Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/227
Τίτλος: Efficient IoT-based sensor BIG Data collection-processing and analysis in Smart Buildings
Συγγραφείς: Plageras, Andreas P.
Psannis, Kostas E.
Stergiou, Christos
Wang, Haoxiang
Gupta, Brij B.
Τύπος: Article
Θέματα: FRASCATI::Engineering and technology
Λέξεις-Κλειδιά: Internet of Things
Cloud Computing
Big Data
Smart Building
Sensor Management
Energy Efficiency
Data Collection
Contiki OS
Ημερομηνία Έκδοσης: 1-Μαΐ-2018
Εκδότης: Elsevier
Πηγή: Future Generation Computer Systems
Τόμος: 82
Πρώτη Σελίδα: 349
Τελευταία Σελίδα: 357
Επιτομή: Internet of Things (IoT) provides to everyone new types of services in order to improve everyday life. Through this new technology, other recently developed technologies such as Big Data, Cloud Computing, and Monitoring could take part. In this work, we survey the four aforementioned technologies in order to find out their common operations, and combine their functionality, in order to have beneficial scenarios of their use. Despite the boarder concept of a smart city, we will try to investigate new systems for collecting and managing sensors’ data in a smart building which operates in IoT environment. As a bases technology for the proposed sensor management system, a cloud server would be used, collecting the data that produced from each sensor in the smart building. These data are easy to be managed and controlled from distance, by a remote (mobile) device operating on a network set up in IoT technology. As a result, the proposed solutions for collecting and managing sensors’ data in a smart building could lead us in an energy efficient smart building, and thus in a Green Smart Building.
URI: https://doi.org/10.1016/j.future.2017.09.082
https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/227
ISSN: 0167739X
Αλλοι Προσδιοριστές: 10.1016/j.future.2017.09.082
Εμφανίζεται στις Συλλογές: Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΜέγεθοςΜορφότυπος 
Elsevier-FGCS 2017.pdf1,45 MBAdobe PDFΠροβολή/Ανοιγμα


Τα τεκμήρια στο Αποθετήριο προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα, εκτός αν αναφέρεται κάτι διαφορετικό.