본 논문에서는 U-Health 시스템의 효율성을 높이는 EEF 기법을 제안하고 이를 적용하여 심전도 센서를 이용한 U-Health 시스템 설계에 대하여 기술한다. EEF 기법은 센서노드가 이상 데이터 수집 시에만 베이스 노드로 데이터를 전송하는 기법이다. 이러한 기법은 센서노드의 통신 빈도수를 줄여 전력 소모를 최소화 하고 여러 환자의 데이터를 수집해야 하는 베이스 노드의 처리 부담을 감소시키는 장점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 EEF를 적용한 U-Health 시스템은 심전도 센서와 GPS 센서를 통하여 환자의 심전도 상태 정보와 환자의 위치 정보를 서버로 전송한다. 서버는 환자의 이상 유무를 판단하고 병원의 단말기로 환자의 상태와 위치를 전송하는 구조로 동작하며 시뮬레이션을 통해 EEF 기법의 U-Health 시스템에 대한 적합성을 확인하였다.
본 논문에서는 이동 클라우딩 환경에서 LBS(Location Based Services)를 지원하는 핸드오프 기법을 제안한다. 이동 클라우딩 컴퓨팅은 핸드오프 지연과 함께 재인증 지연이 발생한다. 단말이 새로운 AP에 도착하면 클라우드 서버로부터 다시 인증을 받는 절차가 필요하다. 하지만 위치정보를 이동 단말의 재인증에 사용하면 인증에 따른 지연시간을 감축시킬 수 있다. 이를 위해 제안하는 기법은 위성신호를 받지 못하는 실내에서 사용할 수 없는 GPS기반 기술을 보완할 수 있는 WiFi 기반의 위치정보 서버에 AP의 위치정보를 구축하고 핸드오프 수행 시에 위치정보를 수집하도록 하였다. 또한 핸드오프 시에 위치정보 요청을 분리하여 처리하도록 하여 핸드오프지연 시간의 증가 없이 LBS 처리를 가능하도록 하였다. 성능 분석은 핸드오프 지연시간과 위치정보 처리시간과 이에 따라 발생하는 데이터의 양을 기존의 클라우드 환경에서의 핸드오프 기법과 비교 분석하였다. 제안한 기법은 핸드오프 시에 위치정보 서버를 통해 위치정보를 수신하도록 하여 LBS 처리에 따른 지연시간이 낮았으며 핸드오프 수행시간이 증가하지 않는 것을 확인하였다.
Localization of nodes is a key technology for application of wireless sensor network. Having a GPS receiver on every sensor node is costly. In the past, several approaches, including range-based and range-free, have been proposed to calculate positions for randomly deployed sensor nodes. Most of them use some special nodes, called anchor nodes, which are assumed to know their own locations. Other sensors compute their locations based on the information provided by these anchor nodes. This paper uses a single mobile anchor node to move in the sensing field and broadcast its current position periodically. We provide a weighted centroid localization algorithm that uses coefficients, which are decided by the influence of mobile anchor node to unknown nodes, to prompt localization accuracy. We also suggest a criterion which is used to select mobile anchor node which involve in computing the position of nodes for improving localization accuracy. Weighted centroid localization algorithm is simple, and no communication is needed while locating. The localization accuracy of weighted centroid localization algorithm is better than maximum likelihood estimation which is used very often. It can be applied to many applications.
본 논문에서 제안한 방법은 지향성 안테나를 이용한 위치인식 기법이다. 여기서 앵커 노드는 GPS모듈, 섹터안테나, 그리고 디지털 나침반을 이용하여 각 섹터의 방위각을 전송 할 수 있는 능력을 가지고 있다고 가정한다. 기존의 센서네트워크에서 위치인식 알고리즘은 대부분이 센서 노드들이 고정되어 있는 환경에서 위치 값을 알고 있는 앵커 노드의 최소 3개의 위치 값을 알아야 센서의 위치추정을 하였다. 하지만 본 논문에서는 센서 노드를 부착하고 계속적으로 움직이는 노드들의 위치를 추정하는 위치인식 알고리즘들을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 Matlab을 이용하여 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션한 결과는 제안한 기법이 다른 기법 (MCL, DV-distance)들 보다 우수함을 보여주었다.
안드로이드 시스템에서 맵을 표현하는 방법은 여러 가지가 있다. 그 중 대표적인 표현 방법으로 구글에서 제공하는 API를 통한 지오코딩을 많이 사용한다. 그러나 지오코딩을 사용할 경우 위치 표현은 가능하지만 도로의 노드 표현이나 여러 가지 위치 서비스를 위해 필요한 지도의 상세 정보를 사용할 수 없다. 또한 위치 정보의 GPS 신호를 기본으로 표현 하여 주기 때문에 GPS 음영 지역에서의 서비스가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지오코딩 기반에서 특정 지역 위치 서비스를 위한 맵 표현 기법과 활용 방안에 대하여 제안한다.
Many sensor network applications require that each node's sensor data stream be annotated with its physical location in some coordinate system. Equipping GPS on every sensor node is often expensive and does not work in indoor deployments. Recently, cricket-based localization system is often used for indoor localization system. It is very important to know the exact position of beacons in cricket-based localization system for identifying moving sensor node's position. In this paper, a new method, Mobile Listener Detect Algorithm (MLD) which can automatically calculate the unknown newly installed beacons is proposed. For the verification of the feasibility of the proposed scheme, we have conducted several experiments.
