This study aims to evaluate smartphone gaming controllers. Diffusion of smartphone makes its users to play smartphone games in ease and comfort and its built-in sensors deliver new gaming experience to the users. Based on the concept how the controller system is important, the current research also implies the importance of customizing service which gives users a selection to deploy a controller. To explore the interaction effect of controllers and customizing on interactivity, flow, usability, attitude, and intention, the research constructs 3(gyroscope, wheel, and button controllers) by 2(default and customizing setting) experimental design and forty college students played Gameloft's Asphalt 8: Airborne in a within subject design. The results showed that interaction effect and customizing main effect were not found, but controller main effect was statistically significant. Button controller is superior to those other two in more detail. It implies that it is still not useful to play new types of gaming controller, and a customizing service. It suggests that smartphone games should more focus on improving optimal user experience with built-in sensor controllers.
The cooler driver electronics (CDE) for maintaining a low temperature of a satellite payload IR sensor has a compressor with a pulsation current load when in operation. This pulsation current creates a large voltage fluctuation and may negatively affect both the load and regulated bus stability. Thus, a CDE power conditioning system has a battery for use as a buffer that is connected in front of the CDE load line. In this system, a battery charger limiter circuit is required to protect from an over-charge of the battery and power to the load. In this study, an optimal design and parameter selection were developed and simulated.
Majidha Fathima K. M.;M. Suganthi;N. Santhiyakumari
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권8호
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pp.2188-2208
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2023
Quality of Service (QoS) is a critical feature of Wireless Sensor Networks (WSNs) with routing algorithms. Data packets are moved between cluster heads with QoS using a number of energy-efficient routing techniques. However, sustaining high scalability while increasing the life of a WSN's networks scenario remains a challenging task. Thus, this research aims to develop an energy-balancing component that ensures equal energy consumption for all network sensors while offering flexible routing without congestion, even at peak hours. This research work proposes a Gravitational Blackhole Search Optimised splay tree routing framework. Based on the splay tree topology, the routing procedure is carried out by the suggested method using three distinct steps. Initially, the proposed GBSO decides the optimal route at initiation phases by choosing the root node with optimum energy in the splay tree. In the selection stage, the steps for energy update and trust update are completed by evaluating a novel reliance function utilising the Parent Reliance (PR) and Grand Parent Reliance (GPR). Finally, in the routing phase, using the fitness measure and the minimal distance, the GBSO algorithm determines the best route for data broadcast. The model results demonstrated the efficacy of the suggested technique with 99.52% packet delivery ratio, a minimum delay of 0.19 s, and a network lifetime of 1750 rounds with 200 nodes. Also, the comparative analysis ensured that the suggested algorithm surpasses the effectiveness of the existing algorithm in all aspects and guaranteed end-to-end delivery of packets.
선행연구에서는 지중경사계의 문제점인 1) 지중경사계관 설치의 어려움, 2) 단면 변위 파악의 한계성, 3) 인력 중심의 계측 방식을 해결하기 위한 2D LiDAR 센서 기반의 흙막이 벽체 변위 계측 시스템을 개발하였다. 본 연구의 목적은 선행연구에서 개발된 흙막이 벽체 변위 계측 시스템 내 탑재될 변위 분석 알고리즘을 선정하는 것이다. 변위 분석 알고리즘 선정 결과, 변위 추정 오차가 2mm인 M3C2 알고리즘이 흙막이 벽체 변위 분석 알고리즘으로 선정되었다. 본 연구 결과에서 선정된 M3C2 알고리즘이 흙막이 벽체 변위 계측 시스템에 탑재되고 수차례의 현장 실험을 통해 변위 분석 결과의 신뢰성이 담보될 경우 흙막이 벽체 변위 계측 시스템이 현행 계측관리 대비 변위 계측의 편리성 측면에서 효과적으로 흙막이 벽체의 변위를 관리할 수 있을 것으로 판단된다.
