Sensors have limited resources in sensor networks, so efficient use of energy is important. Representative clustering methods, LEACH, LEACHC, TEEN generally use direct transmission methods from cluster headers to the sink node to pass collected data. However, the communication distance of the sensor nodes at low cost and at low power is not long, it requires a data transfer through the multi-hop to transmit data to the sink node. In the existing cluster-based sensor network studies, cluster process and route selection process are performed separately in order to configure the routing path to the sink node. In this paper, in order to use the energy of the sensor nodes that have limited resources efficiently, a cluster-based multi-hop routing protocol which merges the clustering process and routing process is proposed. And the proposed method complements the problem of uneven cluster creation that may occur in probabilistic cluster methods and increases the energy efficiency of whole sensor nodes.
In a high speed spindle system, it is very important to monitor the operation of the spindle to prevent catastrophic damage to the system. Widely used sensors for monitoring are eddy-current and capacitive types. These sensors provide high accuracy of monitoring, but their steep prices lead to expensive high speed spindle systems. The main goal of our research is to develop technology for producing high speed spindle system utilizing magnetic bearings. As active magnetic bearings require position sensors for feedback control, a noncontact position sensor is being developed as a part of this main goal. Once developed, it will contribute to affordable high speed spindle system. This paper describes the selection process of the sensor types and the design of the driving circuit. We also report the experimental results that characterize the static and dynamic performances of the inductive sensor.
International journal of advanced smart convergence
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제6권3호
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pp.59-64
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2017
A wireless sensor network is a network in which nodes equipped with sensors capable of collecting data from the real world are configured wirelessly. Because the sensor nodes are configured wirelessly, they have limited power such as batteries. If the battery of the sensor node is exhausted, the node is no longer usable. If more than a certain number of nodes die, the network will not function. There are many wireless sensor network protocols to improve energy efficiency, among which LEACH Protocol is a typical example. The LEACH protocol is a cluster-based protocol that divides sensor space into clusters and transmits and receives data between nodes. Therefore, depending on how the cluster is structured, the shape of the energy cow may decrease or increase. We compare the network lifetimes of the existing LEACH protocols and the three types of protocols that have been improved using fuzzy methods for cluster selection.
In this work, a neuro-fuzzy inference system combined with the wavelet denoising, PCA (principal component analysis) and SPRT (sequential probability ratio test) methods is developed to detect the relevant sensor failure using other sensor signals. The wavelet denoising technique is applied to remove noise components in input signals into the neuro-fuzzy system The PCA is used to reduce the dimension of an input space without losing a significant amount of information. The PCA makes easy the selection of the input signals into the neuro-fuzzy system. Also, a lower dimensional input space usually reduces the time necessary to train a neuro-fuzzy system. The parameters of the neuro-fuzzy inference system which estimates the relevant sensor signal are optimized by a genetic algorithm and a least-squares algorithm. The residuals between the estimated signals and the measured signals are used to detect whether the sensors are failed or not. The SPRT is used in this failure detection algorithm. The proposed sensor-monitoring algorithm was verified through applications to the pressurizer water level and the hot-leg flowrate sensors in pressurized water reactors.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권9호
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pp.389-395
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2022
A Mobile Sensor Network is widely used in real time applications. A critical need in Mobile Sensor Network is to achieve energy efficiency during routing as the sensor nodes have scarce energy resource. The nodes' mobility in MWSN poses a challenge to design an energy efficient routing protocol. Clustering helps to achieve energy efficiency by reducing the organization complexity overhead of the network which is proportional to the number of nodes in the network. This paper proposes"EERA: Energy Efficient Routing Algorithm for Mobile Sensor Network" is divided into five phases. 1, Cluster Formation 2.Cluster head and Transmission head selection 3.Path Establishment / Route discovery and 4,Data Transmission. Experimental Analysis has been done and is found that the proposed method performs better than the existing method with respect to four parameters.
대규모 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 개방된 무인 환경에서 동작한다. 악의적인 공격자는 일부 센서 노드를 탈취 하여 허위 보고서를 주입할 수 있다. 통계적 여과 기법은 이러한 허위 보고서 주입 공격에 대응하기 위한 기법으로 보고서 전달 과정 중에 허위 보고서를 검출하고 여과할 수 있는 방법을 제안하였다. 통계적 여과 기법에서는 적절한 전달 경로 설정을 통하여 허위 보고서 검출 성능 향상뿐만 아니라 에너지 효율 또한 높일 수 있다. 하지만 네트워크의 위상 변화와 노드의 에너지고갈 등의 다양한 환경 변화로 인하여 전달 경로를 재설정해야 하는 경우가 빈번히 발생한다. 빈번한 경로 재설정은 과도한 에너지 소모를 유발하므로 적절한 경로 재설정 주기를 결정하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 제안된 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 영역별 경로 재설정 주기 결정 기법을 제안한다. 제안 기법은 퍼지 시스템을 이용해 각 영역의 경로 재설정 주기를 동적으로 결정한다. 또한 주기가 결정된 영역에 대해 적절한 보안 수준을 결정하고 해당 영역은 이를 적용하여 경로를 재설정한다. 시뮬레이션을 통하여 제안 기법이 경로 재설정에 사용되는 에너지 소모량을 최대 50% 이상 감소시켰음을 확인하였다.
