The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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제56권1호
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pp.28-36
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2007
Sensor networks are usually composed of tens or thousands of tiny devices with limited resources. Because of their limited resources, many researchers have studied on the energy management in the WSNs(Wireless Sensor Networks), especially taking into account communications efficiency. For effective data transmission and sensor fault detection in sensor network environment, a new remote monitoring system based on PCA(Principle Component Analysis) and AANN(Auto Associative Neural Network) is proposed. PCA and AANN have emerged as a useful tool for data compression and identification of abnormal data. Proposed system can be effectively applied to sensor network working in LEA2C(Low Energy Adaptive Connectionist Clustering) routing algorithms. To verify its applicability, some simulation studies on the data obtained from real WSNs are executed.
USN Middleware plays roles of broker between sensors and applications. It collects sensor data, decides the situation and sends the result to the applications. It is not good to decide the situation from one sensor data, because it may error data or reflect small part of all. In this paper, we propose the disaster management model based on the concept 'group' and 'semantic information' from the sensing data. Group is the primary unit to decide the situation. It consists of several sensors which were installed in the same place and had the same pre-defined condition to act. For example, all fire sensors in the room simultaneously trigger the ring when the same pre-defined temperature is recorded. Then, the all fire sensors are included to the same one sensor group. All operations of the intelligent USN middleware are based on the 'group' unit. Disaster information is the result of the interpretation of the sensing data. based on the 'group', the disaster meaning is processed.
In this study, an energy-aware data-replication is proposed to effectively support a mobile sink in a solar-powered wireless sensor network (WSN). By utilizing the redundant energy efficiently, the proposed scheme shares the gathered data among the cluster heads using a backbone network, in order to increase data-reliability. It also maintains a backup cluster head in each cluster to enhance topological resilience. The simulation result showed that, compared to conventional clustering techniques, the proposed scheme decreases the total amount of data loss from the mobile sink as well as saving its energy (by reducing its moving distance), while minimizing the unexpected blackout time of the sensor node.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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제16권5호
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pp.135-145
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2011
These days, the research of a sensor data management system for USN based real-time monitoring application is active thanks to the development and diffusion of sensor technology. The sensor data is rapidly changeable, continuous and massive row level data. However, end user is only interested in high level data. So, it is essential to effectively process the row level data which is changeable, continuous and massive. In this paper, we propose a sensor data management system with multi-analytical query function using OLAP and anomaly detection function using learning based classifier. In the experimental section, we show that our system is valid through the some experimental scenarios. For the this, we use a sensor data generator implemented by ourselves.
Lee, Jae Wook;Baik, Song Hoon;Seo, Myung Woo;Song, Kyu Seog
KIEAE Journal
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제9권5호
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pp.97-104
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2009
In the process of urban development, the increase in the number and the complexity of urban facilities gives rise to a variety of problems, such as increase in construction and maintenance cost. In particular, taking into account the fact that an emergency situation in an urban facility can cause substantial loss of property as well as casualties, it becomes important to intelligently perceive states of facilities and properly execute countermeasures through real-time monitoring. In recent years, practitioners and researchers have made efforts to improve current passive and manpower-dependent facility management systems to be more active and intelligent, by applying diverse ubiquitous computing technologies for the u-City project. In this study, after discussing major drawbacks of the conventional facilities management, the concept and the model of a sensor-based integrated intelligent management system for urban facilities are proposed. The proposed model, by analyzing and processing real-time sensor data from urban facilities, not only supports the management of individual facilities, but also enables the detection of complex facility-related events and the process of their countermeasures. This active and intelligent management of urban facilities is expected to overcome the limitation of the conventional facilities management, and provide more suitable facility management services for the u-City development.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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제35권2호
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pp.53-69
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2010
