The Underwater Wireless Sensor Networks (UWSN) consists of sensor nodes equipped with limited sensing coverages, energy resources and communication capacity. Hence, the deployment and movement algorithm is a key issue that needs to be organized in order to improve the sensing efficiency of the networks. In this paper, we use a Queen problem and Knapsack problem to prevent the reiteration phenomenon of sensors, to guarantee improvement sensing coverage and efficiency in the 3D UWSN.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권3호
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pp.276-283
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2012
Nowadays, wireless sensor networks (WSNs) comprise a tremendously growing infrastructure for monitoring the physical or environmental conditions of objects. WSNs pose challenges to mitigating energy dissipation by constructing a reliable and energy saving network. In this paper, we propose a novel network construction and routing method by defining three different duties for sensor nodes, that is, node gateways, cluster heads, and cluster members, and then by applying a hierarchical structure from the sink to the normal sensing nodes. This method provides an efficient rationale to support the maximum coverage, to recover missing data with node mobility, and to reduce overall energy dissipation. All this should lengthen the lifetime of the network significantly.
무선 센서네트워크에서 프로토콜을 설계하는데 가장 중요한 목표는 네트워크의 수명을 연장하는 것이다. 많은 수의 노드를 임으로 살포하기 때문에 노드는 주변의 많은 노드들과 센싱영역과 통신영역에 있어 중첩되는 부분이 많다. 이렇게 심한 중첩으로 인한 부하는 네트워크 수명에 심각한 영향을 미친다. 따라서 일반적으로 모든 노드들이 항상 센싱과 통신을 위해 활성화도리 필요는 없다. 네트워크 수명을 연장시키는 최적의 방법 중의 하나가 네트워크 커버리지와 연결성 보장을 유지하기위해 필요한 주변노드의 수를 구하는 것이다. 최근까지 무선 네트워크 분야에서 이를 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 만일 네트워크 커버리지와 연결성을 만족시키는데 필수적으로 필요한 이웃노드들을 확보할 수 있다면, 노드들의 상태를 스케줄 하는 것이 아주 유용하다. 본 논문에서는 각 노드들이 자신만의 확률 값을 가지고 자신을 활성화 할지를 판단하는 새로운 활성 노드선택기법을 제안한다. 이 확률 값은 네트워크 커버리지와 연결성을 보장하기 위해 필수적으로 필요한 이웃노드의 개수와 확보된 이웃 노드의 수를 이용하여 구할 수 있다. 본 논문에서는 F. Xue et al과 S. Song et al 의 연구결과를 이용하였으며, 필수적으로 필요한 노드수의 검증을 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 실시하였으며, 일정한 확률 값을 가지는 기법과 비교하여 시뮬레이션 한 결과를 제시하였다.
청소 로봇의 중요한 기술 중 하나는 커버리지 성능이다. 대부분의 가정용 청소 로봇들은 로봇의 크기나 제작 비용 때문에 로봇을 구성하는 시스템 구성에 제약을 받게 된다. 이러한 이유 때문에 청소 로봇의 가장 중요한 요소인 커버리지 성능을 높이는데 필요한, 위치 인식이나 맵 구성을 위한 기존의 알고리즘들을 쉽게 적용할 수가 없다. 본 논문에서는 청소 로봇을 위한 두 가지 문제에 초점을 맞추어 이를 해결 할 수 있는 방안을 제시한다. 먼저 계산 량을 줄여 저가형 시스템을 구성할 수 있어야 한다. 이를 위해 청소 환경을 단순화 하는 형태로 변화 시켜 위치 인식과 특징점 맵을 구성하는데 필요한 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 두 번째로 청소로봇에 사용하는 센서들의 성능이 매우 제한적이다. 청소 로봇에 가장 많이 사용되는 센서는 초음파 센서와 적외선 센서이다. 초음파 센서의 경우에는 로봇의 크기나 구조적인 문제 때문에 측정 범위가 제한되고, 적외선의 경우엔 비용 문제와 센서 자체가 가지고 있는 측정 범위에 대한 문제에 의해 근거리 측정용 센서만을 사용한다. 이러한 센서들의 성능을 고려한 특징점 추출 방법을 설명하고 이를 이용한 맵 구성과 청소 영역 분할에 대한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 전 영역 청소를 위한 알고리즘들은 실제 판매되는 청소 로봇에 적용하여, 그 성능을 검증한다.
