This paper comes out with the study on sensing data collection strategy in a Software-Defined Mobile Edge vehicular networking. The two cooperative data dissemination are Direct Vehicular cloud mode and edge cell trajectory prediction decision mode. In direct vehicular cloud, the vehicle observe its neighboring vehicles and sets up vehicular cloud for cooperative sensing data collection, the data collection output can be transmitted from vehicles participating in the cooperative sensing data collection computation to the vehicle on which the sensing data collection request originate through V2V communication. The vehicle on which computation originate will reassemble the computation out-put and send to the closest RSU. The SDMEVN (Software Defined Mobile Edge Vehicular Network) Controller determines how much effort the sensing data collection request requires and calculates the number of RSUs required to support coverage of one RSU to the other. We set up a simulation scenario based on realistic traffic and communication features and demonstrate the scalability of the proposed solution.
유비쿼터스 환경에 대한 관심이 증폭됨에 따라, 센서는 다양한 어플리케이션들에서 점점 더 많이 사용되고 있다. 이러한 센서 시스템에서, 최소 개의 센서를 가지고 대상 공간이 복수 개의 센서에 의해 완전히 센싱되게 하기 위해서는, 센서를 어디에 배치하느냐가 중요한 문제이다. 또한 복수 개의 센서에 의해 센싱된 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하기 위해서는 센서 서로 간의 거리가 너무 가까워서는 안 된다. (최소거리 요건). 이를 위하여 우리는 TRE-based approach 라고 하는, 최소거리 요건을 만족하며 3-coverage 문제를 해결하는 방법을 제안하며, 이를 기반으로 3-coverage 문제를 3 차원으로 확장시킬 때 가능한 센싱 coverage 모델과 그 확장 가능성에 대해 논의한다.
Satellite and airborne hyperspectral sensor images are suitable for investigating the vegetation state in agricultural land. However, image data obtained by an optical sensor inevitably includes mixels caused by high altitude observation. Therefore, mixel analysis method, which estimates both the pure spectra and the coverage of endmembers simultaneously, is required in order to distinguish the qualitative spectral changes due to the chlorophyll quantity or crop variety, from the quantitative coverage change. In this paper, we apply our agricultural independent component analysis (ICA) model to an airborne hyperspectral sensor image, which includes noise and fluctuation of coverage, and estimate pure spectra and the mixture ratio of crop and soil in agricultural land simultaneously.
모바일 노드를 이용하여 넓은 범위를 센싱하기 위해서는 노드 배치의 균일성이 매우 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 희소 모바일 애드 혹 네트워크 환경에서 빅 데이터 센싱을 위한 커버리지 문제에 대한 주제를 다룬다. 커버리지 문제에 관한 기존 연구에서는 넓은 범위를 센싱하기 위해 노드의 수가 충분히 많은 환경을 가정하였다. 하지만 희소 모바일 애드 혹 네트워크 환경에서 센서 커버리지 문제는 노드들 간의 센싱 범위가 겹치는 범위를 최소화하기 위해 노드들 간의 거리가 충분히 멀어야 한다. 따라서 본 논문에서는 희소 모바일 애드 혹 네트워크 환경에서 센서 커버리지 문제를 정의하고 중앙 중재자 없이 자가 조직의 방식에 의한 해결 방안을 제시한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방식은 커버리지 영역과 에너지 소비 관점에서 효율적임을 보인다.
본 논문에서는, 가변의 감지 반경을 갖는 무선 센서 네트워크에서 감지범위가 중첩되는 영역을 최소화하기 위한 노드의 위치를 결정하는 방법에 관하여 기술하였다. 최적의 노드위치를 구하기 위하여, 이웃하는 노드들과의 감지영역이 중첩되는 면적과 각 노드의 감지 반경 및 이웃하는 노드와의 전개 각도를 이용하여 최적화 식을 유도하였다. 이를 기반으로 한 새로운 가변감지영역제어 (ASRC: Adjustable Sensing Ranges Control)에 의한 노드 위치방법을 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 조건에 의한 방법과는 달리 수학적 식에 근거하여 유도된 모델로서, 다양한 시뮬레이션을 통하여 타당성을 확인하였다.
