KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.1929-1950
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2020
Reliable and secure data transmission in the application environment assisted by the wireless sensor network is one of the major challenges. Problem like blind forwarding and data inaccessibility affect the efficiency of overall infrastructure performance. This paper proposes routing protocol for forwarding and error recovery during packet loss. The same is achieved by energy and hops distance-based formulation of the routing mechanism. The reachability of the intermediate node to the source node is the major factor that helps in improving the lifetime of the network. On the other hand, intelligent hop selection increases the reliability over continuous data transmission. The number of hop count is factor of hop weight and available energy of the node. The comparison over the previous state of the art using QualNet-7.4 network simulator shows the effectiveness of proposed work in terms of overall energy conservation of network and reliable data delivery. The simulation results also show the elimination of blind forwarding and data inaccessibility.
본 논문은 센서 네트워크의 주요 문제점인 센서 노드의 이탈과 네트워크 변화에 따른 네트워크 수명 감소를 개선하기 위한 논문이다. 기존 Scalable Topology Organization(STO) 기반 지그비 트리 토폴로지 컨트롤 알고리즘은 전력 소모에 대한 방안을 고려하지 않아 네트워크의 수명이 비교적 짧았다. 이에 따라 매 라운드가 지날때마다 부모 노드를 새로 선출하고 네트워크 토폴로지를 새로 구성하는 클러스터 헤더 선출 기법을 도입하여 네트워크의 전체적인 수명을 연장하였다. 이에 대한 성능은 OMNet++ 시뮬레이터를 통해 동일한 실험 환경에서 기존의 STO 알고리즘과 제안하는 클러스터 헤더 선출 기법을 도입했을 때의 결과를 도출하였고 그 결과 네트워크 수명을 약 40% 증가시킬 수 있었으며 배터리 잔량 부분에서도 약 10%의 성능이 개선된 것을 확인 할 수 있었다.
무선 센서 네트워크의 각 센서 노드는 배터리 기반의 제한된 에너지로 동작하기 때문에 무선 센서 네트워크에서의 효율적인 에너지 사용에 많은 연구가 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크와 같이 많은 수의 센서 노드가 조밀하게 분포되어 긴밀한 협업을 통해 정보를 모으고 전달하는 유기적인 시스템에서는 가능한 많은 노드들이 생존하는 것이 망의 수명에 더욱 중요한 요인이 된다. 본 논문에서는 에너지 효율이 중요한 요소 가운데 하나인 센서 네트워크에서 효율적인 라우팅을 위한 기존의 연구들을 고찰하고, 개선된 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 클러스터 구성을 위해 싱크에서 노드의 흠 수에 따라 플러딩을 통해 각 노드에게 클러스터 ID를 부여하며, 부여된 클러스터 ID를 기반으로 계층적 데이터를 전송하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에 대해서는 NS-2 시뮬레이션을 기반으로 로드의 수명과 데이터 량, 오버헤드에 대한 성능 분석을 수행하였다.
무선 센서 네트워크는 다수의 센서 노드로 구성되며, 센서 노드들의 협력 작업을 통해 하나의 공통 작업을 수행한다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 발생하는 일시적인 혼잡상황을 제어하기 위해 기존의 ECN 메커니즘과 크로스 레이어 기술을 적용한 혼잡제어 메커니즘을 제안하였다. 성능분석을 위해 NS-2 시뮬레이터를 이용하여 무선 센서 네트워크에 혼잡상황 발생시 싱크 노드에서의 패킷 처리율을 분석하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 메커니즘이 무선 센서 네트워크의 혼잡에 효과적으로 대응함을 나타내었다.
International journal of advanced smart convergence
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제5권1호
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pp.34-46
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2016
Networked Control System (NCS) has evolved in the past decade through the advances in communication technology. The problems involved in NCS are broadly classified into two categories namely network issues due to network and control performance due to system network. The network problems are related to bandwidth allocation, scheduling and network security, and the control problems deal with stability analysis and delay compensation. Various delays with variable length occur due to sharing a common network medium. Though most delays are very less and mostly neglected, the network induced delay is significant. It occurs when sensors, actuators, and controllers exchange data packet across the communication network. Networked induced delay arises from sensor to controller and controller to actuator. This paper presents an adaptive delay compensation process for efficient control. Though Smith predictor has been commonly used as dead time compensators, it is not adaptive to match with the stochastic behavior of network characteristics. Time delay adaptive compensation gives an effective control to solve dead time, and creates a virtual environment using the plant model and computed delay which is used to compensate the effect of delay. This approach is simulated using TrueTime simulator that is a Matlab Simulink based simulator facilitates co-simulation of controller task execution in real-time kernels, network transmissions and continuous plant dynamics for NCS. The simulation result is analyzed, and it is confirmed that this control provides good performance.
