In this paper, we propose a novel filtering method for processing continuous skyline queries on wireless sensor network environments. The existing filtering methods use the filter based on router paths. However, because these filters are applied not to a whole area but to a partial area, these methods send almost data of sensor nodes to transmit to the base station and have no sufficient effect in terms of energy efficiency. Therefore, we propose an efficient method to dramatically reduce the transmission data of sensors through applying a low-cost and effective filter to all sensor nodes. The proposed effective filter is generated by using characteristics such as the data locality and the clustering of sensors. An extensive performance study verifies the merits of our new method.
The R-trees are usually used for an index of trajectories in moving-objects databases. However, they need to access a number of nodes to trace same trajectories because of considering only a spatial proximity. Overlaps and dead spaces should be minimized to enhance the performance of range queries in moving-objects indexes. Trajectories of moving-objects should be preserved to enhance the performance of the trajectory queries. In this paper, we propose the TP3DR-tree(Trajectory Preserved 3DR-tree) using clusters of trajectories for range and trajectory queries. The TP3DR-tree uses two split policies: one is a spatial splitting that splits the same trajectory by clustering and the other is a time splitting that increases space utilization. In addition, we use connecting information in non-leaf nodes to enhance the performance of combined-queries. Our experiments show that the new index outperforms the others in processing queries on various datasets.
WSN, or Wireless Sensor Network, consists of a multitude of inexpensive micro-sensors. Because the batteries in sensor nodes can not be replaced once they are deployed, the life of a WSN is absolutely determined by the batteries. So, energy efficiency of a network is a critical factor for long-life operation. LEACH protocol which divides WSN into two groups is a typical routing protocol based on the clustering scheme for the efficient use of limited energy. It is composed of round units which are separated into set-up and steady state. In this paper we propose a power saving scheme to minimize set-up phase itself and to involve a data comparison algorithm. We evaluate the performance of the proposed scheme in comparison with original LEACH protocol. Simulation results validate our scheme has better performance in terms of the number of alive nodes as time evolves and average energy dissipated.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.5
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pp.608-615
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2006
This paper proposes a fuzzy model tree consisting of local linear models using fuzzy cluster for data modeling. First, cluster centers are calculated by fuzzy clustering method using all input and output attributes. And then, linear models are constructed at internal nodes with fuzzy membership values between centers and input attributes. The expansion of internal node is determined by comparing errors calculated in parent node with ones in child node, respectively. As a final step, data prediction is performed with a linear model having the highest fuzzy membership value between input attributes and cluster centers in leaf nodes. To show the effectiveness of the proposed method, we have applied our method to various dataset. Under various experiments, our proposed method shows better performance than conventional model tree and artificial neural networks.
The life time of a wireless sensor network composed of numerous sensor nodes depend on ones of its sensor nodes. The energy efficiency operation of nodes, therefore, is one of the crucial factors to design the network. Researches based on the hierarchical network topology have been proposed and evolved in terms of energy efficiency. However, in existing researches, application layer data obtained from sensor nodes are not considered properly to compose cluster, including issue that nodes communicate with their cluster heads in TDMA scheduling. In this paper, we suggest an energy-efficient topology control scheme based on application layer data in wireless sensor networks. By using application layer data, sensor nodes form a section which is defined as the area of adjacent nodes that retain similar characteristics of application environments. These sections are further organized into clusters. We suggest an algorithm for selecting a cluster head as well as a way of scheduling to reduce the number of unnecessary transmissions from each node to its cluster head, which based on the degree and the duration of similarity between the node's data and its head's data in each cluster without seriously damaging the integrity of application data. The results show that the suggested scheme can save the energy of nodes and increase the life time of the entire network.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.11A
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pp.903-911
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2011
In this paper we proposed an energy adaptive data aggregation and transmission mechanism to solve the problem of energy limitation in wireless sensor networks (WSNs). Hierarchical structure methods are wildly used in WSNs to improve the energy efficiency. LEACH and TEEN protocols are the typical techniques. In these methods, all nodes, including nodes who have sensed data to transmit and nodes who haven't, are set frame timeslots in every round. MNs (member nodes) without sensed data keep active all the time, too. These strategies caused energy waste. Furthermore, if data collection in MNs is same to the previous transmission, it increases energy consumption. Most hierarchical structure protocols are developed based on LEACH. To solve the above problems, this paper proposed a method in which only MNs with sensed data can obtain allocated frame to transmit data. Moreover, if the MNs have same sensed data with previous, MNs turn to sleep mode. By this way redundant data transmission is avoided and aggregation in CH is lightened, too.
