Xu, Xiaomin;Soga, Kenichi;Nawaz, Sarfraz;Moss, Neil;Bowers, Keith;Gajia, Mohammed
Smart Structures and Systems
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v.15
no.3
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pp.769-785
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2015
Although timber structures have been extensively used in underground temporary supporting system, their actual performance is poorly understood, resulting in potentially conservative and over-engineered design. In this paper, a novel wireless sensor technology, SmartPlank, is introduced to monitor the field performance of timber structures during underground construction. It consists of a wooden beam equipped with a streamlined wireless sensor node, two thin foil strain gauges and two temperature sensors, which enables to measure the strain and temperature at two sides of the beam, and to transmit this information in real-time over an IPv6 (6LowPan) multi-hop wireless mesh network and Internet. Four SmartPlanks were deployed at the London Underground's Tottenham Court Road (TCR) station redevelopment site during the Stair 14 excavation, together with seven relay nodes and a gateway. The monitoring started from August 2013, and will last for one and a half years until the Central Line possession in 2015. This paper reports both the short-term and long-term performances of the monitored timber structures. The grouting effect on the short-term performance of timber structures is highlighted; the grout injection process creates a large downward pressure on the top surface of the SmartPlank. The short and long term earth pressures applied to the monitored structures are estimated from the measured strains, and the estimated values are compared to the design loads.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.12B
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pp.1083-1096
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2008
This paper proposes an energy-aware path management scheme, so-called the TBP(Threshold based Back-Pressure) algorithm, which is designed for lifetime extension of the energy-constrained wireless sensor networks. With the goal of fair energy consumptions, we extensively utilize the available paths between the source and the sink nodes. The traffic distribution feature of the TBP algorithm operates in two scales; the local and the whole routing area. The threshold and the back-pressure signal are introduced for implementing those operations. It is noticeable that the TBP algorithm maintains the scalability by defining both the threshold and the back-pressure signal to have their meanings locally confined to one hop only. Throughout several experiments, we observe that the TBP algorithm enhances the network-wide energy distribution. which implies the extension of the network lifetime. Additionally, both the delay and the throughput outcomes show remarkable improvements. This shows that the energy-aware path control scheme holds the effects of the congestion control.
This paper describes the application of a wireless sensor network to a 31 meter-tall medieval tower located in the city of Trento, Italy. The effort is motivated by preservation of the integrity of a set of frescoes decorating the room on the second floor, representing one of most important International Gothic artworks in Europe. The specific application demanded development of customized hardware and software. The wireless module selected as the core platform allows reliable wireless communication at low cost with a long service life. Sensors include accelerometers, deformation gauges, and thermometers. A multi-hop data collection protocol was applied in the software to improve the system's flexibility and scalability. The system has been operating since September 2008, and in recent months the data loss ratio was estimated as less than 0.01%. The data acquired so far are in agreement with the prediction resulting a priori from the 3-dimensional FEM. Based on these data a Bayesian updating procedure is employed to real-time estimate the probability of abnormal condition states. This first period of operation demonstrated the stability and reliability of the system, and its ability to recognize any possible occurrence of abnormal conditions that could jeopardize the integrity of the frescos.
Ubiquitous computing requires an intelligent environment where the users do not need to be involved in the operation. The agent technology allows effective implementation of ubiquitous system, while agent platform provides efficient and stable interaction between the agents. In this paper we propose a hierarchical P2P networking approach where the messages are combined inside the agent platform and then compressed in two levels. The proposed approach capitalizes the static nature of the messages of typical context-aware applications. Experiment with an actual multi-agent system reveals that the response time and throughput are significantly improved compared to the existing scheme.
A lot of studies have been conducted to recognize the motion state or behavior of the user using the acceleration sensor built in the smartphone. In this paper, we applied the neural networks to the 3-axis acceleration information of smartphone to study human behavior. There are performance issues in applying time series data to neural networks. We proposed a multi-temporal neural networks which have trained three neural networks with different time windows for feature extraction and uses the output of these neural networks as input to the new neural network. The proposed method showed better performance than other methods like SVM, AdaBoot and IBk classifier for real acceleration data.
