Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.12-14
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2021
A sensor registry system (SRS) provides semantic metadata about a sensor based on location information of a mobile device in order to solve a problem of interoperability between a sensor and a device. However, if the GPS of the mobile device is incorrectly received, the SRS receives incorrect sensor information and has a problem in that it cannot connect with the sensor. This paper proposes a dual collaboration strategy based on geographical embedding and LSTM-based path prediction to improve the probability of successful requests between mobile devices and sensors to address this problem and evaluate with the Monte Carlo approach. Through experiments, it was shown that the proposed method can compensate for location abnormalities and is an effective multicasting mechanism.
This paper presents a study on the Internet of Things based low-power wireless sensor networks for remote monitoring of wildlife ecosystem due to climate change. Especially, it is targeting the wild vegetation communities ecological monitoring. First, we performed a pre-test and analysis for selecting the appropriate frequency for the sensor network to collect and deliver information reliably in harsh propagation environment of the forest area, and selected for sensors for monitoring wild vegetation communities on the basis of considerations for selecting the best sensor. In addition, we have presented the platform concept and hierarchical function structures for effectively monitoring, analyzing and predicting of ecosystem changes, to apply the Internet of Things in the ecological monitoring area. Based on this, this paper presents the system architecture and design of the Internet of Things based low-power wireless sensor networks for monitoring the ecosystem of the wild vegetation communities. Finally, we constructed and operated the test-bed applied to real wild trees, using the developed prototype based on the design.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.6
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pp.153-158
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2016
Broadcasting in multi-hop wireless sensor networks is a basic operation that supports many applications such as route search, setting up addresses and sending messages from the sink to sensor nodes. The broadcasting using flooding causes problems that can be mentioned as a broadcasting storm such as redundancy, contention and collision. A variety of broadcasting schemes using wireless sensor networks have been proposed to achieve superior performance rather than simple flooding scheme. Broadcasting algorithms in wireless sensor networks can be classified into six subcategories: flooding scheme, probabilistic scheme, counter-based scheme, distance-based scheme, location-based schemes, and neighbor knowledge-based scheme. This study analyzes a simple flooding scheme, probabilistic scheme, counter-based scheme, distance-based scheme, and neighbor knowledge-based scheme, and compares the performance and efficiency of each scheme through network simulation.
$\textbullet$ Mobile robots $\textbullet$ Sensor-based motion planning $\textbullet$ Potential field $\textbullet$ Local minimum-free motion $\textbullet$ Virtual target point $\textbullet$ Set of linked line segments $\textbullet$ We build a sensor-based motion planning using virtual target point for free of local minimum
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.627-630
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2009
The combination of the marine use various multi sensor surveillance system technology with the development of servo motion control algorithm and gyro sensor in six freedom motion is implemented to analyze the movement response. The stabilization of the motion control is developed and Nano driving Precision Pan-Tilt/Gimbal system is obtained from the security positioning cameras with ultra high speed device is used to carry out the exact behavior of the device. The exact behavior will be used to make a essential equipment. Finally the development of the Nano Driving Multi Sensor, Nano of Surveillance System Driving Precision Pan-Tilt/Gimbal optimal design and production, 3-aix Gyro Sensor based with Servo Motion Control algorithm development, Image trace video software and hardware tracking the development is organized and discuss in details. The development of the equipment and the system integration are fully experimented and verified.
In structural health monitoring of large-scale structures, optimal sensor placement plays an important role because of the high cost of sensors and their supporting instruments, as well as the burden of data transmission and storage. In this study, a vibration sensor placement algorithm based on deep reinforcement learning (DRL) is proposed, which can effectively solve non-convex, high-dimensional, and discrete combinatorial sensor placement optimization problems. An objective function is constructed to estimate the quality of a specific vibration sensor placement scheme according to the modal assurance criterion (MAC). Using this objective function, a DRL-based algorithm is presented to determine the optimal vibration sensor placement scheme. Subsequently, we transform the sensor optimal placement process into a Markov decision process and employ a DRL-based optimization algorithm to maximize the objective function for optimal sensor placement. To illustrate the applicability of the proposed method, two examples are presented: a 10-story braced frame and a sea-crossing bridge model. A comparison study is also performed with a genetic algorithm and particle swarm algorithm. The proposed DRL-based algorithm can effectively solve the discrete combinatorial optimization problem for vibration sensor placements and can produce superior performance compared with the other two existing methods.
While the feasibility of vertical velocity as a threshold parameter for pre-impact fall detection has been verified, effects of sensor attachment locations and methods calculating vertical acceleration and velocity on the detection performance have not been studied yet. Regarding the vertical velocity-based pre-impact fall detection, this paper investigates detection accuracies of eight different cases depending on sensor locations (waist vs. sternum), vertical accelerations (accurate acceleration based on both accelerometer and gyroscope vs. approximated acceleration based on only accelerometer), and vertical velocities (velocity with attenuation vs. velocity difference). Test results show that the selection of waist-attached sensor, accurate acceleration, and velocity with attenuation based on accelerometer and gyroscope signals is the best in overall in terms of sensitivity and specificity of the detection as well as lead time.
The World Health Organization provides guidelines for managing the particulate matter (PM) level because a higher PM level represents a threat to human health. To manage the PM level, a procedure for measuring the PM value is first needed. We use a PM sensor that collects the PM level by laser-based light scattering (LLS) method because it is more cost effective than a beta attenuation monitor-based sensor or tapered element oscillating microbalance-based sensor. However, an LLS-based sensor has a higher probability of malfunctioning than the higher cost sensors. In this paper, we regard the overall malfunctioning, including strange value collection or missing collection data as anomalies, and we aim to detect anomalies for the maintenance of PM measuring sensors. We propose a novel architecture for solving the above aim that we call the hypothesis pruning generative adversarial network (HP-GAN). Through comparative experiments, we achieve AUROC and AUPRC values of 0.948 and 0.967, respectively, in the detection of anomalies in LLS-based PM measuring sensors. We conclude that our HP-GAN is a cutting-edge model for anomaly detection.
The design of a reliable and failsafe control system requires that sensor failures be detected and identified within acceptable time limit so that system malfunction can be prevented. This paper presents a model-based approach to sensor fault detection with applications to vehicle stability control systems. The effectiveness of the proposed method is illustrated through test data-based evaluation. Vehicle test data-based evaluation results show that the proposed fault management scheme can be used for the design of a failsafe VSCs.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06a
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pp.134-137
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2008
A novel Intrusion Detection and Response System (IDRS) for IP based Ubiquitous Sensor Networks (IP-USN) is proposed. According to the best of our knowledge this is the first security framework for any kind of IP based sensor devices. The proposed scheme is fast, lightweight in terms of computation and memory, which make it appropriate for resource constrained sensor devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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