Recently, with the advances in sensor techniques and net work computing, Ubiquitous Sensor Network (USN) has been received a lot of attentions from various communities. The sensor nodes distributed in the sensor network tend to continuously generate a large amount of data, which is called stream data. Sensor stream data arrives in an online manner so that it is characterized as high-speed, real-time and unbounded and it requires fast data processing to get the up-to-date results. The data stream has many application domains such as traffic analysis, physical distribution, U-healthcare and so on. Therefore, there is an overwhelming need of a USN middleware for processing such online stream data to provide corresponding services to diverse applications. In this paper, we propose a novel USN middleware which can provide users both context-aware service and meaningful sequential patterns. Our proposed USN middleware is mainly focused on location based applications which use stream location data. We also show the implementation of our proposed USN middleware. By using the proposed USN middleware, we can save the developing cost of providing context aware services and stream sequential patterns mainly in location based applications.
Recent interest in the use of wireless sensor networks for structural health monitoring (SHM) is mainly due to their low implementation costs and potential to measure the responses of a structure at unprecedented spatial resolution. Approaches capable of detecting damage using distributed processing must be developed in parallel with this technology to significantly reduce the power consumption and communication bandwidth requirements of the sensor platforms. In this investigation, a damage detection system based on a distributed processing approach is proposed and experimentally validated using a wireless sensor network deployed on two laboratory structures. In this distributed approach, on-board processing capabilities of the wireless sensor are exploited to significantly reduce the communication load and power consumption. The Damage Location Assurance Criterion (DLAC) is used for localizing damage. Processing of the raw data is conducted at the sensor level, and a reduced data set is transmitted to the base station for decision-making. The results indicate that this distributed implementation can be used to successfully detect and localize regions of damage in a structure. To further support the experimental results obtained, the capabilities of the proposed system were tested through a series of numerical simulations with an expanded set of damage scenarios.
Because sensor nodes have limited resources in wireless sensor networks, data aggregation can efficiently reduce communication overhead and extend the network lifetime. Although many existing methods are particularly useful for data aggregation applications, they incur unbalanced communication cost and waste lots of sensors' energy. In this paper, we propose a privacy-preserving, energy-saving data aggregation scheme (EBPP). Our method can efficiently reduce the communication cost and provide privacy preservation to protect useful information. Meanwhile, the balanced energy of the nodes can extend the network lifetime in our scheme. Through many simulation experiments, we use several performance criteria to evaluate the method. According to the simulation and analysis results, this method can more effectively balance energy dissipation and provide privacy preservation compared to the existing schemes.
Data aggregation is a fundamental problem in wireless sensor networks that has attracted great attention in recent years. On constructing a robust algorithm for minimizing data aggregation delay in wireless sensor networks, we consider limited transmission range sensors and approximate the minimum-delay data aggregation tree which can only be built in networks of unlimited transmission range sensors. The paper proposes an adaptive method that can be applied to maintain the network structure in case of a sensor node fails. The data aggregation tree built by the proposed scheme is therefore self-healing and robust. Intensive simulations are carried out and the results show that the scheme could adapt well to network topology changes compared with other approaches.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.21-28
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2021
In this paper, a novel data transferring method is introduced that can transmit sensor data without using data bandwidth or an extra-processing cycle in a delay insensitive network. The proposed method uses human devices as Mules, does not disturb the device owner for permission, and saves energy while transferring sensor data to the collection hub in a wireless sensor network. This paper uses IP addressing technique as the data transferring mechanism by embedding the sensor data with the IP address of a Mule. The collection hub uses the ARP sequence method to extract the embedded data from the IP address. The proposed method follows WiFi standard in its every step and ends when data collection is over. Every step of the proposed method is discussed in detail with the help of figures in the paper.