본 논문은 에너지 검출 기반 협력 스펙트럼 센싱을 이용하여 주사용자와 부사용자 사이의 거리에 따른 검출 확률에 가중치를 부여하는 기법을 제안하고, 이에 따른 분석 및 모의실험 결과를 나타낸다. 주사용자와 부사용자 사이의 거리는 모두 다르다고 가정하였고, 이들 사이의 무선 채널은 레일레이(Rayleigh) 채널로 모델링하였다. 제안하는 가중치 부여 기법을 적용한 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 결과가 가중치를 적용하지 않은 스펙트럼 센싱을 수행한 결과에 비해 커버리지를 확대 할 수 있고, 이 검출 확률에 가중치를 적용한 것이 가중치를 적용하지 않은 이전의 방식에 비해 센싱 효율이 향상 되는 것을 알 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권11호
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pp.2561-2576
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2013
The ship ad-hoc network (SANET) extends the coverage of the high data-rate terrestrial communications to the ships with the reduced cost in maritime communications. Cognitive radio (CR) has the ability of sensing the radio environment and dynamically reconfiguring the operating parameters, which can make SANET utilize the spectrum efficiently. However, due to the dynamic topology nature and no central entity for data fusion in SANET, the interference brought into the primary network caused by the hidden primary user requires to be carefully managed by a sort of decentralized cooperative spectrum sensing schemes. In this paper, we propose a self-weighted decentralized cooperative spectrum sensing (SWDCSS) scheme to solve such a problem. The analytical and simulation results show that the proposed SWDCSS scheme is reliable to detect the primary user in SANET. As a result, secondary network can efficiently utilize the spectrum band of primary network with little interference to primary network. Referring the complementary receiver operating characteristic (ROC) curves, we observe that with a given false alarm probability, our proposed algorithm reduces the missing probability by 27% than the traditional embedded spectrally agile radio protocol for evacuation (ESCAPE) algorithm in the best condition.
녹피율은 행정구역면적 대비 녹지가 피복된 면적의 비율로, 실질적인 도시녹화 지표로 활용되고 있다. 현재 녹피율은 토지피복지도를 기반하여 산출되는데, 토지피복지도의 낮은 공간해상도와 일정하지 않은 제작시기는 정확한 녹피율 산출과 정밀한 녹피분석을 어렵게 한다. 따라서 본 연구는 새로운 녹피율 산출방안으로 항공영상과 심층학습을 활용한 방안을 제안한다. 항공영상은 높은 해상도와 비교적 일정한 주기로 정밀한 분석을 가능하게 하며 심층 학습은 항공영상 내 녹지를 자동으로 탐지할 수 있다. 지자체는 매년 다양한 목적을 위해 유인항공영상을 취득하여 이를 활용해 신속하게 녹피율을 산출한다. 하지만 미리 취득된 유인항공영상은 취득 시기와 해상도, 센서와 같은 세부사항을 선택할 수 없어 정밀한 분석이 어려울 수 있다. 이러한 한계점은 다양한 센서의 탑재가 가능하고 낮은 고도의 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있는 무인항공기를 활용하여 보완될 수 있다. 이에 두 가지 항공영상으로부터 녹피율을 산출하였고 그 결과, 모든 녹지 유형으로 부터 높은 정확도로 녹피율을 산출할 수 있었다. 하지만 유인항공영상으로부터 산출된 녹피율은 복잡한 환경에서 한계가 있었다. 이를 보완하고자 활용한 무인항공영상은 복잡한 환경에서도 높은 정확도의 녹피율을 산출할 수 있었고 추가밴드 영상을 통해 더 정밀한 녹지 영역 탐지가 가능했다. 추후 기존 유인항공영상에 새로 취득한 무인항공영상을 보완적으로 사용해 녹피율을 효과적으로 산출할 수 있을 것이라 기대된다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.130-133
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2006
Three scatterometers will be launched by Europe, India, and China in the next few years and they will fly in tandem with QuikSCAT of the United States. The potential improvement in coverage will open up new operational and research applications.
무선 센서 네트워크의 센서 노드들은 한정된 자원을 가지고 있으며 배터리의 교체가 어렵다는 특성을 가지고 있기 때문에 제한된 에너지를 효율적으로 사용하는 기법은 매우 중요하다. 지금까지 이러한 센서 노드의 에너지 소모를 최소화하기 위하여 다양한 스케줄링 문제 및 해결 방안에 관한 연구들이 진행되어 왔다. 특히 CTC(Connected Target Coverage) 문제는 타겟 커버리지와 연결성을 동시에 고려하여 센서 노드들의 효율적인 상태 전이 시점을 결정하는 대표적인 스케줄링 문제로 간주된다. 본 논문에서는 중복되어 센싱되는 타겟을 고려한 보다 올바른 센서 에너지 소비 모델을 제안하고 센서 네트워크의 수명을 더욱 연장 할 수 있는 CMTC(Connected Multiple-Target Coverage) 문제를 제시한다. 또한, 이 문제를 해결하기 위한 SPT(Shortest Path based on Targets) Greedy 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 제안기법이 기존기법보다 센서 네트워크의 수명을 더욱 연장하는 기법임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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