This research proposes a concept of multi-aspect Social IoT platform that enables human, machine and service to communicate smoothly among them, as well as a means of an automatic process for transforming exiting domain knowledge representation to generic ontology representation used in the platform. Current research focuses on building a machine-based service interoperability using sensor ontology and device ontology. However, to the best of our knowledge, the research on building a semantic model reflecting multi-aspects among human, machine, and service seems to be very insufficient. Therefor, in the research we first build a multi-aspect ontology schema to transform the representation used in each domain as a part of IoT into ontology-based representation, and then develop an automatic process of generating multi-aspect IoT ontology from the domain knowledge based on the schema.
Until now for the safety of structures and equipment monitoring technology to measure the amount of the physical, if that is the one, one-point or single-source target is one the most. Therefore, becoming more numerous and complex to measure the amount of physical measurement technology that is comprehensive and complex, multi-source concepts to the monitoring of a multi-sensing technology is required. Have the same characteristics of multi-source multi-use space such as a multi-structure of facilities/equipment is. The people's safety in a multi-use facility will be directly related to life and even a little carelessness can lead to large-scale disaster occurs because of several factors, risks and to manage detect in advance the development of an intelligent monitoring technology is essential. Therefore, this study shows that multiple structures/facilities to improve the quality of human life in research to maintain a safe and comfortable living space for multi-source intelligence to the development of monitoring technology to achieve that goal, and the ubiquitous sensor network system on the basis of the wireless transmission module, and multiple research facilities/equipment for the ultra-small sensors for health monitoring study was performed.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.23
no.3
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pp.459-470
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2013
${\mu}TESLA$ is well known as the most representative energy-efficient broadcast authentication method. Until now, there are many researches that figure out the problems or limitation of ${\mu}TESLA$ and mitigate or solve them, but most researches have been verified in the environment far from the real world. We consider the necessity of verifying what the real efficiency of ${\mu}TESLA$ is. In this paper, we assume that sensors that continuously repeat hibernation and activity perform communication under the UWSN(Unattended WSN), which BS does not stay in the network. In this environment, we newly inspect the performance of ${\mu}TESLA$ by performing various simulations.
Of the possible interactions between human and robot, touch is an important means of providing human beings with emotional relief. However, most previous studies have focused on interactions based on voice and images. In this paper. a method of recognizing human touching behaviors is proposed for developing a robot that can naturally interact with humans through touch. In this method, the recognition process is divided into pre-process and recognition Phases. In the Pre-Process Phase, recognizable characteristics are calculated from the data generated by the touch detector which was fabricated using force sensors. The force sensor used an FSR (force sensing register). The recognition phase classifies human touching behaviors using a multi-layer perceptron which is a neural network model. Experimental data was generated by six men employing three types of human touching behaviors including 'hitting', 'stroking' and 'tickling'. As the experimental result of a recognizer being generated for each user and being evaluated as cross-validation, the average recognition rate was 82.9% while the result of a single recognizer for all users showed a 74.5% average recognition rate.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.10
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pp.3834-3857
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2021
The design of cluster-based routing protocols is necessary for Wireless Sensor Networks (WSN). But, due to the lack of features, the traditional methods face issues, especially on unbalanced energy consumption of routing protocol. This work focuses on enhancing the security and energy efficiency of the system by proposing Energy Efficient Based Secure Routing Protocol (EESRP) which integrates trust management, optimization algorithm and key management. Initially, the locations of the deployed nodes are calculated along with their trust values. Here, packet transfer is maintained securely by compiling a Digital Signature Algorithm (DSA) and Elliptic Curve Cryptography (ECC) approach. Finally, trust, key, location and energy parameters are incorporated in Particle Swarm Optimization (PSO) and meta-heuristic based Harmony Search (HS) method to find the secure shortest path. Our results show that the energy consumption of the proposed approach is 1.06mJ during the transmission mode, and 8.69 mJ during the receive mode which is lower than the existing approaches. The average throughput and the average PDR for the attacks are also high with 72 and 62.5 respectively. The significance of the research is its ability to improve the performance metrics of existing work by combining the advantages of different approaches. After simulating the model, the results have been validated with conventional methods with respect to the number of live nodes, energy efficiency, network lifetime, packet loss rate, scalability, and energy consumption of routing protocol.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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