KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권9호
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pp.3120-3137
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2021
Small-sized IoT wireless sensing devices can be deployed with small aircraft such as drones, and the deployment of mobile IoT devices can be relocated to suit data collection with efficient relocation algorithms. However, the terrain may not be able to predict its shape. Mobile IoT devices suitable for these terrains are hopping devices that can move with jumps. So far, most hopping sensor relocation studies have made the unrealistic assumption that all hopping devices know the overall state of the entire network and each device's current state. Recent work has proposed the most realistic distributed network environment-based relocation algorithms that do not require sharing all information simultaneously. However, since the shortest path-based algorithm performs communication and movement requests with terminals, it is not suitable for an area where the distribution of obstacles is uneven. The proposed scheme applies a simple Monte Carlo method based on relay nodes selection random variables that reflect the obstacle distribution's characteristics to choose the best relay node as reinforcement learning, not specific relay nodes. Using the relay node selection random variable could significantly reduce the generation of additional messages that occur to select the shortest path. This paper's additional contribution is that the world's first distributed environment-based relocation protocol is proposed reflecting real-world physical devices' characteristics through the OMNeT++ simulator. We also reconstruct the three days-long disaster environment, and performance evaluation has been performed by applying the proposed protocol to the simulated real-world environment.
최근 들어 무선 센서망은 저렴한 가격과 망 구성의 용이함 덕분에 많은 관심을 끌고 있다. 특히, 사람들이 직접 센서를 설치할 수 없는 재난 지역이나 위험 지역에 공중에서 센서를 뿌리는 것만으로도 망을 구성할 수 있다는 것은 상당히 중요한 장점이다. 하지만, 공중에서 센서를 흩뿌려 망을 설치하는 경우 센서들이 최적의 장소에 설치될 수가 없는데, 이는 최적의 위치에 설치된 센서망에 비해 더 많은 에너지의 사용, 그에 따른 수명의 단축 등 상당한 성능 저하를 감수해야 한다. 게다가 센서들이 계획적으로 설치된 망과는 달리 임의로 설치된 경우에는 센서들의 감지 영역에 포함되지 못하는 부분들이 생길 수 있다. 이 논문에서는 감지 영역을 벗어난 지역으로 이동 가능한 센서들을 움직여 전체 망의 감지 능력을 향상시키는 센서 재배치 방법을 제안한다. 실험 결과, 이 논문의 제안 방법이 기존 방법들에 비해 넓은 감지 능력과 센서망의 수명 향상을 가져오는 것으로 확인되었다.
무선센서네트워크에서 살포한 센서 중 일부의 결함이 발생하거나 에너지가 고갈될 시, 이동 센서(Mobile Sensor)들의 재배치로 결함이 발생한 지역(즉, 센싱 홀: Sensing Hole)을 복구할 수 있다. 수많은 바위 등이 즐비한 거친 지역에서는 바퀴 기반의 이동센서는 적당하지 않으므로 점프를 통해 이동이 가능한 홉핑 센서가 필요하다. 본 논문에서는 발생한 센싱 홀의 복구를 위한 재배치 문제 및 그에 따른 다양한 문제들을 살펴본다. 과거 홉핑 센서들을 이동시키기 위하여 단지 최단경로만을 고려하였으나, 본 논문에서는 최대 엇갈림 없는 경로 및 다중경로를 활용하여 또다른 센싱홀의 발생을 막을 수 있었다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 기법들이 최단경로를 기반으로 한 기법에 비해 홉핑 센서의 균형적인 분배와 이동성공률에서 우수함을 보인다.
무선 센서 네트워크는 환경 모니터링, 감시 시스템, 무인 우주 탐사 등의 다양한 분야에서 활용 가능하다. 하지만 노드의 부적절한 배치로 인해 센싱할 수 없는 지역이 생기거나 특정 지역에 노드가 과도하게 중복 될 수도 있다. 이는 데이터 수집을 어렵게 하고, 에너지 낭비를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 노드 재배치를 통해 이러한 배치 문제를 해결한다. 먼저 중복 배치된 노드를 찾고, 이 노드들을 센싱할 수 없는 지역으로 옮겨서 최대한 넓은 지역을 센싱할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이를 위해 필요한 효율적인 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 제안 방법을 검증하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권4호
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pp.365-371
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2012
In recent years, researchers have been attracted to clustering methods to improve communication and data transmission in a network. Compared with traditional wireless networks, wireless sensor networks are energy constrained and have lower data rates. The concept of implementing a clustering algorithm in an existing project on gateway relocation is being explored here. Low energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) is applied to an existing study on relocating a gateway. The study is further improved by moving the gateway to a specific cluster based on the number or significance of the events detected. The protocol is improved so that each cluster head can communicate with a mobile gateway. The cluster heads are the only nodes that can communicate with the mobile gateway when it (the mobile gateway) is out of the cluster nodes' transmission range. Once the gateway is in range, the nodes will begin their transmission of real-time data. This alleviates the load of the nodes that would be located closest to the gateway if it were static.
