In this paper, we established ZIGBEE home network and combined smart-grid and u-Healthcare system. We assisted for amount of electricity management of household by interlocking home devices of wireless sensor, PLC modem, DCU and realized smart grid and u-Healthcare at the same time by verifying body heat, pulse, blood pressure change and proceeded living body signal by using SVM algorithm and variety of ZIGBEE network channel and enabled it to check real-time through IHD which is developed by user interface. In addition, we minimized the rate of energy consumption of each sensor node when living body signal is processed and realized Query Processor which is able to optimize accuracy and speed of query. We were able to check the result that is accuracy of classification 0.848 which is less accounting for average 17.9% of storage more than the real input data by using Mjoin, multiple query process and SVM algorithm.
Nagaraju, Shamanth;Gudino, Lucy J.;Sood, Nipun;Chandran, Jasmine G.;Sreejith, V.
ETRI Journal
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제42권3호
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pp.351-365
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2020
Directional sensor networks (DSNs) can significantly improve the performance of a network by employing energy efficient communication protocols. Neighbor discovery is a vital part of medium access control (MAC) and routing protocol, which influences the establishment of communication between neighboring nodes. Neighbor discovery is a challenging task in DSNs due to the limited coverage provided by directional antennas. Furthermore, in these networks, communication can only take place when the beams of the directional antennas are pointed toward each other. In this article, we propose a novel multiple token-based neighbor discovery (MuND) protocol, in which multiple tokens are transmitted based on an area exploration algorithm. The performance of the protocol is evaluated using the Cooja simulator. The simulation results reveal that the proposed MuND protocol achieves lower neighbor discovery latency, with a 100% neighbor discovery ratio, and has a relatively low communication overhead and low energy consumption.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권3호
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pp.943-961
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2020
With the advent of IoT technology and Big Data computing, the importance of WSNs (Wireless Sensor Networks) has been on the rise. For energy-efficient and collection-efficient delivery of any sensed data, lots of novel wireless medium access control (MAC) protocols have been proposed and these MAC schemes are the basis of many IoT systems that leads the upcoming fourth industrial revolution. WSNs play a very important role in collecting Big Data from various IoT sensors. Also, due to the limited amount of battery driving the sensors, energy-saving MAC technologies have been recently studied. In addition, as new IoT technologies for Big Data computing emerge to meet different needs, both sensors and sinks need to be mobile. To guarantee stability of WSNs with dynamic topologies as well as frequent physical changes, the existing MAC schemes must be tuned for better adapting to the new WSN environment which includes energy-efficiency and collection-efficiency of sensors, coverage of WSNs and data collecting methods of sinks. To address these issues, in this paper, a self-organization scheme for mobile sensor networks with mobile multiple sinks has been proposed and verified to adapt both mobile sensors and multiple sinks to 3-dimensional group management MAC protocol. Performance evaluations show that the proposed scheme outperforms the previous schemes in terms of the various usage cases. Therefore, the proposed self-organization scheme might be adaptable for various computing and networking environments with big data.
본 논문에서는 환자나 만성질환자가 공간적으로 구속을 받지 않고 자유롭게 이동이 가능한 상태에서 건강상태 모니터링이 가능한 셀룰러폰(Cellular telephone)에 기반한 통합형 생체신호 계측 및 생체정보 관리가 가능한 생체 관리 시스템을 설계하고자 하였다. 메디컬센서 인터페이스를 센서노드에 부착할 경우 개별적인 센서노드가 필요하기 때문에 생체 디바이스의 문제점을 해결하기 위해서 통합형 메디컬 센서노드 어플리케이션을 설계하였다. 셀룰러폰으로 ECG(Electrocardiogram), 혈압(Blood pressure), 혈당(Blood sugar)과 같은 생체신호를 모니터링해서 비정상적인 생체신호를 판별하며, 당일 측정한 생체신호를 셀룰러폰에 저장해 과거에 측정한 메디컬 기록들과 함께 차트로 리뷰 가능하다. 본 논문에서는 기존의 실시간 생체 모니터링 비해, 개발된 셀룰러폰 기반의 헬스케어용 관리시스템은 고/저혈압, 당료를 갖고 있는 만성질환자가 상시적으로 질병을 관리할 수 있으며, 또한 CDMA의 특성상 넓은 환경에서도 전송이 가능하무로서 무선센서네트워크를 이용하기 위해 CDMA 방식과 통합하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권2호
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pp.253-270
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2013
To achieve accurate localization information, complex algorithms that have high computational complexity are usually implemented. In addition, many of these algorithms have been developed to overcome several limitations, e.g., obstruction interference in multi-path and non-line-of-sight (NLOS) environments. However, localization systems those have complex design experience latency when operating multiple mobile nodes occupying various channels and try to compensate for inaccurate distance values. To operate multiple mobile nodes concurrently, we propose a localization system with both low complexity and high accuracy and that is based on a chirp spread spectrum (CSS) radio. The proposed localization system is composed of accurate ranging values that are analyzed by simple linear regression that utilizes a Big-$O(n^2)$ of only a few data points and an algorithm with a self-calibration feature. The performance of the proposed localization system is verified by means of actual experiments. The results show a mean error of about 1 m and multiple mobile node operation in a $100{\times}35m^2$ environment under NLOS condition.