경량 인공지능 하드웨어는 다양한 문제의 해결을 위해 멀티모달 센서 데이터를 입력받아 특징 선택, 추출, 차원축소, 정규화 과정을 수행한 후 인공지능 엔진으로 예측 결과를 도출한다. 다양한 애플리케이션에서 높은 성능을 달성하기 위해서는 이러한 경량 인공지능 하드웨어의 초 매개변수와 전체적인 전처리 시스템의 구성을 데이터에 맞춰 최적화할 필요가 있다. 본 논문에서는 경량 인공지능 하드웨어의 효율적인 제어 및 최적화를 위한 통합 프레임워크를 제안한다. 제안된 통합 프레임워크는 데이터 전처리 및 뉴로모픽 기반 경량 인공지능 엔진을 유연하게 재구성할 수 있으며, 최적의 모델을 생성할 수 있다. 기능검증을 위해 손글씨 이미지 데이터 세트와 관성 센서 데이터 기반의 낙상 검출 데이터 세트를 사용하였으며, 실험 결과 제안하는 통합 프레임워크가 각각의 데이터 세트에서 90% 이상의 정확도를 갖는 최적의 모델을 생성함을 확인하였다.
기존의 클러스터 라우팅 방식은 클러스터 헤드를 선출하여 클러스터 내의 멤버 노드들로부터 정보를 수집하고 압축하여 기지국에 전송함으로써 에너지 효율을 높일 수 있는 대표적인 방식이다. 그러나 클러스터 형성 단계 중 매 라운드마다 셋업 단계에서 선출된 클러스터 헤드와 클러스터 내의 멤버 노드들 간의 빈번한 정보 교환으로 인해 발생하는 불필요한 에너지 소모는 클러스터 라우팅 방식이 해결해야 하는 과제이다. 본 논문에서는 셋업 단계에서의 선출된 클러스터 헤드와 기존의 클러스터 헤드 사이에 변경되지 않는 중첩된 영역에 속한 멤버 노드들을 계산함으로써, 중첩된 멤버 노드들의 셋업 단계에서의 불필요한 송수신 횟수를 줄여 정보 교환을 최소화하였다. 또한 최적의 클러스터 구성을 위해 상위 클러스터 헤드의 방향성을 고려하였다. 따라서 셋업 단계에서의 소모되는 에너지를 절약하여 안정 단계에서 효율적으로 사용함으로써, 에너지의 효율적인 사용과 전체적인 네트워크의 생존시간을 증가시키고자 하며, 전체 네트워크내의 멤버들에게 클러스터 헤드가 될 수 있는 균등한 기회를 주고자 하는 클러스터 헤드 선출 기법을 제안한다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks)는 기존의 애드혹 네트워크(Ad-hoc Networks)보다 제한된 노드 자원, 배터리 의존성과 같은 제약사항을 가진다. 이러한 이유로 기존의 방법들과는 다른 형태의 에너지 효율적인 라우팅 연구가 진행되었지만 여전히 많은 문제점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 노드의 에너지와 차수를 고려한 클러스터 기반의 백본 생성 알고리즘을 제안한다. 클러스터링과 같은 계층구조 방식은 본질적으로 데이터 집중 및 융합에 유리한 장점이 있으며, 클러스터 헤드의 관리에 의해서 일반 노드들을 조정하여 전력 소모도 낮출 수 있다. 또한 백본을 구성하는 백본노드만 라우팅 정보를 유지하여 제어트래픽과 같은 통신오버헤드를 크게 줄일 수 있으며, 깨어있는 노드의 수를 최소화할 수 있다. 그러나 백본노드들은 비백본 노드의 트래픽을 모두 처리해야 하므로 에너지 소모가 크다. 따라서 에너지레벨 또는 차수가 높은 노드를 클러스터헤드로 선정해서 강건한 백본을 형성하고, 헤드 주변 노드 간 패킷전달의 역할을 분산함으로써 전체 네트워크 라이프타임(Network Lifetime)을 증가시킬 수 있는 방안을 제안한다. 시뮬레이션 결과에서 제안 알고리즘은 기존 연구에 비해 클러스터헤드의 잔여에너지측면에서 약 10.36%, 차수측면에서 약 24.05%의 성능 향상을 보이며, 네트워크 라이프타임도 향상되었다.
