KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권3호
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pp.224-242
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2010
Data routing in wireless sensor networks must be energy-efficient because tiny sensor nodes have limited power. A cluster-based hierarchical routing is known to be more efficient than a flat routing because only cluster-heads communicate with a sink node. Existing hierarchical routings, however, assume unrealistically large radio transmission ranges for sensor nodes so they cannot be employed in real environments. In this paper, by considering the practical transmission ranges of the sensor nodes, we propose a clustering and routing method for hierarchical sensor networks: First, we provide the optimal ratio of cluster-heads for the clustering. Second, we propose a d-hop clustering scheme. It expands the range of clusters to d-hops calculated by the ratio of cluster-heads. Third, we present an intra-cluster routing in which sensor nodes reach their cluster-heads within d-hops. Finally, an inter-clustering routing is presented to route data from cluster-heads to a sink node using multiple hops because cluster-heads cannot communicate with a sink node directly. The efficiency of the proposed clustering and routing method is validated through extensive simulations.
Recently, the systems using multiple sensors such as magnetic, acoustic and pressure sensor are used for detection of underwater objects or vehicles. Those systems have difficulty of maintenance and repair because they operate underwater. Thus, this paper describes a hybrid detection system with long term operating reliability. This has a multi-signal transmission structure to have a high reliability. First, a signal transmission & receiving part, which transfers data from underwater sensors to land and receive control message from land through optical cable, has 4 multi-path. Second, the nodes for signal transmission are connected dually each other with single-hop construction and sensors are connected to a couple of neighboring nodes. This enables the output signal to transmit from a node to the next node and the next but one node together. Also, the signal from a sensor can be transmitted to two nodes at the same time. Therefore, the system with this construction has high reliability in long term operation because it makes possible to transmit sensor data to another node which works normally although a transmission node or cable in system have some faults.
센서 네트워크는 수많은 센서 노드들로 구성된 센서 필드와 센서 노드로부터 데이터를 수집하는 싱크 노드로 이루어져 있으며, 유비쿼터스에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 지금까지 연구되어 온 센서 네트워크에 대한 중요한 이슈 중 하나는 센서 노드가 제한된 자원을 가지기 때문에 한정된 에너지를 최대한 효율적으로 사용하여 네트워크의 수명을 연장하는 것이다. 그러나 기존 연구 대부분이 고정된 상태의 싱크 노드를 고려하기 때문에 이동성을 가진 싱크 노드가 다수가 존재하는 경우 여러 가지 문제점이 발생되었다. 따라서 본 연구에서는 이동 싱크노드로의 경로를 유지하고 필요한 에너지의 소모를 줄이기 위해서 클러스터 내에서의 전송을 계층에 따라 단일 홉 모드와 멀티 흡 모드를 함께 사용함으로써, 데이터 보급 및 경로 유지에 사용되는 패킷을 줄이고자 하였다. 또한 데이터 전송에 참여하는 노드의 수를 줄이기 위해 2 계층 그리드 기반의 클러스터 구조를 사용하여 특정 노드만이 데이터 전송에 참여하도록 하였으며, 라우팅을 간단히 하기 위해 패킷 전송 시 격자 방식의 포워딩을 사용하였다. 제안된 방안의 성능평가를 위해서 시뮬레이션을 통해서 두 계층 데이터 전송 라우팅 프로토콜과 비교하였다. 그 결과 2배 정도의 통신량이 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.
As IoT(Internet Of Things) devices like a smart sensor have constrained power sources, a power strategy is critical in WSN(Wireless Sensor Networks). Therefore, it is necessary to figure out the residual power of each sensor node for managing power strategies in WSN, which, however, requires additional data transmission, leading to more power consumption. In this paper, a residual power estimation method was proposed, which uses ignorantly small amount of power consumption in the resource-constrained wireless networks including WSN. A residual power prediction is possible with the least data transmission by using Machine Learning method with some training data in this proposal. The performance of the proposed scheme was evaluated by machine learning method, simulation, and analysis.
미래전은 Sensor-to-Shooter 개념에 기반한 네트워크 중심전(NCW : Network Centric Warfare) 양상을 지닌다. 이러한 NCW의 핵심적인 요소들 중 하나로 무선 비디오 센서 네트워킹 기술이 군 감시정찰용으로 활발히 적용되고 있다. 감시정찰 센서 네트워크에서는 침입탐지 및 추적정보의 신뢰성 향상을 위하여 이미지 센서가 결합된 복합 센서가 사용되고 있으나 대용량의 네트워크 자원 및 에너지 소비를 요구하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 자원 예약을 통한 이미지 데이터 전송 기법을 제안한다. 제안 기법은 네트워크 자원가용성을 고려하여 이미지 데이터 해상도 및 압축률 조정을 시도하는 동시에 다중 인터페이스의 적절한 선택을 통하여 안정적인 이미지 데이터 전송을 가능토록 한다. NS-3 시뮬레이션 기반의 성능분석을 통해서 제안기법의 전송 안정성 및 에너지 효율성의 증가를 확인하였다.
