The distance vector-hop wireless sensor node location method is one of typical range-free location methods. In distance vector-hop location method, if a wireless node A can directly communicate with wireless sensor network nodes B and C at its communication range, the hop count from wireless sensor nodes A to B is considered to be the same as that form wireless sensor nodes A to C. However, the real distance between wireless sensor nodes A and B may be dissimilar to that between wireless sensor nodes A and C. Therefore, there may be a discrepancy between the real distance and the estimated hop count distance, and this will affect wireless sensor node location error of distance vector-hop method. To overcome this problem, it proposes a wireless sensor network node location method by modifying the method of distance estimation in the distance vector-hop method. Firstly, we set three different communication powers for each node. Different hop counts correspond to different communication powers; and so this makes the corresponding relationship between the real distance and hop count more accurate, and also reduces the distance error between the real and estimated distance in wireless sensor network. Secondly, distance difference between the estimated distance between wireless sensor network anchor nodes and their corresponding real distance is computed. The average value of distance errors that is computed in the second step is used to modify the estimated distance from the wireless sensor network anchor node to the unknown sensor node. The improved node location method has smaller node location error than the distance vector-hop algorithm and other improved location methods, which is proved by simulations.
Many of the recent performance evaluation of clustering schemes in wireless sensor networks considered one sink node operation and fixed sink node location without mentioning about any network application requirements. However, application environments have variable requirements about their networks. In addition, network performance is sufficiently influenced by different sink node location scenarios in multi-hop based network. We also know that sink location can influence to the sensor network performance evaluation because of changed multipath of sensor nodes and changed overload spots in multipath based wireless sensor network environment. Thus, the performance evaluation results are hard to trust because sensor network is easily changed their network connection through their routing algorithms. Therefore, we suggest that these schemes need to evaluate with different sink node location scenarios to show fair evaluation result. Under the results of that, network performance evaluation results are acknowledged by researchers. In this paper, we measured several clustering scheme's performance variations in accordance with various types of sink node location scenarios. As a result, in the case of the clustering scheme that did not consider various types of sink location scenarios, fair evaluation cannot be expected.
본 논문은 개선된 삼변측량법을 이용하여 위치인지에 대한 정확도를 향상시킨 위치인지 알고리즘을 개발하였다. 개발한 위치인지 알고리즘은 첫째, 측정된 신호세기를 기반으로 노드와의 거리를 계산한다. 특정한 위치에 노드를 배치한 후 노드와의 거리 측정시 오차가 발생했다는 가정 하에 설계하였다. 노드(수신기, 중계기)들로 부터 거리데이터가 전송되면 구역에 따라 위치 계산에 쓰일 인접한 노드를 선택한다. 위치계산은 두 원을 그룹으로 생성한 후 두 교점을 이용해서 사각형 영역 안의 네점의 위치를 구한다. 둘째, 구역 필터링 알고리즘 적용하였다. 노드들이 구성하는 4개의 구역이 있다고 가정하고, 한 구역은 6개의 위치인지 좌표를 담당하게 하였다. RF의 특성상 실제 거리가 멀수록 신호세기에 의한 거리 오차는 커지게 되어있다. 이를 구역 필터링을 통하여 1차 필터링을 하고 2차적으로 개선된 알고리즘을 적용하여 위치인지 오차를 최소화하였다.
모바일 에드 혹 네트워크는 어떤 고정된 네트워크 인프라구조도 갖고 있지 않는 모바일 노드들로 구성된 망이다. 모바일 노드의 위치는 빈번히 변경되므로 노드의 위치를 효과적으로 관리하는 것은 관심을 끄는 분야이다. 본 논문에서는 모바일 에드 혹 네트워크에서 모바일 노드의 위치를 관리하기 위한 적응적 랜덤 데이터베이스 그룹 스킴을 제안한다. 제안하는 스킴은 노드의 이동성을 필요로 한다면, 모바일 노드는 위치 정보를 업데이트하거나 질의하기 위해서 몇 개의 데이터베이스를 랜덤하게 선택한다. 질의를 하는 경우에 선택되는 데이터베이스의 수는 고정되어 있는 반면에, 업데이트를 하는 경우에는 업데이트를 하고자 하는 모바일 노드의 인기도에 따라 데이터베이스의 수가 결정된다. 제안하는 스킴의 성능을 분석적 모델을 사용하여 평가하였으며 기존의 랜덤 데이터베이스 그룹 스킴과 성능을 비교하였다.
