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.
Jo, Seng-Kyoun;Kim, Young-Min;Lee, Hyun-Woo;Kangasharju, Jussi;Mulhauser, Max
ETRI Journal
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제39권2호
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pp.275-283
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2017
A green technology for reducing energy consumption has become a critical factor in ICT industries. However, for the telecommunications sector in particular, most network elements are not usually optimized for power efficiency. Here, we propose a novel energy-efficient packet switching method for use in an IP network for reducing unnecessary energy consumption. As a green networking approach, we first classify the network nodes into either header or member nodes. The member nodes then put the routing-related module at layer 3 to sleep under the assumption that the layer in the OSI model can operate independently. The entire set of network nodes is then partitioned into clusters consisting of one header node and multiple member nodes. Then, only the header node in a cluster conducts IP routing and its member nodes conduct packet switching using a specially designed identifier, a tag. To investigate the impact of the proposed scheme, we conducted a number of simulations using well-known real network topologies and achieved a more energy- efficient performance than that achieved in previous studies.
Recently, comsumption of fossil fuel is causing many problems(oilflation, global warming, environmental pollution). For this reason Renewable energy is now becoming the center of interest as a solution to these problems. Bioethanol, especially, is able to substitute petroleum as fuel; making it a viable and promising renewable energy. In order to production of fuel bioethanol, Dehydration process is essential. Azeotropic distillation, extractive and pressure swing absorption(PSA) process are some of possible dehydration process, out of which, PSA process is attractive since it required less energy and lower setup cost. In this study, we produced fuel bioethanol using 2-step PSA(3 bed + 2 bed) process for more efficient and economical process. Through this study, we produced fuel bioethanol using 2-step PSA process and concentration of fuel bioethanol was 99.54wt%(feed ethanol: 92.4wt%). We expected that because of efficient use of absorbents(zeolite), 2 step PSA process contribute to economical operation.
무선 센서 네트워크에서는 노드들이 제한적인 에너지를 가지고 있기 때문에 효율적인 에너지 사용이 요구된다. 클러스터링 방식은 클러스터를 형성하고 클러스터 멤버 노드들이 전송한 데이터를 클러스터 헤드가 병합하여 싱크 노드로 전송하는 방식을 사용한다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 클러스터 헤드를 효율적인 선정하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노드 자신의 과거 헤드 경험의 세분화와 전송할 데이터의 존재 여부, 전송할 데이터를 보유하고 있는 이웃 노드들의 정보를 이용하여 헤드를 선정 함으로 네트워크 전체의 수명을 증가시킨다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 방식인 LEACH, HEED 알고리즘에 비해 밸런싱 있는 에너지를 소모하고, 더 나은 네트워크 수명을 보장함을 보였다.
Recently, deep neural networks (DNNs) are actively used for action control so that an autonomous system, such as the robot, can perform human-like behaviors and operations. Unlike recognition tasks, the real-time operation is essential in action control, and it is too slow to use remote learning on a server communicating through a network. New learning techniques, such as reinforcement learning (RL), are needed to determine and select the correct robot behavior locally. In this paper, we propose an energy-efficient DNN processor with a LUT-based processing engine and near-zero skipper. A CNN-based facial emotion recognition and an RNN-based emotional dialogue generation model is integrated for natural HRI system and tested with the proposed processor. It supports 1b to 16b variable weight bit precision with and 57.6% and 28.5% lower energy consumption than conventional MAC arithmetic units for 1b and 16b weight precision. Also, the near-zero skipper reduces 36% of MAC operation and consumes 28% lower energy consumption for facial emotion recognition tasks. Implemented in 65nm CMOS process, the proposed processor occupies 1784×1784 um2 areas and dissipates 0.28 mW and 34.4 mW at 1fps and 30fps facial emotion recognition tasks.
센서노드의 에너지를 절약하는 것은 네트워크 수명을 늘리기 위해 필요하다. 센서의 에너지는 파워를 교체할 수 없기 때문에 매우 중요하다. 에너지를 절약함으로써 네트워크의 자원을 절약하고 더 오랫동안 사용할 수 있다. 이 논문에서는 베이스 스테이션을 활용하여 라우팅 프로토콜을 최적화하기 위한 프로토콜인 BSAH 를 제안하였다. BSAH 는 BeamStar 처럼 베이스스테이션이 안테나의 방향을 고려하여 센서를 나눈다. BSAG 는 PEGASIS 나 CHIRON 보다 25%에서 30% 정도 우수한 성능을 보였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제2권4호
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pp.243-246
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2004
Currently, advanced countries invest lots of efforts to develop improvement of electric power production and supply, confronting environmental problems and new energy development. They set up long term plan focusing on electric power transmission infrastructure construction technology, establishment of the customer care service network using electric technologies, improvement of economic productivity by innovative electric technology, prevention of global warming gas and clean and efficient energy use etc. Comparing to those countries, the level of technologies that we have are in behind and moreover, technological resources are limited. Therefore, Korea is required to reconsider efficient distribution of R&D investment by concentrating on limited R&D resources to important technologies which could be stepping stone to gain competitive advantage. It can be done through comparative analysis of electric technologies among advanced countries and analysis of electric technology development policy.
It is essential to know climatic characteristics of the site for energy efficient building design. However, it is difficult to obtain a climate data. Even though the climate data is obtained, it is difficult to be applied to the building design since it is usually consisted of just series of numbers. Also, designers cannot know the effective climatic design strategies suitable for the site with ease. Thus, this study aims to develope the climatic design tool working on the personal computer operated by windows 95/98/2000/XP. WYEC weather data and building bioclimatic chart are adopted for the climate analysis. Climatic Characteristics(distributions of the dominant factors, bioclimatic needs, needs to each passive design strategy, and the order of priority, etc.) of Seoul are analysed and presented as an example. Also, passive climatic design process making use of this tool is presented.
Studying for environmental friendly and efficient energy source is now actively under way on because problems like environmental pollution and exhaust of natural resources are in issue. Fuel Cell which is an alternative energy source has low voltage and high current characteristic, therefore boost up voltage converter and DC-AC converter is required to use as a common power source. In this paper, DC-DC converter which has high efficient and high power density is proposed and verified by experimental result.
The Bayesian networks methods provide an efficient tool for performing information fusion and decision making under conditions of uncertainty. This paper proposes Bayes estimators for the system effectiveness in energy saving of the wireless sensor networks by use of the Bayesian method under the non-informative prior knowledge about means of active and sleep times based on time frames of sensor nodes in a wireless sensor network. And then, we conduct a case study on some Bayesian estimation models for the system energy saving effectiveness of a wireless sensor network, and evaluate and compare the performance of proposed Bayesian estimates of the system effectiveness in energy saving of the wireless sensor network. In the case study, we have recognized that the proposed Bayesian system energy saving effectiveness estimators are excellent to adapt in evaluation of energy efficiency using non-informative prior knowledge from previous experience with robustness according to given values of parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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