The Internet of Things (IoT) is a new paradigm that connects physical and virtual objects from various domains such as home automation, industrial processes, human health, and monitoring. IoT sensors receive information from their environment and forward it to their neighboring nodes. However, the large amounts of exchanged data are vulnerable to attacks that reduce the network performance. Most of the previous security methods for IoT have neglected the energy consumption of IoT, thereby affecting the performance and reducing the network lifetime. This paper presents a new multistep routing protocol based on cellular learning automata. The network lifetime is improved by a performance-based adaptive reward and fine parameters. Nodes can vote on the reliability of their neighbors, achieving network reliability and a reasonable level of security. Overall, the proposed method balances the security and reliability with the energy consumption of the network.
The advantages of solar energy are that it is renewable, infinite supplied and environmentally safe energy source. However, solar energy related products have the problems such as the limitation for installation, problems in maintenance and insufficient reliability which have been the barrier to consumers to satisfy the purchase need for solar heat related products. In this regard, in order to support the solar energy related companies the necessity for various technical information required for the commercialization of new products such as various performance test necessary for the certification of solar energy system, standardization for facilities and products, performance evaluation method and the measurement of performance is suggested. The purpose of this paper is to design the monitoring system for positive tests of system linked household hot water system using solar heat out of various solar energy systems, to establish an analysis and monitoring system for performance maintenance and operation technique, and to configure the centralized detection network by utilizing remote monitoring system. This research also aims at conducting monitoring for operation and performance evaluation in relation to database establishment and analytical evaluation and at describing the method of enhancing the reliability of solar energy system through the development of performance evaluation program.
A variety of pattern recognition algorithms including neural networks may be applicable to the identification of odors. In this paper, an identification technique for an electronic odor sensing system applicable to wound state monitoring is presented. The performance of the radial basis function(RBF) network is highly dependent on the choice of centers and widths in basis function. For the fine tuning of centers and widths, those parameters are initialized by an ill-conditioned genetic fuzzy c-means algorithm, and the distribution of input patterns in the very first stage, the stochastic gradient(SG), is adapted. The adaptive RBF network with singular value decomposition(SVD), which provides additional adaptation capabilities to the RBF network, is used to process data from array-based gas sensors for early detection of wound infection in burn patients. The primary results indicate that infected patients can be distinguished from uninfected patients.
This paper proposes a multiple switch mode power supply (SMPS) system based on the wireless network which controls variable load. The system enables power supply of up to 600W using 200W SMPS as a unit module and provides a controlling function of output power based on variable load and a monitoring function based on wireless network. The controlling function for output power measures the variation of output power and facilitates efficient power supply by controlling output power based on the measured variation value. The monitoring function guarantees a stable power supply by observing the multiple SMPS system in real time via wireless network. The performance of the proposed system was examined by various experiments. In addition, it was verified through standardized test of Korea Testing Certification. The results were given and discussed.
This study investigates the applicability and design scheme of fieldbus network in the measurement system used for precise and safe construction as well as efficient maintenance of bridges. In order to maximize the function and performance of bridge monitoring system, this study introduces the CAN(Controller Area Network), one of the fieldbus protocols, in the measurement system of bridges. This study presents the implementation method of CAN on the monitoring system of bridge, and also proposes a bandwidth allocation scheme for the design of network. The validity of the proposed CAN design method is verified through a simulation experiment. It is shown that the CAN can be readily applicable to the measurement system of bridges.
This paper proposes a model of the real time monitoring system based on Ubiquitous Sensor Network (USN) for the detection and prediction of landslides. For this purpose, the real time monitoring system with tilting sensor and USN was set up and the performance was conducted. The performance was accomplished by conducting both field examinations and the experimental evaluation of the monitoring system. The results of this study show that the movements detected by the sensor module coincide with the actual displacement of field and the data measured from the sensor modules through USN transfer to the monitoring system without errors.
This paper shows that case-based reasoning (CBR), an artificial intelligence technique, is a quite efficient tool in monitoring financial market against its possible collapse. For this purpose, daily financial condition indicator (DFCI) monitoring financial market is built on CBR and its performance is compared to DFCI on neural network. This study is empirically done for the Korean financial market.
In this paper, the system for monitoring process of aluminum laser welding was developed using the light signal emitted from the plasma which comes from interaction between material and laser. Photodiode for monitoring system was selected based on the spectrum analysis of light from plasma and keyhole. Behavior of plasma and keyhole was analyzed through the sensor signals. Value of sensor signal represented the light intensity and fluctuation of signal indicated the stability of plasma and keyhole. For the relation between welding condition and sensor signals, the input power and weld geometry greatly effected on the average of each sensor signals. Using the feature values of signals, estimation model for tensile strength of weld was formulated with neural network algorithm. Performance of this model was verified through coefficient of determination and average error rate.
Real-time monitoring is one of the prime necessities in a weapon flight test that is required for the efficient and timely collection of large amounts of high-rate sampled data acquired by an event-trigger. The wireless sensor network is a good candidate to resolve this requirement, especially considering the inhospitable environment of a weapon flight test. In this paper, we propose a priority based multi-channel MAC protocol with CSMA/CA over a single radio for a real-time monitoring of a weapon flight test. Multi-channel transmissions of nodes can improve the network performance in wireless sensor networks. Our proposed MAC protocol has two operation modes: Normal mode and Priority Mode. In the normal mode, the node exploits the normal CSMA/CA mechanism. In the priority mode, the node has one of three grades - Class A, B, and C. The node uses a different CSMA/CA mechanism according to its grade that is determined by a signal level. High grade nodes can exploit more channels and lower backoff exponents than low ones, which allow high grade nodes to obtain more transmission opportunities. In addition, it can guarantee successful transmission of important data generated by high grade nodes. Simulation results show that the proposed MAC exhibits excellent performance in an event-triggered real-time application.
본 논문에서는 u-healthcare system과 트래픽 모니터링 및 분석 시스템인 MAGI의 시스템에 대해 설명하고 각각의 데이터베이스를 분석한다. u-healthcare system은 생체 신호 센서 네트워크와 모바일 게이트웨이를 이용하여 환자의 생체 신호를 환자의 장소와 시간에 관계없이 모니터링하고 분석하는 시스템이다. MAGI는 기존의 트래픽 모니터링 툴의 문제점을 보완한 실시간 트래픽 모니터링 및 분석 시스템이다. MAGI 실시간 트래픽을 분석을 통하여 다이나믹한 방화벽을 구현 할 수 있다. 본 논문은 구현한 시스템의 분석은 물론 데이터베이스의 스키마 및 저장된 데이터를 자세히 분석 하였다. 또한 본 논문은 이론적인 전개와 실제 테스트를 통한 정성적인 성능 분석을 통하여 시스템의 적절성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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