Wireless sensor networking technology is one of the basic infrastructures for ubiquitous environment. It enables us to gather various sensory data such as temperature, humidity, gas leakage, and speed from the remote sensor devices. To support these networking functions, IEEE WPAN working group makes standards for PHY and MAC, while ZigBee Alliance defines the standards for the network, security, and applications. The low-rate WPAN was emerged to have the characteristics of network resilience, low cost, and low power consumption. It has a broad range of applications including, but not limit to industrial control and monitoring, home automation, disaster forecast and monitoring, health care. In order to provide more intelligent and robust services, users want voice-based solutions to accommodate to low-rate WPAN. In this paper, we have evaluated voice quality of an IEEE 802.15.4 standard compliant voice node. Specifically, it includes the design of a voice node and experiments based on the prediction of voice quality using the E-model suggested by ITU-T G.107, and the network communication mechanisms considering beacon-enabled and nonbeacon-enabled networks for real-time voice communications.
Kim, SungJin;Ra, SangYong;Kim, HwanSeog;Choi, JaeHong;Lee, JunDong
한국컴퓨터정보학회논문지
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제24권6호
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pp.109-115
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2019
Smart Factory is a part of and a key point of the 4th industrial revolution. It performs optimization from the whole viewpoint, using comprehensive data of the post-process data by utilizing various sensors, controllers, and mobile devices beyond the existing factory automation level. In this paper, we design and implement an IoT platform that can detect the safety factors of the workers, the environmental factors of the factory, and real time monitoring at the control center, among the fields to implement smart factory. To accomplish this, we construct a monitoring device that provides sensor information control, server transmission of sensor information, and visualization of collected information. By using this system, it is possible to maintain the temperature and humidity for the optimum working environment in the factory. and also, By using the beacon, it is possible to measure the working time of the worker and trace the position.
Recently, several ICT-based cat studies have produced some successful results, according to academic and industry sources. However, research on the level of simply identifying the cat's condition, such as the behavior and sound classification of cats based on images and sound signals, has yet to be found. In this paper, based on the veterinary scientific knowledge of cats, a practical and academic cat monitoring and disease diagnosis system is proposed to monitor the health status of the cat 24 hours a day by automatically categorizing and analyzing the behavior of the cat with location information using LSTM with a beacon sensor and a raspberry pie that can be built at low cost. Validity of the proposed system is verified through experimentation with cats in actual custody (the accuracy of the cat behavior classification and location identification was 96.3% and 92.7% on average, respectively). Furthermore, a rule-based disease analysis system based on the veterinary knowledge was designed and implemented so that owners can check whether or not the cats have diseases at home (or can be used as an auxiliary tool for diagnosis by a pet veterinarian).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권3호
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pp.243-257
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2010
Rapid developments in wireless sensor networks have extended many applications, hence, many studies have developed wireless sensor network positioning systems for indoor environments. Among those systems, the Global Position System (GPS) is unsuitable for indoor environments due to Line-Of-Sight (LOS) limitations, while the wireless sensor network is more suitable, given its advantages of low cost, easy installation, and low energy consumption. Due to the complex settings of indoor environments and the high demands for precision, the implementation of an indoor positioning system is difficult to construct. This study adopts a low-cost positioning method that does not require additional hardware, and uses the received signal strength (RSS) values from the receiver node to estimate the distance between the test objects. Since many objects in indoor environments would attenuate the radio signals and cause errors in estimation distances, knowing the path loss exponent (PLE) in an environment is crucial. However, most studies preset a fixed PLE, and then substitute it into a radio propagation loss model to estimate the distance between the test points; such method would lead to serious errors. To address this problem, this study proposes a Path Loss Exponent Estimation Algorithm, which uses only four beacon nodes to construct a radio propagation loss model for an indoor environment, and is able to provide enhanced positioning precision, accurate positioning services, low cost, and high efficiency.
무선 센서 네트워크는 다양한 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 무선측위는 센서 네트워크의 응용을 위한 필수적이고 핵심적인 기술로 집중을 받고 있다. 하지만 무선 센서 네트워크의 환경이 3차원으로 이루어져 있는 반면에 대부분의 무선측위 기법은 2차원으로 구현되어 있어 새로운 기법이 요구되고 있는 상황이다. 이에 본 논문에서는 3차원 공간에서 동작하는 무선 센서 네트워크를 위한 저복잡도 무선측위 메커니즘을 제안한다. 기본 개념은 2개의 앵커 노드를 한쌍으로 탑재한 비행체를 이용하는 것으로, 이 앵커 노드들은 그들의 현재 위치를 담고있는 비컨 신호를 주기적으로 전파하며 임의 노드들은 앵커 노드들의 통신 범위에 들어가자마자 이 비컨 신호를 수신한다. 제안된 기법은 3차원 무선측위의 복잡도를 줄이기 위하여 3차원 문제를 2차원의 계산으로 변형하여 임의 노드의 위치를 추정한다. 모의실험 결과를 통해 무선 센서 네트워크에서 제안된 기법이 3차원 무선측위에 효과적임을 확인하였다.
