Kim, Min-Joon;Chae, Sung-Hun;Shim, Young-Bo;Lee, Dong-Hyun;Kim, Myung-Jin;Moon, Yeon-Kug;Kwon, Kon-Woo
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.4227-4240
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2019
In this paper, we present our proposed magnetic induction based wireless communication system. The proposed system is designed to perform communication as well as distance measurement in underground environments. In order to improve the communication quality, we propose and implement the adaptive channel compensation technique. Based on the fact that the channel may be fast time-varying, we keep track of the channel status each time the data is received and accordingly compensate the channel coefficient for any change in the channel status. By using the proposed compensation technique, the developed platform can reliably communicate over distances of 10m while the packet error rate is being maintained under 5%. We also implement the distance measurement block that is useful for various applications that should promptly estimate the location of nearby nodes in communication. The distance between two nodes in communication is estimated by generating a table describing pairs of the magnetic signal strength and the corresponding distance. The experiment result shows that the platform can estimate the distance of a node located within 10m range with the measurement error less than 50cm.
As body sensor network (BSN) research becomes mature, the need for managing power consumption of sensor nodes has become evident since most of the applications are designed for continuous monitoring. Real time Electrocardiograph (ECG) analysis on sensor nodes is proposed as an optimal choice for saving power consumption by reducing data transmission overhead. Smart sensor nodes with the ability to categorize lately detected ECG cycles communicate with base station only when ECG cycles are classified as abnormal. In this paper, ECG classification algorithms are described, which categorize detected ECG cycles as normal or abnormal, or even more specific cardiac diseases. Our Euclidean distance (ED) based classification method is validated to be most power efficient and very accurate in determining normal or abnormal ECG cycles. A close comparison of power efficiency and classification accuracy between our ED classification algorithm and generalized linear model (GLM) based classification algorithm is provided. Through experiments we show that, CPU cycle power consumption of ED based classification algorithm can be reduced by 31.21% and overall power consumption can be reduced by 13.63% at most when compared with GLM based method. The accuracy of detecting NSR, APC, PVC, SVT, VT, and VF using GLM based method range from 55% to 99% meanwhile, we show that the accuracy of detecting normal and abnormal ECG cycles using our ED based method is higher than 86%.
In clustering-based approaches, cluster heads closer to the sink are usually burdened with much more relay traffic and thus, tend to die early. To address this problem, distance-aware clustering approaches, such as energy-efficient unequal clustering (EEUC), that adjust the cluster size according to the distance between the sink and each cluster head have been proposed. However, the network lifetime of such approaches is highly dependent on the distribution of the sensor nodes, because, in randomly distributed sensor networks, the approaches do not guarantee that the cluster energy consumption will be proportional to the cluster size. To address this problem, we propose a novel approach called CACD (Clustering Algorithm Considering node Distribution), which is not only distance-aware but also node density-aware approach. In CACD, clusters are allowed to have limited member nodes, which are determined by the distance between the sink and the cluster head. Simulation results show that CACD is 20%-50% more energy-efficient than previous work under various operational conditions considering the network lifetime.
무선센서네트워크 기술은 환자의 생체신호를 측정하고 전송할 수 있도록 도와 다양한 메디컬과 헬스케어 솔루션을 제공한다. 그러나 무선센서네트워크 기반의 데이터 신뢰성은 센서노드의 하드웨어 리소스 제약으로 인해서 헬스케어 라우팅 프로토콜에 상당한 영향 미칠 수 있다. 이러한 이유 때문에 본 연구에서는 무선센서네트워크 환경에서 헬스케어 시스템에 적용 가능한 모바일 헬스케어 라우팅 프로토콜에 성능향상을 시킬 목적으로 RF 세기, 배터리 상태, 배치 상태 등의 조건을 이용하여 다양한 통신실험을 수행하였다. 이 실험은 노드 간 거리와 수신율의 관점에서 몇몇 중요한 파라멘트를 획득하기 위해서 수행하였다. 배터리 상태와 RF 세기와의 관계, 노드 배치 상태와 RF 세기와의 관계 등에 따라 최적 통신 거리를 평가하고, 또한 노드 간 배치 상태와 RF 세기 따른 패킷 수신율 평가하였다. 이 실험결과를 바탕으로 본 연구에서 개발한 모바일 헬스케어 라우팅 프로토콜의 최적 노드 전력제어 및 배치 방법을 제안하였다.
In this paper, a new clustering algorithm using the Guaranteed Distance is proposed. In the new algorithm, the appropriate distribution of clusterheads is accomplished by guarantee the stochastic average distance between clusterhead (CH)s. Using this algorithm, the communication cost from clusterheads to their member nodes and the load variance in each clusterheads are reduced. Therefore, the network lifetime can be extended and the fair energy consumption for all nodes can be achieved.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3468-3495
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2015
In this paper, we present a multi-chain based hierarchical topology control algorithm (MCHTC) for wireless sensor networks. In this algorithm, the topology control process using static clustering is divided into sensing layer that is composed by sensor nodes and multi-hop data forwarding layer that is composed by leader nodes. The communication cost and residual energy of nodes are considered to organize nodes into a chain in each cluster, and leader nodes form a tree topology. Leader nodes are elected based on the residual energy and distance between themselves and the base station. Analysis and simulation results show that MCHTC outperforms LEACH, PEGASIS and IEEPB in terms of network lifetime, energy consumption and network energy balance.