PEGASIS, a chain-based protocol, forms chains from sensor nodes so that each node transmits and receives from a neighbor. In this way, only one node (known as a HEAD) is selected from that chain to transmit to the sink. Although PEGASIS is able to balance the workload among all of the nodes by selecting the HEAD node in turn, a considerable amount of energy may be wasted when nodes which are far away from sink node act as the HEAD. In this study, DERP (Distance-based Energy-efficient Routing Protocol) is proposed to address this problem. DERP is a chain-based protocol that improves the greedy-algorithm in PEGASIS by taking into account the distance from the HEAD to the sink node. The main idea of DERP is to adopt a pre-HEAD (P-HD) to distribute the energy load evenly among sensor nodes. In addition, to scale DERP to a large network, it can be extended to a multi-hop clustering protocol by selecting a "relay node" according to the distance between the P-HD and SINK. Analysis and simulation studies of DERP show that it consumes up to 80% less energy, and has less of a transmission delay compared to PEGASIS.
The efficient node energy utilization is one of important performance factors in wireless sensor networks because sensor nodes operate with limited battery power. To extend the lifetime of the wireless sensor networks, maintaining balanced power consumption between sensor nodes is more important than reducing each energy consumption of the sensor node in the network. In this paper, we proposed a cluster formation algorithm to extend the lifetime of the networks and to maintain a balanced energy consumption of nodes. To obtain it, we add a tiny slot in a round frame, which enables to exchange the residual energy messages between the base station (BS). cluster heads, and nodes. The performance of the proposed protocol has been examined and evaluated with the NS 2 simulator. As a result of simulation, we have confirmed that our proposed algorithm show the better performance in terms of lifetime than LEACH. Consequently, our proposed protocol can effectively extend the network lifetime without other critical overhead and performance degradation.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.17
no.7
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pp.17-24
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2012
As the resources and power on Ad-hoc networks are limited, new data aggregation techniques are required for energy efficiency. The current research on data aggregation techniques is actively in progress, but existing studies don't consider the density of nodes. If nodes are densely placed in a particular area, the information which the sensor nodes placed on those areas detect can be judged as very strong association. But, the energy spent transmitting this information is a waste of energy. In this paper the densely-concentrated node area is designated as Hotspot_Zone in the multi-hop clustering environment using the AMC and a key node is selected in the area. If the request message of data aggregation is transmitted, the key node among the neighboring nodes sends its environmental information to a manager to avoid duplicate sensing information. Therefore, the life of networks can be prolonged due to this.
Fine-needle aspiration cytology (FNAC) has been used extensively in the diagnosis of metastatic malignancies. However, metastatic soft tissue sarcomas are often overlooked, primarily due to the low frequency with/ which they occur. Here, we report a rare case of metastatic rhabdomyosarcoma in both cervical lymph nodes, which was detected by FNAC. A 45-year-old woman presented with anosmia, postnasal drip, and sneezing, symptoms which had persisted for 1 month. The patient was found to have a tumorous lesion at the upper portion of the mid-turbinate, with multiple enlarged cervical lymph nodes, and this lesion was examined closely at our facility. FNA cytology smears obtained from both cervical lymph nodes revealed a high degree of cellularity, and displayed cohesive clusters with gland-like spaces, as well as single isolated cells with abundant karyorrhectic debris. The tumor cells exhibited round to oval nuclei containing fine chromatin, occasional small nucleoli, and scanty cytoplasm, or a total lack of cytoplasm. Some of the tumor cells were arranged in multinucleated forms and abundant dense eosinophilic cytoplasms, reminiscent of a rhabdomyoblast. The histological findings on the lymph nodes revealed an outstanding sinusoidal infiltration and a prominent alveolar growth pattern, interspersed with occasional typical rhabdomyoblasts. The immunohistochemical results [desmin (+), myoglobin (+), myogenin (+), pan CK (-), synaptophysin (-), neuron specific enolase (-)] supported a confirmative diagnosis of alveolar rhabdomyosarcoma. Alveolar rhabdomyosarcoma is a representative sarcoma, which typically manifests with nodal metastasis and carcinoma-like clustering. The cytopathologist should remain alert upon encountering unusual morphology, so that the possibility of this condition, although somewhat remote, should not be dismissed or overlooked.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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