KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3357-3376
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2015
Wireless sensor network is an important research topic that has attracted a lot of attention in recent years. However, most of the interest has focused on wireless sensor network to gather scalar data such as temperature, humidity and vibration. Scalar data are insufficient for diverse applications such as video surveillance, target recognition and traffic monitoring. However, if we use camera sensors in wireless sensor network to collect video data which are vast in information, they can provide important visual information. Video sensor networks continue to gain interest due to their ability to collect video information for a wide range of applications in the past few years. However, how to efficiently store the massive data that reflect environmental state of different times in video sensor network and how to quickly search interested information from them are challenging issues in current research, especially when the sensor network environment is complicated. Therefore, in this paper, we propose a fast algorithm for extracting key frames from video and describe the design and implementation of key frame extraction and sharing in Android for wireless video sensor network.
IEEE 1451 standard는 네트워크와 transducer간에 표준 interface를 정의한다. 본 논문에서는 IEEE 1451 Standard 기반의 data acquisition system과 무선 smart sensor node를 구성하기 위한 구조적인 모델을 제안한다. 제안 된 Network Capable Application Processor(NCAP)은 data acquisition의 역할과 smart sensor node와 네트워크 사이에 가교 역할을 한다. 또한 무선 sensor node에게 영향을 주지 않으면서 재구성이 가능하고 DB를 이용하여 transducer의 정확한 정보를 얻는다. Smart sensor node는 그 자신에 관한 기본적인 정보를 디지털 형식으로 제공하는 능력을 가지고 있다. 이 디지털 형식은 Transducer Electronic Data Sheet(TEDS)라 하며 sensor node의 plug-and-play 기능을 가능하게 한다. IEEE 1451.4에서 정의하고 있는 TEDS와 Template를 무선 환경에서 적용하기 위해 형식을 간략화 하였으며 ad-hoc routing을 통해 전송이 이루어진다. 본 연구 시스템은 의료정보 서비스를 제공하기 위한 목적으로 체온과 ECG(Electrocardiogram) 센서를 사용하였다. Template 형식은 센서들의 data sheet를 통해 결정하였으며 센서의 특징을 정확히 표현하기 위해 재구성하였다. NCA의 DB는 다양한 센서 개발에 따라 새로운 Template 및 하부 항목의 등록이 가능하도록 구현하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 GeoSensor와 같이 GPS 기능을 보유한 센서로부터 생성된 시공간 센서 데이터 활용이 증가하고 있으며, 시공간 센서 데이터를 사용해 사용자에게 다양한 서비스를 효율적으로 제공해주기 위한 시맨틱 센서 웹이 연구되고 있다. 특히, W3C에서는 OGC의 SWE(Sensor Web Enablement)와 같은 센서 관련 표준들을 활용하고, 센서 데이터를 온톨로지로 표현할 수 있는 SSNO(Semantic Sensor Network Ontology)를 개발하였다. 그러나 이러한 연구들은 비시공간 센서 데이터에 대한 질의 처리는 가능하지만 시간과 공간 정보를 포함하는 시공간 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 어렵다는 문제점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 OGC의 "OpenGIS Simple Feature Specification for SQL"에서 제시한 공간 데이터 타입과 공간 연산자를 확장하여 시공간 데이터 타입과 시공간 연산자를 지원하는 SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹을 개발하였다. SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹은 시공간 센서 데이터인 SensorML(Sensor Model Language)과 O&M(Observations and Measurements) 스키마를 분석하여 SSNO 문서로 변환 및 저장하고, 시공간 연산자와 시공간 추론 규칙을 적용하여 효율적인 질의 처리를 수행한다. 마지막으로, 이러한 SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹을 가상 시나리오에 적용해 봄으로써 본 시스템의 효용성을 검증하였다.
Wireless sensor networks (WSNs) are used to collect various data in environment monitoring applications. A spatial clustering may reduce energy consumption of data collection by partitioning the WSN into a set of spatial clusters with similar sensing data. For each cluster, only a few sensor nodes (samplers) report their sensing data to a base station (BS). The BS may predict the missed data of non-samplers using the spatial correlations between sensor nodes. ASAP is a representative data collection algorithm using the spatial clustering. It periodically reconstructs the entire network into new clusters to accommodate to the change of spatial correlations, which results in high message overhead. In this paper, we propose a new data collection algorithm, name EPDC (Energy-efficient Periodic Data Collection). Unlike ASAP, EPDC identifies a specific cluster consisting of many dissimilar sensor nodes. Then it reconstructs only the cluster into subclusters each of which includes strongly correlated sensor nodes. EPDC also tries to reduce the message overhead by incorporating a judicious probabilistic model transfer method. We evaluate the performance of EPDC and ASAP using a simulation model. The experiment results show that the performance improvement of EPDC is up to 84% compared to ASAP.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권9호
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pp.3151-3168
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2021
Internet of Things (IoT) connects several objects with embedded sensors and they are capable of exchanging information between devices to create a smart environment. IoT smart devices have limited resources, such as batteries, computing power, and bandwidth, but comprehensive sensing causes severe energy restrictions, lowering data quality. The main objective of the proposal is to build a hybrid protocol which provides high data quality and reduced energy consumption in IoT sensor network. The hybrid protocol gives a flexible and complete solution for sensor selection problem. It selects a subset of active sensor nodes in the network which will increase the data quality and optimize the energy consumption. Since the unused sensor nodes switch off during the sensing phase, the energy consumption is greatly reduced. The hybrid protocol uses Dijkstra's algorithm for determining the shortest path for sensing data and Ant colony inspired variable path selection algorithm for selecting active nodes in the network. The missing data due to inactive sensor nodes is reconstructed using enhanced belief propagation algorithm. The proposed hybrid method is evaluated using real sensor data and the demonstrated results show significant improvement in energy consumption, data utility and data reconstruction rate compared to other existing methods.