This paper proposes an ant-based routing algorithm, Ant System-Routing in wireless Senor Networks(AS-RSN), for wireless sensor networks. Using a transition rule in Ant System, sensors can spread data traffic over the whole network to achieve energy balance, and consequently, maximize the lifetime of sensor networks. The transition rule advances one of the original Ant System by re-defining link cost which is a metric devised to consider energy-sufficiency as well as energy-efficiency. This metric gives rise to the design of the AS-RSN algorithm devised to balance the data traffic of sensor networks in a decentralized manner and consequently prolong the lifetime of the networks. Therefore, AS-RSN is scalable in the number of sensors and also robust to the variations in the dynamics of event generation. We demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm by comparing three existing routing algorithms: Direct Communication Approach, Minimum Transmission Energy, and Self-Organized Routing and find that energy balance should be considered to extend lifetime of sensor network and increase robustness of sensor network for diverse event generation patterns.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제29권5호
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pp.27-37
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2022
This study intends to link agricultural machine history data with related organizations or collect them through IoT sensors, receive input from agricultural machine users and managers, and analyze them through AI algorithms. Through this, the goal is to track and manage the history data throughout all stages of production, purchase, operation, and disposal of agricultural machinery. First, LSTM (Long Short-Term Memory) is used to estimate oil consumption and recommend maintenance from historical data of agricultural machines such as tractors and combines, and C-LSTM (Convolution Long Short-Term Memory) is used to diagnose and determine failures. Memory) to build a deep learning algorithm. Second, in order to collect historical data of agricultural machinery, IoT sensors including GPS module, gyro sensor, acceleration sensor, and temperature and humidity sensor are attached to agricultural machinery to automatically collect data. Third, event-type data such as agricultural machine production, purchase, and disposal are automatically collected from related organizations to design an interface that can integrate the entire life cycle history data and collect data through this.
This paper creates a standard node for acquiring sensor data from various industrial sensors (IoT/non-IoT) for the establishment of Smart Factory Digital Twin, and provides inter-compatible data by linking zones by group/process to secure data stability and to ensure the digital twin (Digital Twin) of Smart Factory. The process of the Zone Master platform contains interface specifications to define sensor objects and how sensor interactions between independent systems are performed and carries out individual policies for unique data exchange rules. The interface for execution control of the Zone Master Platform processor provides system management, declaration management for public-subscribe, object management for registering and communicating status information of sensor objects, ownership management for property ownership sharing, time management for data synchronization, and data distribution management for Route information on data exchange.
Choi Byung Kab;Jung Young Jin;Lee Yang Koo;Park Mi;Ryu Keun Ho;Kim Kyung Ok
Proceedings of the KSRS Conference
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.333-336
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2005
The advance of wireless telecommunication and observation technologies leads developing sensor and sensor network for serving the context information continuously. Besides, in order to understand and cope with the context awareness based on the sensor network, it is becoming important issue to deal with plentiful data transmitted from various sensors. Therefore, we propose a context awareness system to deal with the plentiful sensor data in a vast area such as the prevention of a forest fire, the warning system for detecting environmental pollution, and the analysis of the traffic information, etc. The proposed system consists of the context acquisition to collect and store various sensor data, the knowledge base to keep context information and context log, the rule manager to process context information depending on user defined rules, and the situation information manager to analysis and recognize the context, etc. The proposed system is implemented for managing renewable energy data management transmitted from a large scale area.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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제35권6B호
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pp.867-874
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2010
Since high packet losses occur in multi-hop transmission of wireless sensor networks, reliable data transmission is required. Especially, in case of event-driven data, a loss recovery mechanism should be provided for lost packets. Because retransmission for lost packets is requested to a node that caches the packets, the caching node should maintains all of data for transmission in its buffer. However, nodes of wireless sensor networks have limited resources. Thus, both a loss recovery mechanism and a buffer management technique are provided for reliable data transmission in wireless sensor networks. In this paper, we propose a buffer management technique at a caching position determined by a loss recovery mechanism. The caching position of data is determined according to desirable reliability for the data. In addition, we validate the performance of the proposed method through computer simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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