시각장애인의 활동범위가 늘어나면서 복잡하고 대형화된 건물들 속에서 목적지까지 안전하게 찾아가기란 쉽지 않다. 시각장애인을 위해 GPS 신호나 음성 알림 정보, 점자 유도 블록, 음향 신호기 등을 활용한 안내 시스템이 있지만 이는 대부분 실외 안내 시스템으로 실내에서는 적합하지 않다. 이에 본 논문에서는 보편화된 스마트 폰을 이용하여 시각장애인에게 해당 목적지에 대한 방향, 거리, 높이, 장애물 등의 목적지까지의 다양한 정보를 음성기술인 TTS(Text to Speech)와 촉각기술인 햅틱(Haptic) 그리고 블루투스 4.0기반의 근거리 무선통신 기술인 비콘을 이용하여 사용자에게 알려 줄 수 있는 실내 위치 추정 및 안내 시스템을 제안한다. 제한된 시스템의 실험 결과에서 사용자는 목적지까지의 최적 경로를 검색하여 TTS와 Haptic 기술을 이용해 안전하고 정확하게 안내받을 수 있었다.
본 논문에서는 가시선 데이터링크용 추적안테나 시스템에 적용하기 위한 방위각 보정 알고리즘에 대해 연구한다. 이동하는 물체와 가시선 통신링크를 유지하기 위해서는 추적안테나 시스템이 필수적이다. 방위각과 고각계산을 위해서는 이동체와 안테나시스템의 GPS값을 이용하는데, 이때 두 좌표계의 동일성을 유지하기 위해서 초기에 지자기센서나 beacon등을 이용하여 보정을 하게 된다. 하지만 지형적으로 지자기교란이 생기기 쉬운 장소에서는 정확한 보정이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 초기에 RF신호의 수신세기추적을 통해서 신호의 발생 위치를 검출하고 검출된 위치까지의 방위각 보정 값을 계산하여 통신링크개설 후 수신된 GPS값에 보정 값을 적용함으로서 주변의 영향을 최소화하면서 쉽고 빠르게 보정할 수 있다.
본 논문은 IEEE 802.15.4 beacon-enabled 모드의 경합 접근 구간(CAP: Contention Access Period)에서 단말수의 증가에 따른 성능 저하를 개선하기 위해 분할 경합 접근 방식(PCAM: Partitioned Contention Access Mechanism)을 제안한다. 분할 경합 접근 방식에서 PAN 코디네이터는 사용 가능한 전체 경합 접근 구간을 같은 크기의 두 개의 소구간으로 나눈다. 단말은 자신이 소속된 소구간에서만 전송을 위해 서로 경쟁한다. 이와 같은 방법으로 분할 경합 접근 방식은 경쟁하는 단말의 수를 반으로 줄여 전송 프레임의 충돌을 감소시키고 경쟁 시간을 반으로 줄여 단말의 전력 소모를 줄이는 특징을 가진다. 본 논문에서는 분할 경합 접근 방식과 기존 IEEE 802.15.4 표준의 접근 방식과의 성능을 비교하기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과 정규화 수율 및 에너지 효율 측면에서 분할 경합 접근 방식이 기존의 방식보다 좋은 성능을 가짐을 확인하였다.
다양한 실내 위치 추적 기술들이 제안되고 있다. 일반적으로 TOA(Time of Arrival)신호를 활용한 실내 위치 추적 시에는 건물 내의 다양한 장애물들에 의해 전파의 굴절, 반사, 분산 등에 의해 위치 추적이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 NLOS(Non-Line-Of-Sight)환경에서 ETOA(Estimation-TOA) 알고리즘을 적용한다. ETOA알고리즘은 실내의 NLOS 환경이 발생한 해당 Beacon과의 TOA값을 추측항법을 통해 TOA값을 예측하는 알고리즘이다. 본 알고리즘을 이용하게 되면 삼각측량법을 사용하는 위치추적 시 3개의 노드 중 최대 2개의 노드가 NLOS가 발생하더라도 정확도 있는 위치 추적이 가능하다. 본 논문에서는 ETOA 알고리즘을 실내 이동로봇에 적용하고 로봇내의 관성센서와 칼만 필터를 이용함으로서 정확한 위치 추적을 할 수 있음을 확인하였다.
센서 네트워크를 구성함에 있어서 센서 노드들의 자기위치 인식은 가장 기본이 되며 중요한 부분 중 하나이다. 이런 자기 위치 인식 기법 중에서도 소리를 이용한 기법은 정확도가 높은 장점이 있어 많은 연구가 있어 왔지만 기존의 방법들은 추가적으로 고가의 하드웨어를 이용하거나 중앙 집중식 연산을 함으로써 시스템의 부하가 크며 소리의 발생시간을 미리 계획하여야 한다는 단점이 있었다. 본 논문에서는 일반 음원감지 센서를 장착한 노드들을 이용하여 임의의 시간에 소리를 발생시키고 이를 감지한 각 개별 노드들이 독립적으로 자기위치 인식의 연산을 수행함으로써 에너지 소모를 줄이고, 시스템 설계의 비용은 낮추며 소리의 특성 또한 사용자의 요구에 맞게 설계하여 실용성을 높이는 자기 위치 인식 기법을 제안하고, 실제 구현을 통한 성능 분석을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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