본 논문에서는, 가변의 감지 반경을 갖는 무선 센서 네트워크에서 감지범위가 중첩되는 영역을 최소화하기 위한 노드의 위치를 결정하는 방법에 관하여 기술하였다. 최적의 노드위치를 구하기 위하여, 이웃하는 노드들과의 감지영역이 중첩되는 면적과 각 노드의 감지 반경 및 이웃하는 노드와의 전개 각도를 이용하여 최적화 식을 유도하였다. 이를 기반으로 한 새로운 가변감지영역제어 (ASRC: Adjustable Sensing Ranges Control)에 의한 노드 위치방법을 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 조건에 의한 방법과는 달리 수학적 식에 근거하여 유도된 모델로서, 다양한 시뮬레이션을 통하여 타당성을 확인하였다.
In wireless sensor networks, increasing the sensing rate of each node to improve the data accuracy usually incurs a decrease of network lifetime. In this study, an energy-adaptive data compression scheme is proposed to efficiently control the sensing rate in an energy-harvesting wireless sensor network (WSN). In the proposed scheme, by utilizing the surplus energy effectively for the data compression, each node can increase the sensing rate without any rise of blackout time. Simulation result verifies that the proposed scheme gathers more amount of sensory data per unit time with lower number of blackout nodes than the other compression schemes for WSN.
Efficient energy management becomes a critical design issue for complex WSN (Wireless Sensor Network). Most of complex WSN employ the sleep mode to reduce the energy dissipation. However, it should cause the reduction of sensing coverage. This paper presents new wake-up algorithm for reducing energy consumption in complex WSN. The proposed wake-up algorithm is devised using geometric probability. It determined which node will be waked-up among the nodes having overlapped sensing coverage. The only one sensor node will be waked-up and it is ready to sense the event occurred uniformly. The simulation results show that the lifetime is increased by 15% and the sensing coverage is increased by 20% compared to the other scheduling methods. Consequently, the proposed wake-up algorithm can eliminate the power dissipation in the overlapped sensing coverage. Thus, it can be applicable for the various WSN suffering from the limited power supply.
In wireless sensor networks, sensors have capabilities of sensing and wireless communication, computing power and collect data such as sound, movement, vibration. Sensors need to communicate wirelessly to send their sensing data to other sensors or the base station and so they are vulnerable to many attacks like garbage packet injection that cannot be prevented by using traditional cryptographic mechanisms. To defend against such attacks, a behavior-based attack detection is used in which some specialized monitoring nodes overhear the communications of their neighbors(normal nodes) to detect illegitimate behaviors. It is desirable that the total sensing area of normal nodes covered by monitoring nodes is as large as possible. The previous researches have focused on selecting the monitoring nodes so as to maximize the number of normal nodes(node coverage), which does not guarantee that the area sensed by the selected normal nodes is maximized. In this study, we have developed an algorithm for selecting the monitoring nodes needed to cover the maximum sensing area. We also have compared experimentally the covered sensing areas computed by our algorithm and the node coverage algorithm.
화재감지 데이터 전송에 있어서 기존의 유선기반의 전송선로보다 설치에 용이하고 다양한 정보수집에 효율성이 높은 무선기반의 USN망이 대안으로 제시되고 있다. 그러나 USN망 구축에 사용되는 센서노드의 무선전송거리 및 정보의 신뢰성에 대해서는 문제점이 대두되고 있다. 본 연구에서는 국제적 표준규격 지그비 프로토콜을 사용하여 센서노드를 구현하였다. 제안한 센서노드 사이에 전송거리 및 수신된 정보의 신뢰성을 검증하고자 테스트 전압 3V와 5V를 센서노드 입력단자에 인가하고, 실내에서 10m씩 거리를 증가시켜 실험한 결과 최대 유효전송거리가 90m 내외임을 확인하였다. 또한, Mesh Routing 중계센서노드를 사용했을 때 전송거리에는 제한이 없었다. 제안한 센서노드로 USN망을 구축하고 실제 화재감지센서를 센서노드 입력단자에 연결하여 전송하였을 때 센서에서 직접측정 한 데이터와 USN망으로 전송하여 수집된 화재감지데이터가 잘 일치하였다. 따라서 제안한 센서노드의 화재감지정보 전송용 USN망 구축에 있어서 전송거리 및 정보의 신뢰성이 확인 되었다.