가변감지범위를 갖는 무선센서네트워크의 수명연장을 위한 센서 노드의 전원 관리에서 요구되는 최대집합 커버문제를 유전자알고리즘을 이용하여 해결하였다. 기존의 경험적 탐용법(greedy heuristic method)에서는 네트워크의 동작 중 스케줄링을 반복 수행하므로 센서노드의 통신량이 증가한다. 제안한 방법에는 센서 노드의 통신 트래픽을 감소시켜 노드의 에너지 소모를 절약하여 네트워크의 수명을 연장하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 유효성을 확인했으며 통신동작의 에너지 소모를 고려할 때 네트워크의 수명 이 약 10% 증가하였다.
This paper introduces an artificial neuron which is a nano composite continuous sensor. The continuous nano sensor is fabricated as a thin and narrow polymer film sensor that is made of carbon nanotubes composites with a PMMA or a silicone matrix. The sensor can be embedded onto a structure like a neuron in a human body and it can detect deteriorations of the structure. The electrochemical impedance and dynamic strain response of the neuron change due to deterioration of the structure where the sensor is located. A network of the long nano sensor can form a structural neural system to provide large area coverage and an assurance of the operational health of a structure without the need for actuators and complex wave propagation analyses that are used with other methods. The artificial neuron is expected to effectively detect damage in large complex structures including composite helicopter blades and composite aircraft and vehicles.
무선 센서 네트워크에서 중요한 문제 중 하나는 센서 노드들의 최적 배치, 즉 측정하고자 하는 지역을 모두 커버할 수 있는 최소 센서 노드 수를 산출하고 배치 위치를 결정하는 일이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 제안한 Fuzzy C-Means 클러스터링을 이용하여 측정하고자 하는 지역에서의 최적의 노드 배치와 최소 노드의 수를 시뮬레이션을 통해 도출하였고, 실험을 통하여 검증하였다. 시뮬레이션은 3가지 타입의 2차원 지역을 모델로 하여 수행하였다. 모델링한 지역은 6M${\times}$10M의 직사각형, 50M${\times}$20M의 직사각형, 100M${\times}$80M의 ‘L’ 자 형태의 지역으로 하였으며, 각각 9개, 9개, 15개 노드의 위치를 결정하였다. 실제 실험결과 각 지역에 대해서 94.6%, 92.2%, 95.7%의 정확도를 가진 통신 연결을 확인할 수 있었다.
본 고에서는 각 센서에 필요한 에너지를 공급하는 장치를 포함한 센서 네트워크 시스템을 고려하고, 에너지 공급 장치의 설치 및 운용 비용을 최소화하는 방법을 제안한다. 센서와 에너지 공급원이 정방형으로 배치되는 구조하에서 센서 노드의 밀도, 에너지 공급장치당 센서 노드 커버 범위 등에 따라 에너지 공급 장치의 설치 및 운용비용을 함수화한다. 또한 주어진 센서 노드밀도 환경에서 총 비용을 최소화하는 에너지 공급장치당 센서 노드 커버 범위를 결정하여 에너지 공급장치가 포함한 센서 네트워크의 배치를 최적화한다. 모의 실험을 통해 기존 방법에 비해 제안된 방법이 약 19%의 센서 네트워크 비용을 절감하는 효과를 가짐을 보인다.
A home healthcare system based wireless sensor network, which can continuously monitor and manage the elderly's electrocardiogram(ECG) signal at any space at home without space limit is proposed. The communication coverage of wireless network is expended by multi-hop wireless sensor network. In order to send the elderly's ECG data wirelessly, a small size ECG sensor node was designed to forward the ECG data over multi-hop relay network. The packet acquired by mobile ECG node is transmitted through wireless intermediate nodes to base station for analyzing the packet reception rate. Modified minimum cost forwarding(MMCF) protocol and flooding protocol are designed and implemented to check the transmission efficiency of a packet in a wireless sensor network. The developed MMCF protocol shows an advantage of high reception rate by reduced network traffic.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권2호
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pp.84-92
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2018
For large wireless sensor networks running on battery power, the time synchronization of all sensor nodes is becoming a crucial task for waking up sensor nodes with exact timing and controlling transmission and reception timing. However, as network size increases, this synchronization process tends to require long processing time consume significant power. Furthermore, a naïve synchronization scheduler may leave some nodes unsynchronized. This paper proposes a power-efficient scheduling algorithm for time synchronization utilizing the notion of density, which is defined by the number of neighboring nodes within wireless range. The proposed scheduling algorithm elects a sequence of minimal reference nodes that can complete the synchronization with the smallest possible number of hops and lowest possible power consumption. Additionally, it ensures coverage of all sensor nodes utilizing a two-pass synchronization scheduling process. We implemented the proposed synchronization algorithm in a network simulator. Extensive simulation results demonstrate that the proposed algorithm can reduce the power consumption required for the periodic synchronization process by up to 40% for large sensor networks compared to a simplistic multi-hop synchronization method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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