Jongwon Kim;Eunbi Park;Sungyoon Cho;Kiwon Kwon;Young Myoung Ko
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.8
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pp.2259-2277
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2023
We propose a probabilistic fish growth model for smart aquaculture systems equipped with IoT sensors that monitor the ecological environment. As IoT sensors permeate into smart aquaculture systems, environmental data such as oxygen level and temperature are collected frequently and automatically. However, there still exists data on fish weight, tank allocation, and other factors that are collected less frequently and manually by human workers due to technological limitations. Unlike sensor data, human-collected data are hard to obtain and are prone to poor quality due to missing data and reading errors. In a situation where different types of data are mixed, it becomes challenging to develop an effective fish growth model. This study explores the unique characteristics of such a combined environmental and weight dataset. To address these characteristics, we develop a preprocessing method and a probabilistic fish growth model using mixed data sampling (MIDAS) and overlapping mixtures of Gaussian processes (OMGP). We modify the OMGP to be applicable to prediction by setting a proper prior distribution that utilizes the characteristic that the ratio of fish groups does not significantly change as they grow. We conduct a numerical study using the eel dataset collected from a real smart aquaculture system, which reveals the promising performance of our model.
Zain, Ruhasmizan Mat;Ismail, Mohd Hasmadi;Zaki, Pakhriazad Hassan
Journal of Forest and Environmental Science
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v.29
no.2
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pp.131-137
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2013
This study attempts to classify forest species using hyperspectral data for supporting resources management. The primary dataset used was AISA sensor. The sensor was mounted onboard the NOMAD GAF-27 aircraft at 2,000 m altitude creating a 2 m spatial resolution on the ground. Pre-processing was carried out with CALIGEO software, which automatically corrects for both geometric and radiometric distortions of the raw image data. The radiance data set was then converted to at-sensor reflectance derived from the FODIS sensor. Spectral Angle Mapper (SAM) technique was used for image classification. The spectra libraries for tree species were established after confirming the appropriate match between field spectra and pixel spectra. Results showed that the highest spectral signature in NIR range were Kembang Semangkok (Scaphium macropodum), followed by Meranti Sarang Punai (Shorea parvifolia) and Chengal (Neobalanocarpus hemii). Meanwhile, the lowest spectral response were Kasai (Pometia pinnata), Kelat (Eugenia spp.) and Merawan (Hopea beccariana), respectively. The overall accuracy obtained was 79%. Although the accuracy of SAM techniques is below the expectation level, SAM classifier was able to classify tropical tree species. In future it is believe that the most effective way of ground data collection is to use the ground object that has the strongest response to sensor for more significant tree signatures.
Traffic management is a highly beneficial mechanism for satisfying quality-of-service requirements and overcoming the resource scarcity problems in networks. This paper introduces an optimal connection admission control mechanism to decrease the packet loss ratio and end-to-end delay in cognitive radio sensor networks (CRSNs). This mechanism admits data flows based on the value of information sent by the sensor nodes, the network state, and the estimated required resources of the data flows. The number of required channels of each data flow is estimated using a proposed formula that is inspired by a graph coloring approach. The proposed admission control mechanism is formulated as a semi-Markov decision process and a linear programming problem is derived to obtain the optimal admission control policy for obtaining the maximum reward. Simulation results demonstrate that the proposed mechanism outperforms a recently proposed admission control mechanism in CRSNs.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.46
no.3
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pp.34-41
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2009
This paper investigates the issue of efficient reading for sensor data of semi-passive sensor tag. The Cold Chain management system requires complete sensor data without data loss and the short processing time of reading sensor tag data. However, reading the sensed data could be interfered by RF environment such as a jamming, obstacle and so on. This study found that it could lead to loss of the sensed data and takes much time to read it when data loss is occurred. To solve this problem, we propose the transaction processing mechanism that guarantees efficient reading of the sensed data. To do this, we present the technique of dynamic packet size and technique of data recovery to execute read transaction. These techniques improve the reliability of reading operation as well as speed up of read process for the large capacity data. This paper contributes to the improvement of efficient reading of sensed data without any loss of data and large time required.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.5
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pp.1633-1639
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2010
Recently Wireless sensor networks have been used for many purposes and is active for this study. The various methods to reduce energy consumption, which are actively being studied Wireless sensor network to reduce energy consumption, leading to improve transport efficiency, Cluster can be viewed using the research methods. Cluster method researches consists of a sensor node to the cluster and in among those they take out the Cluster head node and Cluster head node is having collects sensing information of circumferential nodes sensing to sink node transmits. Selected as cluster head sensor nodes so a lot of the energy consumption is used as a cluster head sensor nodes is lose a shorter life span have to be replaced by another sensor node. In this paper, to complement the disadvantages of a cluster-mesh method, proposes to manage memory efficiently about filtering method for sensing data. Filtering method to store the same data sensing unlike traditional methods of data filtering system sensing first sent directly by the hashing algorithm to calculate the hash table to store addresses and Sensing to store data on the calculated address in a manner to avoid duplication occurred later, and sensing data is not duplicated by filtering data to be stored in the hash table is a way.
