Accurate and low-cost sensor localization is a critical requirement for the deployment of wireless sensor networks in a wide variety of application. Sensor position is used for its data to be meaningful and for energy efficient data routing algorithm especially geographic routing. The previous works for sensor localization utilize global positioning system(GPS) or estimate unknown-location nodes position with help of some small reference nodes which know their position previously. However, the traditional localization techniques are not well suited in the senor network for the cost of sensors is too high. In this paper, we propose the sensor localization method with a mobile robot, which knows its position, moves through the sensing field along pre-scheduled path and gives position information to the unknown-location nodes through wireless channel to estimate their position. We suggest using the sensor position estimation method and an efficient mobility path model. To validate our method, we carried out a computer simulation, and observed that our technique achieved sensor localization more accurately and efficiently than the conventional one.
This paper describes a robust mobile u-healthcare system with multiple physiological signs measurement capability in real time with integration of WSN(wireless sensor network) technology and CDMA(code division multiple access) network. A cellular phone receives health data in WSN and performs local physiological signs analysis at a phone processor, and then transmits abnormal data to server for further detail or precise health signal evaluation by a medical doctor over a CDMA network. Physiological signs of the patients are continuously monitored, processed and analyzed locally at cellular phone process to produce useful medical information for diagnosis and tracking purposes. By local simple analysis in cellular phone processor we can save the data transmission cost in CDMA network. By using the developed integrate ubiquitous healthcare service architecture, patients can realize self-health checking so that the prevention actions can be taken earlier. Appropriate self-monitoring and self-management can cure disease and relieve pain especially for patients who suffer from chronic diseases that need long term observation.
In the navigation for a mobile robot, the collision avoidance with unexpected obstacles is essential for the safe navigation and it is independent of the technique used to control the mobile robot. This paper presents a new collision avoidance algorithm using neural network for the safe navigation of the autonomous mobile robot equipped with CAN and ultrasonic sensors. A tracked wheeled mobile robot has a stability and an efficiency to move on a rough ground. And its mechanism is simple. However it has difficulties to recognize its surroundings. Because the shape of the tracked wheeled mobile robot is a square type, sensor modules are generally located on the each plane surface of 4 sides only. In this paper, the algorithm using neural network is proposed in order to avoid unexpected obstacles. The important character of the proposed algorithm is to be able to detect the distance and the angle of inclination of obstacles. Only using datum of the distance and the angle, informations about the location and shape of obstacles are obtained, and then the driving direction is changed. Consequently, this algorithm is capable of real time processing and available for a mobile robot which has few sensor modules or the limited sensing range such as a tracked wheeled mobile robot. Effectiveness of the proposed algorithm is illustrated through a computer simulation and an experiment using a real robot.
무선 센서 네트워크는 센서 노드와 기지국으로 구성되며, 사람이 직접적으로 접근하기 어려운 장소에 노드들이 광범위하게 배치되어 화재나 특정 상황의 정보를 수신하고, 수신된 정보를 기지국까지 전달하여 실시간 감시나 유통, 의료 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 또한 최근에는 이러한 무선 센서 네트워크에 이동성을 추가하여 야생동물의 실태조사, 해양생태계 모니터링 등의 응용으로 확대한 모바일 무선 센서 네트워크의 유용성이 증가하는 추세이다. 모바일 무선 센서 네트워크에서 중요한 고려 사항은 이동성과 에너지 소모량이다. 각 센서 노드는 제한된 에너지를 보유하기 때문에 데이터 송신에 소모되는 에너지가 클 경우, 전체 네트워크 수명에 많은 영향을 준다. 따라서 센서 노드에서 센싱된 정보를 기지국으로 전송하는 효율적인 방법이 요구된다. 본 논문에서는 모바일 센서 네트워크에서 2계층 클러스터링을 이용한 에너지 소비 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 클러스터를 2계층으로 구분하여 이동성을 고려하고 에너지 소모를 줄인다. 또한 에너지 소모량 모델을 제시하여 이제까지 제안된 여러 클러스터링 기법의 에너지 소모량을 비교 분석한다. 실험을 통해 이전의 모바일 센서 네트워크 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율성이 향상됨을 입증한다.