본 논문에서는 소형 선박용 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU) 개발에 적합한 MEMS(Micro-Electro Mechanical System) 기반의 관성 센서 평가와 선정에 관하여 기술했다. 먼저, 오일러 공식에 기초한 관성 센서의 오차 모델과 잡음 모델을 정의하고, 앨런 분산(Allan Variance) 기법과 몬테카르로(Monte Carlo) 시뮬레이션 기법을 도입하여 관성 센서를 평가하였다. ADIS16405, SAR10Z, SAR100Grade100, LIS344ALH, ADXL103 등 다섯 가지 관성 센서에 대한 평가결과, ADIS16405의 자이로와 가속도계를 조합한 경우 오차가 가장 작게 나타났는데, 600 초 경과시 속도 오차의 표준편차가 약 160 m/s, 위치 오차의 표준편차가 약 35 km로 나타났다. 평가를 통해 ADIS16405 관성 센서가 IMU 구축에 최적임을 알았고, 이러한 오차 감소 방법에 대해서 참고문헌을 조사하여 검토하였다.
곡면 배열 센서는 빔의 지향 방위에 따라 부 배열이 구성된다. 여기서 부 배열의 센서 선택 방법에 따라 곡면 배열 센서의 성능이 달라질 수 있다. 또한, 곡면 배열 센 서는 형상의 특성으로 인해 빔 지향 방위에 따라 부 배열의 형상이 달라진다. 따라서 빔 지향 방위에 따라 지향지수, 빔 폭 등의 성능이 달라진다. 그러므로 센서 선택 방법을 선택할 때, 빔 지향 방위에 따라 달라지는 지향지수, 빔폭 등의 성능을 고려해야 한다. 본 논문에서는 각 단일 센서의 위치 벡터가 기준인 부 배열을 선택하는 방법과 센서 빔의 지향 벡터가 기준인 부 배열을 선택하는 방법을 사용하였다. 두 가지 방법에 대해 빔 지향 방위별 지향지수와 수평 및 수직 빔 폭의 평균과 분산을 비교 분석하였다. 또한, 두 방법에서 사용되는 센서 수를 고정 하여 비교 분석하였다. 센서 수를 고정하지 않았을 때는 센서 빔의 지향 벡터 기준 방법의 성능이 대부분 높았으나 수직 빔 폭의 성능은 낮거나 비슷하였다. 하지만 센서 수를 고정하였을 경우, 두 방법 모두 성능은 비슷하나 지향 방위별 성능 분산은 줄어들었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권8호
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pp.2140-2156
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2023
The Wireless Sensor Network (WSN), is constructed out of teeny-tiny sensor nodes that are very low-cost, have a low impact on the environment in terms of the amount of power they consume, and are able to successfully transmit data to the base station. The primary challenges that are presented by WSN are those that are posed by the distance between nodes, the amount of energy that is consumed, and the delay in time. The sensor node's source of power supply is a battery, and this particular battery is not capable of being recharged. In this scenario, the amount of energy that is consumed rises in direct proportion to the distance that separates the nodes. Here, we present a Hybrid Firefly Glow-Worm Swarm Optimization (HF-GSO) guided routing strategy for preserving WSNs' low power footprint. An efficient fitness function based on firefly optimization is used to select the Cluster Head (CH) in this procedure. It aids in minimising power consumption and the occurrence of dead sensor nodes. After a cluster head (CH) has been chosen, the Glow-Worm Swarm Optimization (GSO) algorithm is used to figure out the best path for sending data to the sink node. Power consumption, throughput, packet delivery ratio, and network lifetime are just some of the metrics measured and compared between the proposed method and methods that are conceptually similar to those already in use. Simulation results showed that the proposed method significantly reduced energy consumption compared to the state-of-the-art methods, while simultaneously increasing the number of functioning sensor nodes by 2.4%. Proposed method produces superior outcomes compared to alternative optimization-based methods.
Haque, Mohammad E.;Zain, Mohammad F.M.;Hannan, Mohammad A.;Rahman, Mohammad H.
Smart Structures and Systems
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제16권4호
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pp.607-621
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2015
Wireless sensor technology has been opened up numerous opportunities to advanced health and maintenance monitoring of civil infrastructure. Compare to the traditional tactics, it offers a better way of providing relevant information regarding the condition of building structure health at a lower price. Numerous domestic buildings, especially longer-span buildings have a low frequency response and challenging to measure using deployed numbers of sensors. The way the sensor nodes are connected plays an important role in providing the signals with required strengths. Out of many topologies, the dense and sparse topologies wireless sensor network were extensively used in sensor network applications for collecting health information. However, it is still unclear which topology is better for obtaining health information in terms of greatest components, node's size and degree. Theoretical and computational issues arising in the selection of the optimum topology sensor network for estimating coverage area with sensor placement in building structural monitoring are addressed. This work is an attempt to fill this gap in high-rise building structural health monitoring application. The result shows that, the sparse topology sensor network provides better performance compared with the dense topology network and would be a good choice for monitoring high-rise building structural health damage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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