Mobile devices are becoming increasingly sophisticated and the latest generation of smartphones now incorporates many diverse and powerful sensors. These sensors include acceleration sensor, magnetic field sensor, light sensor, proximity sensor, gyroscope sensor, pressure sensor, rotation vector sensor, gravity sensor and orientation sensor. The availability of these sensors in mass-marketed communication devices creates exciting new opportunities for data mining and data mining applications. In this paper, we describe and evaluate a system that uses phone-based accelerometers to perform activity recognition, a task which involves identifying the physical activity that a user is performing. To implement our system, we collected labeled accelerometer data from 10 users as they performed daily activities such as "phone detached", "idle", "walking", "running", and "jumping", and then aggregated this time series data into examples that summarize the user activity 5-minute intervals. We then used the resulting training data to induce a predictive model for activity recognition. This work is significant because the activity recognition model permits us to gain useful knowledge about the habits of millions of users-just by having them carry cell phones in their pockets.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권2호
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pp.247-268
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2011
Due to the application-specific nature of wireless sensor networks, the sensitivity to such a requirement as data reporting interval varies according to the type of application. Such considerations require an application-specific, parameter tuning paradigm allowing us to maximize energy conservation prolonging the operational network lifetime. In this paper, we propose a reporting interval adaptive, sensor control platform for energy-saving data gathering in wireless sensor networks. The ultimate goal is to extend the network lifetime by providing sensors with high adaptability to application-dependent or time-varying, reporting interval requirements. The proposed sensor control platform is based upon a two phase clustering (TPC) scheme which constructs two types of links within each cluster - namely, direct link and relay link. The direct links are used for control and time-critical, sensed data forwarding while the relay links are used only for multi-hop data reporting. Sensors opportunistically use the energy-saving relay link depending on the user reporting, interval constraint. We present factors that should be considered in deciding the total number of relay links and how sensors are scheduled for sensed data forwarding within a cluster for a given reporting interval and link quality. Simulation and implementation studies demonstrate that the proposed sensor control platform can help individual sensors save a significant amount of energy in reporting data, particularly in dense sensor networks. Such saving can be realized by the adaptability of the sensor to the reporting interval requirements.
네트워크 분야에서 데이터 압축은 네트워크 트래픽을 줄이기 위한 전통적이고 효과적인 방법 중 하나이다. 센서 네트워크의 데이터는 시/공간적인 연관성을 가지고 있으며, 이러한 특성을 이용한 데이터 압축 기법들이 많이 연구되고 있다. 센서 노드는 제한된 범위내의 통신이 가능하며, 자신의 통신 반경내의 데이터만을 활용한다. 만약 네트워크의 전체 데이터 분포 특성을 활용할 수 있다면, 데이터 압축의 효율을 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 전체 데이터 분포 특성을 활용하기 위한 새로운 접근의 피드백 배포 기법을 통한 데이터 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기지국 혹은 슈퍼 노드에 의해 수집된 데이터의 빈도를 이용하여 허프만 코드를 생성하고, 배포함으로써 네트워크 전체의 데이터 압축을 용이하게 한다. 본 논문의 우수성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 통해 성능 평가를 수행하였으며 그 결과 네트워크의 수명이 약 30% 증가하였다.
최근 GeoSensor 활용이 증가함에 따라 공간 센서 데이터와 같은 2차원 데이타를 효율적으로 처리하기 위한 질의 처리 시스템이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존 질의 처리 시스템들은 시공간 센서 데이터와 같은 다차원 데이타를 처리하기 위한 데이타 타입과 연산자를 지원하지 않기 때문에 이와 같은 다차원 데이터를 처리하기에 미흡하다. 따라서, 본 논문은 이러한 센서 네트워크에서 다차원 데이타를 효율적으로 처리하기 위하여 질의 처리 시스템을 개발하였다. 마지막으로 본 논문은 시나리오를 통해 본 시스템의 효용성을 검증하고, 수행시간 및 메모리 사용량 등의 성능평가를 통해 기존 시스템들보다 성능이 우수함을 입증하였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.768-771
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2006
In WSN(Wireless Sensor Network) environment, a large amount of sensors, which are small and heterogeneous, generates data stream successively in physical space. These sensors are composed of measured data and metadata. Metadata includes various features such as location, sampling time, measurement unit, and their types. Until now, wireless sensors have been managed with individual specification, not the explicit standardization of metadata, so it is difficult to collect and communicate between heterogeneous sensors. To solve this problem, OGC(Open Geospatial Consortium) has proposed a SensorML(Sensor Model Language) which can manage metadata of heterogeneous sensors with unique format. In this paper, we introduce a metadata model using SensorML specification to manage various sensors, which are distributed in a wide scope. In addition, we implement the metadata management module applied to the sensor data stream management system. We provide many functions, namely generating metadata file, registering and storing them according to definition of SensorML.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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