본 논문에서는 센서 클러스터에서 액터를 재배치하기 위하여 센서신호 공통 중첩영역을 추출하는 기법을 분석한다. 기존의 액터 재배치 알고리즘은 CH (Cluster Head)와 동일하게 센서들과 연결을 설정하고자 하는 액터를 CH가 있는 위치로 이동시킨다. 이러한 액터의 이동방법은 액터와 CH를 단순하게 결합하여 액터를 재배치하는 것이며, 액터와 CH가 서로 중첩되거나 충돌하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 센서 클러스터에서 CH와 중첩 또는 충돌 없이 액터를 재배치하기 위해 센서신호 공통 중첩영역을 추출하는 기법을 제시한다.
When IoT sensor nodes are deployed in areas where data collection is challenging, sensors must be relocated if sensing holes occur due to improper placement of sensors or energy depletion, and data collection is impossible. The sensing hole's cluster header transmits a request message for sensor relocation to an adjacent cluster header through a specific relay node. However, since a specific relay node is frequently used, a member sensor located in a specific cluster area adjacent to the sensing hole can continuously receive the movement message. In this paper, we propose a method that avoids the situation in which the sensing hole cluster header monopolizes a specific relay node and allows the cluster header to use multiple relay nodes fairly. Unlike the existing method in which the relay node immediately responds to the request of the header, the method proposed in this paper solves a ping-pong problem and a problem that the request message is concentrated on a specific relay node by applying a method of responding to the request of the header using a timer. OMNeT++ simulator was used to analyze the performance of the proposed method.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network, WSN)에서의 싱크 이동은 전력 문제와 관련하여 해결해야할 중요한 문제이다. 또한 고정된 싱크를 사용하면 노드의 과도한 에너지 소비로 인해 네트워크 성능이 저하될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 센서 노드의 클러스터가 퍼지 로직(Fuzzy Logic)을 기반으로 형성되고 싱크 재배치가 동적 2단계 메커니즘을 사용하여 결정되는 에너지 효율적인 싱크 재배치 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 싱크 재배치에 필요한 통신 오버 헤드를 최소화하고 데이터 패킷의 손실이나 지연을 최소화하여 싱크 재배치를 허용한다. 시뮬레이션 결과 제안 기법이 기존의 WSN의 대표적인 싱크 재배치 기법보다 네트워크 수명과 처리량 측면에서 우수하다는 것을 확인할 수 있었다.
GIS partial discharge that occurred in the UHF band signal is effectively detected by the method to IEC60270 5pc the apparent minimum discharge can be detected over the GIS arrangement of the sensor interior and exterior of the UHF in accordance with the optimized position signal by considering the damping ratio is selected so that the signals can be obtained to be mounted. 362kV, 800kV GIS is installed on the internal and external sensors are UHF band signal attenuation is set by measuring the reference value, but the operation, 170kV case 362kV, 800kV on the basis of the measurement data and to be installed and operated. When 170kV per 1Bay by installing the built-in sensor 1 for detecting a partial discharge signal, But, GIS signal attenuation is large in the case of an internal partial discharge signal is not detected in some cases. Where the attenuation is great UHF signal of the sensor by increasing the quantity of partial discharge signals were acquired to allow relocation. The greater the spacing between the sensor and the sensor is applied simplifies the installation and reduces the cost in terms of maintenance of appropriate optimal position is calculated to detect the partial discharge signal is needed. Thus 170kV GIS signal power attenuation of a partial discharge by measuring the UHF sensor, and by relocating the proper position is calculated in accordance with the sensor signal decay rate and minimize the error of omission in detecting a partial discharge signal was optimized.
The scan type magnetic camera is proposed to improve the limited spatial resolution due to the size of the packaged magnetic sensor. An image of the scan type magnetic camera, ${\partial}B/{\partial}x$ image, is useful for extracting the crack information of a specimen under a large inclined mag netic field distribution due to the poles of magnetizer. The ${\partial}B/{\partial}x$ images of the cracks of different shapes and sizes are calculated by using the improved dipole model proposed in this paper. The improved dipole model uses small divided dipole models, the rotation and relocation of each dipole model and the principle of superposition. Also for a low carbon steel specimen, the experimental results of nondestructive testing obtained by using multiple cracks are compared with the modeling results to verify the effectiveness of ${\partial}B/{\partial}x$ modeling. The improved dipole model can be used to simulate the LMF and ${\partial}B/{\partial}x$ image of a specimen with complex cracks, and to evaluate the cracks quantitatively using magnetic flux leakage testing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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