최근 스마트 센서는 다양한 환경에서 사용되고 있으며, 애드혹 센서 네트워크 (ASN) 구현에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 센서 네트워크 라우팅 알고리즘은 특정 제어 문제에 초점을 맞추며 ASN 작업에 직접 적용할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 Q-learning 기술을 이용한 새로운 라우팅 프로토콜을 제안하는데, 제안된 접근 방식의 주요 과제는 균형 잡힌 시스템 성능을 확보하면서 효율적인 에너지 할당을 통해 ASN의 수명을 연장하는 것이다. 제안된 방법의 특징은 다양한 환경적 요인을 고려하여 Q-learning 효과를 높이며, 특히 각 노드는 인접 노드의 Q 값을 자체 Q 테이블에 저장하여 데이터 전송이 실행될 때마다 Q 값이 업데이트되고 누적되어 최적의 라우팅 경로를 선택하는 것이다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법이 에너지 효율적인 라우팅 경로를 선택할 수 있으며 기존 ASN 라우팅 프로토콜에 비해 우수한 네트워크 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.4191-4211
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2019
Software product lines (SPLs) are complex software systems by nature due to their common reference architecture and interdependencies. Therefore, any form of evolution can lead to a more complex situation than a single system. On the other hand, software product lines are developed keeping long-term perspectives in mind, which are expected to have a considerable lifespan and a long-term investment. SPL development organizations need to consider software evolution in a systematic way due to their complexity and size. Addressing new user requirements over time is one of the most crucial factors in the successful implementation SPL. Thus, the addition of new requirements or the rapid context change is common in SPL products. To cope with rapid change several researchers have discussed the evolution of software product lines. However, for the evolution of an SPL, the literature did not present a systematic process that would define activities in such a way that would lead to the rapid evolution of software. Our study aims to provide a requirements-driven process that speeds up the requirements engineering process using social network sites in order to achieve rapid software evolution. We used classification, topic modeling, and sentiment extraction to elicit user requirements. Lastly, we conducted a case study on the smartwatch domain to validate our proposed approach. Our results show that users' opinions can contain useful information which can be used by software SPL organizations to evolve their products. Furthermore, our investigation results demonstrate that machine learning algorithms have the capacity to identify relevant information automatically.
In this paper, we present a virtual laboratory platform (VLP) baptized Mercury allowing students to make practical work (PW) on different aspects of mobile wireless sensor networks (WSNs). Our choice of WSNs is motivated mainly by the use of real experiments needed in most courses about WSNs. These experiments require an expensive investment and a lot of nodes in the classroom. To illustrate our study, we propose a course related to energy efficient and safe weighted clustering algorithm. This algorithm which is coupled with suitable routing protocols, aims to maintain stable clustering structure, to prevent most routing attacks on sensor networks, to guaranty energy saving in order to extend the lifespan of the network. It also offers a better performance in terms of the number of re-affiliations. The platform presented here aims at showing the feasibility, the flexibility and the reduced cost of such a realization. We demonstrate the performance of the proposed algorithms that contribute to the familiarization of the learners in the field of WSNs.
The gastrointestinal exposome represents the integration of all xenobiotic components and host-derived endogenous components affecting the host health, disease progression and ultimately clinical outcomes during the lifespan. The human gut microbiome as a dynamic exposome of commensalism continuously interacts with other exogenous exposome as well as host sentineling components including the immune and neuroendocrine circuit. The composition and diversity of the microbiome are established on the basis of the luminal environment (physical, chemical and biological exposome) and host surveillance at each part of the gastrointestinal lining. Whereas the chemical exposome derived from nutrients and other xenobiotics can influence the dynamics of microbiome community (the stability, diversity, or resilience), the microbiomes reciprocally alter the bioavailability and activities of the chemical exposome in the mucosa. In particular, xenobiotic metabolites by the gut microbial enzymes can be either beneficial or detrimental to the host health although xenobiotics can alter the composition and diversity of the gut microbiome. The integration of the mucosal crosstalk in the exposome determines the fate of microbiome community and host response to the etiologic factors of disease. Therefore, the network between microbiome and other mucosal exposome would provide new insights into the clinical intervention against the mucosal or systemic disorders via regulation of the gut-associated immunological, metabolic, or neuroendocrine system.
최근 들어 무선 센서망은 저렴한 가격과 망 구성의 용이함 덕분에 많은 관심을 끌고 있다. 특히, 사람들이 직접 센서를 설치할 수 없는 재난 지역이나 위험 지역에 공중에서 센서를 뿌리는 것만으로도 망을 구성할 수 있다는 것은 상당히 중요한 장점이다. 하지만, 공중에서 센서를 흩뿌려 망을 설치하는 경우 센서들이 최적의 장소에 설치될 수가 없는데, 이는 최적의 위치에 설치된 센서망에 비해 더 많은 에너지의 사용, 그에 따른 수명의 단축 등 상당한 성능 저하를 감수해야 한다. 게다가 센서들이 계획적으로 설치된 망과는 달리 임의로 설치된 경우에는 센서들의 감지 영역에 포함되지 못하는 부분들이 생길 수 있다. 이 논문에서는 감지 영역을 벗어난 지역으로 이동 가능한 센서들을 움직여 전체 망의 감지 능력을 향상시키는 센서 재배치 방법을 제안한다. 실험 결과, 이 논문의 제안 방법이 기존 방법들에 비해 넓은 감지 능력과 센서망의 수명 향상을 가져오는 것으로 확인되었다.
