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Enregistrement W1971957913 · doi:10.5762/kais.2011.12.7.3220

Performance Evaluation of Wireless Sensor Networks in the Subway Station of Workroom

2011· article· en· W1971957913 sur OpenAlexaff
Tea-Ki An, Gab-Young Kim, Se-Hyun Yang, Gab-Bong Choi, Bo-Seog Sim

Notice bibliographique

RevueJournal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInternet of Things and Social Network Interactions
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWireless sensor networkNeuRFonWirelessTransmission (telecommunications)Path lossReal-time computingComputer scienceFadingComputer networkWireless networkKey distribution in wireless sensor networksEngineeringEmbedded systemTelecommunicationsChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

지하철 역사에 화재, 테러 등의 내 외부 위험요인을 감시하기 위하여 CCTV와 각종 센서를 이용한 감시시스템이 구축되어 왔으며, 최근 최신의 IT기술인 센서네트워크기술을 이용한 감시시스템기술 도입이 여러 분야에서 시도되고 있다. 2007년부터 정부 주도하에 지하철 역사의 경우에도 최신의 IT기술인 무선 센서네트워크기술 및 지능 형영상감시기술 등과 접목하여 화재, 제한지역 침입, 승객 혼잡도, 우범지역, 역사 건전성 등을 종합적으로 감시하는 도시철도지능형종합감시시스템 개발 및 구축이 추진 중에 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 개발 중인 도시철도 지능형 종합감시시스템의 현장 역사 적용에 앞서 무선센서네트워크의 대표라 할 수 있는 ZigBee기반의 현장 무선통신환경 시험을 서울지하철 충무로 역사에서 수행하였고, 본 논문에 충무로역사 내부 승강장 및 대합실에서의 ZigBee기반의 무선통신환경 시험결과를 정리, 분석하였다. 승강장 및 대합실의 무선 스펙트럼분석 결과 ZigBee기반의 센서네트워크의 주파수와 중첩되는 주파수는 없었으며 인접 주파수 또한 10MHz 이상 이격되어 주파수 간섭을 받지 않는 것으로 나타났다. ZigBee를 이용한 무선데이터 전송 시험 결과, 데이터 전송은 열차의 승강장 진출입시의 영향보다 승강장 혹은 대합실의 이용승객 수 및 유동량에 의한 멀티패스 페이딩(multi-path fading) 효과에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타나, 역사에 지능형종합감시시스템 구축 시 이를 고려하여야 할 것으로 판단된다. In order to monitor internal risk factors such as fire, terror, etc. on the subway station, the surveillance systems using CCTV and various kinds of sensors have been implemented and recently, introduction of surveillance systems using an advanced IT technology, sensor network technology is tried on several areas. Since 2007, Korean government has made an effort to develop the intelligent surveillance and monitoring system, which can monitor fire, intrusion, passenger congestion, health-state of structure, etc., by using wireless sensor network technology and intelligent video analytic technique. For that purpose, this study carried out field wireless communication environment test on Chungmuro Station of Seoul Metro on the basis of ZigBee that is considered as a representative wireless sensor network before field application of the intelligent integrated surveillance system being developed, arranged and analyzed and ZigBee based wireless communication environment test results on the platform and waiting room of Chungmuro Station on this paper. Results of wireless spectrum analysis on the platform and waiting room showed that there is no radio frequency overlapped with that of ZigBee based sensor network and no frequency interference with adjacent frequencies separated 10MHz or more. As results of wireless data transmission test using ZigBee showed that data transmission is influenced by multi-path fading effect from the number and flow rate of passengers on the platform or the waiting room rather than effects from entrance and exit of the train to/from the platform, it should be considered when implementing the intelligent integrated surveillance system on the station.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2011
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