In many applications, received signal strength indicator is used for location tracking and sensor nodes localization. For location finding, the distances between sensor nodes can be estimated by converting received signal's power into distance using path loss prediction model. Many researches have done the analysis of power-distance relationship for radio channel characterization. In indoor environment, the general conclusion is the non-linear variation of RSSI values as distance varied linearly. This has been one of the difficulties for indoor localization. This paper presents works on indoor RSSI characterization based on statistical methods to find the overall trend of RSSI variation at different places and times within the same room From experiments, it has been shown that the variation of RSSI values can be determined by both spatial and temporal factors. This two factors are directly indicated by the two main parameters of path loss prediction model. The results show that all sensor nodes which are located at different places share the same characterization value for the temporal parameter whereas different values for the spatial parameters. Using this relationship, the characterization for location estimation can be more efficient and accurate.
The main purpose of this study was to develop Mountain Search and Rescue System for enhancing search and rescue operations in the mountains. This study also focused on presenting an alternative to using a cellular phone for requesting rescue due to their unreliability in remote areas. This system is designed to help in the search and rescue of people in emergency situations in the mountains. It is composed of buzzer sensors, environmental information sensors, and a statistical analysis program. A key feature of this system is that it does not require an infrastructure of internet or CDMA networks for its operation in the mountains. The measure for the study was conducted by using a zigbee protocol analyzer, RF module and 433MHz Helical antenna to analyze the rate of data reception in relation to the distance between nodes. This system is applicable to mountains provided the distance between nodes is over 100 m and under 150 m.
본 논문에서는 ZigBee와 GPS를 이용한 실내 위치 인식 시스템을 설계하였다. 본 연구에서 설계한 위치 인식 시스템은 실외 위치 인식에 대표적으로 사용되는 GPS 값을 실내 위치인식에 사용함으로서 기존 실내와 실외로 구분되던 위치 인식 기술을 하나로 통합하였다. 개발된 시스템은 노드간의 거리를 이용하여 위치를 구하는 방식으로 노드 간의 거리는 ZigBee의 수신 신호 세기를 이용하여 거리를 계산하는 방식을 사용하였다. 그러나 ZigBee의 수신 세기의 경우 거리에 따라 달라지나 그 값이 정확하지 않아 오차가 크다. 이 오차를 줄이기 위하여 개발 시스템에서는 ZigBee의 출력 파워를 5단계로 조절하여 거리에 따른 수신 신호 세기를 세분화하였다. 이동 노드가 신호를 발생하면 고정 노드에서는 수신된 신호의 세기와 자신의 GPS 정보를 고정 노드로 전송을 한다. 이동 노드에서는 수신된 정보를 이용하여 자신의 위치를 구하는 방식을 제안하였다.
본 논문에서는 서울 대도시권의 대중교통체계를 구성하는 서울 시내버스 시스템과 수도권 지하철 시스템을 통합한 교통망의 각 노드인 버스정류장이나 지하철역의 시간거리 접근성을 계산하는 알고리즘을 제안하고 그 결과를 분석한다. 서울 대도시권 대중 교통망 그래프의 링크는 승객들이 노드들을 이동하는 데 소요되는 시간을 가중치로 설정하였다. 버스 노선과 지하철 노선의 노드들을 연결하는 링크들의 가중치는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 추출된 노선별 속도에 따라 인접한 노드들 사이의 이동시간으로 설정하고, 승객들이 도보로 이동할 수 있는 일정 거리 이내인 노드들 사이의 링크의 가중치는 승객의 도보 이동 시간으로 설정하였다. 최단 경로의 시간거리를 찾는 알고리즘의 입력으로 링크들의 가중치를 표현한 시간 거리 인접 행렬을 사용하고 그 출력으로 노드들의 최단 시간 거리 행렬을 구하여 각 노드의 접근도와 평균 이동시간을 계산하였다. 2013년도 데이터를 사용한 실험 결과에서 서울 대도시권 대중교통체계 통합 교통망의 노드들의 개수는 서울 시내 600개 버스노선들에 연결되어 있는 버스정류장 15,702개와 수도권 지하철 16개 노선들에 연결된 지하철역 575개를 합하면 16,277개가 된다. 이 논문에서 서울 대도시권 통합 교통망과 이미 연구되었던 서울 시내버스 교통망 및 수도권 지하철 교통망을 평균 접근도와 평균 이동시간 관점에서 비교 분석하였다. 본 논문은 서울 대도시권 대중교통체계의 버스와 지하철 통합 교통망에서 각 노드의 접근도를 계산하는 첫 번째 연구 결과를 서술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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