In this paper, we proposed a post-processing technique for improving classification performance of electronic nose (E-Nose) system which may be occurred drift signals from sensor array. An adaptive radial basis function network using stochastic gradient (SG) and singular value decomposition (SVD) is applied to process signals from sensor array. Due to drift from sensor's aging and poisoning problems, the final classification results may be showed bias and fluctuations. The predicted classification results with drift are quantized to determine which identification level each class is on. To mitigate sharp fluctuations moving-averaging (MA) technique is applied to quantized identification results. Finally, quantization and some edge correction process are used to decide levels of the fluctuation-smoothed identification results. The proposed technique has been indicated that E-Nose system was shown correct odor identification results even if drift occurred in sensor array. It has been confirmed throughout the experimental works. The enhancements have produced a very robust odor identification capability which can compensate for decision errors induced from drift effects with sensor array in electronic nose system.
In this study, we present a power-efficient driving method for gas sensor systems based on the analysis of input signal characteristics. The analysis of the gas sensor output signal characteristics in the frequency domain shows that most of the signal portions are distributed in a relatively low frequency region when extracting the gas sensor signal, which can lead to further performance improvement of the gas sensor system. Therefore, the proposed gas signal extracting technique changes the operating frequency of the read-out circuit based on the frequency characteristics of the output signal of the gas sensor, resulting in a reduction of power consumption at the whole system level. The proposed sensing technique, which can be applied to a general-purpose commercial gas sensor system, was implemented in a printed circuit board (PCB) to verify its effectiveness at the commercial level.
In a wireless sensor network (WSN), the data transmission technique based on the cooperative multiple-input multiple-output (CMIMO) scheme reduces the energy consumption of sensor nodes quite effectively by utilizing the space-time block coding scheme. However, in networks with high node density, the scheme is ineffective due to the high degree of correlated data. Therefore, to enhance the energy efficiency in high node density WSNs, we implemented the distributed source coding (DSC) with the virtual multiple-input multiple-output (MIMO) data transmission technique in the WSNs. The DSC-MIMO first compresses redundant source data using the DSC and then sends it to a virtual MIMO link. The results reveal that, in the DSC-MIMO scheme, energy consumption is lower than that in the CMIMO technique; it is also lower in the DSC single-input single-output (SISO) scheme, compared to that in the SISO technique at various code rates, compression rates, and training overhead factors. The results also indicate that the energy consumption per bit is directly proportional to the velocity and training overhead factor in all the energy saving schemes.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.9A
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pp.884-891
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2006
A wireless sensor node is typically battery operated and energy constrained. Therefore it is critical to design efficient power management technique and scheduling technique. In this paper, we propose an OS-level power management technique for energy saving of wireless sensor node, it is called EA-SENTAS (Energy-Aware Sensor Node TAsk Scheduling). It can decrease the energy consumption of a wireless sensor node to use task scheduling technique that shut down components or use low power mode of each component when not needed. Simulation results show that EA-SENTAS saves energy up to 56 percent to compare with conventional duty cycle.
The sensor networking technique as the radio network which does not have the base infrastructure network. The sensor nodes oneself automatic compose the network and simultaneously accomplish two roles of the router and data source. The sensor network is kind of Ad-hoc network is a possibility of seeing from point. sensor networking technique is restricted that limit of the memory and the battery back with the resources of the node. The sensor nodes overcomes the restriction of the resources it is in the process of researching the multi-hop routing technique which the sensor network divided cluster routing techniques which are researched. this paper proposed using beamforming antenna which has the directivity of the electric wave. the beamforming antenna from the Ad-hoc network using technique. the proposal is that raises the efficient of data trans mission from the sensor network and extends the lift time of the sensor network.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.05a
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pp.467-470
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2012
This paper proposes a technique of sybil attack detection using an ID-based certificate on sensor network. First, it can solve the broadcast storm problem happening when keys are distributed to sensor nodes. Second, it prevents the replay attack by periodically generating and changing the keys of sensor nodes with Key-chain technique. Third, it authenticates sensor node's ID using hash function. So, it maximizes sensor node's memory usage, reduces communication overhead. Finally it detects Sybil attack through ID-based certificate. Therefore, the proposed technique of Sybil attack detection using ID-based certificate consider simultaneously energy efficiency and stability on sensor network environment, and can trust the provided information through sensor network.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.8
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pp.961-968
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1999
In this paper we handle a system that transform sensor data to sensor information. Sensor informations from redundant accelerometers are manipulated to represent the configuration of objects carrying sensors. Basic sensor unit of the proposed systme is composed of 3 accelerometers that are aligned along x-y-z coordination axes of motion. To refine the sensor information, at first the sensor data are fused by geometrical optimization to reduce the variance of sensor information. To overcome the error caused from inexact alignment of each sensor to the coordination system, we propose a calibration technique that identifies the transformation between the coordinate axes and real sensor axes. The calibration technique make the sensor information approach real value. Also, we propose a technique that decomposes the accelerometer data into motion acceleration component and gravity acceleration component so that we can get more exact configuration of objects than in the case of raw sensor data. A set of experimental results are given to show the usefulness of the proposed method as well as the experiments in which the proposed techniques are applied to human body motion capture.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.530-531
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2021
In this paper, I proposed a technique for identifying discrepancies between data input in the IoT sensor environment. The proposed technique can manage numerically input sensor data so that it can be applied to actual field problems. The proposed technique can detect when contradictory data is input from two or more sensors in an actual IoT sensor environment, and through this, it can be developed into a method that can identify and resolve sensor failure or intentional data disturbance.
A new demodulation technique which can be used for the fiber optic acoustic sensor system using Sagnac interferometer is described. The theoretical limitation in dynamic range of the quadrature demodulation technique can be removed by the proposed BPSK(Binary Phase Shift Keying) demodulation technique. Full demodulation of input acoustic signal is possible with just simple electronics by eliminating the necessity of the high frequency phase modulation. This technique is suitable for digital signal processing of fiber optic sensor systems and can be applicable for other interferometers.
In sensor network environments, each sensor measures the physical environments according to the sampling period, and transmits a sensor reading to the base station. Thus, the sample period influences against importance resources such as a network bandwidth, and a battery power. In this paper, we propose new adaptive sampling technique that adjusts the sampling period of a sensor with respect to the features of sensor readings. The proposed technique predicts a future readings based on KF (Kalman Filter). By using the differences of actual readings and estimated reading, we identify the importance of sensor readings, and then, we adjust the sampling period according to the importance. In our experiments, we demonstrate the effectiveness of our technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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