Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.1
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pp.225-232
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2013
In this paper, we introduce a method that can be used to select the position of head node for context-awareness information. The validity of the head node optimal location is saving the energy in the path according to the clustering. It is important how to elect one of the relay node for energy efficiency routing. Existing LEACH algorithm to elect the head node when the node's energy probability distribution function based on the management of the head node is optional cycle. However, in this case, the distance of the relay node status information including context-awareness parameters does not reflect. These factors are not suitable for the relay node or nodes are included in the probability distribution during the head node selects occurs. In particular, to solve the problems from the LEACH-based hierarchical clustering algorithms, this study defines location with the status context information and the residual energy factor in choosing topology of the structure adjacent nodes. The proposed ECOPS (Energy Conserving Optimal path Schedule) algorithm that contextual information is contributed for head node selection in topology protocols. This proposed algorithm has the head node replacement situations from the candidate head node in the optimal path and efficient energy conservation that is the path of the member nodes. The new head node election technique show improving the entire node lifetime and network in management the network from simulation results.
In recent years, with the advancement of IT technology, we expect data size of the world to increase 10 times in 2025. The rapid development of this Internet technology leads to the downsizing of the server system of the data center which manages and operates the data, the capacity of the storage medium, and the power consumption of the data center. In this paper, we propose an energy conservation policy and analyze it in real time by analyzing the power consumption pattern of the server system of the data center. The proposed system can monitor and analyze the power consumption pattern of the individual server system in the data center, and it can be expected that about 10% of the total power consumption of the data center will be saved by efficiently managing the actual operation time of the server system.
Today, the amount of energy consumption in the university campuses is huge. The effort for the energy consumption reduction in university campuses is certainly needed by the following reason; first, contribution to the greenhouse gas discharge reduction demand. Second, energy cost reduction in university campus. Third, contribution to the improvement of the social awareness as the maximum higher educational institutions. The energy consumption analysis of current situation has to be executed for the energy consumption reduction in university campus. The energy reduction possibility in which it exists in university campuses can be understood through the energy consumption analysis. And the application is possible as fundamental data of the policy establishment for the effective energy reduction in university campuses. Especially, the best way to reduce the energy consumption in university campuses that is the energy consumption reduction of buildings. Accordingly, this study derived the plans for improving the performance of energy in the university building by analyzing case study, so this study analyzed the performance of energy for the university building through VE, a program for the analysis of building energy. Based on this result, this study classified the plans improving the efficiency of energy in university building into the plan for passive control and active control respectively, and suggested some concrete plans, and finally evaluated the performance of decreasing energy consumption for each plan.
Accurate prediction of stochastic behavior of occupants is a well known problem for improving prediction performance of building energy use. Many researchers have been tried various sensors that have information on the status of occupant such as $CO_2$ sensor, infrared motion detector, RFID etc. to predict occupants, while others have been developed some algorithm to find occupancy probability with those sensors or some indirect monitoring data such as energy consumption in spaces. In this research, various sensor data and energy consumption data are utilized for decision tree algorithms (C4.5 & CART) for estimation of sub-hourly occupancy status. Although the experiment is limited by space (private room) and period (cooling season), the prediction result shows good agreement of above 95% accuracy when energy consumption data are used instead of measured $CO_2$ value. This result indicates potential of IoT data for awareness of indoor environmental status.
Alam, Muhammad Mahbub;Razzaque, Abdur;Mamun-Or-Rashid, Mamun-Or-Rashid;Hong, Choong-Seon
Journal of Communications and Networks
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v.11
no.4
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pp.390-405
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2009
Wireless sensor networks (WSNs) are envisioned to facilitate information gathering for various applications and depending on the application types they may require certain quality of service (QoS) guarantee for successful and guaranteed event perception. Therefore, QoS in WSNs is an important issue and two most important parameters that hinder the goal of guaranteed event perception are time-sensitive and reliable delivery of gathered information, while a minimum energy consumption is desired. In this paper, we propose an energy-aware, multi-constrained and multipath QoS provisioning mechanism for WSNs based on optimization approach. Hence, a detailed analytical analysis of reliability, delay and energy consumption is presented to formulate the optimization problem in an analytical way. A greedy algorithm is proposed to achieve the desired QoS guarantee while keeping the energy consumption minimum. Also, a simple but efficient retransmission mechanism is proposed to enhance the reliability further, while keeping the delay within delay bound. Simulation results demonstrate the effectiveness of our scheme.
