International journal of advanced smart convergence
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제5권1호
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pp.66-72
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2016
In this paper, we proposed the clustering algorithm using fuzzy inference system for improving adaptability the cluster head selection of TEEN. The stochastic selection method cannot guarantee available of cluster head. Furthermore, because the formation of clusters is not optimized, the network lifetime is impeded. To improve this problem, we propose the algorithm that gathers attributes of sensor node to evaluate probability to be cluster head.
In wearable healthcare systems, sensor devices can be deployed in places around the human body such as the stomach, back, arms, and legs. The sensors use tiny batteries, which have limited resources, and old sensor batteries must be replaced with new batteries. It is difficult to deploy sensor devices directly into the human body. Therefore, instead of replacing sensor batteries, increasing the lifetime of sensor devices is more efficient. A transmission power control (TPC) algorithm is a representative technique to increase the lifetime of sensor devices. Sensor devices using a TPC algorithm control their transmission power level (TPL) to reduce battery energy consumption. The TPC algorithm operates on a closed-loop mechanism that consists of two parts, such as sensor and sink devices. Most previous research considered only the sink part of devices in the closed-loop. If we consider both the sensor and sink parts of a closed-loop mechanism, sensor devices reduce energy consumption more than previous systems that only consider the sensor part. In this paper, we propose a new approach to consider both the sensor and sink as part of a closed-loop mechanism for efficient energy management of sensor devices. Our proposed approach judges the current channel condition based on the values of various body sensors. If the current channel is not optimal, sensor devices maintain their current TPL without communication to save the sensor's batteries. Otherwise, they find an optimal TPL. To compare performance with other TPC algorithms, we implemented a TPC algorithm and embedded it into sensor devices. Our experimental results show that our new algorithm is better than other TPC algorithms, such as linear, binary, hybrid, and ATPC.
A Neural network classification of human activity data is presented. The data acquisition system involves a tri-axial accelerometer in wireless sensor network environment. The wireless ad-hoc system has the advantage of small size, convenience for wearability and cost effectiveness. The system can further improve the range of user mobility with the inclusion of ad-hoc environment. The classification is based on the frequencies of the involved activities. The most significant Fast Fourier coefficients, of the acceleration of the body movement, are used for classification of the daily activities like, Rest walk and Run. A supervised learning approach is used. The work presents classification accuracy with the available fast batch training algorithms i.e. Levenberg-Marquardt and Resilient back propagation scheme is used for training and calculation of accuracy.
오늘날 세계는 다양한 패러다임과 기술이 발전하는 시대에 도래해 왔고 여러 분야의 기술이 융합되어 새로운 분야의 기술이 나타나고 있다. 그 중 하나인 u-Health 시스템은 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반의 여러 생체 센서의 데이터를 이용하여 사용자가 언제 어디서든 모니터링을 할 수 있는 시스템을 말한다. 이러한 u-Health 시스템은 과거에 유선으로 센서 데이터를 수집하고 PC(Personal Computer)만으로 모니터링이 가능했지만, IT기술이 발전함에 따라서 센서 데이터를 무선으로 취득하고, 언제 어디서 모니터링이 가능한 시스템으로 변화되고 있다. 본 연구는 사용자의 생체 데이터를 취득하고 이 정보를 Jena 추론 서비스를 통해 사용자가 응급 상황이 발생하면 언제 어디서든 사용자의 생체 데이터를 확인 할 수 있도록 웹 서비스와 스마트폰 애플리케이션을 제공하는 방법을 제공한다.
Cai, Xuelian;Yuan, Jingjing;Yuan, Xiaoming;Zhu, Wu;Li, Jiandong;Li, Changle;Ullah, Sana
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권7호
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pp.1547-1568
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2013
Wireless body area network (WBAN) is an emerging short-range wireless communication network with sensor nodes located on, in or around the human body for healthcare, entertainment and ubiquitous computing. In WBANs, energy is severely constrained which is the prime consideration in the medium access control (MAC) protocol design. In this paper, we propose a novel MAC protocol named Energy-efficient Relay MAC with dynamic Power Control (ERPC-MAC) to save energy consumption. Without relying on the additional devices, ERPC-MAC employs relaying nodes to provide relay service for nodes which consume energy fast. Accordingly the superframe adjustment is performed and then the network topology can be smoothly switched from single-hop to multi-hop. Moreover, for further energy saving and reliability improvement, the dynamic power control is introduced to adjust the power level whenever a node transmits its packets to the coordinator or the relaying node. To the best of the authors' knowledge, this is the first effort to integrate relay, topology adjustment and power control to improve the network performance in a WBAN. Comprehensive simulations are conducted to evaluate the performance. The results show that the ERPC-MAC is more superior to the existing standard and significantly prolongs the network lifetime.
