International journal of advanced smart convergence
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제6권2호
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pp.82-88
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2017
The data generated by the BSN sensor attached to the human body is mostly mobile. Accordingly, in a mobile cloud environment that processes BSN data, the service should not be fixed in a specific area but be able to support it according to the move. The mobile device must be able to process, filter and transmit the collected BSN data. The cloud server must be able to collect the data processed by the mobile device and provide it as a service. And the transfer of data requires standardized transfer between each device. In this paper, we propose a data delivery method through standard schema when mobile device processes data and provides service in cloud system and a data processing method according to the movement of the mobile device.
이동 사용자의 위치 정보를 제공하는 위치인식서비스는 센서네트워크가 제공하는 대표적인 서비스이다. 그동안 이동 사용자의 위치정보를 획득하기 위한 다양한 기법들이 제시되어 왔다. 하지만 대부분의 기법들은 단일 사용자인 경우만 고려하여 연구되어 이를 다중 사용자인 경우로 확장하기에는 문제가 있다. 여러 이동 사용자들이 한 지역에서 동시에 위치인식 작업을 수행하는 경우에 센서노드들이 발생시키는 라디오 주파수나 초음파 등이 서로 간에 간섭을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 여러 이동 사용자들이 동시 다발적으로 위치확인 작업을 수행하고자 하는 경우에 발생 가능한 간섭을 회피하도록 하는 LME기법을 제안한다. LME기법은 센서노드가 위치인식 작업을 수행하기 전에 주위에 있는 앵커노드를 선점하여 점유함으로써 노드간의 간섭을 방지한다. 이를 위해 IEEE 802.11에 정의된 CTS패킷을 자원 선점을 요청하는데 사용하며 RTS패킷을 자원 선점을 확인하는데 사용한다. 반대로 이미 앵커노드가 다른 노드에 의해 선점하여 위치인식 작업을 방해할 가능성이 있는 경우 해당 앵커노드들을 임계영역으로 정의한다. 임계영역 처리를 위한 NTS 패킷을 새로이 정의하여 노드 간에 간섭이 발생하지 않도록 한다. 추가적으로 거리측정 작업시 앵커노드간 동기화를 위한 STS패킷을 새로이 정의한다. 실험을 통하여 이동 사용자가 다수일 경우 노드 간에 간섭이 많이 발생함을 보이며 제안하는 LME기법이 위치인식 작업시 간섭을 방지함을 보인다.
산업용 무선 센서 네트워크는 여러 산업 분야에서의 생산성 향상, 비용 절감 등을 위해 사용되고 있으며, 저지연, 고신뢰 데이터 전송과 같은 성능을 요구한다. 이를 달성하기 위해서, 산업용 무선 센서 네트워크에서는 네트워크 매니저를 통해 네트워크 위상에 대한 그래프 생성 및 자원 할당을 수행하여, 각 장치의 전송 주기 및 경로를 미리 결정한다. 하지만, 이러한 네트워크 관리 방법은 네트워크 위상 변화 시에 그래프 재생성 및 자원 재할당을 수행해야 하므로, 잦은 위상 변화가 발생하는 네트워크 환경에서는 관리비용 증가와 요구성능의 일시적 저하와 같은 현상이 발생하므로 적합하지 않다. 즉, 최근에 다양한 이동 장치를 활용하는 산업용 무선 센서 네트워크에서는 이동 장치로 인한 경로 단절 및 경로 재구성 과정에서 발생하는 지연 전송과 전송 신뢰성 저하를 방지할 수 있는 네트워크 관리 방안에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 기계학습을 이용하여 이동 장치의 시간별 위치 및 이동 주기를 분석하고, 이에 기반한 이동 패턴을 추출한다. 또한, 추출된 이동 패턴 정보를 기반으로 예측되는 시간별 네트워크 위상에 대한 그래프 생성 및 자원 할당을 수행하는 네트워크 관리 기능을 제안함으로써, 이동 장치의 이동으로 인한 성능 저하의 문제를 방지한다. 성능평가 결과는 제안 방안이 추출한 이동 패턴과 실제 이동 패턴을 비교하였을 때 약 86%의 예측 정확도를 보이고, 기존의 방법에 비해 높은 전송 성공률 및 낮은 자원 점유율의 성능을 보여준다.
Wireless sensor networks (WSNs) are one of the basic building blocks of Internet of Things (IoT) systems. However, the wireless sensing nodes in WSNs suffer from energy constraint issues because the replacement/recharging of the batteries of the nodes tends to be difficult. Furthermore, a number of realistic IoT scenarios, such as habitat and battlefield monitoring, contain mobile sensing elements, which makes the energy issues more critical. This research paper focuses on realistic WSN scenarios that involve mobile sensing elements with the aim of mitigating the attendant energy constraint issues using the concept of radio-frequency (RF) energy extraction. The proposed technique incorporates a cluster head election workflow for WSNs that includes mobile sensing elements capable of RF energy harvesting. The extensive simulation analysis demonstrated the higher efficacy of the proposed technique compared with the existing techniques in terms of residual energy, number of functional nodes, and network lifetime, with approximately 50% of the nodes found to be functional at the 4000th, 5000th, and 6000th rounds for the proposed technique with initial energies of 0.25, 0.5 and 1 J, respectively.