Li, Zhigang;Wang, Xin;Zhang, Junsong;Huang, Wei;Tian, Ye
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.1
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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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.3
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pp.980-998
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2023
In Low Earth Orbit (LEO) satellite networks, satellites operate fast and the inter-satellite link change period is short. In order to sense the spectrum state in LEO satellite networks in real-time, a space-based satellite network intelligent spectrum sensing algorithm based on artificial neural network (ANN) is proposed, while Geosynchronous Earth Orbit (GEO) satellites are introduced to make fast and effective judgments on the spectrum state of LEO satellites by using their stronger arithmetic power. Firstly, the visibility constraints between LEO satellites and GEO satellites are analyzed to derive the inter-satellite link building matrix and complete the inter-satellite link situational awareness. Secondly, an ANN-based energy detection (ANN-ED) algorithm is proposed based on the traditional energy detection algorithm and artificial neural network. The ANN module is used to determine the spectrum state and optimize the traditional energy detection algorithm. GEO satellites are used to fuse the information sensed by LEO satellites and then give the spectrum decision, thereby realizing the inter-satellite spectrum state sensing. Finally, the sensing quality is evaluated by the analysis of sensing delay and sensing energy consumption. The simulation results show that our proposed algorithm has lower complexity, the sensing delay and sensing energy consumption compared with the traditional energy detection method.
Kim, Dae-gun;Lee, Kyung-min;Lee, Hyung-bok;Lim, Jong-woo;Park, Jae-hyuk
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.30
no.2
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pp.61-65
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2020
The depletion of fossil fuels and the increase in environmental awareness have led to greater interest in renewable energy. In particular, solar cells have attracted attention because they can convert an infinite amount of solar energy into electricity. Dye-sensitize solar cells (DSSCs) are low cost third generation solar cells that can be manufactured using environmentally friendly materials. However, DSSC photoelectrodes are generally produced by screen printing, which requires high temperature heat treatment, and low temperature processes that can be used to produce flexible DSSCs are limited. To overcome these temperature limitations, this study fabricated photoelectrodes using room-temperature aerosol deposition. The resulting DSSCs had an energy conversion efficiency of 4.07 %. This shows that it is possible to produce DSSCs and flexible devices using room-temperature processes.
Lee, HwaMin;Min, Se Dong;Choi, Min-Hyung;Lee, DaeWon
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.3
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pp.1321-1332
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2016
Wireless sensor networks (WSN) are self-organized networks that typically consist of thousands of low-cost, low-powered sensor nodes. The reliability and availability of WSNs can be affected by faults, including those from radio interference, battery exhaustion, hardware and software failures, communication link errors, malicious attacks, and so on. Thus, we propose a novel multi-agent fault tolerant system for wireless sensor networks. Since a major requirement of WSNs is to reduce energy consumption, we use multi-agent and mobile agent configurations to manage WSNs that provide energy-efficient services. Mobile agent architecture have inherent advantages in that they provide energy awareness, scalability, reliability, and extensibility. Our multi-agent system consists of a resource manager, a fault tolerance manager and a load balancing manager, and we also propose fault-tolerant protocols that use multi-agent and mobile agent setups.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.13
no.1
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pp.9-21
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2010
In this paper, optimum design of distributed detection is considered for a parallel sensor network system consisting of a fusion center and multiple passive sonar nodes. Nonrandom fusion rules are employed as the fusion rules of the sensor network. For the nonrandom fusion rules, it is shown that a threshold rule of each sensor node has uniformly most powerful properties. Optimum threshold for each sensor is investigated that maximizes the probability of detection under a constraint on energy consumption due to false alarms. It is also investigated through numerical experiments how signal strength, false alarm probability, and the distance between three sensor nodes affect the system detection performances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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