The exceptional development of electronic device technology, the miniaturization of mobile devices, and the development of telecommunication technology has made it possible to monitor human biometric data anywhere and anytime by using different types of wearable or embedded sensors. In daily life, mobile devices can collect wireless body area network (WBAN) data, and the co-collected location data is also important for disease analysis. In order to efficiently analyze WBAN data, including location information and support medical analysis services, we propose a geohash-based spatial index method for a location-aware WBAN data monitoring system on the NoSQL database system, which uses an R-tree-based global tree to organize the real-time location data of a patient and a B-tree-based local tree to manage historical data. This type of spatial index method is a support cloud-based location-aware WBAN data monitoring system. In order to evaluate the proposed method, we built a system that can support a JavaScript Object Notation (JSON) and Binary JSON (BSON) document data on mobile gateway devices. The proposed spatial index method can efficiently process location-based queries for medical signal monitoring. In order to evaluate our index method, we simulated a small system on MongoDB with our proposed index method, which is a document-based NoSQL database system, and evaluated its performance.
WBAN (wireless body area network)은 비정상적인 건강 상태, 실시간 의료 모니터링, 원격 의료 지원 시스템을 조기에 탐지할 수 있는 네트워킹 기술이다. 최근에 이슈가 되고 있는 건강 관리를 위한 사물 인터넷 (IoT; internet of things)은 인간의 삶의 질을 향상시키는 데 가장 유망한 분야 중에 하나이다. 이것은 다른 통신 시스템과 마찬가지로 의료 통신 시스템의 높은 QoS (quality of service)요구사항을 만족해야 한다. 따라서 WBAN 통신 시스템의 QoS 요구 사항을 수용하기 위해 오류율 (BER; bit error rate) 임계 값을 선택하였다. 본 논문에서는 IR-UWB PPM 변조 방식을 이용한 WBAN 채널의 BER 성능을 계산하고 WBAN의 링크 버짓과 시스템 마진을 다양한 시스템 파라미터에 따라 분석하였다.
WBAN(Wireless Body Area Network) 기술은 인체 내부 및 외부에 부착한 디바이스들을 무선으로 연결하여 통신할 수 있는 근거리 무선 통신 기술로서 IEEE 802.15.6 TG BAN을 중심으로 물리 계층, 데이터 링크 계층, 네트워크 계층 및 응용계층 등에서 표준화가 진행되고 있다. WBAN 환경을 지원하기 위해서는 센서 노드 디바이스 뿐만 아니라 WBAN 미들웨어 및 WBAN 응용 서비스 등의 WBAN 핵심 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 3G, 4G, WiFi를 통하여 환자의 생체 정보를 정확하고 신속하게 전달하기 위한 목적으로 WBAN 환경을 위한 의료용 메시지 구조를 설계하고 WBAN 게이트웨이 관리 엔진을 통하여 BN으로부터 들어온 환자의 생체 정보를 스마트폰에서 확인할 수 있는 의료용 애플리케이션을 구현하였다.
인체영역 무선네트워크(WBAN)기술 기반의 생체정보 모니터링서비스의 확장과 성장은 생체신호 감지 및 측정, 생체정보의 원격제어, 실시간 모니터링기술의 진화를 가속화시키고 있다. 기술진화에 대응한 선행기술 확보와 시장선점을 위해 생체정보 모니터링 시스템의 설계 및 구축은 최신 기술 동향과 표준화 이슈의 전략적인 반영이 필수적이다. 논문은 기술 및 연구개발 동향과 이슈를 조사, 분석하고 기술적 대응과제를 제시한다.
