Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.6
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pp.9-16
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2011
Due to the development and proliferation of ubiquitous technologies and services, various sensor network applications are being appeared on the stage. The needs for algorithms requiring sensor data fusion and complex signal processing with a high-performance processor such as a digital signal processor are also increased. However, it is difficult to use such processor for the low-power sensor network operating with a battery because of power consumption. This paper proposes a hybrid-type sensor module architecture supporting wakeup/sleep software framework for the wireless sensor node and shows the implemented sensor node platform and performances focused on the energy consumption and wakeup time.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.6
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pp.121-130
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2009
In this paper, Gaussian probability distribution model based multi-sensor data fusion algorithm is proposed for a vehicular location awareness system. Conventional vehicular location awareness systems are operated by GPS (Global Positioning System). However, the conventional system is not working in the indoor of building or urban area where the receiver is difficult to receive the signal from satellites. A method which is combined GPS and UWB (Ultra Wide-Band) has developed to improve this problem. However, vehicular is difficult to receive seamless location information since the measurement systems by both GPS and UWB convert the vehicle's movement information separately at each sensor. In this paper, normalized probability distribution model based Hybrid UWB/GPS is proposed by utilizing GPS location data and UWB sensor data. Therefore the proposed system provides information with seamless and location flexible properties. The proposed system tested by Ubisense and Asen GPS in the $12m{\times}8m$ outdoor environments. As a result, the proposed system has improved performance for accurateness and connection ability between devices to support various CNS (Car Navigation System).
In this work, pure hierarchical ZnO structure was prepared using a simple hydrothermal method, and Ag nanoparticles doped hierarchical ZnO structure was synthesized uniformly through photochemical route. The reduced graphene oxide (rGO) has been synthesized by typical Hummer's method and reduced by hydrazine. Prepared Ag/ZnO nanostructures are uniformly dispersed on the surface of rGO sheets using ultrasonication process. The synthesized samples were characterized by SEM, TEM, EDS, XRD and PL spectra. The average size of prepared ZnO microspheres was around $2{\sim}3{\mu}m$ and showed highly uniform. The average size of doped-Ag nanoparticles was 50 nm and decorated into ZnO/rGO network. The $C_2H_2$ gas sensing properties of as-prepared products were investigated using resistivity-type gas sensor. Ag/ZnO-rGO based sensors exhibited good performances for $C_2H_2$ gas in comparison with the Ag/ZnO. The $C_2H_2$ sensor based on Ag/ZnO-rGO had linear response property from 3~1000 ppm of $C_2H_2$ concentration at working temperature of $200^{\circ}C$. The response values with 100 ppm $C_2H_2$ at $200^{\circ}C$ were 22% and 78% for Ag/ZnO and Ag/ZnO-rGO, respectively. In additions, the sensor still shows high sensitivity and quick response/recovery to $C_2H_2$ under high relative humidity conditions. Moreover, the device shows excellent selectivity towards to $C_2H_2$ gas at optimal working temperature of $200^{\circ}C$.
Advances in wireless sensor network (WSN) technology have enabled small and low-cost sensors with the capability of sensing various types of physical and environmental conditions, data processing, and wireless communication. In the WSN, the sensor nodes have a limited transmission range and their processing and storage capabilities as well as their energy resources are limited. A triple umpiring system has already been proved for its better performance in WSNs. The clustering technique is effective in prolonging the lifetime of the WSN. In this study, we have modified the ad-hoc on demand distance vector routing by incorporating signal-to-noise ratio (SNR) based dynamic clustering. The proposed scheme, which is an efficient and secure routing protocol for wireless sensor networks through SNR-based dynamic clustering (ESRPSDC) mechanisms, can partition the nodes into clusters and select the cluster head (CH) among the nodes based on the energy, and non CH nodes join with a specific CH based on the SNR values. Error recovery has been implemented during the inter-cluster routing in order to avoid end-to-end error recovery. Security has been achieved by isolating the malicious nodes using sink-based routing pattern analysis. Extensive investigation studies using a global mobile simulator have shown that this hybrid ESRP significantly improves the energy efficiency and packet reception rate as compared with the SNR unaware routing algorithms such as the low energy aware adaptive clustering hierarchy and power efficient gathering in sensor information systems.