본 논문에서는 모바일 환경에서 무선센서노드의 라우팅와 질의응답이 가능하도록 실시간 쿼리 기능, 자율구성 네트워크, 다양한 생체 신호 모니터링을 설계 및 구현하였다. 센서노드에 부착 가능한 any devices(심전도, 혈압, 혈당모듈)는 의사나 건강관리 전문가가 특정한 모듈을 선택적으로 사용할 수 있도록 쿼리 프로세서를 설계하였다. 또한 이 프로세서를 이용하여 모바일 환경에서 자율구성 네트워크 토폴로지가 형성되는 모습을 제어할 수 있도록 하였다. 무선의료 디바이스를 이용한 생체신호는 실시간 분석을 하기 위해 서버 PC에서 분석하는 게 아니라 모바일로 먼저 분석하게 된다. 이는 휴대폰의 데이터 통신 비용을 절약하기 위해서 심전도, 혈압, 혈당과 같은 생체신호는 모바일에서 비정상 생체신호를 검출 후 정밀한 신호처리를 하기 위해서 서버에 보내지도록 구현하였다.
노년층의 인구비율이 늘어나면서 IT 기술을 활용한 상시 건강관리 시스템에 관한 관심과 연구가 크게 증가하고 있다. 본 연구에서는 소형 저 전력 센서 노드와 핸드폰을 이용한 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 소형 저전력 센서노드간의 네트워크가 가능하며 핸드폰과의 인터페이스로 장소에 구애받지 않고 자신의 현재 건강상태를 확인해 볼 수 있다. WIPI기반으로 만들어진 휴대폰 어플리케이션을 통해 간단한 건강상태 확인이 가능하고 또한 웹과의 연동을 통해 의료서비스 서버에서 자신의 생체신호에 대한 좀 더 자세하고 정확하게 분석 된 결과를 받아볼 수 있도록 하며 검사된 생체신호 데이터는 DB에 저장이 가능하도록 하여 전문의료진을 통해 확인이 가능하도록 하였다. 본 논문에서는 IEEE 802.11b/g 방식과 IEEE 802.15.4 방식을 선택사용 할 수 있는 센서 노드 및 베이스 스테이션을 제안하였으며 또한 휴대폰을 통한 데이터통신 및 모니터링을 위한 WIPI기반의 휴대폰 어플리케이션을 구현하였다. 또한 웹서버에서의 생체신호 분석 및 모니터링 프로그램, 데이터베이스관리 프로그램이 구동되어 핸드폰과 연동되어 동작하는 전체 서비스모델을 구현하였다.
The following paper deals with a control problem of a mobile robot in home network environment. The home network causes the mobile robot to communicate with sensors to get the sensor measurements and to be adapted to the environment changes. To get the improved performance of control of a mobile robot in spite of the change in home network environment, we use the fuzzy inference system with multiple reward reinforcement learning. The multiple reward reinforcement learning enables the mobile robot to consider the multiple control objectives and adapt itself to the change in home network environment. Multiple reward fuzzy Q-learning method is proposed for the multiple reward reinforcement learning. Multiple Q-values are considered and max-min optimization is applied to get the improved fuzzy rule. To show the effectiveness of the proposed method, some simulation results are given, which are performed in home network environment, i.e., LAN, wireless LAN, etc.
Wireless Sensor Networks, especially supporting for surveillance service, are one of the core properties of network-centric warfare(NCW) that is a key factor of victory in future battlefields. Such a tactical surveillance sensor network must be designed not just for energy efficiency but for real-time requirements of emergency data transmission towards a control center. This paper proposes efficient clustering-based methods for supporting mobile sinks so that the network lifetime can be extended while emergency data can be served as well. We analyze the performance of the proposed scheme and compare it with other existing schemes through simulation via Qualnet 5.0.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3468-3495
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2015
In this paper, we present a multi-chain based hierarchical topology control algorithm (MCHTC) for wireless sensor networks. In this algorithm, the topology control process using static clustering is divided into sensing layer that is composed by sensor nodes and multi-hop data forwarding layer that is composed by leader nodes. The communication cost and residual energy of nodes are considered to organize nodes into a chain in each cluster, and leader nodes form a tree topology. Leader nodes are elected based on the residual energy and distance between themselves and the base station. Analysis and simulation results show that MCHTC outperforms LEACH, PEGASIS and IEEPB in terms of network lifetime, energy consumption and network energy balance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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