In this paper, using a new low-power consumption method for ZigBee device, which consume low-power using an output power control algorithm through RSSI monitoring as interlocking wireless network using ZigBee which has advantages of a low-power consumption, a low-cost, a compatibility and a draft international standardization enacted by IEEE and ZigBee Alliance, with wired network using built coaxial cable to overcome the disadvantage of the existing wireless sensor network, is proposed. Effectiveness of the output power control algorithm through RSSI monitoring has been verified by experimentation for more optimized low-power consumption.
Park, Joung-Ku;Kim, Rak-Hyeon;Lee, Jin-Yong;Choi, Dong-Hyuk;Kim, Tae-Dong
Journal of Soil and Groundwater Environment
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v.12
no.6
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pp.92-99
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2007
As of 2007, there are 2,499 groundwater quality monitoring stations in total in Korea. Among them,478 are operated by the MOCT (Ministry of Construction and Transportation) for the National Groundwater Network Program, 781 wells by the ME (Ministry of Environment) for monitoring of the area where imminent contamination is expected, and 1240 wells by the local governments for monitoring of other areas. Even though, water quality data obtained from those wells are being provided to the public since 1999, the information for the wells has not been appropriately informed. In this study, we assessed the wells that are being used for the national groundwater quality monitoring from the points of operation, location, and well configuration to provide suggestions for the improvement of the national groundwater quality monitoring.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.10
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pp.4781-4803
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2017
Environmental monitoring systems using Wireless Sensor Networks (WSNs) face the challenge of high power consumption, due to the high levels of multi-hop data communication involved. In order to overcome the issue of fast energy depletion, a proof-of-concept implementation proves that adopting a clustering algorithm in environmental monitoring applications will significantly reduce the total power consumption for environment sensor nodes. In this paper, an energy-efficient WSN-based environmental monitoring system is proposed and implemented, using eight sensor nodes deployed over an area of $1km^2$, which took place in the city of Tabuk in Saudi Arabia. The effectiveness of the proposed environmental monitoring system has been demonstrated through adopting a number of real experimental studies.
This paper presents a chromatic dispersion monitoring technique using a clock-frequency component for carrier-suppressed return-to-zero (CSRZ) signal. The clock-frequency component is extracted by a clock-extraction (CE) process. To discover which CE methods are most efficient for dispersion monitoring, we evaluate the monitoring performance of each extracted clock signal. We also evaluate the monitoring ability to detect the optimum amount of dispersion compensation when optical nonlinearity exists, since it is more important in nonlinear transmission systems. We demonstrate efficient CE methods of CSRZ signal to monitor chromatic dispersion for optimum compensation in high-speed optical communication systems.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.32-35
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2010
This paper presents an efficient monitoring method of a network protocol for a downloadable conditional access system (DCAS) that can securely transmit conditional access software via a bi-directional communication channel. In order to guarantee a secure channel based on mutual authentication between a DCAS head end server and set-top boxes, DCAS messages are encrypted and digitally signed. Owing to applied cryptographic algorithms, it is impossible to get information from messages directly without additional processing. Through categorizing DCAS messages into several groups, the proposed monitoring method can efficiently parse and trace DCAS messages in real-time. In order to verify the stability and effectiveness of the proposed monitoring method, we implement a DCAS monitoring system capable of capturing and parsing all DCAS messages. The experimental results show that the proposed monitoring method is well designed.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.28
no.3
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pp.254-262
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2008
The objective of the proposed study is to produce a tool-condition monitoring (TCM) strategy that will lead to a more efficient and economical drilling tool usage. Drill-wear monitoring is an important attribute in the automatic cutting processes as it can help preventing damages of the tools and workpieces and optimizing the tool usage. This study presents the architectures of a multi-layer feed-forward neural network with back-propagation training algorithm for the monitoring of drill wear. The input features to the neural networks were extracted from the AE signals using the wavelet transform analysis. Training and testing were performed under a moderate range of cutting conditions in the dry drilling of steel plates. The results indicated that the extracted input features from AE signals to the supervised neural networks were effective for drill wear monitoring and the output of the neural networks could be utilized for the tool life management planning.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.12
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pp.2628-2634
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2012
The GHG(green house gas) monitoring has been an essential method to prevent climate change. Service scenarios for GHG monitoring over NGN(next generation network), a global infrastructure, was proposed in the previous study, which stays at the abstract level that may lead to difficulties for the actual implementation of the monitoring service in NGN. This paper proposes GHG monitoring service scenarios, based on functions to be incorporated in NGN, that provides the basis for actual implementation in NGN.
Manufacturing and technology industries produce large amounts of air pollutants. Ulsan Metropolitan City, South Korea, is well-known for its large industrial complexes; in particular, the concentration of $SO_2$ here is the highest in the country. We assessed $SO_2$ monitoring sites based on conditional and joint entropy, because this is a common method for determining an optimal air monitoring network. Monthly $SO_2$ concentrations from 12 air monitoring sites were collected, and the distribution of spatial locations was determined by kriging. Mean absolute error, Root Mean Squared Error (RMSE), bias and correlation coefficients were employed to evaluate the considered algorithms. An optimal air monitoring network for Ulsan was suggested based on the improvement of RMSE.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.7
no.3
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pp.258-262
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2009
A Practical application of environmental monitoring system based on wireless sensor node network with the core of embedded system STR711FR2 microprocessor is presented in the paper. The adaptable and classifiable wireless sensor node network is used to achieve the data acquisition and multi-hop wireless communication of parameters of the monitoring base station environment including repeaters. The structure of the system is proposed and the hardware architecture of the system is designed, and the system operating procedures is proposed. As a result of field test, designed hardware platform operated with 50kbps bit rate and 5MHz channel spacing at 2040Hz. The wireless monitoring system can be managed and swiftly retreated without support of base station environmental monitoring.
In this paper, We proposed monitoring verification system using virtual reality simulation technology in monitoring fields for peculiar environment. Also, we analyzed the proposed system about required technology issues and operation process. The proposed monitoring verification system available wireless communication network is expected that application is possible in medical treatment field or special dangerous article processing filed as well as monitoring verification of mobile electric railcar
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