• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1131-1135
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• 2014

This paper proposes the enhanced faulty node detection scheme with hybrid algorithm using Markov-chain model on BCH (Bose-Chaudhuri-Hocquenghem) code in naval distributed control networked systems. The probabilistic model-driven approach, on Markov-chain model, in this paper uses the faulty weighting interval factors, which are based on the BCH code. In this scheme, the master node examines each slave-nodes continuously using three defined states : Good, Warning, Bad-state. These states change using the probabilistic calculation method. This method can improve the performance of detecting the faulty state node more efficiently. Simulation results show that the proposed method can improve the accuracy in faulty node detection scheme for real-time naval distributed control networked systems.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.615-620
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• 2005

Sensor networks are usually composed of tens or thousands of tiny devices with limited resources. Because of their limited resources, there will often be some faulty nodes within the network. As nodes in some certain regions rely on each other to route the information gathered by different sensors to a base station (sink), the network should be able to detect a non-operational node in order to determine new paths for routing the information. Failure detection, which identifies the faulty nodes, is rather necessary in sensor networks and a very important research issue. The detection of a non-operational node can be performed using Consensus Algorithm with the purpose of achieving agreement about a node which is supposed to be faulty (non-operational). In this work, we discuss the application of a Consensus Algorithm to sensor node called 'mote'. Our experimental results show that it works efficiently for identifying faulty nodes in sensor networks.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.20-28
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• 2014

본 논문에서는 분산 제어망에서 통신 오류가 발생한 노드를 실시간으로 탐지할 수 있는 기법을 제안한다. 기존의 분산 제어망은 노드 내 오류가 발생하는 지점을 탐지하기 위해, 노드 간 의존성의 영향을 고려해야 하며 이는 전체적인 분산 제어망의 성능 저하의 원인이 될 수 있다. 이를 해결하기 위하여, 본 논문에서 제안된 기법은 각 노드의 손상으로 인해 발생되는 고장노드들을 빠른 시간 내에 탐지하기 위해 단일 Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (BCH) 비트를 Cyclic Redundancy Check (CRC) 코드에 삽입하여 기존의 CRC 코드 내 비트와 대체하는 방식을 택한다. 고장 노드 판정의 탐지 정확성을 높이기 위해 고장 가중치 계수를 통한 고장 판단 기법을 제안한다. 제안된 기법의 효용성을 증명하기 위해 MATLAB을 이용하여 모의실험 환경을 구축하고, 제안된 기법의 성능을 분석하였다. 이를 통하여, BCH 코드 내 비트 간 분배를 통해 수정되는 정도에 관계없이 CRC 코드의 성능이 우수하게 보존됨을 알 수 있었으며, 기존의 CRC 코드 기법보다 빠른 시간 내에 손상된 노드를 탐지할 수 있음을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.386-390
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• 2007

센서 네트워크 시스템은 한정된 자원을 갖는 센서노드들을 광대한 영역에 설치하여 새로운 정보를 수집 하고 모니터링 하는 기능을 한다. 센서 노드와 센서의 고장(Sensor node faulty or Sensor faulty)은 열악한 설치 환경이나 제한된 리소스에 의해 종종 발생 되는데 이들 고장은 네트워크 내에서 요구되는 양질의 서비스 제공에 많은 문제를 가져온다. 본 논문에서는 센서 노드의 고장 검출 알고리즘으로 알려져 있는 Consensus 알고리즘과 센서노드에서 사용되는 센서의 고장을 검출할 수 있는 localized faulty sensor detection 알고리즘을 혼합하여 시스템에 안정된 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제안하며 실제 시뮬레이션과 제작된 실험장치에 적용함으로써 그 유용성을 확인하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.760-765
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• 2007

센서 네트워크 시스템은 한정된 자원을 갖는 센서노드들을 광대한 영역에 설치하여 새로운 정보를 수집하고 모니터링하는 기능을 한다. 센서 노드와 센서의 고장(Sensor node faulty or Sensor faulty)은 열악한 설치 환경이나 제한된 리소스에 의해 종종 발생되는데 이들 고장은 네트워크 내에서 요구되는 양질의 서비스 제공에 많은 문제를 가져온다. 본 논문에서는 센서 노드의 고장 검출 알고리즘으로 알려져 있는 Consensus 알고리즘과 센서노드에서 사용되는 센서의 고장을 검출할 수 있는 localized faulty sensor detection 알고리즘을 혼합하여 시스템에 안정된 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제안하며 실제 시뮬레이션과 제작된 실험장치에 적용함으로써 그 유용성을 확인하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권10호
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• pp.3965-3982
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• 2015

Event detection is one of the key issues in many wireless sensor network (WSN) applications. The uncertainties that are derived from the instability of sensor node, measurement noise and incomplete sampling would influence the performance of event detection to a large degree. Many of the present researches described the sensor readings with crisp values, which cannot adequately handle the uncertainties inhered in the imprecise sensor readings. In this paper, a fault-tolerant event detection algorithm is proposed based on Dempster-Shafer (D-S) theory (also called evidence theory). Instead of crisp values, all possible states of the event are represented by the Basic Probability Assignment (BPA) functions, with which the output of each sensor node are characterized as weighted evidences. The combination rule was subsequently applied on each sensor node to fuse the evidences gathered from the neighboring nodes to make the final decision on whether the event occurs. Simulation results show that even 20% nodes are faulty, the accuracy of the proposed algorithm is around 80% for event region detection. Moreover, 97% of the error readings have been corrected, and an improved detection capability at the boundary of the event region is gained by 75%. The proposed algorithm can enhance the detection accuracy of the event region even in high error-rate environment, which reflects good reliability and robustness. The proposed algorithm is also applicable to boundary detection as it performs well at the boundary of the event.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.385-388
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• 2006

비선형 주성분 분석은 기존에 널리 알려져 있는 주성분 분석기법과 유사한 다변수 데이터 분석을 위한 새로운 접근 방법이다. 비선형 주성분 분석은 AANN(Auto Associative Neural Network)으로 PCA와 마찬가지로 변수들 간에 존재하는 상관관계를 제거함으로써 고차의 다변수 데이터를 정보의 손실을 최소화하면서 최소 차원의 데이터로 변환하는 기법이다. AANN 기반 센서노드 고장검출 기법을 실제 센서 네트워크에 적용하여 봄으로써 센서 드리프트 등과 같은 센서 고장의 검출 및 유효한 센서 보정 성능을 확인하였다.