An efficient method is developed for classifying fingerprint data based on 2-D discrete wavelet transform. Fingerprint data is first converted to a binary image. Then a multi-level 2-D wavelet transform is performed. Vertical and horizontal subbands of the transformed data show typical energy distribution patterns relevant to the fingerprint categories. The proposed method with moderate level of wavelet transform is successful in classifying fingerprints into 5 different types. Finer classification is possible by higher frequency subbands and closer analysis of energy distribution.
대부분의 태양 에너지 기반 센서 네트워크 응용에서 센서 노드들은 외부 네트워크와의 지속적인 연결이나 관리자에 의한 유지 보수가 불가능한 장소에 배치된다. 따라서 최대한 많은 양의 센싱 데이터들이 관리자에 의해 업로드 될 때까지 네트워크 내에 저장되어 있어야 한다. 이를 위하여 네트워크의 관점에서는 각 노드들 사이의 균형적인 데이터 분배가 이루어져야 하는데, 이를 효과적으로 수행하려면 각 노드의 사용가능한 에너지와 저장 공간에 대한 정보를 최대한 활용하여야 한다. 본 논문에서는 태양 에너지 기반의 노드들로 구성된 센서 네트워크에서 각 노드가 수집하는 태양 에너지를 효율적으로 이용함과 동시에 각 노드들의 저장 공간을 최대로 활용할 수 있는 간단하지만 매우 효과적인 데이터 분배 알고리즘을 소개한다. 본 알고리즘은 각 노드의 수집 에너지 중에서 데이터 분배에 사용될 수 있는 에너지의 양을 결정하고, 자신과 이웃 노드의 저장 공간 정보에 따라 각 이웃 노드들로 보낼 최적의 데이터 전송 양을 결정한다.
In this study, the current regulation of the water source energy, one of the renewable energy, was analyzed, and the improvement plan for the high efficient data center cooling system was suggested. In the improvement plan, the design and construction guidelines of the water source energy system permit to adopt the cooling and heating system with or without heat pump. In addition, it should also include the system operated in the cooling mode only all year-round. The domestic test standards to consider the water source operating conditions should be developed. Especially, it is highly recommended that the test standards to include the system with forced cooling and free cooling modes related with the enhanced data center cooling system adopting the water source energy.
Su, Xin;Choi, Dong-Min;Moh, Sang-Man;Chung, Il-Yong
한국멀티미디어학회논문지
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제13권6호
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pp.911-923
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2010
In wireless sensor networks (WSNs), cluster based data routing protocols have the advantages of reducing energy consumption and link maintenance cost. Unfortunately, most of clustering protocols have been designed for uniformly distributed sensor networks. However, some urgent situations do not allow thousands of sensor nodes being deployed uniformly. For example, air vehicles or balloons may take the responsibility for deploying sensor nodes hence leading a normally distributed topology. In order to improve energy efficiency in such sensor networks, in this paper, we propose a new cluster formation algorithm named DAEEC (Density Aware Energy-Efficient Clustering). In this algorithm, we define two kinds of clusters: Low Density (LD) clusters and High Density (HD) clusters. They are determined by the number of nodes participated in one cluster. During the data routing period, the HD clusters help the neighbor LD clusters to forward the sensed data to the central base station. Thus, DAEEC can distribute the energy dissipation evenly among all sensor nodes by considering the deployment density to improve network lifetime and average energy savings. Moreover, because the HD clusters are densely deployed they can work in a manner of our former algorithm EEVAR (Energy Efficient Variable Area Routing Protocol) to save energy. According to the performance analysis result, DAEEC outperforms the conventional data routing schemes in terms of energy consumption and network lifetime.
Li, Zhigang;Wang, Xin;Zhang, Junsong;Huang, Wei;Tian, Ye
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권1호
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pp.114-130
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2021
With the drastic growth of Information and Communication Technology (ICT) industry, global energy consumption is exponentially increased by mobile communications. The huge energy consumption and increased environmental awareness have triggered great interests on the research of dynamic distribution of cell user and traffic, and then designing the energy efficient cellular network. In this paper, we explore the temporal and spatial characteristics of human mobility and traffic distribution using real data set. The analysis results of cell traffic illustrate the tidal effect in temporal and spatial dimensions and obvious periodic characteristics which can be used to design Base Station (BS) dynamic with sleeping or shut-down strategy. At the same time, we designed a new Cell Zooming and BS cooperation mode. Through simulation experiments, we found that running in this mode can save about 35% of energy consumption and guarantee the required quality of service.
