmable Gate Array (FPGA) pushes the possibility of gateway capabilities further landed. In this paper, we propose a software-defined gateway (SDG) scheme for fog computing paradigm termed as Fog Computing Zero-Knowledge Gateway that strengthens data protection and resilience merits designed for industrial internet of things or highly privacy concerned hybrid cloud scenarios. It is a proxy for fog nodes and able to integrate with existing commodity gateways. The contribution is that it converts Privacy-Enhancing Technologies rules into provable statements without knowing original sensitive data and guarantees privacy rules applied to the sensitive data before being propagated while preventing potential leakage threats. Some logical functions can be offloaded to any programmable micro-controller embedded to achieve higher computing efficiency.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.8
no.4
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pp.288-298
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2008
We introduce new type of networked robot, Ubiquitous Robotic Companion (URC), embedded with ATLAS Service-oriented architecture for enhancing the space sensing capability. URC is a network-based robotic system developed by ETRI. For years of experience in deploying service with ATLAS sensor platform for elder and people with special needs in smart houses, we need networked robots to assist elder people in their successful daily living. Recently, pervasive computing technologies reveals possibilities of networked robots in smart spaces, consist of sensors, actuators and smart devices can collaborate with the other networked robot as a mobile sensing platform, a complex and sophisticated actuator and a human interface. This paper provides our experience in designing and implementing system architecture to integrate URC robots in pervasive computing environments using the University of Florida's ATLAS service-oriented architecture. In this paper, we focus on the integrated framework architecture of URC embedded with ATLAS platform. We show how the integrated URC system is enabled to provide better services which enhance the space sensing of URC in the smart space by applying service-oriented architecture characterized as flexibility in adding or deleting service components of Ubiquitous Robotic Companion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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