기존의 IEEE 802.11 DCF(Distributed Coordination Function)와 같은 전통적인 CSMA(carrier sense multiple access) 프로토콜은 네트워크 규모가 커짐에 따라서 성능의 급격한 감쇠와 전송 지연 증가를 초래한다. 이러한 문제를 효과적으로 해결하기 위하여 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에 적합한 MAC(medium access control) 프로토콜을 제안한다. 기존의 DCF 프로토콜은 데이터 전송을 위한 슬롯(slot)을 선택할 때 패킷 충돌로 인한 재전송이 반복될 때 마다 크기가 커지는 경쟁 윈도우(contention window) 내에서 일반 확률 분포(uniform probability distribution)를 이용한 랜덤(random) 선택 기법을 사용하지만 제안한 프로토콜에서는 전송 지연을 최대한 감소시키기 위하여 경쟁 윈도우의 크기를 고정시키고, 전송 슬롯을 보다 효율적으로 선택하도록 비 균등(non-uniform)확률 분포를 사용하여 전송 슬롯을 랜덤하게 선정한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 프로토콜이 802.11 MAC 표준에 비하여 전송 지연이 감소함을 보여 전송 지연에 민감한 실시간 무선 센서 네트워크의 최적 지연 한계점(best latency bound)을 충족시키는 프로토콜임을 입증한다.
Modern production systems are very complex by request of automation, and failure modes that occur in thisautomatic system are very various and complex. The efficient fault diagnosis for these complex systems is essential for productivity loss prevention and cost saving. Traditional fault diagnostic system which perforns sequential fault diagnosis can cause catastrophic failure during diagnosis when fault propagation is very fast. This paper describes the Real-time Intelligent Multiple Fault Diagnosis System (RIMFDS). RIMFDS assesses current machine condition by using sensor signals. This system deals with multiple fault diagnosis, comprising of two main parts. One is a personal computer for remote signal generation and transmission and the other is a host system for multiple fault diagnosis. The signal generator generates various faulty signals and image information and sends them to the host. The host has various modules and agents for efficient multiple fault diagnosis. A SUN workstation is used as a host for multiple fault modules and agents for efficient multiple fault diagnosis. A SUN workstation is used as a host for multiple fault diagnosis and graphic representation of the results. RIMFDS diagnoses multiple faults with fast fault propagation and complex physical phenomenon. The new system based on multiprocessing diagnoses by using Hierarchical Artificial Neural Network (HANN).
Electrocardiogram (ECG) and blood pressure (BP) are main vital signs which are the standards in most medical settings in assessing the most basic body functions. Multi parameters are desired in providing more information for health professionals in order to detect or monitor medical problems of patients more precisely. This study urges us to develop a robust wireless healthcare monitoring system which has multiple physiological signs measurements on real time that applicable to various environments which integrates wireless sensor network technology and code division multiple access (CDMA) network with extended feature of locally standalone diagnosis algorithms that implemented in tell phone. ECG signal and BP parameter of the patients are routinely be monitored, processed and analyzed in details at cell phone locally to produce useful medical information to ease patients for tracking and future reference purposes. Any suspected or unknown patterns of signals will be immediately forwarded to hospital server using cell phone for doctors' evaluation. This feature enables the patients always recognize the importance of self-health checking so that the preventive actions can be taken earlier through this analytic information provided by this monitoring system because "Prevention is better than Cure".
$O_2$-deficiency related accidents occur every year and the most effective way to prevent them is to measure $O_2$ concentration in air with a properly-calibrated $O_2$ monitoring device before entering low-$O_2$ areas. An electro-chemical sensor, Texas Instrument gas platform, and iPhone are used to construct a smartphone-based $O_2$ monitoring device. The smartphone based $O_2$ measuring approach offers advantages of small size, accessibility, internet-connectivity, and programmability in comparison to conventional $O_2$ measuring devices. Multiple gas sensors can be conveniently interfaced to single smartphone, allowing for creating a network of gas sensors distributed across workplaces and remote monitoring via existing mobile communication network. To check proper function of the $O_2$ monitoring device the sensor was exposed to shallow and deep human breaths. The readings decreased immediately after being exposed to exhalation and recovered during inhalation to a calibrated level of 20.9%. When readings decreased below a preset warning value of 19.5%, a low $O_2$ warning was successfully activated on the smartphone.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5425-5448
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2018
Wireless sensor network has been widely used in Internet of Things (IoT) applications to support large and dense networks. As sensor nodes are usually tiny and provided with limited hardware resources, the existing multiple access methods, which involve high computational complexity to preserve the protocol performance, is not available under such a scenario. In this paper, we propose an intelligent Medium Access Control (MAC) protocol selection scheme based on machine learning in wireless sensor networks. We jointly consider the impact of inherent behavior and external environments to deal with the application limitation problem of the single type MAC protocol. This scheme can benefit from the combination of the competitive protocols and non-competitive protocols, and help the network nodes to select the MAC protocol that best suits the current network condition. Extensive simulation results validate our work, and it also proven that the accuracy of the proposed MAC protocol selection strategy is higher than the existing work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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