무선센서네트워크 환경의 웹기반(web-based) 교량모니터링시스템을 갖추기 위하여 무선통신을 기반으로 디지털 초소형센서와 마이크로 프로세싱, 데이터 취합 및 관리를 위한 데이터베이스, 각종 제어 프로그램, 인터넷 데이터 전송 프로세서를 기본적으로 구축하여 무선으로 수신된 데이터를 수집하고 분석하였다. 그리고 이러한 교량모니터링 시스템의 적용성을 검증을 위하여 동일조건에서 유선방식과 무선방식으로 실험을 병행 수행한 후 각각의 계측결과들을 비교하였다. 비교한 결과 유선으로 계측한 결과와 무선으로 계측한 값은 유사하지만 무선센서의 통신과정에서 데이터의 손실이 발생하는 것으로 나타났다. 또한 실내실험과 현장실험을 통하여 본 연구의 효율성과 적용성을 검증하였다.
The objective of this study is to improve the survivability and reliability of the FBG sensor network in the structural health monitoring (SHM) system. Therefore, a model reconstruction soft computing recognition algorithm based on support vector regression (SVR) is proposed to achieve the high reliability of the FBG sensor network, and the grid search algorithm is used to optimize the parameters of SVR model. Furthermore, in order to demonstrate the effectiveness of the proposed model reconstruction algorithm, a SHM system based on an eight-point fiber Bragg grating (FBG) sensor network is designed to monitor the foreign-object low velocity impact of a CFRP composite plate. Simultaneously, some sensors data are neglected to simulate different kinds of FBG sensor network failure modes, the predicting results are compared with non-reconstruction for the same failure mode. The comparative results indicate that the performance of the model reconstruction recognition algorithm based on SVR has more excellence than that of non-reconstruction, and the model reconstruction algorithm almost keeps the consistent predicting accuracy when no sensor, one sensor and two sensors are invalid in the FBG sensor network, thus the reliability is improved when there are FBG sensors are invalid in the structural health monitoring system.
This study aimed to analyze the environmental factors affecting tomato growth by examining the correlation between weather and growth environment sensor data from P Smart Farm located in Gwangseok-myeon, Nonsan-si, Chungcheongnam-do. Key environmental variables such as the temperature, humidity, sunlight hours, solar radiation, and daily light integral (DLI) significantly affect tomato growth. The optimal temperature and DLI conditions play crucial roles in enhancing tomato growth and the photosynthetic efficiency. In this study, we developed a model to correct and predict the time-series variations in internal environmental sensor data using external weather sensor data. A linear regression analysis model was employed to estimate the external temperature variations and internal DLI values of P Smart Farm. Then, regression equations were derived based on these data. The analysis verified that the estimated variations in external temperature and internal DLI are explained effectively by the regression models. In this research, we analyzed and monitored smart-farm growth environment data based on weather sensor data. Thereby, we obtained an optimized model for the temperature and light conditions crucial for tomato growth. Additionally, the study emphasizes the importance of sensor-based data analysis in dynamically adjusting the tomato growth environment according to the variations in weather and growth conditions. The observations of this study indicate that analytical solutions using public weather data can provide data-driven operational experiences and productivity improvements for small- and medium-sized facility farms that cannot afford expensive sensors.
In wearable healthcare systems, sensor devices can be deployed in places around the human body such as the stomach, back, arms, and legs. The sensors use tiny batteries, which have limited resources, and old sensor batteries must be replaced with new batteries. It is difficult to deploy sensor devices directly into the human body. Therefore, instead of replacing sensor batteries, increasing the lifetime of sensor devices is more efficient. A transmission power control (TPC) algorithm is a representative technique to increase the lifetime of sensor devices. Sensor devices using a TPC algorithm control their transmission power level (TPL) to reduce battery energy consumption. The TPC algorithm operates on a closed-loop mechanism that consists of two parts, such as sensor and sink devices. Most previous research considered only the sink part of devices in the closed-loop. If we consider both the sensor and sink parts of a closed-loop mechanism, sensor devices reduce energy consumption more than previous systems that only consider the sensor part. In this paper, we propose a new approach to consider both the sensor and sink as part of a closed-loop mechanism for efficient energy management of sensor devices. Our proposed approach judges the current channel condition based on the values of various body sensors. If the current channel is not optimal, sensor devices maintain their current TPL without communication to save the sensor's batteries. Otherwise, they find an optimal TPL. To compare performance with other TPC algorithms, we implemented a TPC algorithm and embedded it into sensor devices. Our experimental results show that our new algorithm is better than other TPC algorithms, such as linear, binary, hybrid, and ATPC.
센서네트워크의 인증과 관련된 초기의 연구에서는 센서노드의 자원제약적인 특징을 고려하여 대칭키 기반의 인증 방식이 주로 제안되었으나, 최근에는 암호알고리즘의 성능이 개선되고 센서노드의 제조기술이 발달하여 Merkle 트리 방식 등 공개키 기반의 인증 방식도 제안되고 있다. 따라서 본 연구에서는 센서네트워크에 효과적으로 적용될 수 있는 새로운 개념의 다항식 비밀분산을 이용한 공개키 인증방식을 제안하며, hash 함수를 이용한 악의적 노드탐지 기법도 제안한다. 제안된 인증방식은 Shamir의 임계치 기법에 변형된 분산정보의 일종인 지수(exponential) 분산정보 개념을 적용하여 동시에 주변 노드들을 인증하면서 센서노드의 자원을 최소로 사용하고 네트워크의 확장성을 제공한다.
