Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.1260-1263
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2009
제한된 배터리를 가지는 센서 네트워크의 수명을 길게 하기 위하여 에너지 소비를 줄이고 효율성을 높이는 다양한 방법이 제안되었다. 센서 노드에서의 데이터 전송은 가장 큰 에너지 소비 활동이 되기 때문에, 데이터가 전송되는 양을 줄여서 에너지 소비를 줄일 수 있는 방법이 한 부분으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 특징을 반영하고, 시간적 연관성만을 고려한 데이터 퓨전 기법인 TiNA(Temporal coherency-aware in-Network Aggregation)를 기반으로 시간, 공간적 연관성을 동시에 고려하여 데이터 퓨전을 하는 효율적인 데이터 퓨전(Data Fusion) 기법을 제안하였다.
Road surface monitoring is essential for maintaining road environment safety through managing risk factors like rutting and crack detection. Using autonomous driving-based UGVs with high-performance 2D laser sensors enables more precise measurements. However, the increased energy consumption of these sensors is limited by constrained battery capacity. In this paper, we propose a fusion sensor system for efficient surface monitoring with UGVs. The proposed system combines color information from cameras and depth information from line laser sensors to accurately detect surface displacement. Furthermore, a dynamic sampling algorithm is applied to control the scanning frequency of line laser sensors based on the detection status of monitoring targets using camera sensors, reducing unnecessary energy consumption. A power consumption model of the fusion sensor system analyzes its energy efficiency considering various crack distributions and sensor characteristics in different mission environments. Performance analysis demonstrates that setting the power consumption of the line laser sensor to twice that of the saving state when in the active state increases power consumption efficiency by 13.3% compared to fixed sampling under the condition of λ=10, µ=10.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.9
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pp.409-418
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2015
In order to delivery of the correct information in IoT environment, it is important to deduce collected information according to a user's situation and to create a new information. In this paper, we propose a control access scheme of information through context-aware to protect sensitive information in IoT environment. It focuses on the access rights management to grant access in consideration of the user's situation, and constrains(access control policy) the access of the data stored in network of unauthorized users. To this end, after analysis of the existing research 'CP-ABE-based on context information access control scheme', then include dynamic conditions in the range of status information, finally we propose a access control policy reflecting the extended multi-dimensional context attribute. Proposed in this paper, access control policy considering the dynamic conditions is designed to suit for IoT sensor fusion environment. Therefore, comparing the existing studies, there are advantages it make a possible to ensure the variety and accuracy of data, and to extend the existing context properties.
Wireless Sensor Network (WSN) is a wireless network that gathers information from remote area with autonomously configured routing path. We propose a fusion based routing for a 'convergecast' in which all sensors periodically forward collected data to a base station. Previous researches dealt with only full-fusion or no-fusion case. Our Fusion rate based Spanning Tree (FST) can provide effective routing topology in terms of total cost according to all ranges of fusion rate f ($0{\leq}f{\leq}1$). FST is optimum for convergecast in case of no-fusion (f = 0) and full-fusion (f = 1) and outperforms the Shortest Path spanning Tree (SPT) or Minimum Spanning Tree (MST) for any range of f (0 < f < 1). Simulation of 100-node WSN shows that the total length of FST is shorter than MST and SPT nearby 31% and 8% respectively in terms of topology lengths for all range of f. As a result, we confirmed that FST is a very useful WSN topology.
Young-Geun Kim;Seung-Hyeon Kim;Jung-Kon Kim;Won-Jung Kim
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.1
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pp.189-196
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2024
Frequent false positives alarm from the Intelligent Selective Control System have raised significant concerns. These persistent issues have led to declines in operational efficiency and market credibility among agents. Developing a new model or replacing the existing one to mitigate false positives alarm entails substantial opportunity costs; hence, improving the quality of the training dataset is pragmatic. However, smaller organizations face challenges with inadequate capabilities in dataset collection and refinement. This paper proposes an automatic human pose data collection system centered around a human pose estimation model, utilizing camera-based sensor fusion techniques and edge devices. The system facilitates the direct collection and real-time processing of field data at the network periphery, distributing the computational load that typically centralizes. Additionally, by directly labeling field data, it aids in constructing new training datasets.
We Propose a sensor fusion technique for motion capture system. In our system, two kinds of sensors are used for mutual assistance. Four magnetic sensors(markers) are attached on the upper arms and the back of the hands for assisting twelve optical sensors which are attached on the arms of a performer. The optical sensor information is not always complete because the optical markers can be hidden due to obstacles. In this case, magnetic sensor information is used to link discontinuous optical sensor information. We use a system identification techniques for modeling the relation between the sensors' signals. Dynamic systems are constructed from input-output data. We determine the best model from the set of candidate models using the canonical system identification techniques. Our approach is using a simple signal processing technique currently. In the future work, we will propose a new method using other signal processing techniques such as Wiener or Kalman filter.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.2
no.1
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pp.1-6
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2013
Variety of smart devices including smart phone have become and essential item in user's daily life. This means that smart devices are good mediators to get collecting user's behavior by sensors mounted on the devices. The information from smart devices is important clues to identify by analyzing the user's preferences and needs. Through this, the intelligent service which is fitted to the user is possible. This paper propose a smart service recommendation model based on user scenario using fusion context-awareness. The information for recommendation services is collected to make the scenario depending on time, location, action based on the Fusion process. The scenarios can help predict a user's situation and provide the services in advance. Also, content categories as well as the content types are determined depending on the scenario. The scenario is a method for providing the best service as well as a basis for the user's situation. Using this method, proposing a smart service model with the fusion context-awareness based on the hybrid sensing is the goal of this paper.
자율주행 시스템이 탑재되어 있는 무인이동체는 운용환경에 따라 공중, 해상, 육상 무인이동체로 분류할 수 있고 모든 분야에서 관련 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 무인이동체는 자율주행 시스템이 탑재되어 외부 환경을 스스로 인식해 상황을 판단하는 특징을 갖고 있다. 따라서, 무인이동체는 센서로부터 수집되는 데이터를 이용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 이러한 이유로 보안 (Security) 분야에서는 무인이동체에 탑재되는 센서를 대상으로 신호 오류주입을 수행하여 해당 무인이동체의 오동작을 유발하는 연구결과들이 최근 발표되고 있다. 신호 오류주입공격은 물리레벨 (PHY-level) 에서 수행되기 때문에, 공격 수행 여부를 소프트웨어 레벨에서 탐지하는 것은 매우 어렵다는 특징을 갖고 있다. 현재까지 신호 오류주입 공격을 탐지할 수 있는 방법은 다수의 센서를 이용하는 센서퓨전 (Sensor Fusion)을 기반으로 하는 방법이 있다. 하지만, 현실적으로 하나의 무인이동체에 동일한 기능을 하는 센서 여러 개를 중복해서 탑재하는 것은 어려움이 있다. 그리고 단일 센서만을 이용하여 신호 오류주입 공격을 탐지하는 방법에 대해서는 아직까지 연구가 진행되고 있지 않다. 본 논문에서는 무인이동체 환경에서 가장 널리 사용되고 있는 MEMS 센서를 대상으로 신호 오류주입 공격을 재연하고, 단일 센서 환경에서 해당 공격을 탐지할 수 있는 방법에 대하여 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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