Kim, Min-Joon;Chae, Sung-Hun;Shim, Young-Bo;Lee, Dong-Hyun;Kim, Myung-Jin;Moon, Yeon-Kug;Kwon, Kon-Woo
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.8
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pp.4227-4240
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2019
In this paper, we present our proposed magnetic induction based wireless communication system. The proposed system is designed to perform communication as well as distance measurement in underground environments. In order to improve the communication quality, we propose and implement the adaptive channel compensation technique. Based on the fact that the channel may be fast time-varying, we keep track of the channel status each time the data is received and accordingly compensate the channel coefficient for any change in the channel status. By using the proposed compensation technique, the developed platform can reliably communicate over distances of 10m while the packet error rate is being maintained under 5%. We also implement the distance measurement block that is useful for various applications that should promptly estimate the location of nearby nodes in communication. The distance between two nodes in communication is estimated by generating a table describing pairs of the magnetic signal strength and the corresponding distance. The experiment result shows that the platform can estimate the distance of a node located within 10m range with the measurement error less than 50cm.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.9B
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pp.1322-1329
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2010
As body sensor network (BSN) research becomes mature, the need for managing power consumption of sensor nodes has become evident since most of the applications are designed for continuous monitoring. Real time Electrocardiograph (ECG) analysis on sensor nodes is proposed as an optimal choice for saving power consumption by reducing data transmission overhead. Smart sensor nodes with the ability to categorize lately detected ECG cycles communicate with base station only when ECG cycles are classified as abnormal. In this paper, ECG classification algorithms are described, which categorize detected ECG cycles as normal or abnormal, or even more specific cardiac diseases. Our Euclidean distance (ED) based classification method is validated to be most power efficient and very accurate in determining normal or abnormal ECG cycles. A close comparison of power efficiency and classification accuracy between our ED classification algorithm and generalized linear model (GLM) based classification algorithm is provided. Through experiments we show that, CPU cycle power consumption of ED based classification algorithm can be reduced by 31.21% and overall power consumption can be reduced by 13.63% at most when compared with GLM based method. The accuracy of detecting NSR, APC, PVC, SVT, VT, and VF using GLM based method range from 55% to 99% meanwhile, we show that the accuracy of detecting normal and abnormal ECG cycles using our ED based method is higher than 86%.
In clustering-based approaches, cluster heads closer to the sink are usually burdened with much more relay traffic and thus, tend to die early. To address this problem, distance-aware clustering approaches, such as energy-efficient unequal clustering (EEUC), that adjust the cluster size according to the distance between the sink and each cluster head have been proposed. However, the network lifetime of such approaches is highly dependent on the distribution of the sensor nodes, because, in randomly distributed sensor networks, the approaches do not guarantee that the cluster energy consumption will be proportional to the cluster size. To address this problem, we propose a novel approach called CACD (Clustering Algorithm Considering node Distribution), which is not only distance-aware but also node density-aware approach. In CACD, clusters are allowed to have limited member nodes, which are determined by the distance between the sink and the cluster head. Simulation results show that CACD is 20%-50% more energy-efficient than previous work under various operational conditions considering the network lifetime.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.4C
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pp.338-346
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2012
Wireless sensor network (WSN) technology provides a variety of medical and healthcare solutions to assist detection and communication of body conditions. However, data reliability inside WSN might be influenced to healthcare routing protocol due to limited hardware resources of computer, storage, and communication bandwidth. For this reason, we have conducted various wireless communication experiments between nodes using parameters such as RF strength, battery status, and deployment status to get a optimal performance of mobile healthcare routing protocol. This experiment may also extend the life time of the nodes. Performance analysis is done to obtain some important parameters in terms of distance and reception rate between the nodes. Our experiment results show optimal distance between nodes according to battery status and RF strength, or deployment status and RF strength. The packet reception rate according to deployment status and RF strength of nodes was also checked. Based on this performance evaluation, the optimized sensor node battery and deployment in the developed our mobile healthcare routing protocol were proposed.
Kim N.H.;Park T.R.;Kwon W.H.;Chang B.S.;Kim Y.H.;Lee B.Y.