최근 항공기내 전자장비 간의 유선 하네스를 무선 네트워크로 대체하고자 하는 많은 연구가 항공 산업체를 중심으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 항공기내 무선 네트워크의 핵심 기반 기술을 검증하고 각 계층 기술을 효율적으로 통합 할 수 있는 이벤트 기반 시뮬레이터(ES-WAIC; Event-Based Simulator for Wireless Avionics Intra-Communications)를 개발하였다. ES-WAIC은 상위의 실시간 제어 응용 개발자와 네트워크 계층 개발자의 코드 가독성을 증대시키기 위하여 개발되었다. 특히, 실질적인 저전력 무선 임베디드 네트워크의 이벤트 기반 언어 방식을 구현하여 임베디드 시스템에 적용 할 수 있는 이식성과 호환성을 증가시켰다. ES-WAIC은 4.4GHz대역에서의 항공기내 무선통신 채널 모델링, PHY, MAC, Network, Application을 포함한 전반전인 계층이 구현되었다.
6LoWPAN은 IEEE 802.15.4 표준의MAC 및 PHY 계층에서 IPv6 패킷을 전송하는 기술이다. IP 계층과 MAC 계층 사이에 위치한 어뎁테이션 계층에서는 IPv6 패킷의 단편화와 재조립을 수행한다. IETF 6LoWPAN WG의 표준트랙 기술문서인 RFC4944에서 패킷의 단편화와 재조립 기술에 대하여 정의하고 있다. 본 논문에서는 IPv6 패킷의 단편화와 재조립 성능을 평가하는 6PASim의 개발을 제안한다. 6PASim은 상위 계층으로부터 전달되는 IP 패킷을 IEEE 802.15.4 프레임에 실어 전송하는 패킷 송신 모듈과 전송된 프레임을 완벽한 IPv6 패킷으로 재조립하는 패킷 수신 모듈로 구성된다. 6PASim을 이용함으로 써 송, 수신된 데이터의 양과 제어메시지의 사용량을 평가 할 수 있다. 시뮬레이션 결과, SRM 기법이 IRM 기법보다 우수한 성능을 보임을 알 수 있다.
Ubiquitous-Transportation sensor network is able to realize a vehicle ad-hoc network. Since there are some problems in an existing ITS system, the new technology and traffic information strategies are requirements in this advanced system, u-TSN. The purposes of this paper is to introduce the components on u-TSN system, establish new traffic strategies for this system, and then evaluate these strategies by making a comparative study of ITS and using micro traffic simulator, AIMSUN. The strategy evaluated by AIMSUN is position-based multicast strategy which provides traffic information to vehicles using V2I (vehicle to Infrastructure) communication. This paper focuses on the providing real-time route guidance information when congestion is occurred by the incidents. This study estimates total travel time on each route by API modules. Result from simulation experiments suggests that position-based multicast strategy can achieve more optimal network performance and increased driver satisfaction since the total accumulated travel times of both the major road and the total system on position-based multicast strategy are less than those on VMS.
This paper suggests the method for estimating a partial discharge (PD) location using divide of the inside transformer as a grid. The PD location is found swiftly and economically compared with the typical method detecting a PD. The reason is that the location of PD is detected in the section. The estimation of PD location is trained using the Neural Network. JavaNNS(Java Neural Network Simulator) and SNNS(Stuttgart Neural Network Simulator) are used for searching the location of PD. The simulation procedure is following, The transformer is assumed that the case is a regular hexahedron. The sensor is installed in a proper location. A section of PD location is set as a target, and training set is studied with several PD locations in the inside of the transformer. As a result of training process, the learning capability of neural network is excellent. The PD location is detected by division of internal structure of transformer and application of neural network.
지형의 상태를 정확히 알 수 없는 타겟 지역에 모바일 센서 네트워크를 구축하는 것은 타겟 지역에 필요한 센서 노드의 수, 유지되어야 할 connectivity, 센서 노드들에 의해 타겟 지역이 coverage 되는 비율을 예측 할 수 없기 때문에 그 효율성을 가늠하기가 어렵다. 본 논문에서 설계한 MSNS(Mobile Sensor Network Simulator)는 GML 문서를 통해 실제 지도상의 개체를 가시화 하고 Map Object의 장애물 여부를 설정하여 타겟 지역을 구성한다. 이를 기반으로 MSNS는 센서 노드의 수와 connectivity degree 그리고 센서 노드들의 센싱/통신/초음파 범위를 입력 받아 센서 노드의 현재 위치 정보, connectivity, 센싱 coverage를 가시화 하여 타겟 지역에 얼마나 많은 노드들이 필요한지 유추할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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