데이터 중심 저장 기법은 센서 네트워크에서 측정값을 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 대표적인 연구 중 하나이다. 이 기법은 센서가 센싱한 데이터를 특정 센서 노드로 보내 저장한다. 하지만, 측정값을 네트워크 내부의 특정 노드로 전송하는 과정에서 많은 에너지를 소모하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 데이터 중심 저장 기법에서 데이터의 전송 비용을 줄이기 위한 새로운 접근의 센서 데이터 압축 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터를 전부 전송하는 것이 아니고 안전영역(Safe Region)을 설정한다. 그 후 이전 측정값을 기준으로 현재 측정값이 안전영역을 벗어나는 경우만 데이터를 전송함으로서 데이터의 전송을 줄이고 네트워크의 수명을 연장 시킨다. 성능평가 결과, 기존 기법에 비해 제안하는 기법의 에너지 소모가 60% 감소하였다.
실시간 임베디드 센서 네트워크 시스템에서의 이벤트 감지는 대부분 현실세계에서 수집된 센서 데이터들의 조합에 기반한다. 이에 최근에 이루어진 연구들에선 센서 데이터들을 수집, 집계하는 낮은 수준의 다양한 메커니즘들을 제안하였다. 그러나 실시간에서 연속적으로 발생하는 복잡한 이벤트들의 감지와 다양한 종류의 센서들로부터 입력되는 실시간 데이터의 처리를 위한 시스템에 대한 솔루션은 보다 많은 연구를 필요로 한다. 즉, 경량의 데이터 혼합이 가능하고 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하지 않는 실시간 이벤트 감지 기법이 필요하다. 이벤트 감지 프레임워크는 실시간 모니터링과 센서 데이터의 도착으로 일어나는 데이터 융합 메커니즘을 통하여 적시성과 임베디드 센서 네트워크의 자원 요구량을 감소시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 또한 임베디드 센서 네트워크 시스템이 신뢰성을 지닐 수 있도록 하기 위한 기반 기술인 프라이버시를 보장할 수 있는 익명화 기술을 설명한다.
Currently, Korea is an aging society and is expected to become a super-aged society in about four years. X-ray devices are widely used for early diagnosis in hospitals, and many X-ray technologies are being developed. The development of X-ray device technology is important, but it is also important to increase the reliability of the device through accurate data management. Sensor nodes such as temperature, voltage, and current of the diagnosis device may malfunction or transmit inaccurate data due to various causes such as failure or power outage. Therefore, in this study, the temperature, tube voltage, and tube current data related to each sensor and detection circuit of the diagnostic X-ray imaging device were measured and analyzed. Based on QC data, device failure prediction and diagnosis algorithms were designed and performed. The fault diagnosis algorithm can configure a simulator capable of setting user parameter values, displaying sensor output graphs, and displaying signs of sensor abnormalities, and can check the detection results when each sensor is operating normally and when the sensor is abnormal. It is judged that efficient device management and diagnosis is possible because it monitors abnormal data values (temperature, voltage, current) in real time and automatically diagnoses failures by feeding back the abnormal values detected at each stage. Although this algorithm cannot predict all failures related to temperature, voltage, and current of diagnostic X-ray imaging devices, it can detect temperature rise, bouncing values, device physical limits, input/output values, and radiation-related anomalies. exposure. If a value exceeding the maximum variation value of each data occurs, it is judged that it will be possible to check and respond in preparation for device failure. If a device's sensor fails, unexpected accidents may occur, increasing costs and risks, and regular maintenance cannot cope with all errors or failures. Therefore, since real-time maintenance through continuous data monitoring is possible, reliability improvement, maintenance cost reduction, and efficient management of equipment are expected to be possible.
The integrated sensor module of vehicle combines the functions of rain sensor, auto defog sensor, and sun angle sensor into a single module. These functions originally were applied to work separatively. This integrated sensor module should meet the each performance which appears from the individual modules up to the same level or higher. Therefore, it is important to verify the stability and the accuracy considering the characteristics of the integrated sensor module according to various situations. For the verification, we need to use the actual data of integrated sensor module measured but, a lot of time and money is needed to collect data measured under various circumstances when operating. Thus, through the development of this simulator for the control of the integrated sensor module, we can use it effectively for the initial verification of integrated sensor module by implementing the various situations. In this paper, the simulator for controlling the integrated sensor module which combines vision-based rain sensor, auto defog sensor, auto light sensor, and sun angle sensor has been developed.