This paper presents a current-balancing circuit for security lights that uses parallel-connected LEDs. The parallel connection of LEDs causes current differences between the LED strings because of characteristic deviations. These differences can reduce the lifespan of a particular point of LEDs by thermal spotting. They can also cause non-uniform luminance of the lighting device. Among the different methods for solving these problems, the method using current-balancing transformers makes it easy to compensate for current differences and it has a simple circuitry. However, while the balancing transformer has been applied to AC light sources, LEDs operate on a DC source, so the driving circuitry and the design method have to be changed and their performances must be verified. Thus in this paper, a design method of the balancing transformer network and the driving circuitry for LEDs is proposed. The proposed design method could have a smaller size than the conventional design method. The proposed circuitry is applied to three types of 100-watt LED security lights, which use different LEDs. Experimental results are presented to verify the performance of the designed driving circuits.
무선센서 네트워크에서 센서 노드간의 통신 연결 실패는 계속된 연결 시도를 유발하여 많은 전력 손실이 발생한다. 본 논문에서는 CH(Cluster Head) 노드와 통신되는 센서 노드 사이의 적정 거리를 제한하여, 2차원 평면상에 적정 크기의 클러스터 그룹이 형성되도록 하였다. 클러스터 크기의 균일화를 위해 최단 거리에 존재하는 센서 노드들이 서로 통신하여 멤버 노드를 구성하고 근접한 노드를 모아서 클러스터가 형성되도록 하였다. 제안한 클러스터 균일화 알고리즘을 기반으로 클러스터링을 위한 최단 거리 기반의 클러스터링 방식에 대한 클러스터 균일화 개선율을 시뮬레이션 결과로 나타내었다. 제안한 방식은 네트워크의 클러스터 균일성을 약 30% 향상시킬 수 있다.
OSI 네트워크 모델의 데이터 링크 계층에서는 노드와 노드 사이에 신뢰성 있는 통신을 목표로 하며, 오류 발생이 잦은 무선 센서 네트워크 환경에서는 FEC(forward error correction) 기법을 주로 사용한다. FEC 기법은 패리티의 길이에 따라 오류 정정률을 설정할 수 있는데 오류 정정률을 높게 설정할수록, 에너지 소모가 크다는 한계가 존재한다. 한편 태양 에너지 기반 센서 네트워크에서는 주기적으로 에너지가 충전되며, 이로 인해 노드가 기본적으로 동작하는 데 필요한 에너지보다 더 많은 양의 에너지가 존재할 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 수집되는 에너지 중 여분의 에너지를 사용해 데이터 손실률을 감소시키는 에너지 적응형 Reed-Solomon 기법을 제안한다. 노드의 에너지 상태에 따라 FEC의 패리티 길이를 다르게 설정하여, 에너지와 데이터 손실률의 trade-off(이율배반) 관계를 이용하는 기법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 성능을 검증한다.
무선 센서 네트워크의 수명 및 성능은 각 센서 노드들의 에너지 효율과 밀접한 관련이 있다. 본 논문에서는 센서 노드의 에너지 효율을 높이기 위해 센서 노드의 동작 상태를 정상, 절전, 및 비활성 모드로 나눈다. 정상 모드로 동작하는 센서 노드는 정상 주기로 센싱 및 데이터 전송을 하지만, 절전 모드에서는 그 주기를 늘임으로써 에너지 소비를 줄인다. 센싱 및 데이터 전송을 하지 않는 비활성 모드에서는 에너지 소비가 최소화된다. 또한, 제안 알고리즘은 센싱 데이터가 이전의 값과 동일할 경우 전송을 하지 않음으로써 불필요한 에너지 소비를 줄일 수 있다. 제안 알고리즘은 Tiny OS 기반의 ZigbeX 플랫폼에 구현되었으며, NS-2를 사용하여 그 성능을 분석하였다. 성능 분석결과 제안 알고리즘이 전체 센서 노드의 에너지 소비 및 그 표준편차를 효율적으로 줄임으로써 무선 센서 네트워크의 수명을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
저렴한 다수의 센서들로 구성되는 WSN(Wireless Sensor Network)은 운용 특성상 한 번 배치되면 전원의 교체가 불가능하기에 효율적인 에너지 관리는 중요한 문제이다. 에너지 효율성을 위한 방법 중 네트워크를 몇 개의 클러스터로 나누고 모든 센서들을 클러스터 헤드와 멤버 노드로 구분하는 클러스터링은 에너지 효율적인 WSN을 위한 매우 좋은 라우팅 기법이다. 최초의 클러스터 기반 라우팅 프로토콜인 LEACH는 정해진 확률에 따라 랜덤하게 클러스터 헤드를 선출한다. 하지만 선출된 헤드의 네트워크 내 분포가 적절하지 못 한 경우 클러스터 헤드들의 균일한 에너지 소비를 보장할 수 없고 이로 인해 시간에 따른 생존 노드 수 성능이 많이 감소할 수 있다. 이러한 점에 착안하여 논 본문에서는 클러스터 헤드 선택 시 모든 노드의 잔존 에너지를 비교한 뒤 최대 잔존 에너지를 갖는 노드를 헤드로 선택하는 방법을 제안한다. 노드 간 잔존 에너지 차이를 감소시켜 헤드였던 노드가 더욱 오랫동안 멤버 노드로서 역할을 할 수 있고 이로 인해 더욱 향상된 네트워크 생존 기간과 더 많은 데이터가 기지국으로 도착함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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