Park, Hyun-Moon;Shin, Soo-Young;NamGung, Jung-Il;Park, Soo-Huyn
Journal of Korea Multimedia Society
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v.11
no.2
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pp.182-196
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2008
The location estimation using sensor network has been considerably researched. The methods taking the differences of the forms of location estimation between indoors and outdoors into consideration have been studied. While it is possible for outdoor location to be estimated because outdoor location estimation has a consistent distribution during unit period through the value of RSSI(Received Signal Strength Indication) on outdoor location estimation, Indoor location estimation is difficult since multi-path and interference indoors are higher than those outdoors and indoor location estimation can be affected by other factors. In this paper, we revise the information of RSSI changed by multi-path and interference through the Moving Average method and K-means algorithm and propose the method of estimation for the value of RSSI with reliability in the group of signals received during unit period. We also suggest the way to put some weights on fixed nodes in network using a snooping node on location estimation and then evaluate the efficiency of location awareness as compared with the existing method by implementing proposed method on system through the reconfiguration of network.
Through the simultaneous localization and map building (SLAM) technique, a robot can create maps about its unknown environment while it continuously localizes its position. Grid maps and feature maps have been widely used for SLAM together with application of probability methods and POMDP (partially observed Markov decision process). But this approach based on grid maps suffers from enormous computational burden. Topological maps, however, have drawn more attention these days because they are compact, provide natural interfaces, and are easily applicable to path planning in comparison with grid maps. Some topological SLAM techniques like GVG (generalized Voronoi diagram) were introduced, but it enables the robot to decide only whether the current position is part of GVG branch or not in the GVG algorithm. In this paper, therefore, to overcome these problems, we present a method for updating a global topological map from the local topological maps. These local topological maps are created through a labeled Voronoi diagram algorithm from the local grid map built based on the sensor information at the current robot position. And the nodes of a local topological map can be utilized as the features of the environment because it is robust in light of visibility problem. The geometric information of the feature is applied to the extended Kalman filter and the SLAM in the indoor environment is accomplished. A series of simulations have been conducted using a two-wheeled mobile robot equipped with a laser scanner. It is shown that the proposed scheme can be applied relatively well.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.2
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pp.119-126
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2011
In this paper, we expect that the IEEE 802.15.4a, which is based on CSS, will be used a lot without getting help from other systems or sensors and will make it possible to measure the distance between radio chips in sensor network field, where the location information of the standard have to be based upon. But, the error rate will be high, so we will correct the location of the tag, which will be received by anchor. The technology of location correction we offer is reducing the error rate through calculating the distance from Compensation Tag, and after that, unite the Toa method with the Fingerprint method and adapt them to location correction technology, calculate the location's estimate, and finally abstract the best suited location estimate for Compensation Tag. At last, we offer developing systems as indoor systems of CSS, which pursue the location between nodes, and a thesis about indoor systems and making their accuracy higher.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.19
no.6
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pp.647-656
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2008
In this paper, we present interference power distribution results when radio frequency identification(RFID) and ubiquitous sensor network(USN) systems share the $908.5{\sim}914MHz$ frequency bands. Average interference powers are obtained by simulation and statistical analysis, respectively. Simulation results are then verified by statistical analysis. According to the number of interferers and the diameter of the protection area, the cumulative density functions(CDFs) of interference power are simulated under the various conditions. From the simulation results, the probability that both USN and RFID systems meet the required maximal interference power levels is 95 % on condition that there are 1 low revered RFID reader and several USN nodes and that the minimum distance between a RFID reader and an USN node is greater than 1 m. Our results can be used as an basic research for coexistence analysis of RFID and USN systems in the $908.5{\sim}914MHz$ frequency bands.
Currently, as the requirement for high quality Internet access from anywhere at anytime is consistently increasing, the interconnection of pure ad hoc networks to fixed IP networks becomes increasingly important. Such integrated network, referred to as hybrid ad hoc networks, can be extended to many applications, including Sensor Networks, Home Networks, Telematics, and so on. We focus on some data communication problems of hybrid ad hoc networks, such as broadcasting and routing. In particular. power failure of mobile terminals is the most important factor since it affects the overall network lifetime. We propose an energy-efficient routing protocol based on clustering for hybrid ad hoc networks. By applying the index-based data broadcasting and selective tuning methods, the infra system performs the major operations related to clustering and routing on behalf of ad hoc nodes. The proposed scheme reduces power consumption as well as the cost of path discovery and maintenance, and the delay required to configure the route.