With the advent of the ubiquitous technology age, the progress of network technology has enabled a robust sensor communication, not just in cities, but also in poor surroundings such as deserts, polar regions, or underwater environments. In this paper, we propose a Multiple Acknowledgement (MA) technique to replace the conventional Automatic Repeat request (ARQ) technique. The MA mechanism is to send an Ack to many receivers simultaneously. The CH (master, coordinator) of the unit cluster broadcasts a Beacon frame where Ack information of the previously transmitted data is included. This technique can reduce the number of transmissions and overhead significantly. The proposed technique is a scheme improving the efficiency of an underwater sensor network where the uplink data transmission is the mainstream. The Performance of the ARQ, Block Ack, Pervasive Block Ack and the proposed method were compared with one another and analyzed. The proposed method showed significant performance improvement as compared with the ARQ, BA, and PBA in its channel efficiency.
본 논문에서는 CMOS센서 기반 가시광 통신 시스템에서 고속전송을 위한 다중 광원의 간섭제거 및 이미지 센싱 처리기술에 대해서 연구하였다. 이미지센서를 통한 광학카메라 통신에서 전송 용량을 향상 시키려면 각 LED에서 다른 데이터를 동시에 전송해야한다. 그러나 고속전송을 위한 다수의 LED광원 환경은 인접한 LED 간 간섭을 일으킬 수 있다. 이 경우, 가시광통신시스템은 일반적으로 세기 변조를 사용하기 때문에 다수의 LED가 동시에 데이터를 전송할 경우 인접한 LED의 빛 퍼짐 간섭으로 인해 각각의 LED들의 정확한 신호 검출이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 듀얼 CMOS 센서를 사용하여 다수의 광원 LED의 ON/OFF 상태를 정확히 인식하고, 각각의 LED들의 이미지 시그널 프로세싱 기법을 제안하였다. 이러한 기법을 통해 다수의 LED픽셀을 정확하게 인식하여 다중LED OCVLC 시스템의 총 평균 비트 오류율과 처리량을 향상시킬 수 있다.
기존의 LED (Light Emitting Diode)를 이용한 가시광 통신방식은 주로 수 m 의 짧은 전송거리와 수백 Mb/s 이하의 낮은 전송속도를 보여왔다. 이를 타개하기 위하여 본 논문에서는 MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 기술을 가시광 통신에 적용하고자 하는 연구를 수행하였다. 빛은 RF 주파수와는 물리적 특성이 다르기 때문에 기존의 RF 주파수에서 사용되던 MIMO 기술의 이론을 그대로 가시광 통신에 적용하기는 힘들다. 따라서, 본 논문에서는 렌즈를 이용하여 물리적으로 광신호를 분리하고, 이미지 센서를 수신기로 사용하여 MIMO 기술을 구현하는 방식을 채택하였다. 본 논문에서는 상용 이미지센서를 이용하여 채널당 200 bit/s의 전송속도 및 전송거리 10.5 m의 장거리 $2{\times}2$ MIMO LED 무선 가시광 통신 실험을 구현하였다.
본 논문에서는 우선 센서네트워크를 기반으로 실시간 다중소스 센서데이터 관리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안된 관리시스템은 대상시스템의 상태를 효율적으로 감시하고 제어하기 위해서 다수의 센서들로부터 수집된 실시간 데이터를 무선으로 서버로 전송하며, 이를 분석하여 동작하도록 설계되었다. 제안된 시스템은 원격지에서 세포배양장치와 같은 다중 소스 센서들을 클러스터 형태로 구성하고, 이들로부터 발생하는 센서데이터를 제어, 전송하며, 각 소스로부터 수신된 데이터를 소스별로 구분하여 관리가 가능하도록 구현하였다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해서 전송거리에 따른 전송 지연시간과 다중소스로부터 발생된 데이터 손실률을 측정하여 분석하였으며, 그 결과 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
A priority-based data communication approach, developed by employing cognitive radio capacity for sensor nodes in a wireless terrestrial sensor network (TSN), has been proposed. Data sensed by a sensor node-an unlicensed user-were prioritized, taking sensed data importance into account. For data of equal priority, a first come first serve algorithm was used. Non-preemptive priority scheduling was adopted, in order not to interrupt any ongoing transmissions. Licensed users used a nonpersistent, slotted, carrier sense multiple access (CSMA) technique, while unlicensed sensor nodes used a nonpersistent CSMA technique for lossless data transmission, in an energy-restricted, TSN environment. Depending on the analytical model, the proposed wireless TSN environment was simulated using Riverbed software, and to analyze sensor network performance, delay, energy, and throughput parameters were examined. Evaluating the proposed approach showed that the average delay for sensed, high priority data was significantly reduced, indicating that maximum throughput had been achieved using wireless sensor nodes with cognitive radio capacity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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