Jeong, Seongwoon;Zhang, Yilan;O'Connor, Sean;Lynch, Jerome P.;Sohn, Hoon;Law, Kincho H.
Smart Structures and Systems
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제17권4호
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pp.669-690
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2016
Advances in sensor technologies have led to the instrumentation of sensor networks for bridge monitoring and management. For a dense sensor network, enormous amount of sensor data are collected. The data need to be managed, processed, and interpreted. Data management issues are of prime importance for a bridge management system. This paper describes a data management infrastructure for bridge monitoring applications. Specifically, NoSQL database systems such as MongoDB and Apache Cassandra are employed to handle time-series data as well the unstructured bridge information model data. Standard XML-based modeling languages such as OpenBrIM and SensorML are adopted to manage semantically meaningful data and to support interoperability. Data interoperability and integration among different components of a bridge monitoring system that includes on-site computers, a central server, local computing platforms, and mobile devices are illustrated. The data management framework is demonstrated using the data collected from the wireless sensor network installed on the Telegraph Road Bridge, Monroe, MI.
Recent application range of sensor networks is becoming diverse. It means collected sensor data types are becoming diverse too. These sensor data have their own characteristics. Thus achieving energy efficiency, existing sensor network management policy consider their own characteristics. However, it is inefficient to apply the existing network management schemes for controlling such kind of data at the same time. Because, existing network management schemes considered one type of data only. Therefore, we propose a novel routing scheme that is able to efficient energy conservation through effective data controlling on multi-sensor application environment.
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.
최근 대규모 센서 네트워크의 구축이 증가하면서 대규모의 센서 데이터를 효율적으로 관리하는 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 저비용, 높은 확장성 그리고 고 효율성을 지닌 클라우드 기반의 센서 데이터 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 센서 데이터는 클라우드 게이트웨이를 통해 클라우드로 전송되며 이때 이상상황 검출과 이벤트 처리가 수행된다. 클라우드로 전송된 센서 데이터는 분산 컬럼 지향 데이터 베이스인 하둡 HBase에 저장되며 맵리듀스 모델 기반의 질의처리 모듈을 통해 병렬 처리된다. 처리된 결과는 REST 기반의 웹서비스를 통해 제공되므로 다양한 플랫폼의 응용프로그램과 연동이 가능하다.
본 논문에서는 USN환경에서 수질 모니터링 시스템을 설계함에 있어 센서 데이터를 효율적인 방법으로 전송하기 위한 다양한 시도를 소개한다. 대표적인 방법은 센서노드에서의 센서 매니지먼트와 싱크노드에서의 클러스터링이다. 센서 매니지먼트는 센싱 간격, 데이터 누적, 데이터 전송 등을 총괄적으로 관리하고, 클러스터링은 데이터 마이닝 기술을 접목한 효율적인 전송 데이터의 축약방법이다. 실험을 통해서 제안한 센서 매니지먼트와 클러스터링을 이용한 전송방법이 일반적인 센서 데이터 전송방법에 비해 얼마나 더 효과적인지를 확인할 수 있었다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권2호
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pp.126-131
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2008
Wireless Sensor Network(WSNs) consists of small sensor nodes with sensing, computation, and wireless communication capabilities. It has new information collection scheme and monitoring solution for a variety of applications. Faults occurring to sensor nodes are common due to the limited resources and the harsh environment where the sensor nodes are deployed. In order to ensure the network quality of service it is necessary for the WSN to be able to detect the faulty sensors and take necessary actions for the reconstruction of the lost sensor data caused by fault as earlier as possible. In this paper, we propose an recursive PCA-based fault detection and lost data reconstruction algorithm for sensor networks. Also, the performance of proposed scheme was verified with simulation studies.
The current meaning of "Big Data" refers to all the techniques for value eduction and actionable analytics as well management tools. Particularly, with the advances of wireless sensor networks, they yield diverse patterns of digital records. The records are mostly semi-structured and unstructured data which are usually beyond of capabilities of the management tools. Such data are rapidly growing due to their complex data structures. The complex type effectively supports data exchangeability and heterogeneity and that is the main reason their volumes are getting bigger in the sensor networks. However, there are many errors and problems in applications because the managing solutions for the complex data model are rarely presented in current big data environments. To solve such problems and show our differentiation, we aim to provide the solution of actionable analytics and semantic reusability in the sensor web based streaming big data with new data structure, and to empower the competitiveness.
Sensor application systems for remote monitoring and control are required, such as the establishment of databases and IoT service servers, to process data being transmitted and received through radio communication modules, controllers and gateways. This paper designs and implements database server, IoT service server, data processing middleware and IoT management system for IoT based services based on the controllers, communication modules and gateway middleware platform developed. For this, we firstly define the specification of the data packet and control code for the information classification of the sensor application system, and also design and implement the database as a separate server for data protection and efficient management. In addition, we design and implement the IoT management system so that functions such as status information verification, control and modification of operating environment information of remote sensor application systems are carried out. The implemented system can lead to efficient operation and reduced management costs of sensor application systems through site status analysis, setting operational information, and remote control and management.
This paper proposes an architecture of a sensor network for gathering data under a powerful beam cluster tree architecture. This architecture is used when there is a need to gather data from sensor node where there is no sink node connected to an existing network, or it is required to get a series of data specific to an event or time. The transmit distance of the beam signal is longer than that of the usual sensor node. The nodes of the network make a tree network when receiving a beam message transmitting from the powerful root node. All sensor nodes in a sink tree network synchronize to the superframe and know exactly the sequence value of the current superframe. When there is data to send to the sink node, the sensor node sends data at the corresponding allocated channel. Data sending schemes under the guaranteed time slot are tested and the delay and jitter performance is explained.
Process Control Systems (PCSs) or Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems have recently been added to the already wide collection of wireless sensor networks applications. The PCS/SCADA environment is somewhat more amenable to the use of heavy cryptographic mechanisms such as public key cryptography than other sensor application environments. The sensor nodes in the environment, however, are still open to devastating attacks such as node capture, which makes designing a secure key management challenging. Recently, Nilsson et al. proposed a key management scheme for PCS/SCADA, which was claimed to provide forward and backward secrecies. In this paper, we define four different types of adversaries or attackers in wireless sensor network environments in order to facilitate the evaluation of protocol strength. We then analyze Nilsson et al. 's protocol and show that it does not provide forward and backward secrecies against any type of adversary model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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