Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.3
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pp.406-412
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2010
In this paper, we formally define the problem of maximizing the coverage of sensor deployment, which is the optimization problem appeared in real-world sensor deployment, and analyze the properties of its solution space. To solve the problem, we proposed novel genetic algorithms, and we could show their superiority through experiments. When applying genetic algorithms to maximum coverage sensor deployment, the most important issue is how we evaluate the given sensor deployment efficiently. We could resolve the difficulty by using Monte Carlo method. By regulating the number of generated samples in the Monte Carlo evaluation of genetic algorithms, we could also reduce the computing time significantly without loss of solution quality.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06d
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pp.383-386
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2008
기존 개발되어 왔던 센서 네트워크 시뮬레이터는 외부 환경적인 영향요소를 고려하지 않고 네트워크 중심적으로 설계 및 구현되어 왔다. 하지만 센서 네트워크의 사용 목적이 다양해지면서 센서 네트워크를 실내뿐만 아니라 실외 환경에도 적용하려 하고 있다. 실내보다 실외 환경에 센서 네트워크를 구축할 경우 가장 먼저 고려해야 할 사항은 초소형, 저전력의 특징을 가지고 있는 센서들을 배치하는 것이기 때문에 센서가 배치되는 지리적 요소를 고려해야 한다. 따라서 기존 센서 네트워크 시뮬레이터는 지리적 요소가 배제되어 있기 때문에 외부 환경에 적용하여 센서 네트워크를 시뮬레이션하게 되면 상당히 많은 차이점을 보일 수 밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 외부 환경에 센서 네트워크를 구축 시 고려되는 핵심 영향요소 중 지리적 요소를 고려하여, 시뮬레이터에 접목시킬 수 있도록 세분화 및 분석하였다. 이를 통해 외부 환경에 센서 네트워크 구축 시 효율적으로 센서를 배치할 수 있도록 앞에서 분석한 지형 정보를 고려하여 센서 탐지 영역 감소율 분석을 위한 시뮬레이터 모듈을 설계한다.
본 논문은 무선 센서 네트워크에서 SOFM을 이용하여 센서 노드를 배치하는 방법을 제안한다. 제안한 방식은 특정 공간에서 센서 노드의 밀도가 일정하도록 SOFM을 이용하여 센서 노드를 배치시킨다. 시뮬레이션으로 최적의 위치를 탐색하고, 그 위치에 무선 센서 노드를 설치하여 제안한 방식의 성능을 검토하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.662-664
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2011
무선 센서 네트워크에서 관심지역이 각 센서에 의하여 얼마나 잘 센싱되는지의 정도에 대한 커버리지(coverage)와 센서에 의하여 센싱된 데이터를 싱크노드까지 얼마나 잘 전달될 수 있는지의 정도에 관한 연결성(connectivity)은 중요한 연구 분야이다. 이와 관련하여 본 논문에서는 센서 네트워크에서 p-coverage와 q-connectivity ($q{\leq}6$)를 만족하는 최적의 센서 배치패턴 문제에 관한 연구 결과를 기술한다. 특히, 1-coverage의 경우 최적이라 알려진 삼각 격자 패턴에 대하여 p-coverage와 6-connectivity을 만족하도록 하는 배치 방법을 제시한다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.6
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pp.55-62
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2010
Monitoring systems are able to report certain events at region of interest(ROI) and to take an appropriate action. From industrial product line full of robots to fire detection, intrusion detection, smart grid application, environmental pollution alarm system, monitoring system has widely used in diverse industry sector. Recently, due to advance of wireless communication technology and availability of low cost sensors, intelligent and/or smart monitoring systems such as sensor networks has been developed. Several deployment methods are introduced to meet various monitoring needs and deployment performance criteria are also summarized to be used to identify weak point and be useful at designing monitoring systems. Both efficiency during deployment and usefulness after the deployment should be assessed. Efficiency factors during deployment are elapsed time, energy required, deployment cost, safety, sensor node failure rate, scalability. Usefulness factors after deployment are ROI coverage, connectivity, uniformity, target density similarity, energy consumption rate per unit time and so on.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.6B
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pp.738-743
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2011
This paper considers the cost minimization issue for sensor network systems where sensor energy is supplied by remote energy sources wirelessly. Assuming symmetric structures of sensor nodes and energy sources, cost minimization problem is formulated, where the cost of sensor networks is represented as a function of sensor node density and energy source coverage. The optimal solution for the problem is provided and simulation results show that the proposal scheme achieves around 19% cost reduction in comparision to a conventional scheme.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.44
no.1
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pp.41-48
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2007
In this paper, we propose an optimal placement of sensor nodes with 2.4GHz wireless channel characteristics. The proposed method determines optimal transmission range based on log-normal path loss model, and optimal number of sensor nodes calculating the density of sensor nodes. For the lossless data transmission, we search the optimal locations with self-organizing feature maps(SOM) using transmission range, and number of sensor nodes. We demonstrate that optimal transmission range is 20m, and optimal number of sensor nodes is 8. We performed simulations on the searching for optimal locations and confirmed the link condition of sensor nodes.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.2
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pp.430-435
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2007
In this paper, we propose an intelligent deployment of sensor network for reliable communication. The proposed method determines optimal transmission range based on the wireless channel characteristics, and searches the optimal number of sensor nodes, and optimal locations with SOFM. We calculate PRR against a distance uses the log-normal path loss model, and decide the communication range of sensor node from PRR. In order to verify the effectiveness of the proposed method, we performed simulations on the searching for intelligent deployment and checking for link condition of sensor network.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.48
no.12
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pp.54-61
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2011
We propose a surveillance-alert system based on optimal placements of PDR(Pulsed Doppler Radar) sensors in USN. By using the detection information of moving target from PDR sensor and by considering the covered detection region and geographical property of the strategic area, three optimal placements of sensors are proposed. The proposed placement are named as the grid type, the linear type and the zigzag type. Also, the surveillance alert system based on three sensor placements are developed. The alert level of the proposed surveillance-alert system are 'Perception', 'Caution', 'Warning' and 'Danger' which are decided by the distance change between the moving targets and the command post. The performace of the developed system is verified via outdoor experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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