센서 네트워크는 많은 센서 노드들이 환경 정보를 수집하는 이벤트 기반의 네트워크 시스템이다. 에너지를 효율적으로 사용하기 위해, 센싱 주기를 길게 하며 특정한 이벤트가 발생한 경우에는 짧은 주기로 센싱하여 전송한다. 이러한 센서 네트워크 환경에서 지역적인 이벤트 발생은 네트워크의 혼잡을 야기하여 중요한 정보의 손실이 일어날 수 있으며, 과다한 전송 모듈의 사용으로 네트워크의 수명이 단축될 수 있다 본 논문에서는 지역적인 이벤트가 발생하여 네트워크 트래픽이 증가할 때, 트래픽이 집중된 노드의 트래픽을 분산하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 흔잡 제어 기법(CCGA)을 제안한다. CCGA는 트래픽이 집중된 노드의 자식 노드들로부터 주변 노드들의 정보를 수집하고 유전자 알고리즘을 수행하여 포워딩노드를 선택하고 트래픽을 분산시킨다. CCGA의 유전자 알고리즘은 주변 노드들의 데이터 전송률을 염색체로 표현하였다. 이벤트 발생 지역 주변노드들의 데이터 전송률이 고르게 분포될 수 있도록 이벤트 발생지역 노드들의 전송률 평균과 표준편차를 이용한 적합도 함수를 설계하였다. 실험을 통하여 CCGA 알고리즘이 센서 노드들의 데이터 전송률을 균등하게 유지시키며 이러한 결과가 특정 노드의 전력 소모 집중을 방지함을 보인다. 이러한 결과는 센서 네트워크의 신뢰성 있는 데이터 전송을 보장하며 센서 네트워크의 수명 연장에 기여한다.
This study focuses on the concept of multi-scale wireless sensor networks for damage detection in civil infrastructure systems by first over viewing the general network philosophy and attributes in the areas of data acquisition, data reduction, assessment and decision making. The data acquisition aspect includes a scalable wireless sensor network acquiring acceleration and strain data, triggered using a Restricted Input Network Activation scheme (RINAS) that extends network lifetime and reduces the size of the requisite undamaged reference pool. Major emphasis is given in this study to data reduction and assessment aspects that enable a decentralized approach operating within the hardware and power constraints of wireless sensor networks to avoid issues associated with packet loss, synchronization and latency. After over viewing various models for data reduction, the concept of a data-driven Bivariate Regressive Adaptive INdex (BRAIN) for damage detection is presented. Subsequent examples using experimental and simulated data verify two major hypotheses related to the BRAIN concept: (i) data-driven damage metrics are more robust and reliable than their counterparts and (ii) the use of heterogeneous sensing enhances overall detection capability of such data-driven damage metrics.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권2호
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pp.129-135
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2010
Wireless sensor networks (WSNs) are an emerging technology and offers economically viable monitoring solution to many challenging applications. However, deploying new technology in hostile environment, without considering security in mind has often proved to be unreasonably unsecured. Apparently, security techniques face many critical challenges in WSNs like data security and secrecy due to its hostile deployment nature. In order to resolve security in WSNs, we propose a novel and efficient secure framework called TriSec: a secure data framework for wireless sensor networks to attain high level of security. TriSec provides data confidentiality, authentication and data integrity to sensor networks. TriSec supports node-to-node encryption using PingPong-128 stream cipher based-privacy. A new PingPong-MAC (PP-MAC) is incorporated with PingPong stream cipher to make TriSec framework more secure. PingPong-128 is fast keystream generation and it is very suitable for sensor network environment. We have implemented the proposed scheme on wireless sensor platform and our result shows their feasibility.
In the last decade, wireless sensor networks have emerged as a promising technology that could accelerate progress in the field of structural monitoring. The main advantages of wireless sensor networks compared to conventional monitoring technologies are fast deployment, small interference with the surroundings, self-organization, flexibility and scalability. These features could enable mass application of monitoring systems, even on smaller structures. However, since wireless sensor network nodes are battery powered and data communication is the most energy consuming task, transferring all the acquired raw data through the network would dramatically limit system lifetime. Hence, data reduction has to be achieved at the node level in order to meet the system lifetime requirements of real life applications. The objective of this paper is to discuss some general aspects of data processing and management in monitoring systems based on wireless sensor networks, to present a prototype monitoring system for civil engineering structures, and to illustrate long-term field test results.
An efficient outdoor local localization method is suggested using multi-sensor fusion with MU-EKF (Multi-Update Extended Kalman Filter) for car-like mobile robots. In outdoor environments, where mobile robots are used for explorations or military services, accurate localization with multiple sensors is indispensable. In this paper, multi-sensor fusion outdoor local localization algorithm is proposed, which fuses sensor data from LRF (Laser Range Finder), Encoder, and GPS. First, encoder data is used for the prediction stage of MU-EKF. Then the LRF data obtained by scanning the environment is used to extract objects, and estimates the robot position and orientation by mapping with map objects, as the first update stage of MU-EKF. This estimation is finally fused with GPS as the second update stage of MU-EKF. This MU-EKF algorithm can also fuse more than three sensor data efficiently even with different sensor data sampling periods, and ensures high accuracy in localization. The validity of the proposed algorithm is revealed via experiments.
In this paper, a folding sensor based on capacitance is proposed. The sensor was developed to sense the length and angle data for the milli-scale actuators without causing any interference to the actuating joints. For the sensing and testing the robotic joint with reducing the cost and complexity aspects of manufacturing, a simple composition was adopted. The sensor comprises a pair of copper tapes, papers, and wires. The complete sensing unit is constructed by bonding the tapes with the papers and soldering the wire to the copper parts. For accuracy, a teensy 4.0 board, which has a 12-bit ADC resolution, is employed. Furthermore, the sensed analog data is not translated into the unit of capacitance for accuracy; however, it is filtered using a low-pass filter and subsequently, a Butter-worth filter. The data obtained demonstrate a periodic waveform, which implies that the data are in good agreement with the hypothesis set prior to the experiments. Compared to other milli-scale sensors, this could be a better option for sensing the length and angle data for milliscale actuators.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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