Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.612-614
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2012
센서 네트워크는 센싱 기능과 데이터 처리 그리고 무선 통신기능을 갖춘 많은 노드로 이루어져 있다. 센서 노드는 제한적인 CPU, 배터리 그리고 저장공간과 같은 제약사항을 가지고 있기 때문에 시간이 지날수록 노드의 수명이 다해 전체 적인 네트워크의 성능은 감소하게 된다. 본 논문에서는 이기종 센서 네트워크에서 노드 개수에 따른 작업 수행 시간의 분석을 통해 센서 네트워크의 수명을 판단한다. 성능 평가 결과 계층 기반의 라우팅 기법의 경우 클러스터 수의 비율이 네트워크의 수명에 큰 영향올 주는 것을 알 수 있다.
The use of wireless body area networks (WBANs) in healthcare applications has made it convenient to monitor both health personnel and patient status continuously in real time through wearable wireless sensor nodes. However, the heterogeneous and complex network structure of WBANs has some disadvantages in terms of control and management. The software-defined network (SDN) approach is a promising technology that defines a new design and management approach for network communications. In order to create more flexible and dynamic network structures in WBANs, this study uses the SDN approach. For this, a WBAN architecture based on the SDN approach with a new energy-aware routing algorithm for healthcare architecture is proposed. To develop a more flexible architecture, a controller that manages all HUBs is designed. The proposed architecture is modeled using the Riverbed Modeler software for performance analysis. The simulation results show that the SDN-based structure meets the service quality requirements and shows superior performance in terms of energy consumption, throughput, successful transmission rate, and delay parameters according to the traditional routing approach.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.05a
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pp.958-961
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2008
유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 진보로 무선 센서 네트워크의 관심이 높아지고 있다. 센서 네트워크는 MAC 프로토콜에서 정해진 전송 스케줄에 따라 주기적인 수면(sleep)을 통해 에너지를 절약하는 연구가 진행되어 왔다. 그리고 센서 노드가 센싱한 데이터를 BS(Base Station)로 전달하기 위한 라우팅 경로 기법과 클러스터링 기법 등이 제시되고 있다. 센서 네트워크에서 가장 중요한 이슈중의 하나는 제한된 자원 즉, 센서 노드에 주어진 에너지를 활용하여 네트워크의 수명을 최대로 연장 하는 것이다. 본 논문에서는 S-MAC 프로토콜의 스케줄관리 기법을 이용하여 무선 센서 네트워크에서 서로 다른 그룹 간의 통신을 원활하게 하기 위한 통신기법을 제시한다.
In recent years the monitoring of structural behavior through acquisition of vibrational data has become common practice. In addition, recent advances in sensor development have made the collection of diverse dynamic information feasible. Other than the commonly collected acceleration information, Global Position System (GPS) receivers and non-contact, optical techniques have also allowed for the synchronous collection of highly accurate displacement data. The fusion of this heterogeneous information is crucial for the successful monitoring and control of structural systems especially when aiming at real-time estimation. This task is not a straightforward one as measurements are inevitably corrupted with some percentage of noise, often leading to imprecise estimation. Quite commonly, the presence of noise in acceleration signals results in drifting estimates of displacement states, as a result of numerical integration. In this study, a new approach based on a time domain identification method, namely the Unscented Kalman Filter (UKF), is proposed for correcting the "drift effect" in displacement or rotation estimates in an online manner, i.e., on the fly as data is attained. The method relies on the introduction of artificial white noise (WN) observations into the filter equations, which is shown to achieve an online correction of the drift issue, thus yielding highly accurate motion data. The proposed approach is demonstrated for two cases; firstly, the illustrative example of a single degree of freedom linear oscillator is examined, where availability of acceleration measurements is exclusively assumed. Secondly, a field inspired implementation is presented for the torsional identification of a tall tower structure, where acceleration measurements are obtained at a high sampling rate and non-collocated GPS displacement measurements are assumed available at a lower sampling rate. A multi-rate Kalman Filter is incorporated into the analysis in order to successfully fuse data sampled at different rates.
With the development of the IoT industry, different types of time series data are being generated in various industries, and it is evolving into research that reproduces and utilizes it through re-integration. In addition, due to data processing speed and issues of the utilization system in the actual industry, there is a growing tendency to compress the size of data when using time series data and integrate it. However, since the guidelines for integrating time series data are not clear and each characteristic such as data description time interval and time section is different, it is difficult to use it after batch integration. In this paper, two integration methods are proposed based on the integration criteria setting method and the problems that arise during integration of time series data. Based on this, integration framework of a heterogeneous time series data was constructed that is considered the characteristics of time series data, and it was confirmed that different heterogeneous time series data compressed can be used for integration and various machine learning.
This paper presents a system that remotely monitors lone seniors at home and promptly alarms caregivers to recommend appropriate medical care services upon detecting abnormal behavior and critical conditions such as collapsing, excessive coughing, degradation of sleep quality, fever, and unusual indoor moving lines. Our system offers contactless monitoring techniques based on heterogeneous IoT sensors and deep learning to minimize the disruption to lone senior's daily life. In addition to the design and implementation of the sensor data collection and analysis system, we share our experience in installation, deployment, configuration, maintenance of the system through the case study conducted on the actual lone seniors living in Seoul Metropolitan. Based on our research, we recommend further development directions to prepare for the nationwide expansion of our system.
