Wireless sensor networks have been used in many applications such as marine environment, army installation, etc. The sensor data is very important, because all these applications depend on sensor data. The possibility of communication failures becomes high since the surrounding environment of a wireless sense network has an sensitive effect on its communications. In particular, communication failures in underwater communications occur more frequently because of a narrow bandwidth, slow transmission speed, noises from the surrounding environments and so on. In cases of communication failures, the sensor data can be lost in the sensor data delivery process and these kinds of sensor data losses can make critical huge physical damages on human or environments in applications such as fire surveillance systems. For this reason, although a few of studies for storing and compressing sensor data have been proposed, there are lots of difficulties in actual realization of the studies due to none-existence of the framework using network communications. In this paper, we propose a framework for reducing loss of the sensor data and analyze its performance. The our analyzed results in non-framework application show a decreasing data recovery rate, T/t, as t time passes after a network failure, where T is a time period to fill the storage with sensor data after the network failure. Moreover, all the sensor data generated after a network failure are the errors impossible to recover. But, on the other hand, the analyzed results in framework application show 100% data recovery rate with 2~6% data error rate after data recovery.
Due to the Fourth Industrial Revolution, innovation in various technologies such as artificial intelligence (AI), big data (Big Data), and cloud (Cloud) is accelerating, and data is considered an important asset. With the innovation of these technologies, various efforts are being made to lead technological innovation in the field of defense science and technology. In Korea, the government also announced the "Defense Innovation 4.0 Plan," which consists of five key points and 16 tasks to foster advanced science and technology forces in March 2023. The plan also includes the establishment of a Condition-Based Maintenance system (CBM+) to improve the operability and availability of weapons systems and reduce defense costs. Condition Based Maintenance (CBM) aims to secure the reliability and availability of the weapon system and analyze changes in equipment's state information to identify them as signs of failure and defects, and CBM+ is a concept that adds Remaining Useful Life prediction technology to the existing CBM concept [1]. In order to establish a CBM+ system for the weapon system, sensors are installed and sensor data are required to obtain condition information of the weapon system. In this paper, we propose a sensor data metadata schema to efficiently and effectively manage sensor data collected from sensors installed in various weapons systems.
In sensor network processing environments, current location tracking methods have problems in accuracy on receiving the transmitted data and pinpointing the exact locations depending on the applied methods, and also have limitations on decision making and monitoring the situations because of the lack of considering context-awareness. In order to overcome such limitations, we proposed a method which utilized context-awareness in a data processing module which tracks a location of the magnetic object(Magnetic Line Tracer) and controlled introspection data based on magnetic sensor. Also, in order to prove its effectiveness we have built a wireless sensor network test-bed and conducted various location tracking experiments of line tracer using the data and resulted in processing of context-aware data. Using the new data, we have analyzed the effectiveness of the proposed method for locating the information database entries and for controlling the route of line tracer depending on context-awareness.
Park, Gil-Cheol;Jeong, Yoon-Su;Kim, Yong-Tae;Lee, Sang-Ho
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.10
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pp.2358-2364
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2010
Recently, In the wireless sensor network, a study which guarantees integrity of not only data gathered from sensor node but also energy consumption of it is now going on. However, the existing study cannot guarantee data integrity and overhead of cluster head which merges data from sensor node. This paper proposes multi-path hash chain technique which guarantees integrity of merged data and reduces overhead of cluster head when cluster head merges with data transmitted from sensor node. The proposed technique forms multi-hash chain dividing main-path and assistance-path to guarantee data integrity of cluster head, when merges data. The assistance-path, which is used when main-path is not, supports integrity of sensor node while minimizing overhead of cluster head when sensor node is authenticate.
Recent development in wireless communication and mobile positioning technologies make geosensor networks widely used in the various fields of real world. As a result, much research has been done on the middleware that uses limited energy resources efficiently. However, because traditional middleware does not consider the characteristics of sensor node, such as computing power and specification, the existing middleware call not support the sensor nodes with only the restricted system resource. Therefore, in this paper, we design and implement a new Bytecode based Data Service Middleware supporting energy efficiency in geosensor networks. At first, the proposed middleware provides the optimized functions for sensor nodes by using minimum by tee ode instruction set and data manager supporting hardware abstraction. Secondly, the proposed middleware increases the energy efficiency of sensor node through both data aggregation query processing and data filtering that minimize data transmission by eliminating unnecessary data. Finally, we show from our performance analysis that the proposed middleware is more energy efficient than the existing SwissQM.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.3
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pp.397-402
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2013
Time variation is the essential component of the context awareness. It is a beneficial way not only including time lapse but also clustering time interval for the context inference using the information from sensor mote. In this study, we proposed a novel way of clustering based multi-sensor data fusion for the context inference. In the time interval, we fused the sensed signal of each time slot, and fused again with the results of th first fusion. We could reach the enhanced context inference with assessing the segmented signal according to the time interval at the Dempster-Shafer evidence theory based multi-sensor data fusion.