센서 데이터는 지속적으로 데이터 집합에 데이터가 삽입되기 때문에 데이터 검색을 위하여 연속 질의를 사용해야 한다. 연속 질의를 처리하기 위하여 각 센서 노드에서 질의 색인을 구축하고 질의 조건에 맞는 데이터를 전송하는 것이 필요하다. 그러나 모든 노드에 질의 조건을 전송하면 대량의 메시지가 발생하는 문제가 있다. 이 논문에서는 질의 조건 전송을 위한 메시지 횟수를 줄이기 위하여 센서노드선정 트리를 이용한 노드 선정 기법을 제안한다. 단말노드 엔트리는 각 센서 노드를 나타내며 센서 노드에서 발생하는 데이터의 영역을 정의한다. 질의가 발생하면 질의 조건과 겹치는 노드들이 선정되며 해당 노드로 질의 조건을 전송한다. 그리고 센서노드선정 트리를 구현하고 효율성을 실험하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권4호
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pp.109-121
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2020
As a decrease in labor became a serious issue in the manufacturing industry, smart factory technology, which combines IT and the manufacturing business, began to attract attention as a solution. In this study, we have designed and implemented a real-time remote management system for smart factories, which is connected to an IoT sensor and gateway, for plastic manufacturing plants. By implementing the REST API in which an IoT sensor and smart gateway can communicate, the system enabled the data measured from the IoT sensor and equipment status data to the real-time monitoring system through the gateway. Also, a web-based management dashboard enabled remote monitoring and control of the equipment and raw material processing status. A comparative analysis experiment was conducted on the suggested system for the difference in processing speed based on equipment and measurement data number change. The experiment confirmed that saving equipment measurement data using cache mechanisim offered faster processing speed. Through the result our works can provide the basic framework to factory which need implement remote management system.
The multi-hop wireless sensor network (WSN) suffers from energy limitation and eavesdropping attacks. We propose a simple and energy-efficient convergecast mechanism using inter-flow random linear network coding that can provide confidentiality to the multi-hop WSN. Our scheme consists of two steps, constructing a logical tree of sensor nodes rooted at the sink node, with using the Bloom filter, and transmitting sensory data encoded by sensor nodes along the logical tree upward to the sink where the encoded data are decoded according to our proposed multi-hop network coding (MHNC) mechanism. We conducted simulations using OMNET++ CASTALIA-3.3 framework and validated that MHNC outperforms the conventional mechanism in terms of packet delivery ratio, data delivery time and energy efficiency.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권7호
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pp.1756-1776
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2012
Wireless sensor networks (WSNs) are likely to be more prevalent as their cost-effectiveness improves. The spectrum of applications for WSNs spans multiple domains. In environmental sciences, in particular, they are on the way to become an essential technology for monitoring the natural environment and the dynamic behavior of transient physical phenomena over space. Existing sensor network query processors (SNQPs) have also demonstrated that in-network processing is an effective and efficient means of interaction with WSNs for performing queries over live data. Inspired by these findings, this paper investigates the question as to whether spatio-temporal and historical analysis can be carried over WSNs using distributed query-processing techniques. The emphasis of this work is on the spatial, temporal and historical aspects of sensed data, which are not adequately addressed in existing SNQPs. This paper surveys the novel approaches of storing the data and execution of spatio-temporal and historical queries. We introduce the challenges and opportunities of research in the field of in-network storage and in-network spatio-temporal query processing as well as illustrate the current status of research in this field. We also present new areas where the spatio-temporal and historical query processing can be of significant importance.
유비쿼터스 센서 네트워크 관련 기술의 급속한 발전으로 센서가 여러 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 일반적으로, 유비쿼터스 센서 네트워크에서 각 센서 노드로부터 센싱되는 데이타는 검색의 효율성을 위해 중앙 서버에 저장된다. 이러한 환경에서 센싱된 데이타의 갱신 비용을 줄이기 위한 갱신지연 등으로 인해 중앙 서버에 불확실한 데이타가 저장되며, 이로 인해 질의 처리 시 잘못된 결과를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크에서 불확실한 데이타 처리 방법에 대해서 살펴보고, 불확실한 데이타를 효율적으로 처리하기 위한 인덱스를 제시한다. 이 인덱스는 불확실한 데이타가 실제 존재할 가능성이 있는 영역인 불확실성 영역 내에서 갱신을 지연시킴으로써 갱신 비용을 감소시킨다. 특히, 갱신 지연은 특정 갱신 영역 내에서만 수행되도록 제한함으로써 갱신 지연으로 인해 검색의 정확성이 감소되는 문제를 해결한다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 이 인덱스의 성능을 분석하여 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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