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무선센서네트워크를 위한 확률추론 휴리스틱기반 비주기적 전송
Probability Inference Heuristic based Non-Periodic Transmission for the Wireless Sensor Network 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.12 no.9, 2008년, pp.1689 - 1695  

김강석 (제주대학교 통신컴퓨터공학부) ,  이동철 (제주대학교 경영정보학과)

초록
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저전력 무선 통신의 발전과 다기능, 저가의 스마트 센서는 원격에서 상태정보를 감지할 수 있는 센서네트워크의 실현을 가능하게 하였다. 센서 노드는 소형 배터리를 사용해 에너지를 공급받는데 일반적으로 배터리 교환이 용이하지 않은 위치에 설치되기 때문에 센서 노드의 평균 소모 전력을 최소화할 필요가 있다. 알려진 바에 따르면 센서 노드의 전체 소모 전력의 20-60%를 무선 통신에 사용하는 RF 모듈이 차지하고 있다. 본 논문에서는 센싱된 데이터의 송신에 소비되는 에너지를 개선하기 위해 센싱 데이터의 변동 특성에 실시간 적응하여 확률적 계산값이 임의의 랜덤값보다 클 경우 기지국 노드로 전송하는 확률추론 휴리스틱기반 비주기적 전송 방법을 제안한다. 제안하는 전송 방법에서는 확률추론 휴리스틱 알고리즘에 따라 센싱된 데이터와 직전 센싱된 데이터를 평가하여 전송 여부를 결정하며 알고리즘에 필요한 계수값은 알고리즘 검증 데이터의 재현율을 통하여 결정한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The development of low-power wireless communication and low-cost multi-functional smart sensor has enabled the sensor network that can perceive the status information in remote distance. Sensor nodes are sending the collected data to the node in the base station through temporary communication path ...

주제어

#무선 센서 네트워크   #확률적 휴리스틱   #센싱 데이터 적응   #비주기적 전송  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서 센서 노드의 기본적 전송 주기 조절은 측정된 데이터의 변화량에 기초한 확률에 따라 결정된다. 즉, 를 상수 kT로 나눈 변화 경 계 기준값을 확률로 계산하여 센싱된 데이터의 전송 여부를 결정하는 방식이다.
  • 낭비를 초래한다. 본 논문에서는 센싱된 데이터의 송신에 소비되는 에너지를 개선하기 위해 센싱 데이터의 변동 특성에 실시간 적응하여 확률적 계산값이 임의의 랜덤값보다 클 경우 기지국 노드로 전송하는 확률추론 휴리스틱기반 비주기적 전송 방법을 제안하였다. 제안한 전송 방법에서는 확률추론 휴리스틱 알고리즘에 따라 센싱된 데이터와 직전 센싱된 데이터를 확률적으로 평가하여 추론된 결과에 따라 전송 여부를 결정한다.
  • 기 연구된 휴리스틱(heuristic)을 이용한 비주기 적 전송 방식 은 센싱 값이 급격한 변화가 발생하는 구산에서는 전송횟수가 증가하여 좋은 특성을 보이나 데이터 값이 계속 증가 또는 감소하면서 변화의 량이 작은 구간에서는 오히려 전송횟수가 감소함으로써 국소 최적 값(local minimum optimum)에 빠지 는 경향이 있다. 본 논문에서는 확률적(probability) 휴리스틱 알고리즘의 추론 결과에 따라 센싱 데이터에 대한 전송 여부를 결정하는 방안을 제 안한다. 이를 통해 소폭의 감소 또는 증가가 계속 발생하는 구간에서도 적절한 센싱 데이터의 전송이 가능하다.
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참고문헌 (12)

  1. [sai04] H. Saito and H. Minimi, "Performance Issues and Network Design for Sensor Networks", IEICE Trans. On Commun., vol.E87-B, no. 2, pp. 294-301, Feb. 2004 

  2. [gen03] D. Ganesan, A. Cerpa, W. Ye, Y. Yu, J. Zhao, and D. Estrin, "Networking Issues in Wireless Sensor Networks", Journal of Parallel and Distributed Computing(JPDC), Special issue on Frontier in Distributed Sensor Networks, Dec. 2003 

  3. www.xbow.com 

  4. www.maxfor.co.kr 

  5. www.octacomm.net 

  6. F. Ye et al, "PEAS: A Robust Energy Conserving Protocol for Long-Lived Sensor Networks," in Proc. IEEE, Int'l Conf. Network Protocols (ICNP 2002), IEEE, CS Press, pp. 200-201. 2002 

  7. D. Tian and N. D. Georganas, "A Node Scheduling Scheme for Energy Conservation in Large Wireless Sensor Networks,", in Wireless Communications & Mobile Computing Journal, 2003 

  8. Ankur Jain and Edward Y.Chang, "adaptive sampling for sensor networks", in Proceeedings of the 1st international workshop on Data management for sensor networks (DMSN '04), 2004 

  9. A. D. Marbini and L. E. Sacks, "Adaptive Sampling Mechanisms in Sensor Networks.", in London Communications Symposium, UK, 2003 

  10. Dantu, R., Abbas, K., O'Neill, M., II and Mikler, A., "Data centric modeling of environmental sensor networks", Global Telecommunications Conference Workshops, GlobeCom Workshops, 2004 

  11. 임근수, 박정태, 고건, "무선센서네트워크를 위한 네트워크 환경에 적응하는 신뢰성 있는 전송 규약, 한국정보과학회 2003추계학술대회, Vol.30 No.1. 2003 

  12. http://www.ecoplex.unt.edu 

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