KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.11
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pp.5556-5573
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2017
As a main component of Internet of Things (IoTs), the wireless sensor networks (WSNs) have been widely applied to various areas, including environment monitoring, health monitoring of human body, farming, commercial manufacture, reconnaissance mission in military, and calamity alert etc. Meanwhile, the privacy concerns also arise when the users are required to get the real-time data from the sensor nodes directly. To solve this problem, several user authentication and key agreement schemes with a smart card and a password have been proposed in the past years. However, these schemes are vulnerable to some attacks such as offline password guessing attack, user impersonation attack by using attacker's own smart card, sensor node impersonation attack and gateway node bypassing attack. In this paper, we propose an improved scheme which can resist a wide variety of attacks in WSNs. Cryptanalysis and performance analysis show that our scheme can solve the weaknesses of previously proposed schemes and enhance security requirements while maintaining low computational cost.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.4C
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pp.290-296
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2012
In this paper, we propose a practical authentication system based on Wireless Body Area Networks(WBAN) for U-healthcare medical information environments. The proposed authentication system is based on symmetric cryptosystem such as AES and is designed to not only provide security such as data secrecy, data authentication, data integrity, but also prevent replay attack by adopting timestamp technique and perform secure authentication between sensor node, master node, base-station, and medical server.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.402-403
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2014
Micro-magnetic detection system is used to detect small particles in an automatic transmission valve body, which signal noise and time-delay may occurs in process of signal transmitting and filtering. In this paper, we present the design and implement of a micro-magnetic detection system based on wireless sensor networks. Micro-magnetic detection system consists of five modules which are magnetic sensor detector, signal processing unit, wireless sensor networks, system control unit and system monitoring unit. The experimental results show that signal noise and time-delay decreased.
In this Paper, we propose a Real-Time Localization Platform Built on WUSB (Wireless USB) over WBAN (Wireless Body Area Networks) protocol required for Wearable Computer systems. Proposed Real-Time Localization Platform Technique is executed on the basis of WUSB over WBAN protocol at each sensor node comprising peripherals of a wearable computer system. In the Platform, a WUSB host calculates the location of a receiving sensor node by using the difference between the times at which the sensor node received different WBAN beacon frames sent from the WUSB host. And the WUSB host interprets motion of the virtual object.
There have been increases in the elderly population worldwide, and this has been accompanied by rapid growth in the health-care market, as there is an ongoing need to monitor the health of individuals. Wireless body area networks (WBANs) consist of wireless sensors attached on or inside the human body to monitor vital health-related problems, e.g., electrocardiograms (ECGs), electroencephalograms (EEGs), and electronystagmograms (ENGs). With WBANs, patients' vital signs are recorded by each sensor and sent to a coordinator. However, because of obstructions by the human body, sensors cannot always send the data to the coordinator, requiring them to transmit at higher power. Therefore, we need to consider the lifetime of the sensors given their required transmit power. In the IEEE 802.15.6 standard, the transmission topology functions as a one-hop star plus one topology. In order to obtain a high throughput, we reduce the transmit power of the sensors and maintain equity for all sensors. We propose the multiple-hop transmission for WBANs based on the IEEE 802.15.6 carrier-sense multiple-access with collision avoidance (CSMA/CA) protocol. We calculate the throughput and variance of the transmit power by performing simulations, and we discuss the results obtained using the proposed theorems.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.12
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pp.2975-2981
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2014
Micro-magnetic detection system is used to detect small particles in an automatic transmission valve body, which signal noise and time-delay may occurs in process of signal transmitting and filtering. In this paper, we present the design and implement of a micro-magnetic detection system based on wireless sensor networks in conveyer belt. Micro-magnetic detection system consists of five modules which are magnetic sensor detector, signal processing unit, wireless sensor networks, system control unit and system monitoring unit. Our experimental results show that the proposed wireless micro-magnetic detection system improves both accuracy and time delay compared to the wired system; therefore, it may apply for wireless micro-magnetic detection system by analysis of packet reception rate.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.11
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pp.2107-2112
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2006