Wearable computing is growing rapidly as research on body area communication network using wireless sensor network technology is actively conducted. In particular, there is an increasing interest in smart clothing measuring unrestrained and insensitive bio signals, and research is being actively conducted. However, research on smart clothing is mainly based on 1: 1 wireless communication. In this paper, we propose a multi-access monitoring system that can measure bio-signals by multiple users wearing smart clothing. The proposed system consists of wireless access device, multiple access control server and monitoring system. It also provides a service that allows multiple users to monitor and measure bio signals at the same time.
There have been increases in the elderly population worldwide, and this has been accompanied by rapid growth in the health-care market, as there is an ongoing need to monitor the health of individuals. Wireless body area networks (WBANs) consist of wireless sensors attached on or inside the human body to monitor vital health-related problems, e.g., electrocardiograms (ECGs), electroencephalograms (EEGs), and electronystagmograms (ENGs). With WBANs, patients' vital signs are recorded by each sensor and sent to a coordinator. However, because of obstructions by the human body, sensors cannot always send the data to the coordinator, requiring them to transmit at higher power. Therefore, we need to consider the lifetime of the sensors given their required transmit power. In the IEEE 802.15.6 standard, the transmission topology functions as a one-hop star plus one topology. In order to obtain a high throughput, we reduce the transmit power of the sensors and maintain equity for all sensors. We propose the multiple-hop transmission for WBANs based on the IEEE 802.15.6 carrier-sense multiple-access with collision avoidance (CSMA/CA) protocol. We calculate the throughput and variance of the transmit power by performing simulations, and we discuss the results obtained using the proposed theorems.
This paper presents a new concept of IP-based wireless sensor networks and also introduces a routing protocol that is based on clustering for global healthcare information system. Low-power wireless personal area networks (LoWPANs) conform the standard by IEEE 802.15.4-2003 to IPv6 that makes 6lowpan. It characterized by low bit rate, low power, and low cost as well as protocol for wireless connections. The 6lowpan node with biomedical sensor devices fixed on the patient body area network that should be connected to the gateway in personal area network. Each 6lowpan nodes have IP-addresses that would be directly connected to the internet. With the help of IP-address service provider can recognize or analysis patient biomedical data from anywhere on globe by internet service provider equipments such as cell phone, PDA, note book. The system has been evaluated by technical verification, clinical test, user survey and current status of patient. We used NS-2.33 simulator for our prototype and also simulate the routing protocols. The result shows the performance of biomedical data packets in multi-hope routing as well as represents the topology of the networks.
무선 인체 영역 네트워크 표준인 IEEE 802.15.6은 의료 데이터뿐만 아니라 신체활동, 스트리밍, 멀티미디어 게임과 같은 생활정보 및 엔터테인먼트 등의 비-의료 데이터를 함께 전송하는 것을 목표로 한다. 이러한 데이터의 전송을 수행하는 서비스들은 매우 다양한 데이터 전송률을 가지며 공유 전송 매체에 접근하는 간격 및 연속적으로 접근하는 횟수의 분포가 다양하게 나타난다. 서로 다른 전송률을 가진 다수의 노드가 공유 전송 매체에 접근할 때 효율적인 충돌 방지 및 전송 매체 할당을 수행해야 한다. IEEE 802.15.6 표준의 CSMA/CA 매체 접근 제어 방법은 공유 매체에 접근을 분산시키고 충돌을 회피하기 위해 부가적인 제어 패킷을 전송하며, 전송대기 상태의 센서 노드도 채널의 상태를 계속 확인한다. 이는 추가적인 오버헤드 발생으로 인한 에너지 비효율적인 측면을 보인다. 이러한 단점은 무선 인체 영역 네트워크의 저전력, 저 계산비용 요구사항과 상충하며, 효율적인 무선 인체 영역 네트워크 운용을 위해서는 이러한 오버헤드를 최소화하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 각 센서 노드가 생성하는 데이터양에 따라 공유 전송 매체에 접근하는 시간 간격을 조절하여 전송을 시도하는 매체 접근 스케줄링 기법과 데이터 우선순위로 인한 전송 양보가 발생한 센서 노드의 우선순위를 다음 전송 성공 시까지 일시적으로 조절하여 공정성을 보장하는 우선순위 조절 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 인체의 심전도를 측정하여 언제 어디서나 환자의 건강상태를 체크할 수 있는 유비쿼터스 헬스 케어 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 심전도 측정 단말기, 자료 수집 베이스 노드, 의료 정보 수집 서버로 구성된다. 구현된 단말기는 지그비(Zigbee) 프로토콜을 통하여 센서 네트워크를 구성하며 TinyOS가 내장되어 있는 초소형 보드로 설계되었다. 자료 수집 베이스 노드는 무선 리눅스 단말기로 구성되어 서버로 무선 랜을 통하여 센싱된 정보를 실시간으로 전송한다. 또한 의료 정보 수집 서버는 단말기에서 얻은 데이터를 저장 관리하며 긴급 상황 발생 시 연계된 의료진에게 환자의 상태를 보고하도록 설계되었다. 실험 결과 지그비 통신 프로토콜을 이용한 센서 네트워크를 통하여 유비쿼터스 헬스 케어 시스템이 구현 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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