Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.1
s.343
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pp.19-24
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2006
Wireless sensor networks(WSN) technology has various applications such as surveillance and information gathering in the uncontrollable area of human. One of major issues in WSN is the research for reducing the energy consumption and reliability of data. A system with forward error correction(FEC) can provide an objective reliability while using less transmission power than a system without FEC. In this paper, we propose to use LDPC codes of various code rate(0.53, 0.81, 0.91) for FEC for WSN. Also, we considered node-to-node interference in addition to AWGN channel. The proposed system has not only high reliable data transmission at low SNR, but also reduced transmission power usage.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.7
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pp.101-108
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2017
A wireless image sensor node collecting image data for environmental monitoring or surveillance requires a large amount of energy to transmit the huge amount of video data. Even though solar energy can be used to overcome the energy constraint, since the collected energy is also limited, an efficient energy management scheme for transmitting a large amount of video data is needed. In this paper, we propose a method to reduce the number of blackout nodes and increase the amount of gathered data by selecting an appropriate video coding method according to the energy condition of the node in a solar-powered wireless video sensor network. This scheme allocates the amount of energy that can be used over time in order to seamlessly collect data regardless of night or day, and selects a high compression coding method when the allocated energy is large and a low compression coding when the quota is low. Thereby, it reduces the blackout of the relay node and increases the amount of data obtained at the sink node by allowing the data to be transmitted continuously. Also, if the energy is lower than operating normaly, the frame rate is adjusted to prevent the energy exhaustion of nodes. Simulation results show that the proposed scheme suppresses the energy exhaustion of the relay node and collects more data than other schemes.
Utilizing robotic based reconfigurable nodal structural health monitoring systems has many advantages over static or human positioned sensor systems. However, creating a robot capable of traversing a variety of civil infrastructures is a difficult task, as these structures each have unique features and characteristics posing a variety of challenges to the robot design. This paper outlines the design and implementation of a novel robotic platform for deployment on ferromagnetic structures as an enabling structural health monitoring technology. The key feature of this design is the utilization of an attachment device which is an advancement of the common magnetic base found in the machine tool industry. By mechanizing this switchable magnetic circuit and redesigning it for light weight and compactness, it becomes an extremely efficient and robust means of attachment for use in various robotic and structural health monitoring applications. The ability to engage and disengage the magnet as needed, the very low power required to do so, the variety of applicable geometric configurations, and the ability to hold indefinitely once engaged make this device ideally suited for numerous robotic and distributed sensor network applications. Presented here are examples of the mechanized variable force magnets, as well as a prototype robot which has been successfully deployed on a large construction site. Also presented are other applications and future directions of this technology.
Human error (HE) is an important concern in safety-critical systems such as nuclear power plants (NPPs). HE has played a role in many accidents and outage incidents in NPPs. Despite the increased automation in NPPs, HE remains unavoidable. Hence, the need for HE detection is as important as HE prevention efforts. In NPPs, HE is rather rare. Hence, anomaly detection, a widely used machine learning technique for detecting rare anomalous instances, can be repurposed to detect potential HE. In this study, we develop an unsupervised anomaly detection technique based on generative adversarial networks (GANs) to detect anomalies in manually collected surveillance data in NPPs. More specifically, our GAN is trained to detect mismatches between automatically recorded sensor data and manually collected surveillance data, and hence, identify anomalous instances that can be attributed to HE. We test our GAN on both a real-world dataset and an external dataset obtained from a testbed, and we benchmark our results against state-of-the-art unsupervised anomaly detection algorithms, including one-class support vector machine and isolation forest. Our results show that the proposed GAN provides improved anomaly detection performance. Our study is promising for the future development of artificial intelligence based HE detection systems.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.9
no.6
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pp.151-158
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2010
In line with the requirement of appropriate protocol support for such mission-critical wireless sensor network (WSN) applications as patient monitoring, we investigate the framework for designing medium access control (MAC) schemes. The data traffic in medical systems comes with inherent traffic heterogeneity as well as strict requirement of reliability according to the varied extents of devise-wise criticality in separate cases. This implies that the quality-of-Service (QoS) issues are very distinctly delicate requiring specialized consideration. Besides, there are features in such systems that can be exploited during the design of a MAC scheme. In a monitoring or routine surveillance application, there are degrees of regularity or predictability in traffic as coordinated from a node of central control. The coordinator thus takes on the role of marshaling the resources in a neighborhood of nodes deployed mostly for upstream traffic; in a collision-free scheme, it schedules the time slots for each superframe based on the QoS specifications. In this preliminary study, we identify the key artifacts of such a MAC scheme. We also present basic performance issues like the impact of superframe length on delay incurred, energy efficiency achieved in the network operation as obtained in a typical simulation setup based on this framework.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.7
no.3
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pp.87-94
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2006
For realizing an ubiquitous home network(uHome-net), various sensors should be able to be connected to an integrated wire/wireless sensor network. This paper describes an application case of applying LonWorks technology being widely used in control network to wire/wireless sensor network in uHome-net and the design and application of LonRF device that consists of a neuron chip including LonTalk protocol, a 433.92MHz RF transceiver, a sensor, and application programs. As an application example of the LonRF device, the LonRF smart badge that can measure the 3D location of objects in indoor environment and interwork with the uHome-net was developed. LonRF device based home network services were realized on the uHome-net testbed such as indoor positioning service, remote surveillance service and remote metering service were realized. This research shows that LonWorks technology based sensor network could be applicable to the control network in an ubiquitous home network and the LonRF device can be used as a wireless node in various sensor networks.
