Pervasive applications such as digital memories or patient monitors collect a vast amount of data. One key challenge in these systems is how to extract interesting or unusual information. Because users cannot anticipate their future interests in the data when the data is stored, it is hard to provide appropriate indexes. As location-tracking technologies, such as global positioning system, have become ubiquitous, digital cameras or other pervasive systems record location information along with the data. In this paper, we present an automatic approach to identify unusual data using location information. Given the location information, our system identifies unusual days, that is, days with unusual mobility patterns. We evaluated our detection system using a real wireless trace, collected at wireless access points, and demonstrated its capabilities. Using our system, we were able to identify days when mobility patterns changed and differentiate days when a user followed a regular pattern from the rest. We also discovered general mobility characteristics. For example, most users had one or more repeating mobility patterns, and repeating mobility patterns did not depend on certain days of the week, except that weekends were different from weekdays.
Recently, MANET(Mobile Ad-hoc Network) is developing increasingly in the wireless network. MANET has weakness because phases change frequently and MANET doesn't have middle management system. Every node which consists of MANET has to perform data forwarding, but traceback is not reliable if these nodes do malicious action owing to attack. It also is not easy to find location of attacker when it is attacked as moving of nodes. In this paper, we propose a hierarchical-based traceback method that reduce waste of memory and can manage path information efficiently. In order to manage trace path information and reduce using resource in the cluster head after network is formed to cluster, method which recomposes the path efficiently is proposed. Proposed method in this paper can reduce path trace failure rate remarkably due to moving of nodes. It can also reduce the cost for traceback and time it takes to collect information.
When multiple ZigBee wireless personal area networks (WPANs) are in close proximity to each other, contentions and collisions in transmissions will lead to increased packet delays. However, there is no existing study on how delay performance would be affected in a crowded real-life environment where each person walking down a busy street would be wearing a ZigBee WPAN. This letter studies the use of ZigBee WPANs in such a real-life environment for real-time heart beat monitoring. To be pragmatic, we derived a mobility pattern from the analysis of a real-life video trace. Then, we estimated the delay performance from the video trace by combining data collected from ZigBee experiments. The results show that the 300 ms packet delay requirement will not be met for only 11% of the time. When failure occurs, it will last for an average duration of 1.4 s.
사용자가 느끼는 QoS를 최대화하면서 네트워크 대역폭의 특성을 효율적으로 활용하기 위해서는 네트워크의 패킷 손실과 대기행렬의 지연 시간을 구체적으로 예측이 필요하다. 네트워크의 자원이 충분치 않은 무선 네트워크 환경의 경우 예측은 특히 중요한 문제로 부각된다. 본 연구는 무선 네트워크의 성능 모델을 개발하는 것을 목표로 하고 있다. 실험을 위해서 실제 운영 중인 무선 네트워크 환경에서 패킷 흐름 자료를 수집하였다. 무선 환경에서의 패킷 개수 공정과 대역폭 공정은 장기 기억 특성을 갖고 있는 것으로 나타났다. 실험을 통해서 네트워크 트래픽의 주요 성능 변수들을 추출해 냈고, 대기 시간과 버퍼 오버플로우 확률에 대한 분석적 모델을 개발하였다. 프랙탈 브라운 운동 (FBM)을 이용한 대기 행렬의 꼬리 확률을 얻었고, 대기행렬의 길이 모델을 통해서 평균대기 지연을 표현하였다. 실측 데이터를 활용하여 개발한 성능 모델이 IEEE 802.11b 네트워크 트래픽의 물리적 특성을 잘 표현하고 있음을 알 수가 있다
본 논문에서는 애완동물의 생활 패턴과 습성을 연구하기 위해, 초음파, 온도, 습도와 조도 센서를 이용한 애완동물 위치추적 및 원격모니터링 시스템을 설계하였다. 애완동물의 위치를 파악하기 위해 초음파를 사용하여 거리 계산을 하였고, WSN(Wireless Sensor Network)을 이용하여 애완동물이 위치하는 장소의 온도, 습도와 조도 같은 센싱데이터들은 싱크모트로 전송하였다. 애완동물 모니터링 시스템에서는 수신된 센싱데이터들을 실시간으로 데이터베이스에 저장하고, 실제 공간에서 애완동물의 위치를 파악하였다. 송신모트들 사이의 간섭(interference) 문제는, 싱크모트의 비콘을 기준으로 송신모트들 간에 순차적으로 전송함으로써 해결하였다. 탐색된 위치를 시간별로 분석하여 애완동물의 이동패턴과 이동영역, 온도, 습도와 조도 등을 GUI(Graphical User Interface) 형태로 나타내는 애완동물 모니터링 시스템을 실험실 모델로 구현 및 실험하였다.
한국에서 서비스 중인 cdma2000 1x 인터넷 데이터 서비스의 패킷 손실 패턴을 두개의 상태를 가진 길버트 모델로 모델링 한다. 본 논문에서는 한국의 주요 서비스 업체의 cdma2000 1x 서비스를 사용하여 측정된 패킷 손실트레이스(trace)로 부터 길버트 모델의 관련변수를 얻는 방법을 제안한다. 건물의 밀도가 크게 높지 않은 지역에서 건물 안에서 고정된 위치와 차로 이동하는 상황에서 관련변수를 얻을 수 있었다. 이 정보는 무선망의 채널 정보를 연구하기 위한 패킷 손실 패턴을 만들기 위해서 사용될 수 있다. 본 논문에서는 cdmla2000 1x 망에서 실제 측정을 통하여 실시간 멀티미디어 서비스를 하기 위해 요구되는 005에 관하여 논의한다. 이것을 위해서 망의 정보를 주는 패킷 측정 툴을 개발하였고 멀티미디어 서비스를 위한 005정보를 제공하며, 측정된 데이터를 사용하여 서비스의 품질 유지에서 요구되는 채널의 상태 판별법을 길버트 모델을 사용하여 제안하였다. 채널모델의 파라메터를 실시간(on-line)으로 구할 수 있다면 네트웍의 상황에 적응적인 손실 보호 제어를 적절히 선택하여 사용될 수 있다.