Hybrid video call healthcare system that we propose in thesis is a service for powerless people rather than ordinary people. This system is for communication between users and protectors(or volunteers). To reduce the underprivileged through the 'Malbeot Nanumi' is the purpose of the system. Hybrid Health Care System using a video call and temperature/humidity/pulse sensors that we propose in thesis can connect sensors with software, and save p2p connection information for 'Malbeot Nanumi' service by database. And health check data can save locally. Hybrid Health Care System in a Wireless Network Environment is a system that elderly people living alone is to be a conversation. The purpose of this thesis is to develop the software and to design a convenient UI to the user, And increasing consumption of care system by increasing the happiness index and increasing aging population.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.4
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pp.35-42
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2011
Link quality assessment is a crucial part of sensor network formation to stably operate large-scale wireless sensor networks (WSNs). A stability of path consisting of several nodes strongly depends on all link quality between pair of consecutive nodes. Thus it is very important to assess the link quality on the stage of building a routing path. In this paper, we present a link quality assessment method, Hybrid Link Quality Metric (HQLM), which uses both of LQI and RSSI from RF chip of sensor nodes to minimize set-up time and energy consumption for network formation. The HQLM not only reduces the time and energy consumption, but also provides complementary cooperation of LQI and RSSI. In order to evaluate the validity and efficiency of the proposed method, we measure PDR (Packet Delivery Rate) by exchanging multiple messages and then, compare PDR to the result of HQLM for evaluation. From the research being carried out, we can conclude that the HQLM performs better than either LQI- or RSSI-based metric in terms of recall, precision, and matching on link quality.
Because sensor nodes operate with the limited power based on battery which cannot be easily replaced, energy efficiency is a fundamental issue pervading the design of communication protocols developed for wireless sensor networks. In wireless networks, energy efficient MAC protocols can usually be described as being either a contention-based protocol or a schedule-based protocol. It is suitable to use combination of both contention-based protocol and schedule-based protocol, because the strengths and weaknesses of these protocols are contrary to each other. In this paper, in order to minimize energy consumption of sensor nodes and maximize network lifetime, we propose a new MAC protocol called "Tiered-MAC" The Tiered-MAC uses a schedule-based TDMA inside maximum transmission range of sink node and a contention-based CSMA otherwise. Therefore, by efficiently managing the congested traffic area, the Tiered-MAC reduces the unnecessary energy consumption. Based on the ns-2 simulation result, we prove that the Tiered-MAC improves the energy-efficiency of sensor network nodes.
In wearable healthcare systems, sensor devices can be deployed in places around the human body such as the stomach, back, arms, and legs. The sensors use tiny batteries, which have limited resources, and old sensor batteries must be replaced with new batteries. It is difficult to deploy sensor devices directly into the human body. Therefore, instead of replacing sensor batteries, increasing the lifetime of sensor devices is more efficient. A transmission power control (TPC) algorithm is a representative technique to increase the lifetime of sensor devices. Sensor devices using a TPC algorithm control their transmission power level (TPL) to reduce battery energy consumption. The TPC algorithm operates on a closed-loop mechanism that consists of two parts, such as sensor and sink devices. Most previous research considered only the sink part of devices in the closed-loop. If we consider both the sensor and sink parts of a closed-loop mechanism, sensor devices reduce energy consumption more than previous systems that only consider the sensor part. In this paper, we propose a new approach to consider both the sensor and sink as part of a closed-loop mechanism for efficient energy management of sensor devices. Our proposed approach judges the current channel condition based on the values of various body sensors. If the current channel is not optimal, sensor devices maintain their current TPL without communication to save the sensor's batteries. Otherwise, they find an optimal TPL. To compare performance with other TPC algorithms, we implemented a TPC algorithm and embedded it into sensor devices. Our experimental results show that our new algorithm is better than other TPC algorithms, such as linear, binary, hybrid, and ATPC.
In this raper, an enhanced learning method is proposed for improving the learning speed of the error back propagation learning algorithm. In order to cope with the premature saturation phenomenon at the initial learning stage, a variation scheme of active functions is introduced by using higher order functions, which does not need much increase of computation load. It naturally changes the learning rate of inter-connection weights to a large value as the derivative of sigmoid function abnormally decrease to a small value during the learning epoch. Also, we suggest the hybrid learning method incorporated the proposed method with the momentum training algorithm. Computer simulation results show that the proposed learning algorithm outperforms the conventional methods such as momentum and delta-bar-delta algorithms.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37C
no.12
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pp.1328-1336
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2012
Compared to terrestrial RF communications, underwater acoustic communications have several limitations such as limited bandwidth, high level of fading effects, and a large underwater propagation delay. In this paper, in order to tackle those limitations of underwater communications and to make it possible to form a large underwater monitoring systems, we propose a hierarchical underwater network architecture, which consists of underwater sensors, clusterheads, underwater/surface sink nodes, autonomous underwater vehicles (AUVs). In the proposed architecture, for the maximization of packet delivery ratio and the minimization of underwater sensor's energy consumption, a hybrid routing protocol is used. More specifically, cluster members use Tree based routing to transmit sensing data to clusterheads. AUVs on optimal trajectory movements collect the aggregated data from clusterhead and finally forward the data to the sink node. Also, in order to minimize the maximum travel distance of AUVs, an Integer Linear Programming based algorithm is employed. Performance analysis through simulations shows that the proposed architecture can achieve a higher data delivery ratio and lower energy consumption than existing routing schemes such as gradient based routing and geographical forwarding. Start after striking space key 2 times.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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