저 전력 기술에 기반한 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks, WSN)는 유비쿼터스 시대의 중요한 핵심 요소로 자리잡고 있다. 본 논문은 이러한 WSN에 기반한 응용으로서 복지 관리 시스템을 제시하였다. 특히 저가격과 저 전력을 달성할 수 있도록 S-MAC(Sensor Medium Access control)인 프로토콜을 적용하여 구현하였으며, TOSSIM 시뮬레이터를 이용해 성능을 평가하였다. 복지 대상자의 집에는 여러 센서와 소형 데이터베이스 서버를 설치하여 집안의 환경을 조사하고 저장하였다. 소형 서버는 무선 애드혹 네트워크를 구성하여 상호간 연결하였다.
In this paper, we propose the localization algorithm for the cooperative behavior of the swarm robots based on WSN (Wireless Sensor Network). The proposed method is as follows: First, we measure positions of the L-bot (Leader robot) and F-bots (Follower robots) by using the APIT (Approximate Point In Triangle) and the RSSI (Received Signal Strength Indication). Second, we measure relative positions of the F-bots against the pre-measured position of the L-bot by using trilateration. Then, to revise a position error caused by noise of the wireless signal, we use the particle filter. Finally, we show the effectiveness and feasibility of the proposed method though some simulations.
In drone-assisted wireless sensor networks, drones collect data from sensors in an energy-efficient manner and quickly distribute urgent information to sensor nodes. This article introduces recent communication and security schemes for drone-assisted wireless sensor networks. For the communication schemes, we introduce data collection optimization schemes, drone position and movement optimization schemes, and drone flight path optimization schemes. For the security schemes, we introduce authentication and key management schemes, cluster formation schemes, and cluster head election schemes. Then, we present some enhancement methodologies for these communication and security schemes. As a conclusion, we present some interesting future work items.
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.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권7호
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pp.91-102
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2022
With the evolution of wireless sensor network (WSN) technology, the routing policy has foremost importance in the Internet of Things (IoT). A systematic routing policy is one of the primary mechanics to make certain the precise and robust transmission of wireless sensor networks in an energy-efficient manner. In an IoT environment, WSN is utilized for controlling services concerning data like, data gathering, sensing and transmission. With the advantages of IoT potentialities, the traditional routing in a WSN are augmented with decision-making in an energy efficient manner to concur finer optimization. In this paper, we study how to combine IoT-based deep learning classifier with routing called, Kriging Regressive Deep Belief Neural Learning (KR-DBNL) to propose an efficient data packet routing to cope with scalability issues and therefore ensure robust data packet transmission. The KR-DBNL method includes four layers, namely input layer, two hidden layers and one output layer for performing data transmission between source and destination sensor node. Initially, the KR-DBNL method acquires the patient data from different location. Followed by which, the input layer transmits sensor nodes to first hidden layer where analysis of energy consumption, bandwidth consumption and light intensity are made using kriging regression function to perform classification. According to classified results, sensor nodes are classified into higher performance and lower performance sensor nodes. The higher performance sensor nodes are then transmitted to second hidden layer. Here high performance sensor nodes neighbouring sensor with higher signal strength and frequency are selected and sent to the output layer where the actual data packet transmission is performed. Experimental evaluation is carried out on factors such as energy consumption, packet delivery ratio, packet loss rate and end-to-end delay with respect to number of patient data packets and sensor nodes.
다양한 환경에 배치된 센서 노드(Sensor Node)로부터 획득한 정보들을 무선으로 수집하여 감시 및 제어 등의 용도로 활용되고 있는 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜은 중요한 과제이다. 이에 대한 다양한 라우팅 기법이 연구가 되었으나, 특정 상황과 조건이 있는 WSN 환경에 대한 고려 또한 필요하다. 특히, 지형적 특성이나 특정 장애물로 인해 센서 노드가 배치되어 있지 않은 장소(Hole)는 대다수의 WSN 환경에서 존재할 수 있고 이는 비효율적인 라우팅 또는 라우팅 실패가 있을 수 있다. 이 경우 GPS 기능을 활용한 지리적 라우팅 기반의 홀 우회 라우팅 방식이 가장 효율적인 경로를 형성하겠지만 GPS 기능을 가지고 있는 센서는 비용이 많이 들고 에너지 소모가 크다는 단점이 있다. 따라서 최소한의 센서 기능을 통해 홀이 있는 WSN 환경에서 홀의 경계 노드를 찾아 경계선 형성을 통한 홀 우회 라우팅을 제안하고자 한다.
Efficient energy management becomes a critical design issue for complex WSN (Wireless Sensor Network). Most of complex WSN employ the sleep mode to reduce the energy dissipation. However, it should cause the reduction of sensing coverage. This paper presents new wake-up algorithm for reducing energy consumption in complex WSN. The proposed wake-up algorithm is devised using geometric probability. It determined which node will be waked-up among the nodes having overlapped sensing coverage. The only one sensor node will be waked-up and it is ready to sense the event occurred uniformly. The simulation results show that the lifetime is increased by 15% and the sensing coverage is increased by 20% compared to the other scheduling methods. Consequently, the proposed wake-up algorithm can eliminate the power dissipation in the overlapped sensing coverage. Thus, it can be applicable for the various WSN suffering from the limited power supply.
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.
최근 무선 센서 네트워크(WSN : Wireless Sensor Network)에서 센서노드의 에너지 소모 균등성과 효율성을 향상시켜 전제 네트워크의 수명을 최대화하기 위한 다양한 계층적 라우팅 프로토콜들이 제안되고 있다. 특히, 멀티홉기법이 향상된 에너지 효율성과 실제 적용 가능한 모델로 큰 각광받고 있다. 멀티-홉 기법에서는 센서 노드사이 거리에 따라 발송 에너지 능동조절 가능하다고 가정한다. 그러나 무선센서의 물리적 특성을 고려해보면 멀티-홉 기법의 이 가정은 현재 기술로 실제 실현하기 어렵다. 이 논문에서는 센서노드의 전파범위를 기반으로 에너지 효율성을 향상시킨 저 전력 클러스터링 기법을 제안한다. 제안기법은 에너지 효율적이고 기존기법보다 실제 무선센서네트워크에 적용하기 용이하다.
For smart structure technologies, the interests in wireless sensor networks for structural health monitoring are growing. The wireless sensor networks reduce the installation of the wire embedded in the whole structure and save the costs. But the wireless sensor networks have lots of limits and there are lots of researches and developments of wireless sensor and the network for data process. Most of the researches of wireless sensor network is applying to the civil engineering structure and the researches for the highrise building are required. And strain-based SHM gives the local damage information of the structures which acceleration-based SHM can not. In this paper, concept of wireless sensor network for structural health monitoring of highrise building is suggested. And verifying the feasibility of the strain-based SHM a strain sensor board has developed and tested by experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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