• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권3호
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• pp.31-48
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• 2023

The popularization of smart devices and subsequent optimization of their sensing capacity has resulted in a novel mobile crowdsensing (MCS) pattern, which employs smart devices as sensing nodes by recruiting users to develop a sensing network for multiple-task performance. This technique has garnered much scholarly interest in terms of sensing range, cost, and integration. The MCS is prevalent in various fields, including environmental monitoring, noise monitoring, and road monitoring. A complete MCS life cycle entails task allocation, data collection, and data aggregation. Regardless, specific drawbacks remain unresolved in this study despite extensive research on this life cycle. This article mainly summarizes single-task, multi-task allocation, and space-time multi-task allocation at the task allocation stage. Meanwhile, the quality, safety, and efficiency of data collection are discussed at the data collection stage. Edge computing, which provides a novel development idea to derive data from the MCS system, is also highlighted. Furthermore, data aggregation security and quality are summarized at the data aggregation stage. The novel development of multi-modal data aggregation is also outlined following the diversity of data obtained from MCS. Overall, this article summarizes the three aspects of the MCS life cycle, analyzes the issues underlying this study, and offers developmental directions for future scholars' reference.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.607-608
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• 2012

Data aggregation is a fundamental problem in wireless sensor networks which attracts great attention in recent years. Delay and energy efficiencies are two crucial issues of designing a data aggregation scheme. In this paper, we propose a distributed, energy efficient algorithm for collecting data from all sensor nodes with the minimum latency called Delay-aware Power-efficient Data Aggregation algorithm (DPDA). The DPDA algorithm minimizes the latency in data collection process by building a time efficient data aggregation network structure. It also saves sensor energy by decreasing node transmission distances. Energy is also well-balanced between sensors to achieve acceptable network lifetime. From intensive experiments, the DPDA scheme could significantly decrease the data collection latency and obtain reasonable network lifetime compared with other approaches.

• 대한교통학회지
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• 제35권1호
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• pp.63-78
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• 2017

연구는 국도 단속류 구간에서 DSRC로 수집한 개별차량 통행시간의 대푯값 산정 시 신뢰도를 높이는 최적 수집 간격을 결정하는데 목적이 있다. 이를 위하여, 단속류 구간에서 수집되는 가장 대표적인 개별차량 통행시간의 분포인 양봉형태의 비대칭 분포를 따르는 수집데이터를 활용하고 개별차량 통행시간의 수집 간격 크기를 변화시켜 MSE(Mean Square Error)를 추정함으로 오차가 최소가 되는 최적 수집 간격 크기를 결정한다. MSE 산정을 위한 편의 추정식은 비대칭 분포에서도 활용이 가능한 t-분포의 최대 추정 오차식을 활용하였다. 최적 수집 간격 분석을 위한 데이터 수집 간격은 단속류 구간에서 신호정지로 데이터 수집이 정상적으로 결측 되는 1-2분 수집 간격은 제외하고, 3분 이상의 수집 간격만을 대상으로 하였다. 데이터 수집 시 결측을 발생시키는 수집 간격은 결측 데이터 보정처리 과정에서 또 다른 오차를 유발하게 되어 배제하였다. 분석결과 MSE가 최소가 되는 최적 수집 간격은 3-5분이며, 통행시간 증가 시 최적 수집 간격은 3분으로 짧아짐을 확인하였다. 시스템 운영의 효율성과 통행시간 대푯값 산정의 신뢰도 향상을 모두 고려할 때 기본 수집 간격은 기존과 같이 5분으로 운영하고, 정체 시는 3분으로 수집 간격을 줄여 운영하는 것이 효과적일 것으로 사료된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권9B호
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• pp.1295-1304
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• 2010

본 논문에서는 에너지 효율적이고 신뢰성있는 데이터수집을 제공하는 고장감내형 데이터병합을 제안한다. 기존 데이터병합 기법은 패킷 손실에 대응하지 못하거나 대응 하더라도 에너지 소모가 매우 크다. 고장감내형 데이터병합은 적응적 타임아웃 데이터병합 기법에 트랙 토폴로지를 이용한 캐싱 및 재전송 기법을 적용하여 중요 이벤트에 대해 신뢰성있는 데이터수집을 제공한다. 고장감내형 데이터병합은 이벤트 가능성이 없는 평상시에는 기존의 트리 기반의 단일경로 데이터수집을 함으로써 에너지 소모를 줄인다. 하지만 이벤트 가능성이 감지되면 트랙 토폴로지를 이용한 패킷 손실 감지 및 재전송을 통해 데이터병합 결과의 정확도를 높인다. 실험 결과에서 고장감내형 데이터병합은 평균 소모 에너지 측면에서 TAG에 비해 약 8% 에너지 소모가 감소하였고, 이벤트 발생 가능성이 있을 경우 데이터 정확도 측면에서 TAG에 비해 41%정도 우수한 성능을 보였다. 그리고 평균 소모 에너지 측면에서 PERLA에 비해 약 53% 정도 에너지 소모가 감소하였으며, 이벤트 발생 가능성이 있을 경우 데이터 정확도 측면에서는 성능 저하가 거의 없었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.44-46
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• 2020

Aggregating data with an optimal delay, which is a critical problem in Wireless Sensor Networks applications, is proven as NP-hard. In this paper, we focus on optimizing the aggregation delay by presenting an idea for channel and timeslot co-scheduling data aggregation in MWSNs. The proposed scheme, which names Break and Join, maximizes the number of sensor nodes to be scheduled in a working period, so that the overall number of working periods and data collection delay are reduced.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제3권2호
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• pp.129-140
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• 2004

