With the increasing demands for mobile wireless sensor networks in recent years, designing an energy-efficient clustering and routing protocol has become very important. This paper provides an analytical model to evaluate the power consumption of a mobile sensor node. Based on this, a clustering algorithm is designed to optimize the energy efficiency during cluster head formation. A genetic algorithm technique is employed to find the near-optimal threshold for residual energy below which a node has to give up its role of being the cluster head. This clustering algorithm along with a hybrid routing concept is applied as the near-optimal energy-efficient routing technique to increase the overall efficiency of the network. Compared to the mobile low energy adaptive clustering hierarchy protocol, the simulation studies reveal that the energy-efficient routing technique produces a longer network lifetime and achieves better energy efficiency.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.10
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pp.3834-3857
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2021
The design of cluster-based routing protocols is necessary for Wireless Sensor Networks (WSN). But, due to the lack of features, the traditional methods face issues, especially on unbalanced energy consumption of routing protocol. This work focuses on enhancing the security and energy efficiency of the system by proposing Energy Efficient Based Secure Routing Protocol (EESRP) which integrates trust management, optimization algorithm and key management. Initially, the locations of the deployed nodes are calculated along with their trust values. Here, packet transfer is maintained securely by compiling a Digital Signature Algorithm (DSA) and Elliptic Curve Cryptography (ECC) approach. Finally, trust, key, location and energy parameters are incorporated in Particle Swarm Optimization (PSO) and meta-heuristic based Harmony Search (HS) method to find the secure shortest path. Our results show that the energy consumption of the proposed approach is 1.06mJ during the transmission mode, and 8.69 mJ during the receive mode which is lower than the existing approaches. The average throughput and the average PDR for the attacks are also high with 72 and 62.5 respectively. The significance of the research is its ability to improve the performance metrics of existing work by combining the advantages of different approaches. After simulating the model, the results have been validated with conventional methods with respect to the number of live nodes, energy efficiency, network lifetime, packet loss rate, scalability, and energy consumption of routing protocol.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06d
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pp.267-268
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2011
Recent research activities in cooperative communication focus on achieving energy efficiency and reliability. Relay selection strategy for cooperative communication improves the performance significantly. However, due to imbalance consumption of power, network might die earlier and more than 90% energy remains unused. In this paper, we provide a framework of an energy-efficient medium access control protocol that minimizes these problems and improves energy efficiency.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.20
no.2
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pp.38-46
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2012
This paper discusses the energy consumption for a mid-size electric vehicle(EV) under various conditions. In order to analyze which driving style is more efficient in terms of the system of the EV, we develop the electric vehicle model and apply several types of speed profiles such as different steady speeds, acceleration/deceleration, and a real world driving cycle including the elevation profile obtained from a GPS device. The results show that the energy consumption of the EV is affected by the operating efficiency of components when driving at low speed, while it depends on required power at wheels when driving at high speed. Also this paper investigates the effect of the elevation of a road and the rate of electrical braking on the energy consumption as well as the fuel economy of a conventional vehicle model under the same conditions.
The parameter which determines the plateau length of current-voltage curve for ion- exchange membranes was studied at various concentrations of NaCl and different flow rates. Moreover, the feasibility of the electrodialytic removal of 0.1 M NaCl solution at various current densities was tested by assessing the electrodialysis performance parameters such as salt removal efficiency, current efficiency, energy consumption and water dissociation. The diffusion boundary layer (DBL) thickness decreased with the NaCl concentration and flow rate of fled solution and it was observed that the plateau length of current-voltage curves was related with the DBL thickness. The removal efficiency and current efficiency were not affected significantly by the current densities even at the overlimiting current region indicating that most current were passed by electrolyte, and water dissociations are not responsible for the overlimiting current. Energy consumption increased when the current density supplied exceeded the limiting current density (LCD) values, because additional energy was necessary to overcome the plateau potential. Beyond the LCD values the energy consumption required to get a certain removal efficiency was not affected by the current density applied. The result suggests that it is allowed to operate electrodialysis processes at as high as possible current density unless water-splitting does not occur.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.2
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pp.816-819
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2005
In Java virtual machine which is the running environment of Java programs, almost every bytecode execution requires data transfers in memory. Data transfer incurs energy consumption and hence minimizing the transfer operation is very important for improving the energy efficiency of JVM. As the number of data transfers for a Java iterative statement is directly proportional to the iteration count, improving the energy efficiency of iterative statement is crucial to keep the energy efficiency of JVM high. This paper analyzes Java iterative statement at bytecode level and proposes some points how to improve the energy efficiency.
