International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.4
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pp.33-41
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2020
Nowadays, distributed mobility management (DMM) approaches have been widely adopted to address the limitations of centralized architectural methods to support seamless data transmission schemes in wireless sensor networks. This paper deals with the end-to-end (E2E) integration of Network Mobility (NEMO) basic support protocol in distributed wireless sensor network systems in structural health and environmental monitoring of social overhead capital (SOC) public infrastructures such as bridges, national highways, tunnels, and railroads. The proposed scheme takes advantage of the features of both the NEMO basic support protocol and partially distributed network-based DMM framework in providing seamless data transmission and robust mobility support. The E2E seamless data transmission scheme allows mobile users to roam from fixed-point network access locations and mobile platforms (i.e., vehicles such as cars, buses, and trains) without disconnecting its current sessions (i.e., seamless handover).
Journal of information and communication convergence engineering
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v.19
no.3
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pp.136-141
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2021
Research on wireless sensor networks has focused on the monitoring and characterization of large-scale physical environments and the tracking of various environmental or physical conditions, such as temperature, pressure, and wind speed. We propose a stochastic mobility model that can be applied to a MANET (Mobile Ad-hoc NETwork). environment, and apply this mobility model to a newly proposed clustering-based routing protocol. To verify its stability and durability, we compared the proposed stochastic mobility model with a random model in terms of energy efficiency. The FND (First Node Dead) was measured and compared to verify the performance of the newly designed protocol. In this paper, we describe the proposed mobility model, quantify the changes to the mobile environment, and detail the selection of cluster heads and clusters formed using a fuzzy inference system. After the clusters are configured, the collected data are sent to a base station. Studies on clustering-based routing protocols and stochastic mobility models for MANET applications have shown that these strategies improve the energy efficiency of a network.
International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.4
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pp.197-205
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2018
Nowadays, wireless sensor networks (WSNs) have been widely adopted in structural health monitoring (SHM) systems for social overhead capital (SOC) public infrastructures. Structural health information, environmental disturbances and sudden changes of weather conditions, damage detections, and external load quantizing are among the capabilities required of SHM systems. These information requires an efficient transmission with which an efficient mobility management support for wireless networks can provide. This paper deals with the analysis of mobility management schemes in order to address the real-time requirement of data traffic delivery for critical SHM information. The host-based and network-based mobility management protocols have been identified and the advantages of network mobility (NEMO) enabled Proxy Mobile Internet Protocol version 6 (PMIPv6) have been leveraged in order to address the SHM information transmission needs. The scheme allows an efficient information transmission as it improves the handover performance due to shortened handover latency as well as reduced signaling overhead.
Journal of Advanced Information Technology and Convergence
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v.10
no.1
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pp.99-109
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2020
As environmental pollution has become severe due to the rapid increase in pollutant generation in the air, measurement, collection, and analysis of atmospheric environment information plays an important role. However, it is difficult to measure the high-resolution and real-time atmospheric environment of the cities and tourist spots with high population mobility only by measuring equipment of stationary measuring stations. Therefore, this paper proposes a portable atmospheric environment measurement system for real-time measurement and monitoring of atmospheric environment information. The proposed system is a portable client with a low-power wireless communication method. It is possible to reliably transmit and receive the measured data through a multi-threaded server to monitor the trend of pollutants in the air in real-time.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.25-27
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2022
Recently, with the development of the 4th industry, environmental issues such as air pollution have become serious, and in particular, a lot of air pollutants are generated in industrial sites. There are various types of air pollutants, and among them, carbon monoxide is essential for fires occurring in industrial sites, so it should be possible to monitor in real time. In addition, there is a need for a remote monitoring system that can measure various environmental factors other than air pollutants in real time. In this paper, we propose a monitoring system using wireless communication to remotely measure the industrial environment. The proposed monitoring system collects data to the Arduino of the transmitter by using a carbon monoxide sensor, a combustible gas sensor, a temperature and humidity sensor, and a flame sensor, and then transmits it to the receiver using ZigBee. The transmitted data is stored in the database of the receiver Raspberry Pi, and the stored data can be monitored in real time through the monitoring system.
