Because sensor nodes have limited resources in wireless sensor networks, data aggregation can efficiently reduce communication overhead and extend the network lifetime. Although many existing methods are particularly useful for data aggregation applications, they incur unbalanced communication cost and waste lots of sensors' energy. In this paper, we propose a privacy-preserving, energy-saving data aggregation scheme (EBPP). Our method can efficiently reduce the communication cost and provide privacy preservation to protect useful information. Meanwhile, the balanced energy of the nodes can extend the network lifetime in our scheme. Through many simulation experiments, we use several performance criteria to evaluate the method. According to the simulation and analysis results, this method can more effectively balance energy dissipation and provide privacy preservation compared to the existing schemes.
Le, Huu Nghia;Choe, Junseong;Shon, Minhan;Choo, Hyunseung
한국정보처리학회:학술대회논문집
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한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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pp.607-608
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2012
Data aggregation is a fundamental problem in wireless sensor networks which attracts great attention in recent years. Delay and energy efficiencies are two crucial issues of designing a data aggregation scheme. In this paper, we propose a distributed, energy efficient algorithm for collecting data from all sensor nodes with the minimum latency called Delay-aware Power-efficient Data Aggregation algorithm (DPDA). The DPDA algorithm minimizes the latency in data collection process by building a time efficient data aggregation network structure. It also saves sensor energy by decreasing node transmission distances. Energy is also well-balanced between sensors to achieve acceptable network lifetime. From intensive experiments, the DPDA scheme could significantly decrease the data collection latency and obtain reasonable network lifetime compared with other approaches.
Fasciclin 1 (FAS1) is an extracellular protein whose aggregation in cornea leads to visual impairment. While a number of FAS1 mutants have been studied that exhibit enhanced/decreased aggregation propensity, no structural information has been provided so far that is associated with distinct aggregation potential. In this study, we have investigated the structural and thermodynamic characteristics of the wild-type FAS1 and its two mutants, R555Q and R555W, by using molecular dynamics simulations and three-dimensional reference interaction site model (3D-RISM) theory. We find that the hydrophobic solvent accessible surface area increases due to hydrophobic core repacking in the C-terminus caused by the mutation. We also find that the solvation free energy of the mutants increases due to the enhanced non-native H-bonding. These structural and thermodynamic changes upon mutation contribute to understand the aggregation of these mutants.
The emerging energy harvesting technology, which has been successfully integrated into Wireless Sensor Networks, enables sensor batteries to be charged using renewable energy sources. In the meantime, the problem of Minimum Latency Aggregation Scheduling (MLAS) in battery-powered WSNs has been well studied. However, because sensors have limited energy harvesting capabilities, captured energy is limited and varies greatly between nodes. As a result, all previous MLAS algorithms are incompatible with Battery-Free Wireless Sensor Networks (BF-WSNs). We investigate the MLAS problem in BF-WSNs in this paper. To make the best use of the harvested energy, we build an aggregation tree that leverages the energy harvesting rates of the sensor nodes with an intuitive explanation. The aggregation tree, which determines sender-receiver pairs for data transmission, is one of the two important phases to obtain a low data aggregation latency in the BF-WSNs.
Request oriented sensor networks have stricter requirements than conventional event-driven or periodic report models. Therefore, in this paper we propose a minimum energy data aggregation (MEDA), which meets the requirements for request oriented sensor networks by exploiting a low power real-time scheduler, on-demand time synchronization, variable response frame structure, and adaptive retransmission. In addition we introduce a test bed consisting of a number of MEDA prototypes, which support near real-time bidirectional sensor networks. The experimental results also demonstrate that the MEDA guarantees deterministic aggregation time, enables minimum energy operation, and provides a reliable data aggregation service.
Liu, Lingyu;Go, Kang Seok;Nho, Nam Sun;Kim, Kwang Ho;Rhee, Young-Woo
Korean Chemical Engineering Research
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제56권1호
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pp.14-23
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2018
The effect of dodecylbenzene sulfonic acid (DBSA) with different addition amount of DBSA ($M_{DBSA}$), temperatures and solvent-to-oil ratio (SOR, v/v) on asphaltene aggregation in a solvent deasphalting system was investigated. Increasing the $M_{DBSA}$ at SOR 10 and $55^{\circ}C$ caused the asphaltene removal ratio (ARR) to increase first, then maximize at 1 wt% of $M_{DBSA}$ and then decrease continuously. Based on the SARA (saturate, aromatic, resin, asphaltene) composition, the adsorption amount of DBSA on the asphaltene surface and the self-aggregation of the DBSA, the reason for the change in ARR with $M_{DBSA}$ was found due to the adsorption mechanism. In addition, the asphaltene-resin-DBSA colloidal size confirmed the change of adsorption behavior between the asphaltene and DBSA. Based on the results of this study, a hypothetical adsorption mechanism of DBSA on asphaltene aggregation in the solvent deasphalting system was conceived of and proposed.
