다수의 이동센서노드를 이용한 환경감시 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 사전 정보가 없는 개활 지역에서 이동센서노드들을 배치하여 센싱 커버리지를 최대화 하는 것을 목적으로 한다. 이동센서노드는 보다 높은 센싱 커버리지를 획득하기 위하여 최대의 센싱 커버리지를 획득할 때 까지 반복적으로 재배치된다. 커버리지 최대화를 위하여 ILP(Integer Linear Programming) 기반의 최적화 문제를 구성한다. 시뮬레이션 결과에 의하면 제안된 알고리즘은 이동센서노드들을 보다 높은 관심지역으로 이동시킬 수 있으며 최대의 센싱 커버리지 획득이 가능함을 시뮬레이션을 통하여 검증한다.
Jeong, Seongwoon;Zhang, Yilan;O'Connor, Sean;Lynch, Jerome P.;Sohn, Hoon;Law, Kincho H.
Smart Structures and Systems
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제17권4호
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pp.669-690
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2016
Advances in sensor technologies have led to the instrumentation of sensor networks for bridge monitoring and management. For a dense sensor network, enormous amount of sensor data are collected. The data need to be managed, processed, and interpreted. Data management issues are of prime importance for a bridge management system. This paper describes a data management infrastructure for bridge monitoring applications. Specifically, NoSQL database systems such as MongoDB and Apache Cassandra are employed to handle time-series data as well the unstructured bridge information model data. Standard XML-based modeling languages such as OpenBrIM and SensorML are adopted to manage semantically meaningful data and to support interoperability. Data interoperability and integration among different components of a bridge monitoring system that includes on-site computers, a central server, local computing platforms, and mobile devices are illustrated. The data management framework is demonstrated using the data collected from the wireless sensor network installed on the Telegraph Road Bridge, Monroe, MI.
본 논문에서는 데이터수집을 위한 MDC(mobile data collector) 기반의 무선센서네트워크를 고려한다. 이러한 네트워크에서는 MDC들이 이동하며 주위환경으로부터 데이터를 수집한 후 싱크노드에게 전달한다. 단일 MDC를 사용하는 기존 방식에서는 높은 데이터 수집 지연 문제가 발생한다. 복수의 MDC를 사용하는 일부 기존 방안에서는 네트워크 수명최대화에 초점을 두고 데이터 전달 지연에 대한 고려는 하지 않았다. 기존 방안의 이러한 제약을 극복하기 위하여 본 논문에서는 MDC의 개수가 주어진 상황에서 패킷지연을 최소화하는 문제와, 최대 허용 패킷 지연이 주어진 상황에서 필요한 MDC의 수를 최소화 하는 문제를 고려한다. 이를 위해서 두 개의 최적화 문제가 구성되었으며 MDC들의 이동거리와 이동시간 추정 모델을 개발하였다. Interior-point 알고리즘을 이용하여 최적화 문제에 대한 해를 구했으며, 제안된 방안을 검증하기 위한 수치결과와 분석을 제시하였다.
모바일 통신 기술의 하나인 GPS 기술이 발달됨에 따라, 스마트폰, 테블릿PC와 같은 모바일 기기에 GPS기능이 필수적으로 탑재되고 있다. 이에 사용자들은 GPS 센서의 현재 위치를 기반으로 하는 앱 어플리케이션 서비스를 통해 길 찾기, 현재 자신의 속도 등 여러 정보를 주고받을 수 있게 되었다. 이에, 본 논문에서는 모바일 기기의 통신 모듈인 Wi-Fi 및 Mobile Network, GPS, 가속 센서를 이용하여 2차원적 위치 및 3차원적 고도에 따른 알고리즘을 분석 및 산출하여, 사용자가 현재 이용하고 있는 이동수단의 정보를 전달하는 시스템을 제안한다. 이는, 특정 이동수단을 이용하고 있는 사용자에게 불필요한 정보를 제공하지 않는 광고시스템이나 재난정보시스템, 의료분야 등 각종 분야에 적용 할 수 있을 것이라 사료된다.
무선컴퓨팅에서의 최근 동향은 모바일능력을 향상시키고, 응용범위의 필요성에 적합한 새로운 접근 방법을 개발하는데 초점이 모아지고 있다. 이 논문은 환자의 무선의료 소자로부터 무선으로 데이터를 받고 반응하고 그 셀룰러 네트워크를 활용하여 의료센터로 보내는 기능을 가진 IEEE802.15.4 무선 CDMA기반의 헬스케어 시스템에 관한 것이다. 모바일 응용시스템은 무선센서네트워크와 셀룰러 네트워크사이에서 의료데이터를 받고 보내는 것을 조절하는 미들웨어 뿐만 아니라 위치에 상관없이 휴대전화로 환자의 헬스상태를 연속적으로 모니터링하고 분석하는 인터페이스를 제공한다. 따라서 이 시스템은 원격 헬스모니터링을 가능하게 하고 IEEE802.15.4 무선네트워크와 병원이외의 지역에서의 CDMA 네트워크사이에서 원격 헬스모니터링과 끊김없는 메디컬데이터 연결을 제공한다.
