Improvements in wireless sensor network (WSN) technology have resulted in a large number of applications. WSNs have been mainly used for monitoring applications, but they are also applicable to target tracking, health care, and monitoring with multimedia data. Nodes are generally deployed in environments where the exhausted batteries of sensor nodes are difficult to charge or replace. The primary goal of communication protocols in WSNs is to maximize energy efficiency in order to prolong network lifetime. In this paper, various medium access control (MAC) protocols for synchronous/asynchronous and single/multi-channel WSNs are investigated. Single-channel MAC protocols are categorized into synchronous and asynchronous approaches, and the advantages and disadvantages of each protocol are presented. The different features required in multi-channel WSNs compared to single-channel WSNs are also investigated, and surveys on multi-channel MAC protocols proposed for WSNs are provided. Then, existing broadcast schemes in such MAC protocols and efficient multi-hop broadcast protocols proposed for WSNs are provided. The limitations and challenges in many communication protocols according to this survey are pointed out, which will help future researches on the design of communication protocols for WSNs.
본 논문에서는 다중 채널 환경의 무선 센서 네트워크에서 에너지 소모를 최소화하고 데이터 수율(Throughput)을 증대시키기 위한 비동기 방식의 맥 프로토콜을 제안한다. 제안하는 맥 프로토콜인 SPMC-MAC(Slim Preamble Multi Channel Media Access Control)은 [6]에서 제안했던 수신 노드가 깨어날 시간 정보의 이점을 이용하여 프리앰블의 길이를 줄이는 매커니즘을 채택한다. 프리앰블은 수신 노드의 ID와 랜덤하게 선택된 채널을 포함하여 전용의 기본 채널을 통해서 전송된다. 전송 세기 제어는 통신 가능 범위 내에서 적정 노드 수를 유지함으로써 데이터 전송 시 충돌과 간섭을 줄일 수 있다. 수학적 분석과 모의실험을 통해 에너지 소모와 수율에 대해 제안하는 SPMC-MAC과 X-MAC을 비교한다.
센서 네트워크는 많은 센서 노드들을 산개시켜 놓은 다음 노드들끼리 통신망을 구성하고 주위 환경 정보를 수집하고 분석한다. 각 노드들은 제한된 자원 내에서 지정된 일을 수행해야 하기 때문에 효율성이 극대화되어야 하고 하드웨어 자체의 성능도 뛰어나야 한다. 지금까지 기술적인 제약이 있었지만 최근 If 제조 기술과 무선 네트워크 기술의 급속한 발달로 인해 저렴하면서 전력소비가 적고 다양한 기능을 하는 소형 임베디드 시스템을 구성할 수 있게 되었다. 기술 발전과 함께 무선 센서 네트워크는 새로운 연구 분야로서 자리매김하였고 현재 여러 연구실에서 연구되어지고 있으며, 제각기 다른 이름으로 다양하게 불리고 있다. Wireless Integrated Network Sensors (WINS), Mobile Ad hoc NETwork (MANET), Ubiquitous Sensor Network (USN). 현재 센서 네트워크 분야에서 TinyOS가 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 TinyOS와 그 플랫폼을 이용해서 가정 내에서 컨텍스트 인식을 위한 센서 네트워크를 구성하고자 한다.
본 논문은 무선센서 네트워크의 테스트 베드 구축에 관한 것이다. 웹 인터페이스를 갖는 센서 네트워크 게이트웨이를 개발하고 센서노드 탑재용으로 수집 소스 데이터의 전송과 게이트웨이로 부터의 명령을 멀티 홉 루트로 전송이 가능한 기존의 Surge 프로그램을 개선하여 한번에 전송할 수 있는 데이터의 크기를 증가시키고 전송경로를 수집토록 개선하였다. 개발된 테스트 베드를 통하여 센서필드내 데이터의 수집과 특정 센서노드로의 명령전달이 가능하며 토폴로지 뷰어를 통하여 특정 센서노드로 부터 싱크까지의 데이터 전송경로와 센서노드간 상대적인 위치파악도 가능하다. 마지막으로 본 테스트베드를 활용한 원격 로봇 제어에 관하여 기술하였다.