Wireless sensor networks are used to monitor and control areas in a variety of military and civilian areas such as battlefield surveillance, intrusion detection, disaster recovery, biological detection, and environmental monitoring. Since the sensor nodes are randomly placed in the area of interest, separation of the sensor network area may occur due to environmental obstacles or a sensor may not exist in some areas. Also, in the situation where the sensor node is placed in a non-relocatable place, some node may exhaust energy or physical hole of the sensor node may cause coverage hole. Coverage holes can affect the performance of the entire sensor network, such as reducing data reliability, changing network topologies, disconnecting data links, and degrading transmission load. It is possible to solve the problem that occurs in the coverage hole by finding a coverage hole in the sensor network and further arranging a new sensor node in the detected coverage hole. The existing coverage hole detection technique is based on the location of the sensor node, but it is inefficient to mount the GPS on the sensor node having limited resources, and performing other location information processing causes a lot of message transmission overhead. In this paper, we propose an Adjacent Matrix-based Hole Coverage Discovery(AMHCD) scheme based on connectivity of neighboring nodes. The method searches for whether the connectivity of the neighboring nodes constitutes a closed shape based on the adjacent matrix, and determines whether the node is an internal node or a boundary node. Therefore, the message overhead for the location information strokes does not occur and can be applied irrespective of the position information error.
유선 네트워크 환경을 위해 설계된 경로 설정 프로토콜들은 대역폭의 제한성과 예측할 수 없는 위상의 변화로 인해 이동 애드혹 (ad-hoc) 네트워크 환경에 적용하기에는 부적합하다. 최근 들어 애드혹 네트워크 환경에 적합한 경로 설정 프로토콜들이 많이 개발되었다. 그러나 위상이 급격히 변화하는 애드혹 네트워크에서 멀티미디어 데이타 전송과 같이 실시간 서비스를 지원하기에는 이러한 애드혹 경로 설정 프로토콜로는 한계가 있다. 본 논문에서는 애드혹 네트워크에서의 위상 변화에 대한 적응력을 향상시키기 위해서 위성 위치 확인 시스템 (GPS: Global Positioning System)을 활용한 가상 지역 (안정 지역, 경고 지역) 개념을 제안하고 있고 AODV의 경로 설립 과정 시 이러한 가상 지역 개념을 도입함으로써 이동 단말의 이동성에 의한 위상의 변화에도 잘 적응할 수 있는 안정된 경로의 설립을 목표로 하고 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 다양한 트래픽 상태와 단말들의 이동성 형태에 따른 중요 변수들을 설명하였으며 이에 따라 제안하는 경로 설정 프로토콜들의 효율성을 검증하고 있다.
무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 위치정보를 이용한 위치기반 서비스 형태는 더욱더 다양해 지고 있다. 특히, 언제 어디서나 사람과 사물 같은 객체의 위치를 인식하고 이를 기반으로 유용한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 위치기반 서비스(Ubiquitous Location Based Services : u-LBS)가 중요한 서비스로 대두되고 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 차량 충돌 위치와 관련한 서비스 시스템을 제안한다. 제안 된 시스템에서 사용된 GPS Packet에는 위치에 대한 정보와 차량 충돌에 대한 충돌 세기와 시간, 차량에 대한 NodeID 등으로 구성되어 있다. 이러한 데이터들을 이용하여 하나의 패킷이 만들어 지게 되고 차량 간 충돌이 발생할 경우 차량에서 Gateway로 전송된다. Gateway에서 Server로 전송된 패킷은 충돌 여부를 판단하여 위급상황으로 판단되면, 구급센터로 위치정보와 충돌측정여부에 대하여 알려주게 된다. 또한, 이러한 위급상황에 대해서는 외부에 있는 가족 등의 관련된 사람들에게 무선으로 무선단말기(PDA, 휴대폰)를 통해 알려주게 된다. Server에 들어오게 되는 충돌 정보들은 Database에 저장이 되도록 구성하였다. 아울러, 제안한 u-LBS시스템의 유효성을 검증하기 위한 실험을 수행하였다.
무선 센서 네트워크 환경에서 요구되는 데이터는 기술의 발전과 그 복잡성이 증가함에 따라 더욱 정확한 수치를 요구한다. 하지만 넓은 지역에서 많은 수의 센서노드를 운용하는 경우, 소모되는 전력 및 비용과 그에 따라 획득할 수 있는 데이터 품질의 균형은 그 목적에 따라 고려되어야 한다. 특히 인구 밀도가 높은 복잡한 도심 지역이나 특정 목표를 가진 군사작전에서 위치 데이터는 넓은 범위에 점차 세밀하고 높은 정확도를 요구한다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에 전개된 센서노드 중 일부에만 GPS(: Global Positioning System)을 탑재하고, 해당 센서노드에서 측정된 GPS 위치 데이터의 오차를 센서노드간 주고받는 무선 신호수신 각도인 AoA(: Angle of Arrival)와 수신 신호 세기 지표인 RSSI(: Received Signal Strength Indicator)를 통해 향상시키는 방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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