본 논문에서는 무선 센서 망으로 k-연결 (k+1)-감지 고장 감내 위상을 구성하는 분산 위상 제어 프로토콜을 제시한다. 센서 망에 있어 최근에 주목받고 있는 근본적인 문제는 최소한의 활동하는 노드들로 위상을 구성하며, 다양한 응용과 환경에 적합한 감지도와 망 연결수를 제공하는 것이다. 망의 수용 능력을 증대시키는 동시에 에너지 효율성을 개선하고 더불어 망의 연결성을 유지하기 위해서, 많은 위상 제어 알고리즘들이 제안되어 왔다. 대부분의 알고리즘들은 연결되는 링크들의 수를 줄임으로써, 노드들의 고장이나 파손시에 여분의 경로배정이 어렵게 되는 문제를 발생시킨다. 특정 감지도를 보장하며 이 문제를 해결하는 프로토콜이 제안되었으나, 감지도 계산을 위해서는 정확한 위치정보가 필요하고, k-감지인 경우에 대부분의 활동 센서들이 2k-연결을 유지한다. 우리는 감지범위의 반지름이 통신 범위의 반지름의 두 배인 조건이 연결이 감지범위를 함의하기 위한 필요충분조건임을 증명하고, 이에 기반하여 무선 센서 망에서 k-연결을 제공하며 (k+1)-감지를 보장하는 고장 감내 위상을 구성하는 프로토콜을 제시한다. 제안한 분산된 알고리즘은 정확한 위치정보 없이 (k+1)-감지를 보장하며, 복잡도는 O(1) 이다. 모의 실험하여 패킷손실율과 전송 지연시간 그리고 에너지 소비율을 분석 하였다.
In wireless sensor networks, coverage problem is a fundamental issue that has attracted considerable attention in recent years. Most node scheduling patterns utilize the adjustable range of sensor to minimize the sensing energy consumption. However, a large source of consumption of communication energy of sensor is not strictly taken into account. In this paper, we introduce an energy-efficient pattern that is used to minimize the communication energy consumption of a sensor network. Calculations and extensive simulation are conducted to evaluate the efficiency of the new pattern comparing to existing ones.
본 논문은 싱크 기반 무선 센서 액터 네트워크에서 액터의 연결성과 커버리지를 향상시키기 위하여 홉 거리를 기반으로 클러스터를 구성하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 싱크로부터 일정한 홉 간격으로 CH(Cluster Head)를 선출함으로써 목표영역에 고르게 분포된 센서 클러스터를 생성한다. CH 선출은 CH 위치에 배치되는 액터들과 싱크의 연결성을 보장하기 위해서 싱크로부터 순차적으로 진행된다. 또한 액터의 커버리지를 향상시키기 위해서 센서 밀도가 높은 영역부터 우선적으로 이루어진다. 제안한 알고리즘을 통하여 일정한 분포로 클러스터를 구성하여 중첩을 최소화함으로써 목표영역에서 생성되는 클러스터 수와 CH 위치에 배치되는 액터 수를 감축한다. 시뮬레이션을 수행하여 제안한 알고리즘이 싱크에 연결이 보장된 액터 네트워크를 형성함을 검증하였다. 그리고 기존의 IDSC 알고리즘에 비해 액터 커버리지를 향상시킴으로써 배치되는 액터 수를 9~20% 감축함을 확인하였다.
This paper describes sensor-based occupancy grid map construction method through complete coverage navigation algorithm in unknown environment. In this paper, we use the updated Baysian model for probabilistic grid map. For map construction, complete coverage navigation method in which mobile robot can navigate complete field through as short path as possible in unknown environment, is used. The computer simulations result show that map construction method using complete coverage algorithm is efficient.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.2959-2973
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2021
In wireless sensor and actuator networks (WSANs), the network lifetime is an important criterion to measure the performance of the WSAN system. Generally, the network lifetime is mainly affected by the energy of sensors. However, the energy of sensors is limited, and the batteries of sensors cannot be replaced and charged. So, it is crucial to make energy consumption efficient. WSAN introduces multiple actuators that can be regarded as multiple collectors to gather data from their respective surrounding sensors. But how to deploy actuators to reduce the energy consumption of sensors and increase the manageability of the network is an important challenge. This research optimizes actuators deployment by a proposed probabilistic mutation multi-layer particle swarm optimization algorithm to maximize the coverage of actuators to sensors and reduce the energy consumption of sensors. Simulation results show that this method is effective for improving the coverage rate and reducing the energy consumption.