In general, the cost of transceiver for wireless network configuration is more expensive than that for wired network. However, in case of environmental management system in a tunnel, the cost can be minimized by adopting low rate tranceiver because the amount of the exchanged data for tunnel monitoring is very small. When the obtained data from sensor node is sent directly to the corresponding command node, there is no need to consider routing problem of the data transfer. However in this case, sensor nodes are required to be implemented with high power transmitter and experience high energy consumption. To tackle this problem, relay nodes can be used to transfer the data of tunnel monitoring, and suitable routing protocols for selecting optimum path are needed. Therefore, in this paper, we propose a routing algorithm and a self-configuration protocol for environment management system in tunnel.
Energy efficiency, low latency and scalability for wireless sensor networks are important requirements, especially, the wireless sensor network consist of a large number of sensor nodes should be minimized energy consumption of each node to extend network lifetime with limited battery power. An efficient algorithm and energy management technology for minimizing the energy consumption at each sensor node is also required to improve transfer rate. Thus, this paper propose no-overlap multi-pass protocol provides for sensor data transmission in the wireless sensor network environment. The proposed scheme should minimize network overhead through reduced a sensor data translation use to searched multi-path and added the multi-path in routing table. Proposed routing protocol may minimize the energy consumption at each node, thus prolong the lifetime of the sensor network regardless of where the sink node is located outside or inside the received signal strength range. To verify propriety proposed scheme constructs sensor networks adapt to current model using the real data and evaluate consumption of total energy.
Medical data sampled through medical sensor nodes can provide services properly only when the data are not lost even during the fault of a home health gateway. The loss of medical data can be minimized if a sensor node, in which it is expected that there are the most saving spaces, is selected after medical sensor nodes tentatively conduct local save or communicate with each other during a fault when data cannot received. Furthermore, efficient saving techniques are necessary since the cycle for sampling information is different according to the type of medical data and a space for distributed saving is different for each apparatus. So, this research suggests an efficient distributed archiving protocol (DAP) for medical data sensor nodes, each of which has a diverse sampling cycle. In order to confirm the usefulness of DAP, DAP between sensor node and gateway was designed and materialized. An experiment was conducted using the materialized program and earned a high level of recovery rate (99.3%) and of accuracy rate, which confirms that sensor nodes can play their role during a temporary fault.
In this paper, we introduce a canonical framework of the large-scaled web-based sensor gateway and practically implement it as the environment monitoring system. The system consists of a central management server, up to 250 local embedded subsystems and up to 250 sensor or actuator nodes for each subsystem. The node information is gathered periodically through a well-defined protocol on the sensor network and converted to the web contents and the SNMP MIB objects according to its data type. The MIB objects are well-defined and include system, network, sensor, actuator and alarm specific data classes. Because there is an increasing trend that a large number of sites are willing to adapt unmanned sensing and control, the developed system will play a key role to efficiently manage a large scale sensor networked system such as environment monitoring systems or countermeasure systems against disaster and calamities.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.4
no.2
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pp.1-12
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2008
Home network is a technology that provides possibilities of monitoring/controling/mutilating-recognition between optional home network machines in residences. Currently, home network or other networks like entertainment, residential electronic networks are jumbled together with heterogeneous networks in a rampaging condition. In a reality of high expectation for home networks system like the mutual application for various machines, we are required to have the unification technology for conveniences to satisfy expectations. This thesis reflects how to develop Java applications or mutual products based on convenient interfaces actually that process various sensors which create real time data stream in Java platform through Java based sensor data-stream processing embedded middleware design and realization in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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