This paper suggests a multiple robot simulator which considers the uncertainties in robot motion and sensing. A mobile robot moves with errors due to some kinds of uncertainties from actuators, wheels, electrical components, environments. In addition, sensors attached to a mobile robot can't make accurate output information because of uncertainties of the sensor itself and environment. Uncertainties in robot motion and sensing leads researchers find difficulty in building mobile robot navigation algorithms. Generally, a robot algorithm without considering unexpected uncertainties fails to control its action in a real working environment and it leads to some troubles and damages. Thus, the authors propose a simulator model which includes robot motion and sensing uncertainties to help making robust algorithms. Sensor uncertainties are applied in range sensors which are widely used in mobile robot localization, obstacle detection, and map building. The paper shows performances of the proposed simulator by comparing it with a simulator without any uncertainty.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제1권1호
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pp.1-17
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2007
This paper proposes and analyzes a scalable and an efficient cluster based group key management protocol by introducing identity based infrastructure for secure communication in mobile wireless sensor networks. To ensure scalability and dynamic re-configurability, the system employs a cluster based approach by which group members are separated into clusters and the leaders of clusters securely communicate with each other to agree on a group key in response to changes in membership and member movements. Through analysis we have demonstrated that our protocol has a high probability of being resilient for secure communication among mobile nodes. Finally, it is established that the proposed scheme is efficient for secure positioning in wireless sensor networks.
USN (Ubiquitous Sensor Network, 유비쿼터스 무선네트워크) 융합기술을 기반으로 하는 자원탐사 축소모형 시스템을 구축하였다. 실제 환경의 재현을 위해, 비금속 모형판 아래 금속판을 설치하고, 모형판 위에서 이동로봇에 설치된 고정밀 3축 자기센서를 이용하여 실제 자장값을 계측한다. 측정된 자장값은 무선네트워크를 이용하여 이동로봇이 중앙 컴퓨터로 전송한다. 이러한 하드웨어 기반의 테스트 시스템은 현장 상황을 물리적으로 유사하게 재현함으로써, 시뮬레이션의 신뢰도가 높고, USN기반 자원탐사시스템 설계지침을 다각도로 검토할 수 있다. 본 연구에서는 금속물체 탐지시스템을 재현하기 위해, 평판 위에서 이동로봇을 사용하여, 평판 아래에 설치된 금속판의 위치를 탐지하는 실험을 성공적으로 실시하였다.
The localization of multi-agents, such as people, animals, or robots, is a requirement to accomplish several tasks. Especially in the case of multi-robotic applications, localization is the process for determining the positions of robots and targets in an unknown environment. Many sensors like GPS, lasers, and cameras are utilized in the localization process. However, these sensors produce a large amount of computational resources to process complex algorithms, because the process requires environmental mapping. Currently, combination multi-robots or swarm robots and sensor networks, as mobile sensor nodes have been widely available in indoor and outdoor environments. They allow for a type of efficient global localization that demands a relatively low amount of computational resources and for the independence of specific environmental features. However, the inherent instability in the wireless signal does not allow for it to be directly used for very accurate position estimations and making difficulty associated with conducting the localization processes of swarm robotics system. Furthermore, these swarm systems are usually highly decentralized, which makes it hard to synthesize and access global maps, it can be decrease its flexibility. In this paper, a simple pyramid RAM-based Neural Network architecture is proposed to improve the localization process of mobile sensor nodes in indoor environments. Our approach uses the capabilities of learning and generalization to reduce the effect of incorrect information and increases the accuracy of the agent's position. The results show that by using simple pyramid RAM-base Neural Network approach, produces low computational resources, a fast response for processing every changing in environmental situation and mobile sensor nodes have the ability to finish several tasks especially in localization processes in real time.
무선센서네트워크는 센서필드안에서 어떤 이벤트를 센싱하는 수많은 센서노드들로 구성된다. 무선센서네트워크에서 이벤트를 인식한 소스노드와 이 값을 처리하는 싱크노드간에 데이터가 전송되며 싱크노드의 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 기법이 필요하다. 본 연구 에서는 데이터패스 템플릿을 이용하여 미리 정해진 방향으로 소스노드로부터의 데이터공고, 싱크노드로부터의 데이터요구 메시지를 전송한다. 다음 단계로 센싱한 데이터를 단거리계산법을 사용하여 싱크노드에게 전송한다. 그리드 개념과 이동성 싱크가 존재하는 센서네트워크에 대한 기존의 TTDD 라우팅 프로토콜과 CBPER 프로토콜을 본 연구에서 제안한 SPDR 프로토콜과 시뮬레이션을 통하여 비교한 결과, 제안된 프로토콜이 기존의 TTDD나 CBPER보다 향상된 에너지 효율성을 가졌음을 보여준다.
In this paper, we suggest that how to improve an accuracy of mobile robot's localization by using the sensor network information which fuses the machine vision camera, encoder and IMU sensor. The heading value of IMU sensor is measured using terrestrial magnetism sensor which is based on magnetic field. However, this sensor is constantly affected by its surrounding environment. So, we isolated template of ceiling using vision camera to increase the sensor's accuracy when we use IMU sensor; we measured the angles by pattern matching algorithm; and to calibrate IMU sensor, we compared the obtained values with IMU sensor values and the offset value. The values that were used to obtain information on the robot's position which were of Encoder, IMU sensor, angle sensor of vision camera are transferred to the Host PC by wireless network. Then, the Host PC estimates the location of robot using all these values. As a result, we were able to get more accurate information on estimated positions than when using IMU sensor calibration solely.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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