무선 센서 네트워크에서 센싱 정보의 수집 시간과 노드의 에너지 소비량 간의 트레이드오프를 고려하여 에너지 소비를 최소화하면서도 빠른 시간 내에 센싱 정보를 수집하는 에너지 효율적인 데이터 병합 트리의 생성 방법을 제안한다. 본 제안 방안은 빠른 정보 수집을 위하여 센서노드와 싱크노드간 최대 거리의 증가를 최소화하면서 에너지 소비를 줄이기 위하여 노드간 연결 링크 비용을 최소화하는 병합 트리를 생성한다. 시뮬레이션 결과, 제안 방법은 기존 방법 보다 병합 트리를 보다 더 낮은 복잡도로 생성 가능하며 기존 방식 대비 높은 에너지 효율을 보여 준다.
The advent of Wireless Sensor Networks (WSN) has led to their use in numerous applications. Sensors are autonomous in nature and are constrained by limited resources. Designing an autonomous topology with criteria for economic and energy conservation is considered a major goal in WSN. The proposed honey-hive clustering consumes minimum energy and resources with minimal transmission delay compared to the existing approaches. The honey-hive approach consists of two phases. The first phase is an Intra-Cluster Min-Max Discrepancy (ICMMD) analysis, which is based on the local honey-hive data gathering technique and the second phase is Inter-Cluster Frequency Matching (ICFM), which is based on the global optimal data aggregation. The proposed data aggregation mechanism increases the optimal connectivity range of the sensor node to a considerable degree for inter-cluster and intra-cluster coverage with an improved optimal energy conservation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권2호
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pp.209-218
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2009
In a wireless sensor network(WSN) each sensor node deals with numerous sensing data elements. For the sake of energy efficiency and network lifetime, sensing data must be handled effectively. A technique used for this is data aggregation. Sending/receiving data involves numerous steps such as MAC layer control packet handshakes and route path setup, and these steps consume energy. Because these steps are involved in all data communication, the total cost increases are related to the counts of data sent/received. Therefore, many studies have proposed sending combined data, which is known as data aggregation. Very effective methods to aggregate sensing data have been suggested, but there is no means of deciding how long the sensor node should wait for aggregation. This is a very important issue, because the wait time affects the total communication cost and data reliability. There are two types of data aggregation; the data counting method and the time waiting method. However, each has weaknesses in terms of the delay. A hybrid method can be adopted to alleviate these problems. But, it cannot provide an optimal point of aggregation. In this paper, we suggest a stochastic-based data aggregation scheme, which provides the cost(in terms of communication and delay) optimal aggregation point. We present numerical analysis and results.
본 논문에서는 에너지 효율적이고 신뢰성있는 데이터수집을 제공하는 고장감내형 데이터병합을 제안한다. 기존 데이터병합 기법은 패킷 손실에 대응하지 못하거나 대응 하더라도 에너지 소모가 매우 크다. 고장감내형 데이터병합은 적응적 타임아웃 데이터병합 기법에 트랙 토폴로지를 이용한 캐싱 및 재전송 기법을 적용하여 중요 이벤트에 대해 신뢰성있는 데이터수집을 제공한다. 고장감내형 데이터병합은 이벤트 가능성이 없는 평상시에는 기존의 트리 기반의 단일경로 데이터수집을 함으로써 에너지 소모를 줄인다. 하지만 이벤트 가능성이 감지되면 트랙 토폴로지를 이용한 패킷 손실 감지 및 재전송을 통해 데이터병합 결과의 정확도를 높인다. 실험 결과에서 고장감내형 데이터병합은 평균 소모 에너지 측면에서 TAG에 비해 약 8% 에너지 소모가 감소하였고, 이벤트 발생 가능성이 있을 경우 데이터 정확도 측면에서 TAG에 비해 41%정도 우수한 성능을 보였다. 그리고 평균 소모 에너지 측면에서 PERLA에 비해 약 53% 정도 에너지 소모가 감소하였으며, 이벤트 발생 가능성이 있을 경우 데이터 정확도 측면에서는 성능 저하가 거의 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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