기존 연구에서 에너지 소비의 효율성을 향상하기 위해 제시된 무선 센서 네트워크의 라우팅 기법은 다양하게 존재하지만 라우팅을 위해서는 자신의 위치 정보와 1 홉(hop) 거리에 인접한 주변 노드들의 위치 정보를 유지해야 한다. 그리고 BS 노드로 데이터를 전송하기 위하여 여러 노드를 경유하여 목적지까지 전송하는 다중 홉(Multi-hop) 전송 방식을 사용한다. 이러한 기법은 네트워크의 전체적인 에너지 소모와 센서 노드의 전력 소모를 발생시켜 효율적인 에너지 관리에 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 센서 노드의 전파 범위와 RSSI를 이용하여 소스 노드와 거리 $d{\pm}{\alpha}$를 만족하는 BS 노드의 위치 기반 1-홉 라우팅 기법을 제안한다.
We introduce Location PDA Program which is a mobile system to display current location on PDA. The current location is calculated based on collecting location through each fixed node. Each fixed node sends location information of mobile node to Cell Manager system. And then, Cell Manager calculates final location based on related information and sends it to every mobile system which is connected to server and displays current location.
In order to provide useful Internet of Things (IoT) services, the locations of IoT devices should be well managed. However, frequent location updates of lots of IoT devices result in signaling overhead in networks. To solve this problem, this paper utilizes the opportunistic fog node (OFN) which is opportunistically available according to the mobility to perform the location updates as a representative of IoT devices. Therefore, the location updates through OFN can reduce the signaling loads of networks. To show the performance of the proposed scheme, we develop an analytic model for the opportunistic location update offloading probability that the location update can be offloaded to OFN from the IoT device. Then, the extensive simulation results are given to validate the analytic model and to assess the performance of the proposed scheme in terms of the opportunistic location update offloading probability.
실내위치인식을 위한 플랫폼으로서 RSSI(Received Signal Strength Indicator)기반으로 Zigbee/IEEE802.15.4표준을 따르는 CC2431(Chipcon, Norway)과 베이스스테이션노드를 결합하여 실내위치인식 시스템을 구현하였다. CC2431은 지정된 위치에서 자신의 현재위치를 전송해주는 레퍼런스노드와 인접해있는 레퍼런스노드들의 현재위치(X, Y좌표)와 RSSI값을 수신받아 내장된 Location Engine에서 자신의 현재위치를 계산하여 베이스스테이션노드로 전송해주는 블라인드노드로 구성이 되어있다. 베이스스테이션노드는 블라인드노드의 현재위치를 전송받아서 PC로 데이터를 넘겨주기 위한 게이트웨이로 사용하였으며 서버측의 원격지뿐만 아니라 외부에서도 블라인드노드의 현재위치를 실시간으로 확인할 수가 있다.
이동노드의 밀집도 정보는 모바일 IT 기술의 비약적인 발전과 함께 위치기반서비스, 사물인터넷, 스마트그리드, 지능형빌딩시스템 등 최근에 확대되는 다양하고 새로운 분야에 다양하게 활용될 수 있다. 일반적으로 특정 위치에서의 무선 이동노드의 통신 가능한 수신 이동노드는 송신 이동노드의 최대 통신 거리에 따라 가변적이다. 본 논문에서에서 들로네 삼각망을 이용해서 최대 통신거리와는 무관하게 주어진 환경에서의 전체적인 노드들의 상대적 위치를 반영한 이동노드들의 밀집도를 효과적으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사물인터넷과 같이 목적, 기능에 따라 최대 통신거리가 동일하지 않은 통신 디바이스들로 구성된 통신망의 밀집도를 계산하는데 잘 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안되는 방법은 위치기반서비스, 사물인터넷, 스마트 그리드, 지능형빌딩 시스템 등에 잘 적용될 수 있다.
Purpose: When performing a laparoscopic assisted gastrectomy, a function-preserving gastrectomy is performed depending on the location of the primary gastric cancer. This study examined the incidence of lymph node metastasis by the lymph node station number by tumor location to determine the optimal extent of the lymph node dissection. Materials and Methods: The subjects consisted of 1,510 patients diagnosed with gastric cancer who underwent a gastrectomy between 1996 and 2005. The patients were divided into three groups: upper, middle and lower third, depending on the location of the primary tumor. The lymph node metastasis patterns were analyzed in the total and early gastric cancer patients. Results: In all patients, lymph node station numbers 1, 2, 3, 7, 10 and 11 metastases were dominant in the cancer originating in the upper third, whereas station numbers 4, 5, 6 and 8 were dominant in the lower third. In early gastric cancer patients, the station number of lymph nodes with a metastasis did not show a significant difference in stage pT1a disease. On the other hand, a metastasis in lymph node station number 6 was dominant in stage pT1b disease that originated in the lower third of the stomach. Conclusions: When performing a laparoscopic-assisted gastrectomy for early gastric cancer, a limited lymphadenectomy is considered adequate during a function-preserving gastrectomy in mucosal (T1a) cancer. On the other hand, for submucosal (T1b) cancer, a number 6 node dissection should be performed when performing a pylorus preserving gastrectomy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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