Spatial information could be obtained from spaceborne high resolution optical and synthetic aperture radar(SAR) images. However, some satellite images do not provide physical sensor information instead, rational polynomial coefficients(RPC) are available. The objectives of this study are: (1) 3-dimensional ground coordinates were computed by applying rational function model(RFM) with the RPC for the stereo pair of Ikonos images and their accuracy was evaluated. (2) Interferometric SAR(InSAR) was applied to JERS-1 images to generate DEM and its accuracy was analysis. (3) Quality of the DEM generated automatically also analyzed for different types of terrain in the study site. The overall accuracy was evaluated by comparing with GPS surveying data. The height offset in the RPC was corrected by estimating bias. In consequence, the accuracy was improved. Accuracy of the DEMs generated from InSAR with different selection of GCP was analyzed. In case of the Ikonos images, the results show that the overall RMSE was 0.23327", 0.l1625" and 13.70m in latitude, longitude and height, respectively. The height accuracy was improved after correcting the height offset in the RPC. i.e., RMSE of the height was 1.02m. As for the SAR image, RMSE of the height was 10.50m with optimal selection of GCP. For the different terrain types, the RMSE of the height for urban, forest and flat area was 23.65m, 8.54m, 0.99m, respectively for Ikonos image while the corresponding RMSE was 13.82m, 18.34m, 10.88m, respectively lot SAR image.
본 논문에서는 재난모니터링, 환경감시 및 재난구호 등의 정보 수집 및 정찰 등의 임무를 수행하는 다수의 UAV들로 구성된 편대비행 네트워크를 위해 동적 트리 형성 프로토콜을 제안하였다. 특히 무선 동적 환경에 적응한 최적의 트리를 구성하기 위한 링크 비용을 구하기 위해 거리에 따른 무선 신호 감쇄현상을 적용하여 Hop-LQI Weight 알고리즘을 고안하였으며 이를 MSP430 K-mote 센서 플랫폼에 TinyOS 코드를 구현하였다. 이를 무선 통신에서 링크 비용 산출 기법인 Minimum LQI 방법과 노드 수에 따른 평균 경로 설정시간을 비교를 통하여 성능을 검증하였다.
Abdullah, Maram;Alsukayti, Ibrahim;Alreshoodi, Mohammed
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권3호
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pp.212-218
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2021
Low-power and Lossy Networks (LLNs) have become the common network infrastructure for a wide scope of Internet of Things (IoT) applications. For efficient routing in LLNs, IETF provides a standard solution, namely the IPv6 Routing Protocol for LLNs (RPL). It enables effective interconnectivity with IP networks and flexibly can meet the different application requirements of IoT deployments. However, it still suffers from different open issues, particularly in large-scale setups. These include the node unreachability problem which leads to increasing routing losses at RPL sink nodes. It is a result of the event of memory overflow at LLNs devices due to their limited hardware capabilities. Although this can be alleviated by the establishment of multi-sink topologies, RPL still lacks the support for effective load balancing among multiple sinks. In this paper, we address the need for an efficient multi-sink load balancing solution to enhance the performance of PRL in large-scale scenarios and alleviate the node unreachability problem. We propose a new RPL objective function, Multi-Sink Load Balancing Objective Function (MSLBOF), and introduce the Memory Utilization metrics. MSLBOF enables each RPL node to perform optimal sink selection in a way that insure better memory utilization and effective load balancing. Evaluation results demonstrate the efficiency of MSLBOF in decreasing packet loss and enhancing network stability, compared to MRHOF in standard RPL.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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