In many security monitoring contexts, the performance or efficiency of surveillance sensors/networks based on a single sensor type may be limited by environmental conditions, like illumination change. It is well known that different modes of sensors can be complementary, compensating for failures or limitations of individual sensor types. From a location analysis and modeling perspective, a challenge is how to locate different modes of sensors to support security monitoring. A coverage-based optimization model is proposed as a way to simultaneously site k different sensor types. This model considers common coverage among different sensor types as well as overlapping coverage for individual sensor types. The developed model is used to site sensors in an urban area. Computational results show that common and overlapping coverage can be modeled simultaneously, and a rich set of solutions exists reflecting the tradeoff between common and overlapping coverage.
An, Tea-Ki;Shin, Jeong-Ryol;Kim, Gab-Young;Yang, Se-Hyun;Choi, Gab-Bong;Sim, Bo-Seog
Proceedings of the KSR Conference
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2011.05a
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pp.1701-1708
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2011
A typical day in the subway transportation is used by hundreds of thousands are also concerned about the safety of the various workrooms with high underground fire or other less than in the subway users could be damaging even to be raised and there. In 2010, in fact, room air through vents in the fire because smoke and toxic gas accident victims, and train service suspended until such cases are often reported. In response to these incidents in subway stations, even if the latest IT technology, wireless sensor network technology and intelligent video surveillance technology by integrating fire and structural integrity, such as a comprehensive integrated surveillance system to monitor the development of intelligent urban transit system and are under study. In this study, prior to the application of the monitoring system into the field stations, authors carried out the ZigBee-based wireless sensor networks performance analyzation in the Chungmuro station. The test results at a communications room and ventilation room of the station are summarized and analyzed.
With increased human activity in space, the risk of re-entry and collision between space objects is constantly increasing. Hence, the need for space situational awareness (SSA) programs has been acknowledged by many experienced space agencies. Optical and radar sensors, which enable the surveillance and tracking of space objects, are the most important technical components of SSA systems. In particular, combinations of radar systems and optical sensor networks play an outstanding role in SSA programs. At present, Korea operates the optical wide field patrol network (OWL-Net), the only optical system for tracking space objects. However, due to their dependence on weather conditions and observation time, it is not reasonable to use optical systems alone for SSA initiatives, as they have limited operational availability. Therefore, the strategies for developing radar systems should be considered for an efficient SSA system using currently available technology. The purpose of this paper is to analyze the performance of a radar system in detecting and tracking space objects. With the radar system investigated, the minimum sensitivity is defined as detection of a $1-m^2$ radar cross section (RCS) at an altitude of 2,000 km, with operating frequencies in the L, S, C, X or Ku-band. The results of power budget analysis showed that the maximum detection range of 2,000 km, which includes the low earth orbit (LEO) environment, can be achieved with a transmission power of 900 kW, transmit and receive antenna gains of 40 dB and 43 dB, respectively, a pulse width of 2 ms, and a signal processing gain of 13.3 dB, at a frequency of 1.3 GHz. We defined the key parameters of the radar following a performance analysis of the system. This research can thus provide guidelines for the conceptual design of radar systems for national SSA initiatives.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.4
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pp.787-794
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2018
The various natural disasters such as floods and localized heavy rains are increasing due to the global warming. If a natural disaster can be detected and analyzed in advance and more effectively, it can prevent enormous damage of natural disasters. Recent development in visual sensor technologies has encouraged various studies on monitoring environments including rivers. In this paper, we propose a method to detect water regions from river images which can be exploited for river surveillance systems using video sensor networks. In the proposed method, we first segment a river image finely using the minimum spanning tree algorithm. Then, the seed regions for the river region and the background region are set by using the preliminary information, and each seed region is expanded by merging similar regions to segment the water region from the image. Experimental results show that the proposed method separates the water region from a river image easier and accurately.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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