[논문]효율적인 보행자의 EEG 신호 전송을 위한 드론기반 센서네트워크 시나리오

조준모

doi:10.13067/jkiecs.2016.11.9.923

초록
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오늘날 사람들의 건강을 실시간으로 점검하고 응급상황에 대처하기 위해 다양한 기술들이 개발되어지고 있다. 지금까지는 대부분 맥박과 같은 생체신호를 측정하여 활용하고 있지만 최근에는 뇌파(EEG)를 활용하는 연구가 늘어나고 있다. 그러나 길에서 걸어 다니는 모든 사람들의 EEG 신호를 실시간으로 검출하여 해당 서버에 전송하는 것은 여러 가지 문제점을 야기시킨다. 특히, 2차원 공간에서 실시간으로 EEG 신호를 수집 및 전송하는 제약이 존재하기 때문에 본 논문에서는 이러한 제약을 피할 수 있는 3차원 공간의 드론을 활용하는 효율적인 네트워크 모델을 제안하고자 한다. 이러한 모델을 Opnet 시뮬레이터를 활용하여 네트워크 구조를 설계하고 시뮬레이션하고 평가하였다.

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The various technologies related to the monitoring human health in real-time for the emergency situations are developing these days. Mostly the human pulse is used for measuring as the vital signs so far, but the EEG became a major research trend now. However, there are some problems measuring and s...

The various technologies related to the monitoring human health in real-time for the emergency situations are developing these days. Mostly the human pulse is used for measuring as the vital signs so far, but the EEG became a major research trend now. However, there are some problems measuring and sending EEG signals of all the people walking down the street to the dedicated server. Especially, there are some restrictions for collecting and sending EEG signals in 2-dimensional space in real-time. Therefore, I suggests an efficient network model using 3-dimensional space of drones to avoid the restrictions. The models are designed, simulated, and evaluated with the Opnet simulator.

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문제 정의

So that they don’t have much chance to encounters with the end devices as adjacent nodes. This is the major purpose of the experiment to evaluate the potential of the mobile routers.

제안 방법

The fixed router scenario is designed and simulated to evaluate. Then I have obtained the throughput comparison graph shown as Fig.

대상 데이터

Basically, the EEG signal network using drones are designed with sensor nodes. The network consists of end zigbee devices, zigbee routers, and zigbee coordinators.

후속연구

For the further study, the suggested scenario in this paper will be applied to the patients in the hospital network.

참고문헌 (8)

G. Salvo, L. Caruso, and A. Scordo, "Urban traffic analysis through an UAV," Procedia Social and Behavioral Sciences, vol. 111, 2014, pp.532-539.
U. Volovelsky, "Civilian uses of unmanned aerial vehicles and the threat to the right to privacy - An Israeli case study", Computer Law & Security Review, vol. 30, 2014, pp. 306-320.

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S.-H. Yun, H.-B. Son, Y.-C. Rhee, "A Study of Head Up Display System for Next Generation Vehicle", J. of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 6, No. 3, 2011, pp.439-444.
J.-G. Park, J.-D. Choi, Y.-C. Bae, "Scientometric Analysis of Autonomous Vehicle through Paper Analysis of each Nation", J. of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, Vol. 8, No. 2, 2013, pp.321-328.

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S-D. Kim, "A Study on the attitude control of the quadrotor using neural networks", J. of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 9, No. 9, 2014, pp.1019-1025.

원문보기 상세보기
S. Kim, H. Oh, J. Suk, and A. Tsourdos, "Coordinated trajectory planning for efficient communication relay using multiple UAVs," Control Engineering Practice, vol. 46, no. 19 2014, pp. 42-29.
S-S. Ge, F-L. Lewis, Autonomous Mobile Robots, Sensing: Control, Decision Making and Applications, New York, USA, CRC Press, 2006.
D-J. Fagnant, K.-M. Kockelman, "The travel and environmental implications of shared autonomous vehicles, using agent based model scenarios", Transportation Research Part C, Elsevier, vol. 40, 2014, pp.1-13.

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