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[국내논문] A study on BSN data collection technique through mobile devices in a cloud environment 원문보기

International journal of advanced smart convergence, v.6 no.2, 2017년, pp.82 - 88  

Hwang, Chigon (Department of Internet Information, Kyungmin College) ,  Kim, Hyung-Seok (Department of Information System, KwangWoon University Graduate School of Information Contents) ,  Lee, Jong-Yong (Ingenium College of Liberal Arts, KwangWoon University) ,  Jung, Kyedong (Ingenium College of Liberal Arts, KwangWoon University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The data generated by the BSN sensor attached to the human body is mostly mobile. Accordingly, in a mobile cloud environment that processes BSN data, the service should not be fixed in a specific area but be able to support it according to the move. The mobile device must be able to process, filter ...

주제어

#Mobile Cloud System   #SaaS(Software as a Service)   #BSN(Body Sensor Network)   #Mobility   #Standard Schema  

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

성능/효과

  • First, it handles a large amount of BSN data at each mobile device and delivers data in a standardized format. Second, each coordinator and mDBaaS supports smooth data request and processing regardless of mobile device movement. Third, it solves the heterogeneity between devices by using standardized data transmission method.
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참고문헌 (8)

  1. Schmitt, L., Falck, T., Wartena, F., & Simons, D. (2007, June). Novel ISO/IEEE 11073 standards for personal telehealth systems interoperability. In High confidence medical devices, software, and systems and medical device plug-and-play interoperability, 2007. HCMDSS-MDPnP. Joint workshop on (pp. 146-148). IEEE. 

  2. Dillon, T., Wu, C., & Chang, E. (2010, April). Cloud computing: issues and challenges. In Advanced Information Networking and Applications (AINA), 2010 24th IEEE International Conference on (pp. 27-33). IEEE. 

  3. Hwang, C., Shin, H., Lee, J. Y., & Jung, K. D. (2016). A Design of the Cloud Aggregator on the MapReduce in the Multi Cloud. International Journal of Internet, Broadcasting and Communication, 8(1), 155-162. 

  4. Fortino, G., Parisi, D., Pirrone, V., & Di Fatta, G. (2014). BodyCloud: A SaaS approach for community body sensor networks. Future Generation Computer Systems, 35, 62-79. 

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  5. Fortino, G., Pathan, M., & Di Fatta, G. (2012, December). Bodycloud: Integration of cloud computing and body sensor networks. In Cloud Computing Technology and Science (CloudCom), 2012 IEEE 4th International Conference on (pp. 851-856). IEEE. 

  6. Fortino, G., Parisi, D., Pirrone, V., & Di Fatta, G. (2014). BodyCloud: A SaaS approach for community body sensor networks. Future Generation Computer Systems, 35, 62-79. 

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  7. Dinh, H. T., Lee, C., Niyato, D., & Wang, P. (2013). A survey of mobile cloud computing: architecture, applications, and approaches. Wireless communications and mobile computing, 13(18), 1587-1611. 

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  8. Wu, L., Garg, S. K., & Buyya, R. (2011, May). Sla-based resource allocation for software as a service provider (saas) in cloud computing environments. In Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGrid), 2011 11th IEEE/ACM International Symposium on (pp. 195-204). IEEE. 

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