본 논문은 가변의 감지영역을 갖는 무선 센서 네트워크에서 센서노드의 감지에너지 소비를 최소화하기 위한 노드의 위치를 결정하는 방법에 관하여 기술하였다. 감지에너지의 소비를 최소화하기 위해서는 이웃하는 노드들과의 중첩되는 감지면적이 최소화되어야 한다. 중첩영역을 최소로 하는 노드의 위치를 결정하기 위하여, 이웃하는 노드 사이의 감지영역과 전개각 및 각 노드의 감지반경을 이용하여 최적화 식을 유도하였다. 이를 기반으로 한 ASRC(adjustable sensing ranges control)에 의한 새로운 노드 위치방법을 제안하였다. 제 안한 방법은 기존의 조건에 의한 방법과는 달리 수학적 식에 근거하여 유도한 모델로서, 시뮬레이션을 통하여 감지에너지 소모에 대한 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 다중 홉 무선 애드 혹 망의 성능향상을 위한 MAC 프로토콜의 개선 안을 제시한다. 무선 애드 흑 망의 노드는 매체가 가능할 때만 패킷을 전송할 수 있으며, 패킷이 전송되고 있는 중에 송신 노드의 전송파 감지 범위(carrier sensing range)에 속하는 노드들은 패킷을 전송할 수 없다. 전송파 감지 범위는 전송 범위(transmission range)와 전송파 감지 영역(carrier sensing zone)으로 나뉠 수 가 있으며(9), 본 논문에서는 노드가 전송파 감지 영역에 속해있을 때 프로토콜 동작의 중요성에 초점을 맞추고 있다. 전송파 감지 영역에 속하는 노드는 현재 진행되고 있는 전송 세션의 종료 시점이나 매체가 가능해지는 시점을 알 수 없다는 특징이 있다. 현재의 MAC 프로토콜은 노드가 전송 범위에 속해 있을 때와 전송파 감지 영역에 속해 있을 때의 동작이 크게 다르지 않다. 성능 개선을 위해 다양한 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션의 결과를 통해 충돌이 반 이상 감소하여, 손실되는 패킷의 수가 줄고 성능이 향상되었음을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권4호
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pp.1555-1570
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2016
For monitoring forest fires, a real-time system to prevent fires in wider areas should be supported consistently. However, there has still been a lack of the support for real-time system related to forest fire monitoring. In addition, the 'real-time' processing in a forest fire detection system can lead to excessive consumption of energy. To solve these problems, the intelligent data acquisition of sensing nodes is required, and the maximum energy savings as well as rapid and accurate detection by flame sensors need to be done. In this regard, this paper proposes a node built-in filter algorithm for intelligent data collection of sensing nodes for the rapid detection of forest fires with focus on reducing the power consumption of the remote sensing nodes and providing efficient wireless sensor network-based forest environment monitoring in terms of data transmission, network stability and data acquisition. The experimental result showed that battery life can be extended through the intelligent sampling of remote sensing nodes, and the average accuracy of the measurement of flame detection based on the distance is 44%.
Solar-powered wireless sensor nodes can use extra energy to obtain additional data to increase the precision. However, if the amount of data sensed is increased indiscriminately, the overhead of relay nodes may increase, and their energy may be exhausted. In this paper, we introduce a sensing and compression rate selection scheme to increase the amount of data obtained while preventing energy exhaustion. In this scheme, the neighbor nodes of the sink node determine the limit of data to be transmitted according to the allocated energy and their descendant nodes, and the other nodes select a compression algorithm appropriate to the allocated energy and the limitation of data to be transmitted. A simulation result verifies that the proposed scheme gathers more data with a lower number of blackout nodes than other schemes. We also found that it adapts better to changes in node density and the amount of energy harvested.
In this paper, a low cost, low power but multifunctional wireless sensor node is presented for the impedance-based SHM using piezoelectric sensors. Firstly, a miniaturized impedance measuring chip device is utilized for low cost and low power structural excitation/sensing. Then, structural damage detection/sensor self-diagnosis algorithms are embedded on the on-board microcontroller. This sensor node uses the power harvested from the solar energy to measure and analyze the impedance data. Simultaneously it monitors temperature on the structure near the piezoelectric sensor and battery power consumption. The wireless sensor node is based on the TinyOS platform for operation, and users can take MATLAB$^{(R)}$ interface for the control of the sensor node through serial communication. In order to validate the performance of this multifunctional wireless impedance sensor node, a series of experimental studies have been carried out for detecting loose bolts and crack damages on lab-scale steel structural members as well as on real steel bridge and building structures. It has been found that the proposed sensor nodes can be effectively used for local wireless health monitoring of structural components and for constructing a low-cost and multifunctional SHM system as "place and forget" wireless sensors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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