In this paper, we address a power-aware scheduling algorithm for a mixed real-time system which consists of periodic and sporadic tasks, each of which is characterized by its minimum period, worst-case execution requirement and deadline. We propose a dynamic voltage scaling algorithm called DVSMT(DVS for mixed tasks), which dynamically scales down the supplying voltage(and thus the frequency) using on-line distribution of the borrowed resources when jobs complete while still meeting their deadlines. With this scheme, we could reduce more energy consumption. As the proposed algorithm can be easily incorporated with RTOS(Real-Time Operating System), it is applicable for handhold devices and sensor network nodes that use a limited battery power. Simulation results show that DVSMT saves up 60% more than the existing algorithms both in the periodic-task and mixed-task systems.
Jung, Se Hoon;Shin, Chang Sun;Cho, Yong Yun;Park, Jang Woo;Park, Myung Hye;Kim, Young Hyun;Lee, Seung Bae;Sim, Chun Bo
Journal of Korea Multimedia Society
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v.20
no.12
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pp.1960-1969
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2017
There have been ongoing researches to identify and analyze the patterns of electric power IoT data inside sensor nodes to supplement the stable supply of power and the efficiency of energy consumption. This study set out to propose an analysis process for electric power IoT data with the K-means algorithm, which is an unsupervised learning technique rather than a supervised one. There are a couple of problems with the old K-means algorithm, and one of them is the selection of cluster number K in a heuristic or random method. That approach is proper for the age of standardized data. The investigator proposed an analysis process of selecting an automated cluster number K through principal component analysis and the space division of normal distribution and incorporated it into electric power IoT data. The performance evaluation results show that it recorded a higher level of performance than the old algorithm in the cluster classification and analysis of pitches and rolls included in the communication bodies of utility poles.
Research is underway on services and systems that provide real-time alerts for suffocating gases and potentially explosive materials, but currently smart bend type services are lacking. This study supports real-time identification of explosion hazards due to static electricity in the workplace and immediate elimination of accident occurrence factors, real-time monitoring of worker status and workplace hazards (oxygen, hazardous chemical concentration), and immediate warning and data in case of danger. We propose a method of establishing an accident prevention system through analysis. In this way, various accidents that may occur in industrial sites are monitored using IoT-based intelligent sensor nodes, wireless network technology, data processing middleware, and integrated control system, and real-time risk information at the industrial sites is prevented and accidents are prevented. By supporting a safe working environment, the company can significantly reduce costs compared to post-procurement costs.
It is very hard to obtain a general algorithm for solution of all the constraint satisfaction optimization problems. However, if the whole problem is separated into subproblems by characteristics of decision variables, we can assume that an algorithm to obtain solutions of these subproblems is easier. Under the assumption, we propose a problem classifying rule which subdivide the whole problem, and develop backtracking algorithms fit for these subproblems. One of the methods of finding a quick solution is efficiently arrange for any order of the search tree nodes. We choose the cluster head positioning problem in wireless sensor networks in which static characteristics is dominant and interference minimization problem of RFID readers that has hybrid mixture of static and dynamic characteristics. For these problems, we develop optimal variable ordering algorithms, and compare with the conventional methods. As a result of classifying the problem into subproblems, we can realize a backtracking framework for systematic search. We also have shown that developed backtracking algorithms have good performance in their quality.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.6
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pp.131-140
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2009
A key challenge for Wireless Body Area Network (WBAN) is to maximize the network lifetime with power-efficient and flexible duty cycling techniques on energy-constraint sensor nodes. In this paper, we propose a novel power-efficient MAC protocol for WBAN that accommodates normal, emergency, and on-demand traffic in a reliable manner. This protocol supports two wakeup mechanisms, a traffic-based wakeup mechanism, which accommodates normal traffic by exploiting the node's traffic patterns, and a wakeup radio mechanism, which accommodates emergency and on-demand traffic by using a wakeup radio. It can be seen that the proposed protocol not only improves the lifetime of WBAN but also provides a reliable method to handle sporadic events. Simulation results show that the proposed protocol outperforms WiseMAC in terms of low-power consumption and delay.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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