Purpose: This study was conducted to analyze the utilization efficiencies of electric energy and photosynthetically active radiation of lettuce grown under red LED, blue LED and fluorescent lamps with different photoperiods. Methods: Red LED with peak wavelength of 660 nm and blue LED with peak wavelength of 450 nm were used to analyze the effect of three levels of photoperiod (12/12 h, 16/8 h, 20/4 h) of LED illumination on light utilization efficiency of lettuce grown hydroponically in a closed plant production system (CPPS). Cool-white fluorescent lamps (FL) were used as the control. Photosynthetic photon flux, air temperature and relative humidity in CPPS were maintained at 230 ${\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$, $22/18^{\circ}C$ (light/darkness), and 70%, respectively. Electric conductivity and pH were controlled at 1.5-1.8 $dS{\cdot}m^{-1}$ and 5.5-6.0, respectively. The light utilization efficiency based on the chemical energy converted by photosynthesis, the accumulated electric energy consumed by artificial lighting sources, and the accumulated photosynthetically active radiation illuminated from artificial lighting sources were calculated. Results: As compared to the control, we found that the accumulated electric energy consumption decreased by 75.6% for red LED and by 70.7% for blue LED. The accumulated photosynthetically active radiation illuminated from red LED and blue LED decreased by 43.8% and 33.5%, respectively, compared with the control. The electric energy utilization efficiency (EEUE) of lettuce at growth stage 2 was 1.29-2.06% for red LED, 0.76-1.53% for blue LED, and 0.25-0.41% for FL. The photosynthetically active radiation utilization efficiency (PARUE) of lettuce was 6.25-9.95% for red LED, 3.75-7.49% for blue LED, and 2.77-4.62% for FL. EEUE and PARUE significantly increased with the increasing light period. Conclusions: From these results, illumination time of 16-20 h in a day was proposed to improve the light utilization efficiency of lettuce grown in a plant factory.
Entering in the time of high oil price, seriousness of an energy effect sector has given a huge impact and the importance of energy is growing. Especially, building energy occupying 24% of total demand of energy is expected to be possible to reduce energy demand more than other section. To reduce the building energy consumption, this study analyzes function and thermal performance of Super window by heat experimental apparatus. Super window is a 2-track low-e glazing window for high insulation efficiency. By applying the results of this experiment to building energy efficience rating tool, this study compares energy efficiency rates depending on a region.-Jeju, South, Central. And it shows how much does Super window reduce Building energy consumption.
In this paper, we propose a two-stage base station (BS) sleeping scheme to save energy consumption in cellular networks. The BS sleeping mode is divided into a light sleeping stage and a deep sleeping stage according to whether there is a user in the BS's coverage. In the light sleeping stage, a BS will retain its coverage and frequently switch between the on state and the doze state according to the service characteristics. While in the deep sleeping stage analysis, the BS will shut down its coverage, and neighbor BSs will patch the coverage hole. Several closed-form formulas are derived to demonstrate the power consumption in each sleeping stage and the stage switching conditions are discussed to minimize the average power consumption. The average traffic delay caused by BS sleeping and the average deep sleeping rate under a given traffic load have also been studied. In addition, it is shown that BS sleeping is not always possible because of the limited quality of service (QoS) requirements. Simulation results show that the proposed scheme can effectively reduce the average BS power consumption, at the cost of some extra traffic delay. In summary, our proposed framework provides an essential understanding of the design of future green networks that aim to take full advantage of different stages of BS sleeping to obtain the best energy efficiency.
To meet increasing traffic requirements in mobile networks, small base stations (SBSs) are densely deployed, overlapping existing network architecture and increasing system capacity. However, densely deployed SBSs increase energy consumption and interference. Although these problems already exist because of densely deployed SBSs, even more SBSs are needed to meet increasing traffic demands. Hence, base station (BS) switching operations have been used to minimize energy consumption while guaranteeing quality-of-service (QoS) for users. In this study, to optimize energy efficiency, we propose the use of deep reinforcement learning (DRL) to create a BS switching operation strategy with a traffic prediction model. First, a federated long short-term memory (LSTM) model is introduced to predict user traffic demands from user trajectory information. Next, the DRL-based BS switching operation scheme determines the switching operations for the SBSs using the predicted traffic demand. Experimental results confirm that the proposed scheme outperforms existing approaches in terms of energy efficiency, signal-to-interference noise ratio, handover metrics, and prediction performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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