International journal of advanced smart convergence
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제1권2호
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pp.1-11
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2012
IP-based Wireless Sensor Networks (IP-WSNs) are gaining importance for their broad range of applications in health care, home automation, environmental monitoring, industrial control, vehicle telematics, and agricultural monitoring. In all these applications, a fundamental issue is the mobility in the sensor network, particularly with regards to energy efficiency. Because of the energy inefficiency of network-based mobility management protocols, they can be supported via IP-WSNs. In this paper, we propose a network-based mobility-supported IP-WSN protocol called mSFP, or the mSFP: "Multicasting-supported Inter-Domain Mobility Management Scheme in Sensor-based Fast Proxy Mobile IPv6 Networks". Based on [8,20], we present its network architecture and evaluate its performance by considering the signaling and mobility cost. Our analysis shows that the proposed scheme reduces the signaling cost, total cost, and mobility cost. With respect to the number of IP-WSN nodes, the proposed scheme reduces the signaling cost by 7% and the total cost by 3%. With respect to the number of hops, the proposed scheme reduces the signaling cost by 6.9%, the total cost by 2.5%, and the mobility cost by 1.5%. With respect to the number of IP-WSN nodes, the proposed scheme reduces the mobility cost by 1.6%.
In wireless sensor networks, fair allocation of bandwidth among different nodes is one of the critical problems that effects the serviceability of the entire system. Fair bandwidth allocation mechanisms, like fair queuing, usually need to maintain state, manage buffers, and perform packet scheduling on a per flow basis, and this complexity may prevent them from being cost-effectively implemented and widely deployed. It is a very important and difficult technical issue to provide packet scheduling architecture for fairness in wireless sensor networks. In this paper, we propose an packet scheduling architecture for sensor node, called FISN (Fairness Improvement Sensor Network), that significantly reduces this implementation complexity yet still achieves approximately fair bandwidth allocations. Sensor node for sensing estimate the incoming rate of each sensor device and insert a label into each transmission packet header based on this estimate. Sensor node for forwarding maintain no per flow state; they use FIFO packet scheduling augmented by a probabilistic dropping algorithm that uses the packet labels and an estimate of the aggregate traffic at the gathering node. We present the detailed design, implementation, and evaluation of FISN using simulation. We discuss the fairness improvement and practical engineering challenges of implementing FISN in an experimental sensor network test bed based on ns-2.
In order to prevent drink-driving by detecting concentration of alcohol from driver's exhale breath, twenty chemical sensors fabricated. The one of purposes for sensor array which consists of those sensors is to discriminate between target gas(alcohol) and interference gases($CH_3CH_2OH$, CO, NOx, Toluene, and Xylene). Wilks's lambda was presented to achieve above purpose and optimal sensors were selected using the method. In this paper, step-wise sensor elimination based on Euclidean distance was investigated for selecting optimal sensors and compared with a result of Wilks's lambda method. The selectivity and sensitivity of sensor array were used for comparing performance of sensor array as a result of two methods. The data acquired from selected sensor were analyzed by pattern analysis methods, principal component analysis and Sammon's mapping to analyze cluster tendency in the low space (2D). The sensor array by stepwise sensor elimination method had a better sensitivity and selectivity compared to a result of Wilks's lambda method.
최근 들어 센서 네트워크에 대한 관심이 증가됨에 따라서 다양한 분야에서 이를 활용한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크 기반 강의실 제어 시스템을 제안하고 구현한다. 강사의 강의 이력 정보를 센서 네트워크를 통하여 수집하고, 이 정보를 활용하여 강사가 강의실에 들어갈 때 강의실 내 PC, 빔 프로젝터, 전등 등을 강의에 적합한 형태로 제어해 주면 효과적인 강의 진행이 가능하다. 본 논문에서 제안한 강의실 제어 시스템이 효과적으로 동작할 수 있도록 센서 네트워크를 구축하고 성능 실험을 한다. 이를 통하여 강의실에 설치한 센서 노드의 메시지 발생 주기와, 센서 노드 간 통신이 원활하게 이루어질 수 있도록 강의실 내 배치된 센서 노드의 수를 최적화할 수 있는 값을 구하였다.
In this paper, a new sensor chip with frequency reconstruction range of 2.252 GHz ~ 2.450 GHz is designed and fabricated. On this basis, a self-designed "T-shaped" shell is added to overcome the disadvantage of uneven deformation of the traditional steel shell, and the range of the sensor chip is expanded to 0 kN ~ 96 kN. The liquid metal antenna is used to carry out a step-by-step loading test, and the relationship between the antenna resonance frequency and the pressure load is analyzed. The results show that there is a good linear relationship between the pressure load and the resonant frequency. Therefore, the liquid metal antenna can be regarded as a pressure sensor. The cyclic loading and unloading experiments of the sensor are carried out, and different loading rates are used to explore the influence on the performance of the sensor. The loading and unloading characteristic curves and the influence characteristic curves of loading rate are plotted. The experimental results show that the sensor has no residual deformation during the cycle of loading and unloading. Moreover, the influence of temperature on the performance of the sensor is studied, and the temperature correction formula is derived.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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