본 논문에서는 지방부 간선도로 단속류 구간(국도 42호선 양지$\~$용인구간 6km)의 통행시간정보에 관한 체계적인 수집 $\cdot$ 분석을 위해 현재 국도교통관리시스템(RTMS : Rural Trafc Management System)상에서 운영중인 차량 번호판 매칭방식 AVI 수집자료에 대한 신뢰성 검증 및 단속류 구간 통행시간 자료의 적정집락간격에 관한 연구가 수행되었다. 우선 AVI수집자료 신뢰성 검증을 위하여 번호판 매칭방식 AVI표본수집자료와 전수조사자료를 Kolmogorov-Smirnov 검증기법을 이용하여 분석한 결과 AVI 자료는 통과위주의 대표차로상에서 수집되는 관계로 전차로에 대한 수집자료와 교통특성에 차이가 있어 현재의 번호판 매칭방식 AW 표본수집자료를 통해 산출된 구간통행시간을 구간의 대표값으로 적용하는 문제는 추가 검토가 필요하다. 그리고 적정집락간격을 산출하기 위하여 통계적 추정 개념인 점추정과 구간추정을 적용하여 모형을 개발하여 적용한 결과 점추정기법이 구간추정기법보다 집락간격결정에 민감하고, 보다 정확한 적정집락간격 선정이 가능한 것으로 밝혀졌으며, 적정집락간격은 5분으로 산정되어 현재 적용되고 있는 5분 집락간격은 적정한 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1525-1530
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• 2021

스마트 공장의 생산 계획 및 제조 데이터를 이용하여 AI 기반의 효율적인 재고 관리 및 물류 최적화 기술을 적용하면 해당 제조 기업의 생산성 향상과 고객 만족도 향상을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 공장의 생산 공정에서부터 데이터를 수집하여 클라우드에 저장하고, 여기에 저장된 제조 데이터를 활용하여 추후 AI 기반의 공급망 최적화 기술을 적용할 수 있는 시스템을 제안하였다. 기존 시스템의 경우는 대략 10종~20종 정도의 데이터 타입을 지원했다면, 제안 시스템은 100종 이상의 데이터 타입을 지원하도록 설계 및 개발된다. 또한 수집 주기의 경우는 매 초당 1~2회의 데이터를 수집할 수 있도록 지원하며, TB 단위의 데이터 수집이 가능하다. 따라서 본 시스템은 자동화된 데이터 수집 체계를 갖추고 있는 스마트 공장 외에 기존의 전통 제조 현장에도 적용할 수 있도록 고안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.870-872
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• 2007

Sensor networks have been widely applied for data collection. Due to the energy limitation of the sensor nodes and the most energy consuming data transmission, we should allocate as much work as possible to the sensors, such as data compression and aggregation, to reduce data transmission and save energy. Querying extreme values is a general query type in wireless sensor networks. In this paper, we propose a novel querying method called Two-Level Filter (TLF) for querying extreme values in wireless sensor networks. We first divide the whole sensor network into domains using the Distributed Data Aggregation Model (DDAM). The sensor nodes report their data to the cluster heads using push method. The advantages of two-level filter lie in two aspects. When querying extreme values, the number of pull operations has the lower boundary. And the query results are less affected by the topology changes of the wireless sensor network. Through this method, the sensors preprocess the data to share the burden of the base station and it combines push and pull to be more energy efficient.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권11A호
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• pp.903-911
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• 2011

이 논문에서는 무선 센서네트워크의 한정된 에너지 사용의 문제점을 해결하기 위해 노드 적응적 데이터 병합 및 전달 기법을 제안한다. 기존 무선 센서네트워크 환경에서 에너지 효율을 위해 사용되었던 계층적 구조 방식의 LEACH나 TEEN 방식을 기반으로 제안된 방법은 모든 라운드에서 전송 데이터가 있는 멤버노드(Member Node:MN)이나 전송 데이터가 없는 MN 모두에게 프레임을 할당하여 전송데이터가 없는 MN도 활성상태 모드(Active Mode)로 에너지를 소비한다. 또한 수집 데이터가 있다해도 이전 전송 데이터와 동일한 경우에도 데이터를 전송함으로 MN의 에너지 소비를 가중시킨다. 대부분의 계층적 방식은 LEACH를 기반으로 제안되었다. 따라서 이 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 센싱 데이터가 있는 MN에게만 프레임을 할당한다. 또한 센싱 데이터가 있는 MN 중 이전 전송 데이터와 통일한 데이터를 센싱한 MN는 휴지상태 모드(Sleep Mode)로 전환하여 중복 데이터 전송을 피해 클러스터헤드(Cluster Head:CH)의 데이터전송 에너지를 감소하고 CH에서 데이터 병합 에너지를 감소하여 네트워크 전체 에너지 효율성을 제공한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권9호
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• pp.3034-3055
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• 2014

Wireless Sensor Networks have extensively been utilized for ambient data collection from simple linear structures to dense tiered deployments. Issues related to optimal resource allocation still persist for simplistic deployments including linear and hierarchical networks. In this work, we investigate the case of dimensioning parameters for linear and tiered wireless sensor network deployments with notion of providing extended lifetime and reliable data delivery over extensive infrastructures. We provide a single consolidated reference for selection of intrinsic sensor network parameters like number of required nodes for deployment over specified area, network operational lifetime, data aggregation requirements, energy dissipation concerns and communication channel related signal reliability. The dimensioning parameters have been analyzed in a pipeline monitoring scenario using ZigBee communication platform and subsequently referred with analytical models to ensure the dimensioning process is reflected in real world deployment with minimum resource consumption and best network connectivity. Concerns over data aggregation and routing delay minimization have been discussed with possible solutions. Finally, we propose a node placement strategy based on a dynamic programming model for achieving reliable received signals and consistent application in structural health monitoring with multi hop and long distance connectivity.