Since wireless sensor networks generally have the capability of network recovery, malfunction of a few sensor nodes in a sensor network does not cause a crucial problem paralyzing the sensor network. The malfunction of the sink node, however, is critical. If the sink node of a sensor network stops working, the data collected by sensor nodes cannot be delivered to the gateway because no other sensor nodes can take the place of the sink node. This paper proposes a TDMA-based wireless sensor network equipped with dual sink nodes, with a view to preventing data loss in the case of malfunction of a sink node. A secondary sink node, which synchronizes with a primary sink node and receives data from other sensor nodes in normal situations, takes the role of the primary sink node in the case of malfunction of the primary sink, thereby eliminating the possibility of data loss. The effectiveness of the proposed scheme is demonstrated through experiments.
USN Middleware plays roles of broker between sensors and applications. It collects sensor data, decides the situation and sends the result to the applications. It is not good to decide the situation from one sensor data, because it may error data or reflect small part of all. In this paper, we propose the disaster management model based on the concept 'group' and 'semantic information' from the sensing data. Group is the primary unit to decide the situation. It consists of several sensors which were installed in the same place and had the same pre-defined condition to act. For example, all fire sensors in the room simultaneously trigger the ring when the same pre-defined temperature is recorded. Then, the all fire sensors are included to the same one sensor group. All operations of the intelligent USN middleware are based on the 'group' unit. Disaster information is the result of the interpretation of the sensing data. based on the 'group', the disaster meaning is processed.
The lakes' metabolism bears important information for the assessment of the carbon budget due to the accumulation or loss of carbon in the lake as well as the dynamics of the food webs through primary production. A lake-scale metabolism is evaluated by Gross Primary Production (GPP), Ecosystem Respiration (R), and Net Ecosystem Production (NEP), which is the difference between the first two values. Methods for estimating GPP and R are based on the levels carbon and oxygen. Estimation of carbon is expensive because of the use of radioactive materials which requires a high degree of proficiency. The purpose of this study was to estimate Lake Daecheong ecosystem metabolism using high frequency water temperature data and DO measurement sensor, widely utilized in the field of water quality monitoring, and to evaluate the possibility of using the application method. High frequency data was collected at intervals of 10 minutes from September to December 2017 by installing a thermistor chain and a DO sensor in downstream of Daechung Dam. The data was then used to estimate GPP, R and NEP using the R public program LakeMetabolizer, and other metabolism models (mle, ols, kalman, bookkeep). Calculations of gas exchange coefficient methods (cole, crusius, heiskanen, macIntyre, read, soloviev, vachon) were compared. According to the result, Lake Daecheong has some deviation based on the application method, but it was generally estimated that the NEP value is negative and acts as a source of atmospheric carbon in a heterotrophic system. Although the high frequency sensor data used in this study had negative and positive GPP and R values during the physical mixing process, they can be used to monitor real-time metabolic changes in the ecosystem if these problems are solved.
이 연구에서는 생활 속 위험 문제 중 하나인 '소음'에 대해 예비교사들이 수행한 과학탐구 사례를 중심으로 서로 다른 유형의 데이터 활용에서 나타나는 인식적 특징을 탐색하고 비교하였다. 이를 위해, 소음에 대한 탐구 보고서를 수집하고, 탐구 보고서에서 1차 데이터와 2차 데이터가 어떻게 과학탐구에 활용되는지, 데이터의 유형에 따라 탐구 설계, 자료 수집 및 분석 과정이 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 연구 결과, 센서 기반의 1차 데이터는 핵심 현상을 측정하고 관찰하는 주체가 탐구자 자신이지만, 2차 데이터는 공공 기관에서 이미 측정 대상과 방법을 결정하여 데이터로 제시하였기 때문에 예비교사들은 공공 데이터의 특징을 먼저 조사하고 탐구 목적에 맞게 선별적으로 활용하였다. 이러한 차이로 인해 탐구 과정에서 요구되는 인식적 고려 사항과 방식이 서로 달랐다. 끝으로 이러한 연구 결과가 과학탐구 교수학습 및 탐구 지도를 위한 교사교육, 그리고 변동성과 불확실성이 극대화될 VUCA 시대를 대비한 위험 대응 역량 교육의 측면에서 갖는 교육적 시사점을 논의하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.321-344
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2017
Smart homes are the new generation of homes where pervasive computing is employed to make the lives of the residents more convenient. Human activity recognition (HAR) is a fundamental task in these environments. Since critical decisions will be made based on HAR results, accurate recognition of human activities with low uncertainty is of crucial importance. In this paper, a novel HAR method based on a difference of convex programming (DCP) problem is represented, which manages to handle uncertainty. For this purpose, given an input sensor data stream, a primary belief in each activity is calculated for the sensor events. Since the primary beliefs are calculated based on some abstractions, they naturally bear an amount of uncertainty. To mitigate the effect of the uncertainty, a DCP problem is defined and solved to yield secondary beliefs. In this procedure, the uncertainty stemming from a sensor event is alleviated by its neighboring sensor events in the input stream. The final activity inference is based on the secondary beliefs. The proposed method is evaluated using a well-known and publicly available dataset. It is compared to four HAR schemes, which are based on temporal probabilistic graphical models, and a convex optimization-based HAR procedure, as benchmarks. The proposed method outperforms the benchmarks, having an acceptable accuracy of 82.61%, and an average F-measure of 82.3%.