PARK, Hong-Lyun;PARK, Wan-Yong;PARK, Hyun-Chun;CHOI, Seok-Keun;CHOI, Jae-Wan;IM, Hon-Ryang
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.4
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pp.1-11
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2019
With the development of remote sensing sensor technology, it has become possible to acquire satellite images with various spectral information. In particular, since the hyperspectral image is composed of continuous and narrow spectral wavelength, it can be effectively used in various fields such as land cover classification, target detection, and environment monitoring. Change detection techniques using remote sensing data are generally performed through differences of data with same dimensions. Therefore, it has a disadvantage that it is difficult to apply to heterogeneous sensors having different dimensions. In this study, we have developed a change detection method applicable to hyperspectral image and high spat ial resolution satellite image with different dimensions, and confirmed the applicability of the change detection method between heterogeneous images. For the application of the change detection method, the dimension of hyperspectral image was reduced by using correlation analysis and principal component analysis, and the change detection algorithm used CVA. The ROC curve and the AUC were calculated using the reference data for the evaluation of change detection performance. Experimental results show that the change detection performance is higher when using the image generated by adequate dimensionality reduction than the case using the original hyperspectral image.
Concrete is known as a heterogeneous product which is composed of complex chemical composition and reaction. The development of concrete thermal effect during early age is critical on its future structural health and long term durability. When cement is mixed with water, the exothermic chemical reaction generates hydration heat, which raises the temperature within the concrete. Consequently, cracking may occur if the concrete temperature rises too high or if there is a large temperature difference between the interior and the exterior of concrete structures during early age hydration. This paper describes the contribution of novel Fabry-Perot (FP) fiber optic temperature sensors to investigate the thermal effects of concrete hydration process. Concrete specimens were manufactured under various water-to-cement (w/c) ratios from 0.40 to 0.60. During the first 24 hours of concreting, two FP fiber optic temperature sensors were inserted into concrete specimens with the protection of copper tubing to monitor the surface and core temperature change. The experimental results revealed effects of w/c ratios on surface and core temperature developments during early age hydration, as well as demonstrating that FP fiber optic sensors are capable of capturing temperature variation in the concrete with reliable performance. Temperature profiles are used for calculating the apparent activation energy ($E_a$) and the heat of hydration (H(t)) of concrete, which can help us to better understand cement hydration.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.4
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pp.7-12
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2014
IETF (Internet Engineering Task Force) CoAP (Constrained Application Protocol) protocol is supported communication between sensor or actuator nodes by in a constrained environment, such as small amount of memory, and low power. CoAP and HTTP protocol can convert easily, and can use to monitor or controll the infrastructure utility through low-power sensor and actuator networks in IoT (Internet of Thing) and M2M (Machine-to-Machine) environment. IETF CoRE(Constrained RESTful environments) Working Group proposed CoAP protocol in 2010, and began to standardize it. Recently, CoAP protocol is published RFC (Request for Comments) 7252. In this paper, we design and implement of CoAP protocol for testing the interoperability in heterogeneous operating environments. For this experiment, we developed the CoAP client program based on Windows environment and CoAP server program in Linux environment to test the interoperability.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2015.08a
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pp.230.2-230.2
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2015
Nanoparticles of magnesium ferrite are used as a heterogeneous catalyst, humidity sensor, oxygen sensor and cure of local hyperthermia. These applications usually utilize the magnetic behavior of these nanoparticles. Moreover, magnetic properties of nanoferrites exhibit rather complex behavior compared to bulk ferrite. The magnetic properties of ferrites are complicated by spins at vortices, surface spins. Reports till date indicate strong dependency on the structural parameters, oxidation state of metal ions and their presence in octahedral and tetrahedral environment. Thus we have carried out investigation on magnesium ferrite nanoparticles in order to study coordination, oxidation state and structural distortion. For present work, magnesium ferrite nanoparticles were synthesized using nitrates of metal ions and citric acid. Fe L-edge spectra measured for these nanoparticles shows attributes of $Fe^{3+}$ in high spin state. Moreover O K-edge spectra for these nanoparticles exhibit spectral features that arises due to unoccupied states of O 2p character hybridized with metal ions. Mg K-edge spectra shows spectral features at 1304, 1307, 1311 and 1324 eV for nanoparticles obtained after annealing at 400, 500, 600, 800, 1000, and $1200^{\circ}C$. Apart from this, spectra for precursor and nanoparticles obtained at $300^{\circ}C$ exhibit a broad peak centered around 1305 eV. A shoulde rlike structure is present at 1301 eV in spectra for precursor. This feature does not appear after annealing. After annealing a small kink appear at ~1297 eV in Mg K-edge spectra for all nanoparticles. This indicates changes in local electronic structure during annealing of precursor. Observed behavior of change in local electronic structure will be discussed on the basis of existing theories.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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