FANET은 무인 항공기들로 구성된 애드혹 네트워크로서, 무인 항공기 간의 데이터 전달을 위해 3차원 상에 형성된 네트워크이다. 현재까지 이루어진 대부분의 FANET 활용에 대한 연구는 무인항공기에 장착된 카메라 센서를 활용하여 지상으로부터 데이터를 수집하고, 이를 전달하고 처리하여 특정한 목적에 활용하는 것이다. 하지만 인간 신체 영역의 데이터를 수집하고 이를 FANET을 통해 전달하는 WBAN과 FANET의 융합에 관한 연구는 아직 많이 이루어지 않았다. 따라서 본 연구는 데이터 전달을 위한 통신체계가 잘 갖추어져 있지 않은 도서 또는 오지 지역에서 활동하는 사람들의 인체 데이터를 수집하기 위해 WBAN을 구성하고, 수집된 데이터를 FANET을 통해 전달하는 체계를 연구한다. 특히 WBAN과 FANET의 융합 네트워크에서 신체의 응급데이터를 전달하기 위한 가능한 데이터 전달방법을 분석하고, 효율적으로 데이터를 전달할 수 있는 전송 모델을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권5호
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pp.1036-1057
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2013
Wireless body area network (WBAN) is a promising candidate for future health monitoring system. Nevertheless, the path to mature solutions is still facing a lot of challenges that need to be overcome. Energy efficient scheduling is one of these challenges given the scarcity of available energy of biosensors and the lack of portability. Therefore, researchers from academia, industry and health sectors are working together to realize practical solutions for these challenges. The main difficulty in WBAN is the uncertainty in the state of the monitored system. Intelligent learning approaches such as a Markov Decision Process (MDP) were proposed to tackle this issue. A Markov Decision Process (MDP) is a form of Markov Chain in which the transition matrix depends on the action taken by the decision maker (agent) at each time step. The agent receives a reward, which depends on the action and the state. The goal is to find a function, called a policy, which specifies which action to take in each state, so as to maximize some utility functions (e.g., the mean or expected discounted sum) of the sequence of rewards. A partially Observable Markov Decision Processes (POMDP) is a generalization of Markov decision processes that allows for the incomplete information regarding the state of the system. In this case, the state is not visible to the agent. This has many applications in operations research and artificial intelligence. Due to incomplete knowledge of the system, this uncertainty makes formulating and solving POMDP models mathematically complex and computationally expensive. Limited progress has been made in terms of applying POMPD to real applications. In this paper, we surveyed the existing methods and algorithms for solving POMDP in the general domain and in particular in Wireless body area network (WBAN). In addition, the papers discussed recent real implementation of POMDP on practical problems of WBAN. We believe that this work will provide valuable insights for the newcomers who would like to pursue related research in the domain of WBAN.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권5호
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pp.949-966
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2013
Recently, Wireless Body Area Network (WBAN) has promise to revolutionize human daily life. The need for multiple sensors and constant monitoring lead these systems to be energy hungry and expensive with short operating lifetimes. In this paper, we offer a review of existing work of WBAN and focus on energy-aware management in it. We emphasize that nodes computation, wireless communication, topology deployment and energy scavenging are main domains for making a long-lived WBAN. We study the popular power management technique Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS) and identify the impact of slack time in Dynamic Power Management (DPM), and finally propose an enhanced dynamic power management method to schedule scaled jobs at slack time with the goal of saving energy and keeping system reliability. Theoretical and experimental evaluations exhibit the effectiveness and efficiency of the proposed method.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권12호
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pp.1-12
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2022
Besides unexpected growth perceived by IoT's, the variety and volume of threats have increased tremendously, making it a necessity to introduce intrusion detections systems for prevention and detection of such threats. But Intrusion Detection and Prevention System (IDPS) inside the IoT network yet introduces some unique challenges due to their unique characteristics, such as privacy inference, performance, and detection rate and their frequency in the dynamic networks. Our research is focused on the privacy inferences of existing intrusion prevention and detection system approaches. We also tackle the problem of providing unified a solution to implement the open-source IDPS in the IoT architecture for assessing the performance of IDS by calculating; usage consumption and detection rate. The proposed scheme is considered to help implement the human health monitoring system in IoT networks
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권11호
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pp.4436-4452
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2015
The IEEE 802.15.6 standard is introduced to satisfy all the requirements for monitoring systems operating in, on, or around the human body. In this paper, analytical models are developed for evaluating the performance of the IEEE 802.15.6 CSMA/CA-based medium access control protocol for wireless body area networks (WBAN) under unsaturation condition. We employ a three-dimensional Markov chain to model the backoff procedure, and an M/G/1/K queuing system to describe the packet queues in the buffer. The throughput and delay performances of WBAN operating in the beacon mode are analyzed in heterogeneous network comprised of different user priorities. Simulation results are included to demonstrate the accuracy of the proposed analytical model.
Su, Haoru;Yuan, Xiaoming;Tang, Yujie;Tian, Rui;Sun, Enchang;Yan, Hairong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4385-4399
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2021
The Internet of Things (IoT) eHealth systems composed by Wireless Body Area Network (WBAN) has emerged recently. Sensor nodes are placed around or in the human body to collect physiological data. WBAN has many different applications, for instance health monitoring. Since the limitation of the size of the battery, besides speed, reliability, and accuracy; design of WBAN protocols should consider the energy efficiency and time delay. To solve these problems, this paper adopt the end-edge-cloud orchestrated network architecture and propose a transmission based on reinforcement algorithm. The priority of sensing data is classified according to certain application. System utility function is modeled according to the channel factors, the energy utility, and successful transmission conditions. The optimization problem is mapped to Q-learning model. Following this online power control protocol, the energy level of both the senor to coordinator, and coordinator to edge server can be modified according to the current channel condition. The network performance is evaluated by simulation. The results show that the proposed power control protocol has higher system energy efficiency, delivery ratio, and throughput.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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