• 제목/요약/키워드: TSN

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Exploiting cognitive wireless nodes for priority-based data communication in terrestrial sensor networks

  • Bayrakdar, Muhammed Enes
    • ETRI Journal
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    • 제42권1호
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    • pp.36-45
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    • 2020
  • A priority-based data communication approach, developed by employing cognitive radio capacity for sensor nodes in a wireless terrestrial sensor network (TSN), has been proposed. Data sensed by a sensor node-an unlicensed user-were prioritized, taking sensed data importance into account. For data of equal priority, a first come first serve algorithm was used. Non-preemptive priority scheduling was adopted, in order not to interrupt any ongoing transmissions. Licensed users used a nonpersistent, slotted, carrier sense multiple access (CSMA) technique, while unlicensed sensor nodes used a nonpersistent CSMA technique for lossless data transmission, in an energy-restricted, TSN environment. Depending on the analytical model, the proposed wireless TSN environment was simulated using Riverbed software, and to analyze sensor network performance, delay, energy, and throughput parameters were examined. Evaluating the proposed approach showed that the average delay for sensed, high priority data was significantly reduced, indicating that maximum throughput had been achieved using wireless sensor nodes with cognitive radio capacity.

Ubiquitous Transportation Sensor Network에서 Bird's-Eye View 서비스 (Bird's-Eye View Service under Ubiquitous Transportation Sensor Network Environments)

  • 김주환;남두희;백성준
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.225-231
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    • 2013
  • Bird-Eye View 서비스는 특정 도로구간에서 안개, 폭우, 폭설 등으로 운전자의 시계가 매우 불량할 때 주변 UVS 차량 위치정보 및 주행속도 기반의 안전거리 경보를 제공하여 안전주행을 지원하는 서비스로 규정할 수 있다. 시계 확보 불가능 시 V2V 통신을 통해 주변 UVS 차량의 정보를 수신하여 상대거리 정보를 표출함으로써 추돌 및 충돌사고의 위험을 감소시키는 한편, 차량 간 상대속도를 기반으로 안전거리를 산정하고 안전거리가 미 확보될 때에는 경보를 제공하여 운전자의 안전한 주행을 유도한다. 이를 기존의 장소중심 교통정보수집방식에서 이제는 각 개인 스마트폰을 이용한 u-TSN(Ubiquitous Transportation Sensor Network) 즉, 센서네트워크 기반에서 능동적, 자율적으로 이루어지게 하는 교통서비스 인프라를 구축 정보수집, 가공, 제공의 일련의 프로세스로 구현하였다.

유비쿼터스 환경에서의 교통류율 산정모형 개발 및 활용 (A Flow Rate Estimation Model Development and Its Application in the Ubiquitous Environment)

  • 최기주;김인수;이정우;심상우
    • 대한토목학회논문집
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    • 제29권4D호
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    • pp.459-465
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    • 2009
  • u-Transportation (u-T) 환경은 차세대의 ITS로 간주되는 미래형 교통서비스로서 어디에서나 적절한 교통서비스를 제공하는 신 교통공간을 의미한다. 그러한 환경의 기초연구로서 본 연구는 기존 ITS에서 교통량 산출 방법을 검토하고, u-T 자료 수집환경(u-TSN)의 자료수집형태를 시뮬레이션으로 구현하여 ITS의 교통량 산정 결과와의 차이점을 연구하였다. 그 결과, u-T에서 단속류의 교통류율이 ITS보다 3.58% 높게 나타났으며, 평가지표 MARE와 MAE 값이 각각 31.4%, 31.1% 낮게 나타나고, 평가지표 균등계수는 1.9% 높게 나타나 상대적으로 u-TSN의 교통자료 집계가 더 우수함을 알 수 있었다. 이는 상류부 링크의 특정지점 교통량을 고려하지 못한 기존 방법론에 비해, u-T에서의 링크 특성이 잘 반영된 링크의 대표치라는데 의의 또한 있는바, 설계시간계수 등의 설계분야, 운영 분야 등에 보다 적절한 교통류율의 제공이 가능할 것으로 판단된다.