This paper presents driving path estimation algorithm for adaptive cruise control system and advanced emergency braking system using multi-sensor fusion. Through data collection, yaw rate filtering based road curvature and vision sensor road curvature characteristics are analyzed. Yaw rate filtering based road curvature and vision sensor road curvature are fused into the one curvature by weighting factor which are considering characteristics of each curvature data. The proposed driving path estimation algorithm has been investigated via simulation performed on a vehicle package Carsim and Matlab/Simulink. It has been shown via simulation that the proposed driving path estimation algorithm improves primary target detection rate.
The objective of this paper is to produce a weighted graph map for path-planning of an autonomous mobile robot(AMR) based on the measurements from a single ultrasonic sensor, which are acquired when the autonomous mobile robot explores unknown indoor circumstance. The AMR navigates in th unknown space by following the wall and gathers the range data using the ultrasonic sensor, from which the occupancy grid map is constructed by associating the range data with occupancy certainties. Then, the occupancy grid map is converted to a weighted graph map suing morphological image processing and thinning algorithms. the path- planning for autonomous navigation of a mobile robot can be carried out based on the occupancy grid map. These procedures are implemented and tested using an AMR, and primary results are presented in this paper.
USN 미들웨어는 여러 사이트에서 발생하는 센서 정보를 수집하여, 판단하고, 조치를 취하는 기능을 가지고 있다. 한 개 센서 데이터로부터 상황을 결정하는 것은 해당 데이터의 오류나 전체를 반영하지 않을 수 있기 때문에 부적절하다. 여기서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 '그룹'이라는 개념을 도입하였다. 그룹은 같은 장소에 같은 조건에 행동하는 센서의 집합이다. 예를 들어 특정 방에서 모든 화재 센서는 미리 정의된 동일한 특정 온도에 도달하면 버저를 울린다. 이때 이들 센서들은 동일한 한 개의 그룹에 속하는 것이다. 지능형 USN 미들웨어의 모든 판단은 이러한 그룹에 기반하여 이루어진다. 본 연구에서는 그룹에 기반한 미들웨어의 지능형 규칙에 대하여 연구를 하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.169-178
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2023
Wireless sensor network is wieldy use for IoT application. The sensor node consider as physical device in IoT architecture. This all sensor node are operated with battery so the power consumption is very high during the data communication and low during the sensing the environment. Without proper planning of data communication the network might be dead very early so primary objective of the cluster based routing protocol is to enhance the battery life and run the application for longer time. In this paper we have comprehensive of twenty research paper related with clustering based routing protocol. We have taken basic information, network simulation parameters and performance parameters for the comparison. In particular, we have taken clustering manner, node deployment, scalability, data aggregation, power consumption and implementation cost many more points for the comparison of all 20 protocol. Along with basic information we also consider the network simulation parameters like number of nodes, simulation time, simulator name, initial energy and communication range as well energy consumption, throughput, network lifetime, packet delivery ration, jitter and fault tolerance parameters about the performance parameters. Finally we have summarize the technical aspect and few common parameter must be fulfill or consider for the design energy efficient cluster based routing protocol.
Yasmine-Derdour, Yasmine-Derdour;Bouabdellah-Kechar, Bouabdellah-Kechar;Faycal-Khelfi, Mohammed
Journal of Information Processing Systems
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제12권2호
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pp.275-294
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2016
A primary task in wireless sensor networks (WSNs) is data collection. The main objective of this task is to collect sensor readings from sensor fields at predetermined sinks using routing protocols without conducting network processing at intermediate nodes, which have been proved as being inefficient in many research studies using a static sink. The major drawback is that sensor nodes near a data sink are prone to dissipate more energy power than those far away due to their role as relay nodes. Recently, novel WSN architectures based on mobile sinks and mobile relay nodes, which are able to move inside the region of a deployed WSN, which has been developed in most research works related to mobile WSN mainly exploit mobility to reduce and balance energy consumption to enhance communication reliability among sensor nodes. Our main purpose in this paper is to propose a solution to the problem of deploying mobile data collectors for alleviating the high traffic load and resulting bottleneck in a sink's vicinity, which are caused by static approaches. For this reason, several WSNs based on mobile elements have been proposed. We studied two key issues in WSN mobility: the impact of the mobile element (sink or relay nodes) and the impact of the mobility model on WSN based on its performance expressed in terms of energy efficiency and reliability. We conducted an extensive set of simulation experiments. The results obtained reveal that the collection approach based on relay nodes and the mobility model based on stochastic perform better.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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