Park, Jae-Hyung;Kim, Jeong-Tae;Hong, Dong-Soo;Mascarenas, David;Lynch, Jerome Peter
Smart Structures and Systems
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v.6
no.5_6
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pp.711-730
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2010
This study presents the design of autonomous smart sensor nodes for damage monitoring of tendons and girders in prestressed concrete (PSC) bridges. To achieve the objective, the following approaches are implemented. Firstly, acceleration-based and impedance-based smart sensor nodes are designed for global and local structural health monitoring (SHM). Secondly, global and local SHM methods which are suitable for damage monitoring of tendons and girders in PSC bridges are selected to alarm damage occurrence, to locate damage and to estimate severity of damage. Thirdly, an autonomous SHM scheme is designed for PSC bridges by implementing the selected SHM methods. Operation logics of the SHM methods are programmed based on the concept of the decentralized sensor network. Finally, the performance of the proposed system is experimentally evaluated for a lab-scaled PSC girder model for which a set of damage scenarios are experimentally monitored by the developed smart sensor nodes.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.11
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pp.2640-2644
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2014
With the development of technology, wireless sensor networks (WSN) are wireless networks of consisting a large number of small and low-cost sensors. Wireless sensor networks facilitate collaboration to achieve the perception of information collection, processing and transmission tasks in deployment area. They have various purposes such as military, disaster relief, medical rescue, environmental monitoring, precision farming and manufacturing industry etc. Therefore, technologies for data maintaining technologies in sensor network environment is one of essential parts of sensor networks. In this paper, we present the essential particulars about data management technology at wireless sensor network environments and propound the issues. Further, we could organize and develop a systematic approach in solving the issues.
Railroad bridges form an integral part of railway infrastructure throughout the world. To accommodate increased axel loads, train speeds, and greater volumes of freight traffic, in the presence of changing structural conditions, the load carrying capacity and serviceability of existing bridges must be assessed. One way is through system identification of in-service railroad bridges. To dates, numerous researchers have reported system identification studies with a large portion of their applications being highway bridges. Moreover, most of those models are calibrated at global level, while only a few studies applications have used globally and locally calibrated model. To reach the global and local calibration, both ambient vibration tests and controlled tests need to be performed. Thus, an approach for system identification of a railroad bridge that can be used to assess the bridge in global and local sense is needed. This study presents system identification of a railroad bridge using free vibration data. Wireless smart sensors are employed and provided a portable way to collect data that is then used to determine bridge frequencies and mode shapes. Subsequently, a calibrated finite element model of the bridge provides global and local information of the bridge. The ability of the model to simulate local responses is validated by comparing predicted and measured strain in one of the diagonal members of the truss. This research demonstrates the potential of using measured field data to perform model calibration in a simple and practical manner that will lead to better understanding the state of railroad bridges.
Seo, Jung-Hyun;Han, Soon-Hee;Kang, Young-Man;Jang, Moon-Suk
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.2
no.2
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pp.136-141
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2007
To produce eco marine products which is taking interests recently, the necessity of aquafarm tracing system is being emphasized. Considering the particularity of aquafarm, wireless communication environment is essential in order to manage aquafarm efficiently. The terminal which automatically collecting the environmental information and transferring it to server needs specified functions; input-output the information conveniently and search it visually. In this paper, we design specified terminal and its functions to monitor the environmental information at aquafarm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.10
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pp.3989-4006
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2020
The intelligent agriculture monitoring is based on the perception and analysis of environmental data, which enables the monitoring of the production environment and the control of environmental regulation equipment. As the scale of the application continues to expand, a large amount of data will be generated from the perception layer and uploaded to the cloud service, which will bring challenges of insufficient bandwidth and processing capacity. A fog-based offline and real-time hybrid data analysis architecture was proposed in this paper, which combines offline and real-time analysis to enable real-time data processing on resource-constrained IoT devices. Furthermore, we propose a data process-ing algorithm based on the incremental principal component analysis, which can achieve data dimensionality reduction and update of principal components. We also introduce the concept of Squared Prediction Error (SPE) value and realize the abnormal detection of data through the combination of SPE value and data fusion algorithm. To ensure the accuracy and effectiveness of the algorithm, we design a regular-SPE hybrid model update strategy, which enables the principal component to be updated on demand when data anomalies are found. In addition, this strategy can significantly reduce resource consumption growth due to the data analysis architectures. Practical datasets-based simulations have confirmed that the proposed algorithm can perform data fusion and exception processing in real-time on resource-constrained devices; Our model update strategy can reduce the overall system resource consumption while ensuring the accuracy of the algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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