최근 무선 센서 네트워크에 적용되는 응용 서비스들은 점점 증가하며 다양화 되는 추세이고, 이에 센서 데이터에 대한 전송 신뢰성이나 보안 기능 제공이 핵심적인 이슈로 대두되고 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 기반 센서 네트워크 환경에서 전송 신뢰성을 제공하기 위해 링크 특성과 패킷 타입을 고려하는 ALC(Adaptive Link Control)와 Hop-cache와 Hop-ack를 지원하는 EHHR(Enhanced Hop-by-Hop Reliability)이 적용된 IMHRS(IEEE 802.15.4 MAC-based Hybrid hop-by-hop Reliability Scheme) 기법을 제안하였으며, 또한 네트워크와 애플리케이션 특성을 고려하여 보안 슈트를 결정함으로써 에너지 효율성을 고려하는 HAS(Hybrid Adaptive Security) 프레임워크를 통해 보안성을 제공한다. 본 논문에서 제안된 방식들은 시뮬레이션과 실험을 통하여 검증 하였으며, 또한 H/W 프로토타입을 제작하여 실제 응용 서비스에 적용함으로 써 본 방안의 효용성을 입증하였다.
This paper proposes hybrid distributed stochastic addressing (HDSA), which combines the advantages of distributed addressing and stochastic addressing, to solve the problems encountered when constructing a network in a ZigBee-based wireless sensor network. HDSA can assign all the addresses for ZigBee beyond the limit of addresses assigned by the existing distributed address assignment mechanism. Thus, it can make the network scalable and can also utilize the advantages of tree routing. The simulation results reveal that HDSA has better addressing performance than distributed addressing and better routing performance than other on-demand routing methods.
This paper presents a hybrid model solution for user motion recognition. The use of a single classifier in motion recognition models does not guarantee a high recognition rate. To enhance the motion recognition rate, a hybrid model consisting of decision trees and artificial neural networks is proposed. We define six user motions commonly performed in an indoor environment. To demonstrate the performance of the proposed model, we conduct a real field test with ten subjects (five males and five females). Experimental results show that the proposed model provides a more accurate recognition rate compared to that of other single classifiers.
본 논문에서는 센서 네트워크에서 효율적인 조인 처리를 수행하여 통신비용을 최소화할 수 있는 인-네트워크 조인 기법인 SBJ(Semi & Bloom Join)를 제안하였다. SBJ는 하이브리드 기법으로 배터리 소모를 줄이기 위하여 송, 수신하는 데이터의 크기를 줄이는 방법으로 블룸 필터(Bloom Filter)를 이용하여 데이터의 내용을 필터링하도록 하였다. 기존 데이터 대신 작은 크기의 필터링 된 값을 전송함으로써 배터리 소모를 줄이게 된다. SBJ는 조인 처리의 이른 단계에서 조인 결과에 해당되지 않는 데이터를 제거하여 불필요한 통신비용을 감소하여 통신비용을 최소화하기 위한 네트워크 내에서 효율적인 조인 질의 수행 방법이다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 조인 기법들과 비교한 결과 SBJ 기법은 블룸 필터를 이용하여 데이터를 필터링 함으로서 센서 노드 배터리 소모량을 크게 줄였으며, 통신 반경에 대한 통신비용도 훨씬 효과적이었다.
본 논문에서는 무선센서 네트워크에서 전송 효율을 높이기 위하여 CSMA/CA 방식과 TDMA 방식을 혼합한 HMAC 프로토콜을 제안한다. 제안된 HMAC에서는 패킷 전송을 원하는 송신 노드가 CSMA/CA 방식을 통하여 수신 노드에게 전송 요청을 하고, 수신 노드에서는 네트워크 토폴로지와 전송되어지는 트래픽 양에 따라 TDMA 방식으로 적절히 슬롯을 할당함으로 여러 수신 노드들 사이에 슬롯 중복 할당으로 인한 충돌을 낮춤으로 전송효율을 높일 수 있다.
사물 인터넷 (IoT; internet of things) 네트워크는 게이트웨이와 센서 노드 사이의 데이터 양, 통신 주기 등의 특성과 경제성 등을 고려하여 하이브리드 매체 접근 제어 (MAC; media access control) 방식을 사용한다. 하이브리드 MAC 방식은 일반적으로 TDMA와 CSMA 방식을 결합한 형태를 이용한다. 해양 IoT 네트워크에서 센서 노드와 게이트웨이 사이의 거리는 수시로 바뀔 수 있다. 따라서 해양 IoT 네트워크에 적용되는 하이브리드 MAC 설계에 있어 통신 거리에 따라 타임슬롯의 주기는 가변되어야 한다. 본 논문에서는 해양 IoT 네트워크에 적용될 수 있는 하이브리드 MAC 중 TDMA에서 통신 거리에 따른 가변 주기의 타임슬롯 설계 방안을 제안하였다. 분석 결과 제안된 TDMA MAC을 이용해 LoRa의 최대 통신 거리에서 하루에 72회까지 센서 노드와 게이트웨이 간 통신이 가능하다는 것을 확인하였다.
Efficient Query processing and optimization are critical for reducing network traffic and decreasing latency of query when accessing and manipulating sensor data of large-scale sensor networks. Currently it has been studied in sensor database projects. These works have mainly focused on in-network query processing for sensor networks and assumes homogeneous sensor networks, where each sensor network has same hardware and software configuration. In this paper, we present a framework for efficient query processing over heterogeneous sensor networks. Our proposed framework introduces query processing paradigm considering two heterogeneous characteristics of sensor networks: (1) data dissemination approach such as push, pull, and hybrid; (2) query processing capability of sensor networks if they may support in-network aggregation, spatial, periodic and conditional operators. Additionally, we propose multi-query optimization strategies supporting cross-translation between data acquisition query and data stream query to minimize total cost of multiple queries. It has been implemented in WSN middleware, COSMOS, developed by ETRI.
The multi-scenario topology of multi-channel hybrid ubiquitous sensor networks (USNs) is studied and a novel link auto-diversity cross-layer cooperative scheduling scheme is proposed in this paper. The proposed scheme integrates the attributes of the new performance evaluation link auto-diversity air-time metric and the topology space in the given multi-scenario. The proposed scheme is compared with other schemes, and its superiority is demonstrated through simulations. The simulation results show that relative energy consumption, link reception probability, and end-to-end blocking probability are improved. The addressing ratio of success with unchanged parameters and external information can be increased. The network can tolerate more hops to support reliable transportation when the proposed scheme is implemented. Moreover, the scheme can make the network stable. Therefore, the proposed scheme can enhance the average rate performance of the hybrid USN and stabilize the outage probability.
현재까지 USN(Ubiquitous Sensor Network)이라 통칭되어지는 센서망은 불특정 공간에 배포된 무선방식의 센서노드를 통해 유선방식의 센서 인프라를 대체하려는 기술 지향적 및 공급자중심의 구성을 가지고 있다. 본 논문은 기존의 공급자 위주의 기술지향적인 제한적 구성에서 벗어나, u-City에서 제공하고자 하는 서비스들의 목적과 서비스 대상의 요구사항분석을 기반으로 성능, 품질, 비용 등을 고려하도록 다양한 기술들을 융 복합하여 서비스를 제공하는 하이브리드 센서망의 제안을 위한 선행 연구 결과이다. 우선, 센서망과 u-City 서비스와의 관계에 대해 서술한 후, 기존 센서망에 대한 조사, 분석 결과 및 문제점, 그리고 선진국에서의 하이브리드 센서망 적용 사례와 시사점에 대해 논의하도록 한다.
Zafar, Amna;Akbar, Ali Hammad;Akram, Beenish Ayesha
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.536-564
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2019
Soft faults are inherent in wireless sensor networks (WSNs) due to external and internal errors. The failure of processes in a protocol stack are caused by errors on various layers. In this work, impact of errors and channel misbehavior on process execution is investigated to provide an error classification mechanism. Considering implementation of WSN protocol stack, inter-process correlations of stacked and peer layer processes are modeled. The proposed model is realized through local and global decision trees for fault diagnosis. A hybrid framework is proposed to implement local decision tree on sensor nodes and global decision tree on diagnostic cluster head. Local decision tree is employed to diagnose critical failures due to errors in stacked processes at node level. Global decision tree, diagnoses critical failures due to errors in peer layer processes at network level. The proposed model has been analyzed using fault tree analysis. The framework implementation has been done in Castalia. Simulation results validate the inter-process correlation model-based fault diagnosis. The hybrid framework distributes processing load on sensor nodes and diagnostic cluster head in a decentralized way, reducing communication overhead.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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