Raazi, Syed Muhammad Khaliq-Ur-Rahman;Lee, Sung-Young
Journal of Computing Science and Engineering
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v.4
no.1
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pp.23-51
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2010
Wireless Sensor Networks (WSN) have proved to be useful in applications that involve monitoring of real-time data. There is a wide variety of monitoring applications that can employ Wireless Sensor Network. Characteristics of a WSN, such as topology and scale, depend upon the application, for which it is employed. Security requirements in WSN vary according to the application dependent network characteristics and the characteristics of an application itself. Key management is the most important aspect of security as some other security modules depend on it. We discuss application dependent variations in WSN, corresponding changes in the security requirements of WSN and the applicability of existing key management solutions in each scenario.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.1
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pp.147-161
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2012
In recent years, machine-to-machine (M2M) communications are under rapid development to meet the fast-increasing requirements of multi-type wireless services and applications. In order to satisfy M2M communications requirements, heterogeneous networks convergence appears in many areas, i.e., mobile cellular networks (MCNs) and wireless sensor networks (WSNs) are evolving from heterogeneous to converged. In this paper, we introduce the system architecture and application requirement for converged MCN and WSN, where mobile terminals in MCN are acting as both sensor nodes and gateways for WSN. And then, we discuss the joint optimization of converged networks for M2M communications. Finally, we discuss the technical challenges in the converged process of MCN and WSN.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.10a
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pp.445-448
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2007
In this paper, we present an energy efficient MAC protocol for WSN(Wireless Sensor Networks). WSN is a self organized network to collect environmental data by small size sensor nodes which consist of wireless communication unit, MPU, sensing module etc.. In the WSN, such sensor nodes operate with limited energy and how efficient use this network has been debated recently. Therefore. we present a method to consume energy equaly by modifying existing S-MAC for efficient scheduling and data transmission.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.7
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pp.3480-3500
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2017
Accurate locating for the mobile target remains a challenge in various applications of wireless sensor networks (WSNs). Unfortunately, most of the typical localization algorithms perform well only in the WSN with densely distributed sensor nodes. The non-localizable problem is prone to happening when a target moves into the WSN with sparsely distributed sensor nodes. To solve this problem, we propose a collaborative and predictive localization algorithm (CPLA). The Gaussian mixture model (GMM) is introduced to predict the posterior trajectory for a mobile target by training its prior trajectory. In addition, the collaborative and predictive schemes are designed to solve the non-localizable problems in the two-anchor nodes locating, one-anchor node locating and non-anchor node locating situations. Simulation results prove that the CPLA exhibits higher localization accuracy than other tested predictive localization algorithms either in the WSN with sparsely distributed sensor nodes or in the WSN with densely distributed sensor nodes.
This paper has focused on the development of an educational sensor network (ESN) based on wireless sensor networks(WSN) and pervasive monitoring systems for students' activity during scientific experiments. A number of WSN systems have been proposed with integrated wireless transmission, mounted sensor boards and local processing. However, there is no trail to employ WSN on the educational field. In this paper, to facilitate research and development using wireless sensor network and multi-sensor data fusion, the educational sensor network (ESN) hardware development platform is presented. The ESN project is conducted over one semester time period (Spring Semesters). It involves approximately twenty middle school students who enrolled a gifted program in Kongju National University. Though under prepared, these students are in general highly motivated to learning specially when presented with the ESN project. An ESN project such as this is expected to provide an excellent means for teaching and learning scientific and mathematical principles.
Advances in wireless sensor network (WSN) technology have enabled small and low-cost sensors with the capability of sensing various types of physical and environmental conditions, data processing, and wireless communication. In the WSN, the sensor nodes have a limited transmission range and their processing and storage capabilities as well as their energy resources are limited. A triple umpiring system has already been proved for its better performance in WSNs. The clustering technique is effective in prolonging the lifetime of the WSN. In this study, we have modified the ad-hoc on demand distance vector routing by incorporating signal-to-noise ratio (SNR) based dynamic clustering. The proposed scheme, which is an efficient and secure routing protocol for wireless sensor networks through SNR-based dynamic clustering (ESRPSDC) mechanisms, can partition the nodes into clusters and select the cluster head (CH) among the nodes based on the energy, and non CH nodes join with a specific CH based on the SNR values. Error recovery has been implemented during the inter-cluster routing in order to avoid end-to-end error recovery. Security has been achieved by isolating the malicious nodes using sink-based routing pattern analysis. Extensive investigation studies using a global mobile simulator have shown that this hybrid ESRP significantly improves the energy efficiency and packet reception rate as compared with the SNR unaware routing algorithms such as the low energy aware adaptive clustering hierarchy and power efficient gathering in sensor information systems.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.5
no.6
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pp.127-134
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2016
WBSN (Wireless Body Sensor Network), also called WBAN (Wireless Body Area Networks) generally, is a kind of WSN (Wireless Sensor Network) applications, which is composed of the various sensor nodes residing in human body embodied or in wearable way. The measured data at each sensor node in WBSN requires being synchronized at sink node for exact analysis for status of human body, which is like WSN. Although many time synchronization protocols for WSN has been already developed, they are not appropriate to WBSN. In this paper, a new time synchronization protocol for WBSN considering the characteristics of WBSN is proposed. The proposed scheme is not only simple, but also consumes less power, leading to increasing network life time. We will show that the proposed scheme is appropriate to WBSN by evaluating its performance by simulation.
Coverage completeness is an important indicator for quality of service in wireless sensor networks (WSN). Due to limited energy and diverse working conditions, the sensor nodes have different lifetimes which often cause network holes. Most of the existing methods expose large limitation and one-sidedness because they generally consider only one aspect, either coverage rate or energy issue. This paper presents a novel method for coverage hole detection with residual energy in randomly deployed wireless sensor networks. By calculating the life expectancy of working nodes through residual energy, we make a trade-off between network repair cost and energy waste. The working nodes with short lifetime are screened out according to a proper ratio. After that, the locations of coverage holes can be determined by calculating the joint coverage probability and the evaluation criteria. Simulation result shows that compared to those traditional algorithms without consideration of energy problem, our method can effectively maintain the coverage quality of repaired WSN while enhancing the life span of WSN at the same time.
As IoT(Internet Of Things) devices like a smart sensor have constrained power sources, a power strategy is critical in WSN(Wireless Sensor Networks). Therefore, it is necessary to figure out the residual power of each sensor node for managing power strategies in WSN, which, however, requires additional data transmission, leading to more power consumption. In this paper, a residual power estimation method was proposed, which uses ignorantly small amount of power consumption in the resource-constrained wireless networks including WSN. A residual power prediction is possible with the least data transmission by using Machine Learning method with some training data in this proposal. The performance of the proposed scheme was evaluated by machine learning method, simulation, and analysis.
Most of the tasks in wireless sensor networks (WSN) are requested to run in a real-time way. Neither EDF nor FIFO can ensure real-time scheduling in WSN. A real-time scheduling strategy (RTS) is proposed in this paper. All tasks are divided into two layers and endued diverse priorities. RTS utilizes a preemptive way to ensure hard real-time scheduling. The experimental results indicate that RTS has a good performance both in communication throughput and over-load.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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