This study measured and compared the variation of ventilation rate and fan energy consumption according to various control strategies after installing wireless sensor-based pilot ventilation system in order to verify the applicability of demand-controlled ventilation (DCV) strategy that was efficient ventilation control strategy for underground parking lot. The underground parking lot pilot ventilation system controlled the ventilation rate by directly or indirectly tracking the traffic load in real-time after sensing data, using vehicle detection sensors and carbon monoxide (CO) and carbon dioxide ($CO_2$) sensor. The ventilation system has operated for 9 hours per a day. It responded real-time data every 10 minutes, providing ventilation rate in conformance with the input traffic load or contaminant level at that time. A ventilation rate of pilot ventilation system can be controlled at 8 levels. The reason is that a ventilation unit consists of 8 high-speed nozzle jet fans. This study proposed vehicle detection sensor based demand-controlled ventilation (VDS-DCV) strategy that would accurately trace direct traffic load and CO sensor based demand-controlled ventilation (CO-DCV) strategy that would indirectly estimate traffic load through the concentration of contaminants. In order to apply DCV strategy based on real-time traffic load, the minimum required ventilation rate per a single vehicle was applied. It was derived through the design ventilation rate and total parking capacity in the underground parking lot. This is because current ventilation standard established per unit floor area or unit volume of the space made it difficult to apply DCV strategy according to the real-time variation of traffic load. According to the results in this study, two DCV strategies in the underground parking lot are considered to be a good alternative approach that satisfies both energy saving and healthy indoor environment in comparison with the conventional control strategies.
본 논문에서는 802.11 무선 랜 네트워크 트래픽의 실제 관측 자료에 대한 연구 결과를 보인다. 패킷 트레이스는 대학 캠퍼스의 무선 랜 시설에서 얻은 자료로서 총합된 트래픽(aggregate traffic), 업스트림 트래픽(upstream traffic), 다운스트림 트래픽(downstream traffic), 그리고 TCP 패킷으로만 구성된 통합된 트래픽으로 이 4개의 트래픽 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터에서 byte count 프로세스와 packet count 프로세스로 구성된 트래픽의 시계열과 시계열의 주변분포, 그리고 패킷 크기 분포에 대한 분석을 한다. 4개의 모든 데이터의 byte count 프로세스와 packet count 프로세스에서 장기 의존성 성질이 나타났다. 사용자가 인터넷으로 접속하는 없트�� 트래픽의 평균 패킷 크기는 151.7 byte였는데 다른 데이터의 평균 패킷 크기는 모드 260 byte 이상이었다. 최대 크기를 갖는 패이로드(payload)는 업스트림에서 3%, 그리고 나온트림에서 10%로 나타났다. 이런 분명한 패킷 크기 분포의 차이에도 불구하고 모든 4개의 데이터에서는 허스트(Hurst) 값이 모두 유사하게 나왔다. 허스트 값만으로는 트래픽의 확률적 특성을 충분히 설명할 수가 없다. 트래픽의 특성을 fractional-ARIMA(FARINA) 그리고 fractional Gaussian noise(FGN)으로 모델링을 한다. FGN은 연산을 하는데 있어서는 더 효율적이었고, FARINA는 트래픽 특성을 정확하게 모델링하는데 더 좋은 결과를 얻었다.
At present, companies write daily work record or use bar-code in order to collect distribution flow data in real time. However, it needs additional works to check the record or read the bar-code with a scanner. In this case, human error could decrease accuracy of data and it would cause problems in reliability. To solve this problem, RFID (Radio Frequency Identification) is introduced in many automatic recognition sector recently. RFID is a technology that identification data is inserted into micro-mini IC chip and recognize, trace, and manage object, animal, or person using wireless frequency. This is being emerged as the core technology in future ubiquitous environment. This study is intended to suggest RFID application method in franchise business. Traceability and visibility of individual product are supplied based on EPCglobal network. It includes DW system which supplies various assessment data about product in supply chain, financial transaction system which is based on product transaction and position information, and RFID middleware which refines and divides product data from RFID tag. With the suggested application methods, individual product's profile data are supplied in real time and it would boost reliability to customer and make effective cooperation with existing operation systems (SCM, CRM, and e-Business) possible.
현재의 센서네트워크는 고정된 센서노드의 센싱에 의해 수집된 정보를 분석하여 서비스를 제공한다. 이러한 방식은 빌딩 오토메이션, 홈오토메이션, 실시간 도로 기상정보, 헬스케어 환경 등 주요 센싱 대상인 사람의 상태와 위치변화, 그리고 주변 환경의 변화에 능동적으로 대처하기 어렵다. 이러한 다양한 환경에서의 개인별로 적합한 동적 상황을 지원하기 위해서는 사람의 이동과 주변상황의 변화에 따라 능동적으로 차별화된 특정 정보를 제공해주어야 한다. 본 본문에서는 건축물 등에 모바일 에이전트 미들웨어가 탑재된 무선 센서노드들을 설치하여 구축한 센서네트워크 환경을 통해 개인화된 서비스(화재의 발생 위치와 확산경로의 추적 등)를 실시간 제공하는 개인화된 센서 모바일 에이전트 미들웨어를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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