ข้อมูลจากบทคัดย่อ
ยังไม่มีสรุปภาษาไทยสำหรับระเบียนนี้
ด้านล่างเป็นบทคัดย่อต้นฉบับภาษาอังกฤษจากข้อมูลบรรณานุกรม โปรดตรวจบทความต้นฉบับก่อนอ้างอิง
Abstract In recent years, the concepts of sustainability and green computing have gained significant attention, particularly in the context of smart cities and their various transportation applications. The primary goal is to shift transportation from fuel-based systems to electric alternatives, reducing overall CO 2 emissions. Motivated by this objective, this paper proposes a Green, Sustainable, and Energy-Efficient System for Transportation Applications in IoT Edge Cloud Networks. The focus is on designing an IoT edge cloud infrastructure to support sustainable and green transportation within smart cities. The system addresses various transportation-related tasks, including energy consumption monitoring, traffic and object detection, and optimal route planning, all while leveraging green edge cloud networks. To optimize performance, we propose a workload partitioning method based on a min-cut scheme that categorizes tasks into IoT-local, edge, and cloud-based workloads. This partitioning aims to reduce computational energy consumption and lower CO 2 emissions, fostering a more eco-friendly environment. Additionally, we introduce the Energy-Efficient Application Partitioning and Task Scheduling (EAPTS) scheme, which efficiently divides and schedules tasks across different nodes. To validate the system, we implemented testbeds based on Oslo’s public transport scenario, used training data from the given dataset, and developed a simulator for a green, sustainable transport environment. Simulation results demonstrate that the proposed system effectively reduces CO 2 emissions, energy consumption, and execution time for all operational tasks.
เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม
ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 74/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย
ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: IoT and Edge/Fog Computing · Smart Cities and Technologies · Advanced Data and IoT Technologies
บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย
Pattaraporn Khuwuthyakorn · Orawit Thinnukool · Chiang Mai University
ข้อจำกัดของข้อมูล
หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง