유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network)는 무선통신 기능을 가진 소형 센서들로 구성된 네트워크이다. 무선통신은 유선통신에 비해 데이터의 도청과 위조, 변조가 용이하다. 그러므로 센서 네트워크를 통해 전달되는 정보들의 신뢰성을 위한 보안 연구가 수행되어야 한다. 하지만 센서네트워크에 보안을 적용하기 위해서는 추가되는 에너지소모가 발생한다. 에너지 교체가 어려운 센서네트워크에서 추가적인 에너지소모는 중요한 문제이다. 본 논문은 센서네트워크에서 획득한 데이터를 안전하게 처리할 수 있는 에너지 효율적 클러스터 기반 라우팅을 제안한다. 제안방식은 초기에 형성된 클러스터는 고정시키고 클러스터 헤드노드만 교체하는 방식으로 최초에 생성 및 교환된 클러스터 키와 노드간 키가 다시 생성 및 교환되지 않게 하는 사전배포방식을 사용할 수 있다. 제안된 방법이 기존의 클러스터 기반 라우팅에 보안을 적용한 것보다 에너지 소모가 29.2% 적게 소모됨을 모의실험을 통하여 확인하였다.
Al-Rousan, Rajai Z.;Alhassan, Mohammed A.;Hejazi, Moheldeen A.
Computers and Concrete
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제22권6호
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pp.539-550
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2018
Concrete is highly non-linear material which is originating from the transition zone in the form of micro-cracks, governs material response under various loadings. In this paper, the constitutive models published by many researchers have been used to generate novel stiffness parameters and constitutive curves for concrete. Following such linear material formulations, where the energy is conservative during the curvature, and a nonlinear contribution to the concrete has been made and investigated. In which, nonlinear concrete elastic modulus modeling has been developed that is capable-of representing concrete elasticity for grades ranging from 10 to 140 MPa. Thus, covering the grades range of concrete up to the ultra-high strength concrete, and replacing many concrete models that are valid for narrow ranges of concrete strength grades. This has been followed by the introduction of the nonlinear Hooke's law for the concrete material through the replacement of the Young constant modulus with the nonlinear modulus. In addition, the concept of concrete elasticity index (${\varphi}$) has been proposed and this factor has been introduced to account for the degradation of concrete stiffness in compression under increased loading as well as the multi-stages micro-cracking behavior of concrete under uniaxial compression. Finally, a sub-routine artificial neural network model has been developed to capture the concrete behavior that has been introduced to facilitate the prediction of concrete properties under increased loading.
Jeon, Min Gyu;Doh, Deog Hee;Kim, Ue Kan;Kim, Kang Ki
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권10호
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pp.1275-1280
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2014
In this study, the performance of a real-time micro telescopic monitoring system is evaluated, in which an artificial neural network is adopted for the diagnoses of vibratory bodies, such as solid piping system or machinery. The structural vibration was measured by a non-contact remote sensing method, in which images of a high-speed high-definition camera were used. The structural vibration data that can be obtained by the PIV (particle image velocimetry) technique were used for training the neural network. The structures of the neural network are dynamically changed and their performances are evaluated for the constructed diagnosis system. Optimized structures of the neural network are proposed for real-time diagnosis for the piping system. It was experimentally verified that the performances of the neural network used for real-time monitoring are influenced by the types of the vibration data, such as minimum, maximum and average values of the vibration data. It concludes that the time-mean values are most appropriate for monitoring the piping system.
Nano-micro hierarchical structures that nanoprotrusions were formed on the network-type microstructures were fabricated using an ultrasonic vibration forming technology. A commercial ultrasonic welding system was used to apply ultrasonic vibration energy. To evaluate the formability of ultrasonic vibration forming, nickel nano-micro hierarchical mold was fabricated and polyethylene (PE) was used as the replication material. The optimal molding time was 3.5 sec for PE nano-micro hierarchical structures. The molding process was conducted at atmospheric pressure.
Renewable energy resources such as wind, wave, solar, micro hydro, tidal and biomass etc. are becoming importance stage by stage because of considering effect of the environment. Solar energy is one of the most successful sources of renewable energy for the production of electrical energy following solar energy. And, the solar/photovoltaic cell generators depend on the solar radiation, which is a random variable so this poses difficulty in the system scheduling and energy dispatching, as the schedule of the photovoltaic cell generators availability is not known in advance. This paper proposes to use the two-layered artificial neural networks for predicting the actual solar radiation from the previous values of the same variable.
5G 이동 통신 서비스가 제공됨에 따라 다양한 서비스를 초저지연으로 사용자에게 제공하려는 노력이 진행되고 있다. 이는 네트워크 코어에서 클라우드 컴퓨팅을 제공하는 대신에 사용자 인근에서 고성능 컴퓨팅 서비스를 제공하는 에지 컴퓨팅에 대한 관심을 불러 일으키고 있다. 본 논문은 에지 컴퓨팅의 실현을 위한 필수 장비인 마이크로 데이터센터의 운영 및 관리 방안을 제시한다. 먼저, 에지 컴퓨팅의 기능 구조와 배치 방안을 제시한다. 다음으로 에지 컴퓨팅을 위한 마이크로 데이터센터의 요구사항과 이에 따른 운영 및 관리 방안을 제시한다. 마지막으로 마이크로 데이터센터의 자원을 효율적으로 관리하기 위해서 수집 및 감시해야 하는 자원 관리 아이템을 제시하고, 에너지 효율을 측정할 수 있는 성능 지표를 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1773-1795
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2020
Unmanned aerial vehicles (UAVs) network are a very vibrant research area nowadays. They have many military and civil applications. Limited bandwidth, the high mobility and secure communication of micro UAVs represent their three main problems. In this paper, we try to address these problems by means of secure clustering, and a security clustering algorithm based on integrated trust value for UAVs network is proposed. First, an improved the k-means++ algorithm is presented to determine the optimal number of clusters by the network bandwidth parameter, which ensures the optimal use of network bandwidth. Second, we considered variables representing the link expiration time to improve node clustering, and used the integrated trust value to rapidly detect malicious nodes and establish a head list. Node clustering reduce impact of high mobility and head list enhance the security of clustering algorithm. Finally, combined the remaining energy ratio, relative mobility, and the relative degrees of the nodes to select the best cluster head. The results of a simulation showed that the proposed clustering algorithm incurred a smaller computational load and higher network security.
Mukhlif, Fadhil;Noordin, Kamarul Ariffin Bin;Abdulghafoor, Omar B.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2709-2734
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2020
The growing demand to make wireless data services 5G compatible has necessitated the development of an energy-efficient approach for an effective new wireless environment. In this paper, we first propose a cognitive sensor node (CSN) based game theory for deriving energy via a primary user-transmitted radio frequency signal. Cognitive users' time was segmented into three phases based on a time switching protocol: energy harvest, spectrum sensing and data transmission. The proposed model chooses the optimal energy-harvesting phase as the effected factor. We further propose a distributed energy-harvesting model as a utility function via pricing techniques. The model is a non-cooperative game where players can increase their net benefit in a selfish manner. Here, the price is described as a function pertaining to transmit power, which proves that the proposed energy harvest game includes Nash Equilibrium and is also unique. The best response algorithm is used to achieve the green connection between players. As a result, the results obtained from the proposed model and algorithm show the advantages as well as the effectiveness of the proposed study. Moreover, energy consumption was reduced significantly (12%) compared to the benchmark algorithm because the proposed algorithm succeeded in delivering energy in micro which is much better compared to previous studies. Considering the reduction and improvement in power consumption, we could say the proposed model is suitable for the next wireless environment represented in 5G.
In this paper we present a new-generation sensor network processor which is not optimized in circuit level, but in system architecture level. The new design build on a conventional processor architecture, improving the design by focusing on application oriented specification, ISA, and micro-architectural optimization that reduce overall design size and advance energy-per-instruction. The design employs harvard architecture, 8-bit data paths, and an compact 19 bit wide RISC ISA. The design also features a unique interrupt handler which offloads periodical monitoring jobs from the main part of CPU. Our most efficient design is capable of running at 300 KHz (0.3 MIPS) while consuming only about few pJ/instruction.
Recently, on-line diagnosis methods through wired and wireless networks are widely adopted in the diagnosis of industrial Electric Facilities, such as generators, transformers and motors. Also smart sensors which includes sensors, signal conditioning circuits and micro-controller in one board are widely studied in the field of condition monitoring. This paper suggests an self-powered system suitable for condition-monitoring smart sensors, which uses parasitic vibrations of the facilities as energy source. First, vibration-driven noise patterns of the electric facilities are presented. And then, an electromagnetic generator which uses mechanical mass-spring vibration resonance are suggested and designed. Finally energy consumption of the presented smart sensor, which consists of MEMS vibration sensors, signal conditioning circuits, a low-power consumption micro-controller, and a ZIGBEE wireless tranceiver, are presented. The usefulness and limits of the presented electromagnetic generators in the field of electric facility monitoring are also suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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