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.
무선 센서 네트워크에서의 센서 노드는 배터리로 동작하기 때문에 에너지에 대한 제약이 있다. 따라서 무선 센서 노드를 위한 효율적인 전력 관리 기법과 스케줄링 기법 설계가 중요한데, 본 논문에서는 운영체제 레벨의 소비 에너지를 줄이기 위한 알고리즘을 제안한다. 효율적인 배터리 사용을 위해 상황에 따라 필요한 컴포넌트에만 전원을 인가함으로써 센서노드의 에너지 소비를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘을 시뮬레이션 한 결과 기존의 duty 사이클과 비교하여 최대 56%의 에너지가 절약되었음을 알 수 있다.
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.
본 논문에서는 센서 네트워크에서 ID 기반 인증서를 이용한 Sybil 공격 탐지 기법을 제안함으로 첫째, 효율적인 키 분배로 키 분배시 발생할 수 있는 Broadcast Storm 해결 방안을 제시하였다. 둘째, 키 체인 기법으로 센서 네트워크의 노드의 키를 생성하고, 주기적으로 변경하도록 설계함으로써 재전송 공격을 방지하였다. 셋째, 해시 함수를 사용하여 센서 노드의 신분을 인증함으로써, 센서 노드의 메모리 사용량을 극대화시켰으며, 통신 오버헤드를 줄였다. 끝으로, ID 기반 인증서를 통해 Sybil 공격을 탐지할 수 있도록 하였다. 따라서, 본 논문에서는 제안한 ID 기반 인증서를 이용한 Sybil 공격 탐지 기법은 센서 네트워크의 환경에서의 에너지 효율성과 안정성을 동시에 제공하였으며, 센서 네트워크를 통해 제공되는 정보를 신뢰할 수 있도록 하였다.
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.
이 논문에서는 IoT 센서 환경에서 입력되는 데이터들 간의 불일치를 파악하기 위한 기법을 제안한다. 제안된 기법은 실제 현장 문제에 적용할 수 있도록 수치적으로 입력되는 센서 데이터들을 관리할 수 있다. 제안한 기법은 실제 IoT 센서 환경에서 2개 이상의 센서에서 모순된 데이터가 입력되는 경우를 감지할 수 있으며, 이를 통해 센서의 고장 또는 의도적인 데이터 교란을 파악하여 해결할 수 있는 방안으로 발전시킬 수 있다.
Sagnac 간섭계를 이용한 광섬유 음향 센서에서 음향 신호를 간단하면서도 효과적으로 복조할 수 있는 이중위상 천이 신호처리 기법을 제안하고 실험을 통하여 그 특성을 검증하였다. 이 기법을 사용하여 기존의 ${\pi}/2$ 위상 바이어스 복조 방식이 갖는 동적 범위의 이론적 한계를 근본적으로 제거하였다. 이 기법은 고주파의 위상 변조를 하지 않으므로 간단한 전자 회로만으로도 음향 신호의 복조가 가능하다. 또한 디지털 신호처리에 적합하며 다른 간섭계에도 적용이 가능하다.
센서 네트워크 환경에서는 각 센서는 정의된 샘플링 주기에 따라서 외부 환경을 측정하고 측정된 값을 기지국으로 전송한다. 따라서, 샘플링 주기는 대역폭, 전력량 등 센서들의 중요 자원의 소비에 지대한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 측정값 특성에 따라서 센서의 샘플링 주기를 조절하는 새로운 적응적 샘플링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 KF (Kalman-Filter)에 기반하여 미래의 측정값을 예측한다. 그리고, 실측값과 예측값의 차이에 따라서 센서 측정값들의 중요도를 파악하고 이에 따라서 샘플링 주기를 변화시킨다. 실험에서 제안하는 기법의 효과성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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