Design and Verification using Energy Consumption Model of Low Power Sensor Network for Monitoring System for Elderly Living Alone

독거노인 모니터링 시스템을 위한 저전력 센서 네트워크 설계 및 에너지 소모 모델을 이용 검증

  • Published : 2009.09.30

Abstract

Wireless sensor networks consist of small, autonomous devices with wireless networking capabilities. In order to further increase the applicability in real world applications, minimizing energy consumption is one of the most critical issues. Therefore, accurate energy model is required for the evaluation of wireless sensor networks. In this paper we analyze the power consumption for wireless sensor networks. To develop the power consumption model, we have measured the power characteristics of commercial Kmote node based on TelosB platforms running TinyOS. Based on our model, the estimated lifetime of a battery powered sensor node can use about 6.9 months for application of human detection using PIR sensors. This result indicates that sensor nodes can be used in a monitoring system for elderly living alone.

무선 센서 네트워크는 무선 네트워크 기능이 있는 소형 장치로 구성된다. 실제 현장에서 센서 네트워크의 응용 영역을 증가시키기 위해서는 에너지 소모를 최소화 하는 것이 가장 큰 문제이다. 그러므로 센서 네트워크의 평가를 위해서 정확한 에너지 모델이 필요하다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 전력 소모를 분석한다. 전력 소모 모델을 개발하기 위해서 TelosB를 기반으로 하는 상용 제품인 Kmote의 전력 특성을 측정한다. 제안한 모델로부터 PIR 센서를 이용하는 인체 감지 응용에서 건전지를 사용하는 센서 노드는 약 6.9개월의 수명을 예상할 수 있다. 이러한 결과를 바탕으로 독거노인 모니터링 시스템에 적용 가능함을 확인하였다.

Keywords

References

  1. 지경용 외, "유비쿼터스 시대의 보건 의료", 진한엠엔비, 2005.
  2. E. Dishman, "Inventing Wellness Systems forAging in Place", IEEE Computer Magazine,pp.34-41, May 2004.
  3. E. D. Mynatt, A.-S. Melenhorst, A. D. Fisk andW. A. Rogers, "Aware Technologies for Agingin Place: Understanding User Needs andAttitudes", IEEE Pervasive Computing, pp.36-41, April-June 2004.
  4. M.Ogawa et. al., "Long-term remote behaviormonitoring of the elderly using sensors installedin domestic houses", in Proc. of the SecondJoint EMBS/BMES Conference, pp.1853-1854,Oct. 2002.
  5. T.S. Barger, D. E. Brown, and M. Alwan,"Health-Status Monitoring Through Analysis ofBehavioral Patterns," IEEE Trans. on Sys. Man and Cyb.-Part A, vol.35, no.1, pp.22-27, Jan.2005. https://doi.org/10.1109/TSMCA.2004.838474
  6. G. Virone, N. Noury, and J. Demongeot, "ASystem for Automatic Measurement ofCircadian Activity Deviations in Telemedicine,"IEEE Trans. Biomedical Engineering, vol.49,no.12, pp.1463-1469, Dec. 2002. https://doi.org/10.1109/TBME.2002.805452
  7. M. Alwan et. al. "Impact of MonitoringTechnology in Assisted Living: OutcomePilot," IEEE Trans. Information Tech. in Biomedicine, vol.10, no.1, pp.192-198, Jan. 2006. https://doi.org/10.1109/TITB.2005.855552
  8. G. Virone, et. al., "Behavioral Patterns of OlderAdults in Assisted Living," IEEE Trans. Info. Tech. in Biomedicine, vol.12, no.3, pp.387-398,May 2008. https://doi.org/10.1109/TITB.2007.904157
  9. Seon-Woo Lee et. al. "A Remote BehavioralMonitoring System for Elders Living Alone," Int'l Conf. on Control, Auto., and Sys.,pp.2725-2730, Seoul Korea Oct. 2007.
  10. Texas Instruments hompage, http://www.ti.com
  11. PerkinElmer Optoelectronics,http://optoelectronics.perkinelmer.com/
  12. TinyOS homepage, http://www.tinyos.net
  13. Agilent homapge, http://www.agilent.com
  14. 한림지킴이 homepage, http://jikimi.hallym.ac.kr