Many sensor network applications have been developed for smart home, disaster management, and a wide range of other applications. These applications, however, generally assume a fixed base station as well as fixed sensor nodes. Previous research on sensor networks mainly focused on efficient transmission of data from sensors to fixed sink nodes. Recently there has been active research on mobile sink nodes, sink mobility is one of the most comprehensive trends for information gathering in sensor networks, but the research of an environment where both fixed sink nodes and mobile sinks are present at the same time is rather scarce. This paper proposes a scheme for context-aware by ubiquitous devices with the sink functionality added through fixed sinks under a previously-built, cluster-based multi-hop sensor network environment. To this end, clustering of mobile devices were done based on the fixed sinks of a previously-built sensor network, and by using appropriate fixed sinks, context gathering was made possible. By mathematical comparison with TTDD routing protocol, which was proposed for mobile sinks, it was confirmed that performance increases by average 50% in energy with the number of mobile sinks, and with the number of movements by mobile devices.
FRP(Fiber Reinforced Polymer)는 부식의 저항성, 고강도, 피로저항 능력 및 성형성 등에서 우수한 건설 신소재이다. 광섬유 브래그 격자(Fiber Bragg Grating; FBG) 센서는 전자기 저항, 작은 소재의 크기, 그리고 높은 내구성 등의 이점으로 smart sensor로서 현재 많이 사용되고 있다. 하지만 FBG 센서의 변위 측정 기술 능력의 부족으로 현재까지는 변형률, 온도 등의 물리량 측정센서로서 활용되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 FRP와 FBG센서의 기능 복합화(Hybrid)를 통하여 smart FRP Rod를 개발 한 후 인장시험을 실시하였다. 또한, FBG센서에 의해 측정된 변형률 데이터를 신경망(Neural Network) 기법을 이용하여 변위 추정 모형을 개발함으로서 FBG 센서 단점인 변형률 계측만을 위한 센싱 역할을 극복하고자 한다. 인공신경망 모형은 MLP(Multi-layer Perceptron)로, 오차범위 0.001에 수렴 될 수 있도록 학습(training)을 실시하였다. 학습에는 비선형 목적함수와 역전파 학습(Back-propagation) 알고리즘을 적용하였으며 모형의 검증은 UTM에서 측정된 변위 값과 수치해석에 의한 결과 값을 비교함으로서 실시하였다.
최근 무선 센서 네트워크(WSN : Wireless Sensor Network)의 에너지 효율성을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 지금까지 제안된 기법들은 일반 센서노드에서 싱크노드로의 직접통신이나 인접 센서노드 간에 발송에너지를 발송거리에 따라 능동조절 가능 등 가정들을 기반으로 하고 있어 이런 기법들은 실제 실현하기 어렵다. 이 논문에서는 모든 센서 노드들은 일정한 전파범위와 데이터 전송률이 유지한다고 가정을 기반으로 다단계 라우팅 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안기법이 기존기법보다 에너지 효율이 향상되었고 또한 실제 무선센서네트워크 적용하기 용이함을 입증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.2063-2081
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2018
A resource allocation algorithm is proposed in this paper to simultaneously minimize the total system power consumption and maximize the system throughput for the downlink of multi-user multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) systems. With the Lagrange dual decomposition method, we transform the original problem to its convex dual problem and prove that the duality gap between the two problems is zero, which means the optimal solution of the original problem can be obtained by solving its dual problem. Then, we use convex optimization method to solve the dual problem and utilize bisection method to obtain the optimal dual variable. The numerical results show that the proposed algorithm is superior to traditional single-objective optimization method in both the system throughput and the system energy consumption.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제27권5호
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pp.641-647
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2003
The use of infrared range-finder sensor as the environment recognition system for mobile robot have the advantage of low sensing cost compared with the use of other vision sensor such as laser finder CCD camera. However, it is not easy to find the previous works on the use of infrared range-finder sensor for a mobile robot because of the non-linear characteristic of that. This paper describes the error due to non-linearity of a sensor and the correction of it using neural network. The neural network consists of multi-layer perception and Levenberg-Marquardt algorithm is applied to learning it. The effectiveness of the proposed algorithm is verified from experiment.
Localized topology control is attractive for obtaining reduced network graphs with desirable features such as sparser connectivity and reduced transmit powers. In this paper, we focus on studying how to prolong network lifetime in the context of localized topology control for wireless multi-hop networks. For this purpose, we propose an energy efficient localized topology control algorithm. In our algorithm, each node is required to maintain its one-hop neighborhood topology. In order to achieve long network lifetime, we introduce a new metric for characterizing the energy criticality status of each link in the network. Each node independently builds a local energy-efficient spanning tree for finding a reduced neighbor set while maximally avoiding using energy-critical links in its neighborhood for the local spanning tree construction. We present the detailed design description of our algorithm. The computational complexity of the proposed algorithm is deduced to be O(mlog n), where m and n represent the number of links and nodes in a node's one-hop neighborhood, respectively. Simulation results show that our algorithm significantly outperforms existing work in terms of network lifetime.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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