Chang, Tae Uk;Ryu, Young Su;Song, Seul Ki;Kwon, Ki Won;Paik, Jong Ho
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1674-1688
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2019
As environmental pollution and fossil fuel energy problems from fuel vehicle have occurred, the interest of electric vehicle(EV) has increased. EV industry and energy industry have grown dynamically in these days. It is expected that the next generation of primary transportation will be EV, and it is necessary to prepare EV infra and efficient energy management such as EV communication protocol, EV charge station, and smart grid. Those EV and energy industry fields are now on growth. Also, the study and development of them are now in progress. In this paper, distributed charge signal processing software for smart slow and quick EV charge is proposed and designed for dealing with EV charge demand. The software consists of smart slow and quick EV charge schedule engine and EV charge power distribution core. The software is designed to support two charge station types. One is normal EV charge station and the other is bus garage EV charge station. Both two types collect the data from EV charge stations, and then analyze the collected data. The software suggests optimized EV charge schedule and deliveries EV charge power distribution information to power switchboard system, and the designed software is implemented on embedded system. It is expected that the software provides efficient EV charge schedule.
The energy use is increasing as the quality of human life improves. and research on the efficient use of energy in ESS (Energy Storage System) is ongoing. An air conditioner is required for the efficient use of an ESS, as are data on the distribution of the temperature of the latter based on the capacity of the air conditioner. In the absence of an air conditioner, the battery of the ESS reaches its maximum temperature of 40℃ after 2 h. When an air conditioner is present, the temperature of the battery stabilizes as the capacity of the former increases.
A convergecast is a popular routing scheme in wireless sensor networks (WSNs) in which every sensor node periodically forwards measured data along configured routing paths to a base station (BS). Prolonging lifetimes in energy-limited WSNs is an important issue because the lifetime of a WSN influences on its quality and price. Low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) was the first attempt at solving this lifetime problem in convergecast WSNs, and it was followed by other solutions including power efficient gathering in sensor information systems (PEGASIS) and power efficient data gathering and aggregation protocol (PEDAP). Our solution-chain routing with even energy consumption (CREEC)-solves this problem by achieving longer average lifetimes using two strategies: i) Maximizing the fairness of energy distribution at every sensor node and ii) running a feedback mechanism that utilizes a preliminary simulation of energy consumption to save energy for depleted Sensor nodes. Simulation results confirm that CREEC outperforms all previous solutions such as LEACH, PEGASIS, PEDAP, and PEDAP-power aware (PA) with respect to the first node death and the average lifetime. CREEC performs very well at all WSN sizes, BS distances and battery capacities with an increased convergecast delay.
Network lifetime is a critical issue in Wireless Sensor Networks (WSNs). In which, a large number of sensor nodes communicate together to perform a predetermined sensing task. In such networks, the network life time depends mainly on the lifetime of the sensor nodes constituting the network. Therefore, it is essential to balance the energy consumption among all sensor nodes to ensure the network connectivity. In this paper, we propose an energy-efficient data routing protocol for wireless sensor networks. Contrary to the protocol proposed in [6], that always selects the path with minimum hop count to the base station, our proposed routing protocol may choose a longer path that will provide better distribution of the energy consumption among the sensor nodes. Simulation results indicate clearly that compared to the routing protocol proposed in [6], our proposed protocol evenly distributes the energy consumption among the network nodes thus maximizing the network life time.
An accurate determination of wind speed distribution is the basis for an evaluation of the wind energy potential required to design a wind turbine, so it is important to estimate unknown parameters of wind speed distribution. In this paper, Gumbel distribution is used in modelling wind speed data, and alternative robust estimation methods to estimate its parameters are considered. The methodologies used to obtain the estimators of the parameters are least absolute deviation, weighted least absolute deviation, median/MAD and least median of squares. The performances of the estimators are compared with traditional estimation methods (i.e., maximum likelihood and least squares) according to bias, mean square deviation and total mean square deviation criteria using a Monte-Carlo simulation study for the data with and without outliers. The simulation results show that least median of squares and median/MAD estimators are more efficient than others for data with outliers in many cases. However, median/MAD estimator is not consistent for location parameter of Gumbel distribution in all cases. In real data application, it is firstly demonstrated that Gumbel distribution fits the daily mean wind speed data well and is also better one to model the data than Weibull distribution with respect to the root mean square error and coefficient of determination criteria. Next, the wind data modified by outliers is analysed to show the performance of the proposed estimators by using numerical and graphical methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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