통합 플로우 기반 네트워크의 지연시간 최대치 분석 (Delay Bound Analysis of Networks based on Flow Aggregation)

  • 정진우
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.107-112
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    • 2020
  • 본 연구에서는 IEEE 802.1 time sensitive network(TSN) task group(TG)에서 표준화 중인 asynchronous traffic shaping (ATS) 기술에서 제시된 minimal interleaved regulator(IR) 개념을 확장 적용한 통합 플로우 기반 지연시간 보장 프레임워크를 분석하였다. 해당 프레임워크는 단위 네트워크의 출력포트에 IR을 적용하여 burst 축적을 방지하면서, 동시에 단위 네트워크 안에서는 입출력 포트를 기준으로 플로우를 통합하여 복잡도를 낮출 수 있다. 본 연구에서는 다양한 파라미터들 가진 네트워크에서의 수치적 분석을 통해서, 제안된 낮은 복잡도의 프레임워크의 성능이 기존 integrated services (IntServ) 프레임워크보다 더 우수하거나 비슷함을 보였다. 특히 통합 플로우의 크기와 단위 네트워크의 크기가 클수록 성능이 우수해짐을 확인하였다.

스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜 개발 (The Development of Protocol for Construction of Smart Factory)

  • 이용민;이원복;이승호
    • 전기전자학회논문지
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    • 제23권3호
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    • pp.1096-1099
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    • 2019
  • 본 논문에서는 스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜을 제안한다. 제안하는 스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜은 OPC UA Server/Client, TSN 실시간 통신 기술, NTP & PTP 시간 동기화 프로토콜, 필드버스(Field Bus) 프로토콜 및 컨버젼 모듈, 데이터 전송지연에 대한 저장기술 및 동기화 프로토콜로 구성된다. OPC UA Server/Client 는 산업용 하드웨어 디바이스와 인터페이스 하기 위한 시스템 통합 프로토콜로써 플랫폼에 의존적이지 않고 다방면에서 사용할 수 있는 표준을 지원한다. TSN 실시간 통신 기술은 고속 네트워크 환경에서 디바이스들 간 정확한 시간을 공유함으로써 생산라인 등의 정밀한 시간관리 및 제어기술을 제공한다. NTP & PTP 시간 동기화 프로토콜은 IEEE1588 표준화 기술을 제공한다. 필드버스 프로토콜 및 컨버젼 모듈은 산업에서 주로 사용하는 프로토콜을 OPC로 변환하여 연결의 확장성을 제공한다. 데이터 전송 지연에 대한 저장기술 및 동기화 프로토콜은 데이터 전송 지연과 데이터의 손실에 대한 해결 기능을 제공한다. 제안된 스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜의 성능을 평가하기 위하여 시험기관에서 실험한 결과 응답시간은 0.1367ms, 동기시간은 0.404ms, 동시접속 수는 100개, 프로토콜의 연동개수 5개, 데이터 저장 및 동기화는 1,000노드로 세계최고 수준과 동일한 결과를 산출하였다.

Industrial IoT를 위한 5G-TSN 기술 동향 (Research Trend in 5G-TSN for Industrial IoT)

  • 김경수;강유화;김창기
    • 전자통신동향분석
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    • 제35권5호
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    • pp.43-56
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    • 2020
  • The 5G system standardization body has been developing standard functions to provide ultra-high speed, ultra-high reliability, ultra-low latency, and ultra-connected services. In 3GPP Rel-16, which was recently completed, this system has begun to develop ultra-high reliability and ultra-low latency communication functions to support the vertical industry. It is expected that the trend in the adoption of mobile communication by the vertical industry will continue with the introduction of 5G. In this paper, we present the industrial Internet-of-Things (IIoT) service scenarios and requirements for the adoption of 5G systems by the vertical industry and the related standardization trend at present. In particular, we introduce the 5G time-sensitive networking standard technology, a core technology for realizing 5G-based smart factories, for IIoT services.

TSN을 이용한 도로 감시 카메라 영상의 강우량 인식 방법 (Rainfall Recognition from Road Surveillance Videos Using TSN)

  • ;현종환;최호진
    • 한국대기환경학회지
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    • 제34권5호
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    • pp.735-747
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    • 2018
  • Rainfall depth is an important meteorological information. Generally, high spatial resolution rainfall data such as road-level rainfall data are more beneficial. However, it is expensive to set up sufficient Automatic Weather Systems to get the road-level rainfall data. In this paper, we propose to use deep learning to recognize rainfall depth from road surveillance videos. To achieve this goal, we collect a new video dataset and propose a procedure to calculate refined rainfall depth from the original meteorological data. We also propose to utilize the differential frame as well as the optical flow image for better recognition of rainfall depth. Under the Temporal Segment Networks framework, the experimental results show that the combination of the video frame and the differential frame is a superior solution for the rainfall depth recognition. The final model is able to achieve high performance in the single-location low sensitivity classification task and reasonable accuracy in the higher sensitivity classification task for both the single-location and the multi-location case.