As growing up of elderly population, the interesting on healthcare system in normal life using W is increasing. An integrated u-healthcare service architecture with IEEE 802.11 and IEEE 802.15.4 based sensor network and code divisi(m multiple access(CDMA) public mobile telecommunication networks was designed and developed. Sensor nodes with electrocardiogram(ECG), body core temperature sensors are attached on the patients' body. The healthcare parameters are transferred to web server via CDMA mobile network or through existed LAN network. The existed LAN network is suggested to be used for continuous monitoring of patient's health status in hospital while mobile networks can be used for general purpose at home or outdoor where infra networks unavailable. This system enable healthcare personal to be able to continuously access, review, monitor and transmit the patients information whereever they are, whenever they want. And immediately check their status by using cellular phone and obtain detail information by communication with medical information server through CDMA. By using this developed integrated u-healthcare service architecture, we can monitor patients' health status for 24 hours.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.4
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pp.1854-1868
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2018
A wireless body-sensor network (WBSN) refers to a network-configured environment in which sensors are placed on both the inside and outside of the human body. The sensors are much smaller and the energy is more constrained when compared to traditional wireless sensor network (WSN) environments. The critical nature of the energy-constraint issue in WBSN environments has led to numerous studies on the reduction of energy consumption of WBSN sensors. The transmission-power-control (TPC) technique adjusts the transmission-power level (TPL) of sensors in the WBSN and reduces the energy consumption that occurs during communications. To elaborate, when transmission sensors and reception sensors are placed in various parts of the human body, the transmission sensors regularly send sensor data to the reception sensors. As the reception sensors receive data from the transmission sensors, real-time measurements of the received signal-strength indication (RSSI), which is the value that indicates the channel status, are taken to determine the TPL that suits the current-channel status. This TPL information is then sent back to the transmission sensors. The transmission sensors adjust their current TPL based on the TPL that they receive from the reception sensors. The initial TPC algorithm made linear or binary adjustments using only the information of the current-channel status. However, because various data in the WBSN environment can be utilized to create a more efficient TPC algorithm, many different types of TPC algorithms that combine human movements or fuse TPC with other algorithms have emerged. This paper defines and discusses the design and development process of an efficient TPC algorithm for WBSNs. We will describe the WBSN characteristics, model, and closed-loop mechanism, followed by an examination of recent TPC studies.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.3
no.4
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pp.28-34
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2010
In this paper, we proposes a emergency medical information system for predicting emergency situation by using the body's vital signs. Main research of existing emergency system has focused on body sensor networks. The problem of these studies have a delay of the emergency first aid since occurring of an emergency situation send a message of emergency situation to user. In the serious situation, patients of these problem can lead to death. To solve this problem, it need to the prediction of emergency situation for doing quickly the First Aid with identify signs of a pre-emergency situations until an emergency occurs. In this paper, the sensor network technology, the security technology, the internet information retrieval techniques, data mining technology, and medical information are studied for the convergence of medical information systems of the prediction of emergency situations.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.9B
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pp.1322-1329
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2010
As body sensor network (BSN) research becomes mature, the need for managing power consumption of sensor nodes has become evident since most of the applications are designed for continuous monitoring. Real time Electrocardiograph (ECG) analysis on sensor nodes is proposed as an optimal choice for saving power consumption by reducing data transmission overhead. Smart sensor nodes with the ability to categorize lately detected ECG cycles communicate with base station only when ECG cycles are classified as abnormal. In this paper, ECG classification algorithms are described, which categorize detected ECG cycles as normal or abnormal, or even more specific cardiac diseases. Our Euclidean distance (ED) based classification method is validated to be most power efficient and very accurate in determining normal or abnormal ECG cycles. A close comparison of power efficiency and classification accuracy between our ED classification algorithm and generalized linear model (GLM) based classification algorithm is provided. Through experiments we show that, CPU cycle power consumption of ED based classification algorithm can be reduced by 31.21% and overall power consumption can be reduced by 13.63% at most when compared with GLM based method. The accuracy of detecting NSR, APC, PVC, SVT, VT, and VF using GLM based method range from 55% to 99% meanwhile, we show that the accuracy of detecting normal and abnormal ECG cycles using our ED based method is higher than 86%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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