지형의 상태를 정확히 알 수 없는 타겟 지역에 모바일 센서 네트워크를 구축하는 것은 타겟 지역에 필요한 센서 노드의 수, 유지되어야 할 connectivity, 센서 노드들에 의해 타겟 지역이 coverage 되는 비율을 예측 할 수 없기 때문에 그 효율성을 가늠하기가 어렵다. 본 논문에서 설계한 MSNS(Mobile Sensor Network Simulator)는 GML 문서를 통해 실제 지도상의 개체를 가시화 하고 Map Object의 장애물 여부를 설정하여 타겟 지역을 구성한다. 이를 기반으로 MSNS는 센서 노드의 수와 connectivity degree 그리고 센서 노드들의 센싱/통신/초음파 범위를 입력 받아 센서 노드의 현재 위치 정보, connectivity, 센싱 coverage를 가시화 하여 타겟 지역에 얼마나 많은 노드들이 필요한지 유추할 수 있다.
Many intelligent robots have to be given environmental information to perform tasks. In this paper an intelligent robot, that is, a cleaning robot used a sensor fusing method of two sensors: LRF and StarGazer, and then was able to obtain the information. Throughout wall following using laser displacement sensor, LRF, the working area is built during the robot turn one cycle around the area. After the process of wall following, a path planning which is able to execute the work effectively is established using flow network algorithm. This paper describes an algorithm for minimal turning complete coverage path planning for intelligent robots. This algorithm divides the whole working area by cellular decomposition, and then provides the path planning among the cells employing flow networks. It also provides specific path planning inside each cell guaranteeing the minimal turning of the robots. The proposed algorithm is applied to two different working areas, and verified that it is an optimal path planning method.
무선 센서 네트워크에서 관심지역이 각 센서에 의하여 얼마나 잘 센싱되는지의 정도에 대한 커버리지(coverage)와 센서에 의하여 센싱된 데이터를 싱크노드까지 얼마나 잘 전달될 수 있는지의 정도에 관한 연결성(connectivity)은 중요한 연구 분야이다. 이와 관련하여 본 논문에서는 센서 네트워크에서 p-coverage와 q-connectivity ($q{\leq}6$)를 만족하는 최적의 센서 배치패턴 문제에 관한 연구 결과를 기술한다. 특히, 1-coverage의 경우 최적이라 알려진 삼각 격자 패턴에 대하여 p-coverage와 6-connectivity을 만족하도록 하는 배치 방법을 제시한다.
Kim, Si Moon;Lee, Un Hyun;Kwon, Hyuk Jin;Kim, Joon-Young;Kim, Jeongchang
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권2호
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pp.109-116
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2017
In this paper, we propose an Internet of Things (IoT) platform for ocean observation buoys. The proposed system consists of various sensor modules, a gateway, and a remote monitoring site. In order to integrate sensor modules with various communications interfaces, we propose a controller area network (CAN)-based sensor data packet and a protocol for the gateway. The proposed scheme supports the registration and management of sensor modules so as to make it easier for the buoy system to manage various sensor modules. Also, in order to extend communication coverage between ocean observation buoys and the monitoring site, we implement a multi-hop relay network based on a mesh network that can provide greater communication coverage than conventional buoy systems. In addition, we verify the operation of the implemented multi-hop relay network by measuring the received signal strength indication between buoy nodes and by observing the collected data from the deployed buoy systems via our monitoring site.
This paper proposes a differential structure sensor for detecting Ringer's solution exhaustion, in which three C-type electrodes of 10 mm width are disposed on a ringer hose at a distance of 5 mm each other in the direction of Ringer's solution flow. In the center of middle electrode, two capacitances are formed at the proposed sensor. When ringer hose is filled with Ringer's solution, there is no difference between two capacitances. But capacitance difference exist under the Ringer's solution shortage, because the shortage causes the hose filled with air from the top position electrode. The capacitance difference got to maximum 1.81 pF, when air was filled between top and middle electrode and the last of hose was filled with 10 % dextrose injection Ringer's solution. The capacitance difference varied with hose-wraparound coverage of electrodes as well as the width of them. For hose-wraparound electrode coverage of 90 % and 70 %, the maximum capacitance difference was 1.81 pF and 1.56 pF, respectively. A differential charge amplifier converted the capacitance difference to electric signal, and minimized electrodes' adhering problem and external noise coupling problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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