한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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2004.08a
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pp.382-385
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2004
In this paper, a new clustering algorithm using the Guaranteed Distance is proposed. In the new algorithm, the appropriate distribution of clusterheads is accomplished by guarantee the stochastic average distance between clusterhead (CH)s. Using this algorithm, the communication cost from clusterheads to their member nodes and the load variance in each clusterheads are reduced. Therefore, the network lifetime can be extended and the fair energy consumption for all nodes can be achieved.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.9
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pp.3468-3495
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2015
In this paper, we present a multi-chain based hierarchical topology control algorithm (MCHTC) for wireless sensor networks. In this algorithm, the topology control process using static clustering is divided into sensing layer that is composed by sensor nodes and multi-hop data forwarding layer that is composed by leader nodes. The communication cost and residual energy of nodes are considered to organize nodes into a chain in each cluster, and leader nodes form a tree topology. Leader nodes are elected based on the residual energy and distance between themselves and the base station. Analysis and simulation results show that MCHTC outperforms LEACH, PEGASIS and IEEPB in terms of network lifetime, energy consumption and network energy balance.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.10a
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pp.457-461
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2007
In many applications, received signal strength indicator is used for location tracking and sensor nodes localization. For location finding, the distances between sensor nodes can be estimated by converting received signal's power into distance using path loss prediction model. Many researches have done the analysis of power-distance relationship for radio channel characterization. In indoor environment, the general conclusion is the non-linear variation of RSSI values as distance varied linearly. This has been one of the difficulties for indoor localization. This paper presents works on indoor RSSI characterization based on statistical methods to find the overall trend of RSSI variation at different places and times within the same room From experiments, it has been shown that the variation of RSSI values can be determined by both spatial and temporal factors. This two factors are directly indicated by the two main parameters of path loss prediction model. The results show that all sensor nodes which are located at different places share the same characterization value for the temporal parameter whereas different values for the spatial parameters. Using this relationship, the characterization for location estimation can be more efficient and accurate.
The main purpose of this study was to develop Mountain Search and Rescue System for enhancing search and rescue operations in the mountains. This study also focused on presenting an alternative to using a cellular phone for requesting rescue due to their unreliability in remote areas. This system is designed to help in the search and rescue of people in emergency situations in the mountains. It is composed of buzzer sensors, environmental information sensors, and a statistical analysis program. A key feature of this system is that it does not require an infrastructure of internet or CDMA networks for its operation in the mountains. The measure for the study was conducted by using a zigbee protocol analyzer, RF module and 433MHz Helical antenna to analyze the rate of data reception in relation to the distance between nodes. This system is applicable to mountains provided the distance between nodes is over 100 m and under 150 m.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.17
no.4
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pp.1-7
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2012
This paper proposes a new indoor location recognition system using a ZigBee network and a global positioning system(GPS). The proposed location recognition system applies GPS values that are mainly used for outdoor location recognition, to indoor location recognition; hence the techniques conventionally separated for the indoor and outdoor location recognition are integrated into one location recognition technique. The proposed system recognizes a location using the distance between nodes. Although the distance between nodes can be calculated by measuring the strength of the received ZigBee signals, generally the measured distance is not accurate and has high error rates since the strength of the ZigBee signals is different depending on the distance. In order to reduce the error rate, we have subdivided the output power of the received ZigBee signals into five levels. When a moving node generates a signal, each fixed node transmits the received signal strength and its own GPS information to other nodes, so the moving node can find its own accurate location in terms of the received signals.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.33
no.1
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pp.29-41
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2017
This study proposes an integrated accessibility measurement algorithm, which is applied to the Seoul Metropolitan public transportation system consisting of bus and subway networks, and analyzes the result. We construct a public transportation network graph linking bus-subway networks and take the time distance as the link weight in the graph. We develop a time-distance algorithm to measure the time distance between each pair of transit stations based on the T-card transaction database. The average travel time between nodes has been computed via the shortest-path algorithm applied to the time-distance matrix, which is obtained from the average speed of each transit route in the T-card transaction database. Here the walking time between nodes is also taken into account if walking is involved. The integrated time-distance accessibility of each node in the Seoul Metropolitan public transportation system has been computed from the T-card data of 2013. We make a comparison between the results and those of the bus system and of the subway system, and analyze the spatial patterns. This study is the first attempt to measure the integrated time-distance accessibility for the Seoul Metropolitan public transportation system consisting of 16,277 nodes with 600 bus routes and 16 subway lines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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