에너지 효율성과 같은 센서 네트워크에 중요한 요소들을 보장하기 위한 트리기반 프로토콜들이 여럿 제시되었다. 하지만 선박이나 해양 분야와 같이 베이스 노드의 이동성이 큰 네트워크 환경을 전제로 한 토폴로지에 대한 연구는 부족하였다. 본 논문에서는 베이스 노드의 이동성이 큰 센서 네트워크 환경에 적합한 토폴로지로 최소 Wiener 수 신장트리를 제안한다. 가중치 있는 그래프로부터 최소 Wiener 수를 가진 신장트리를 구하는 문제는 NP-hard로 알려져 있다. 문제 해결을 위해 분기 한정 알고리즘을 설계하고 대표적인 신장트리 중 하나인 최소신장트리를 대상으로 1라운드 패킷 전송에 필요한 전송 거리 및 에너지 소모량, 네트워크 수명을 모의실험을 통해 비교하였다. 전송 거리와 에너지 소모량은 제시한 트리가 최소신장트리에 비해 우수하였지만 네트워크 수명은 오히려 열등함을 알 수 있었다.
무선 센서 네트워크는 특정 지역의 정보를 수집하거나 상태를 관찰하는 등의 특수한 목적을 가진 네트워크이다. 이를 위해, 센서 네트워크는 이벤트를 감지하고 정보를 전달하는 센서 노드와, 센서 노드로부터 전달받은 정보를 수집하는 싱크노드로 구성되어 있고, 센서 노드가 싱크노드에게 단순히 비대칭적으로 정보를 전달하는 형태로 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 센서 네트워크가 단순히 데이터를 수집하기보다는 이동성을 지닌 사물이나 사람과 같은 객체들이 정보를 주고받으며 서비스를 제공하는 사물인터넷, CPS 등과 같은 서비스로의 활용 범위가 늘어나고 있기 때문에, 지금까지의 일방적인 정보를 전달하는 형태 뿐 만아니라 센서 네트워크 위에서 이동 객체들이 서로 정보를 교환하는 상호 대칭적인 형태의 통신 방안이 필요하다. 즉, 변화되어가는 서비스 환경과 사용자의 요구사항에 따라 센서 네트워크 내의 이동 객체들 간에 정보를 직접 교환하는 대칭적인 형태로의 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 센서 네트워크 내에서 이동 객체 간의 상호 대칭적인 통신을 지원하는 프로토콜을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안방안이 기존의 방법들에 비해 더 나은 에너지 효율성 및 전송 성공률을 가진다는 것을 증명한다.
전파(propagation) 오류가 빈번한 무선 이동 네트워크에서는 전송 성능을 향상하기 위해 FEC(Forward Error Correction)알고리즘을 채택한다. 그러나 정적인 FEC방식은 연속적으로 변화하는 전파 오류율에 알맞은 정정 코드(check code)를 적용하지 못해 성능이 저하된다. 본 논문에서는 변화하는 무선 채널의 전파 오류율에 따라 FEC의 정정도를 알맞게 결정하는 링크 계층용 적응적 FEC기법인 FECA(FEC-level Adaptation)를 제안한다. FECA는 오류율이 높고, 오류율이 천천히 변화하는 무선 환경에 알맞은 알고리즘이다. 일례로 전파 간섭이 있는 환경에서 센서(sensor) 네트워크는 평균 오류율이 $10^{-6}$이상이며 오류율이 평균 수백 밀리초 이상 지속되는 것으로 관찰되었다. FECA는 분석적인 무선채널 시뮬레이션과 패킷 트레이스 기반(trace-driven) 시뮬레이션에서 정적 FEC 알고리즘에 비해 최대 15%이상 성능을 향상하였다.
Image processing is one of the major techniques that are used for computer vision. Nowadays, researchers are using machine learning and deep learning for the aforementioned task. In recent years, digit recognition tasks, i.e., automatic meter recognition approach using electric or water meters, have been studied several times. However, two major issues arise when we talk about previous studies: first, the use of the deep learning technique, which includes a large number of parameters that increase the computational cost and consume more power; and second, recent studies are limited to the detection of digits and not storing or providing detected digits to a database or mobile applications. This paper proposes a system that can detect the digital number of meter readings using a lightweight deep neural network (DNN) for low power consumption and send those digits to an Android mobile application in real-time to store them and make life easy. The proposed lightweight DNN is computationally inexpensive and exhibits accuracy similar to those of conventional DNNs.
최근 IT 융합의 기초 기술로써의 유비쿼터스 기술을 이용한 연구가 늘어나고 있다. 유비쿼터스 프로젝트 가운데 하나인 쿨타운은 웹 기술과 모바일 환경을 기반으로 한다. 그러나 쿨타운 시스템에서 사용자들은 미리 만든 웹페이지를 제공 받을 뿐이다. 이에 본 연구에서는 센서 네트워크 기반 하에 맥락인식 기법을 적용한 사용성 향상된 알고리즘을 제안한다. 이로써 본 논문에서는 기존 시스템에서 간과한 사용자 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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