가스 배관 진단 시스템은 배관 내부에 삽입되어 배관 내에 주입된 가스에 의해 추진되는 시스템으로 배관의 건설, 유지, 보수, 해체 등의 작업을 위한 여러 정보를 수집한다. 배관 진단을 위한 대표적인 센서로는 배관 내부의 찌그러짐(dent)과 주름(wrinkle)의 형태 및 크기를 측정하는 캘리퍼(caliper) 센서와 배관 외부의 파손을 측정하는 MFL(Magnetic Flus Leakage) 센서 그리고 배관 내의 환경 정보를 측정하기 위한 온도 센서와 압력 센서가 있다. 이러한 센서들로 수집된 정보를 활용하기 위해서는 정확한 위치 정보가 필요하므로 IMU(Inertial Measurement Unit)와 주행 거리계를 사용하는 결합 항법 시스템도 필요하다. 본 논문에서는 가스 배관 진단 시스템을 위한 항법 데이터 저장 시스템을 개발한다. 배관 진단 시스템의 특성상 일반적인 측정 센서는 700Hz 이상의 주기로 측정되고 항법 정보는 100Hz 주기 이상으로 측정되며 배관 내 이동 시간은 2시간에서 24시간 이상으로 다양하므로 많은 데이터를 효율적으로 저장할 수 있어야 한다. 따라서 데이터 저장 장치로는 DAT를 사용하게 되며 많은 센서 데이터를 실시간으로 저장하기 위해서 마스터-슬레이브 구조를 갖는 멀티 프로세서 구성을 이용한 항법 데이터 저장 시스템을 설계 제작하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.216-219
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2012
최근 정보의 다양화와 대량화로 인해 대두된 빅데이터 환경은 여러 분야로의 연구 방향을 제시하고 있다. 이미 데이터 양이 페타바이트 규모를 넘어서고 있으며, 이를 처리하기 위한 방안이 연구중이다. 본 논문에서는 무선 통신기기 및 센서 기술의 발달로 대규모 네트워크 구축이 가능해진 센서 데이터 중 차량에 사용되는 센서 데이터를 연구하는 방안을 제시하고자 한다. 빅데이터 개념이 대두되면서 이슈화되고 있는 Hadoop 시스템을 이용하여 자동차 센서 데이터 (CAN Message)를 분석하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.11-12
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2020
반려동물의 건강상태를 확인하기 위해 심박수, 호흡수의 변화를 관찰하는 것이 중요하다. 측정을 위한 웨어러블 장치를 통해 심박수를 측정하기 위해 무선 통신 기술을 이용하여 실시간으로 센서 데이터를 수집하고 그 추이를 볼 수 있도록 해야 한다. 반려동물에 장착되는 웨어러블 장치의 특성상 무거운 고용량의 배터리를 사용할 수 없다. 따라서 저전력 통신 기술인 BLE를 사용하여 실시간으로 센서 데이터를 전송하도록 하고, 이 데이터를 스마트폰에서 수집하여 실시간으로 그래프를 그리고, CSV 파일로 저장한다. 구현된 애플리케이션을 통해 센서 데이터의 변화를 직관적으로 분석할 수 있으며 차후 분석할 수 있는 데이터를 얻을 수 있었다.
Wireless sensor networks have many sensor nodes which response sudden events in a sensor fields. Some efficient routing protocol is required in a sensor networks with mobile sink node. A data-path template is offered for the data announcement and data request from source node and sink node respectively. Sensed data are transferred from source node to sink node using short-distance calculation. Typical protocols for the wireless networks with mobile sink are TTDD(Two-Tier Data Dissemination) and CBPER(Cluster-Based Power-Efficient Routing). The porposed SPDR(Short-Path Data Routing) protocol in this paper shows more improved energy efficiencies from the result of simulations than the typical protocols.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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