국가와 도시가 급속히 발전할수록 국민생활에 필요한 기반시설물들과 관리 체계는 날로 복잡해지고, 이를 체계적으로 건설하고 유지하는 비용과 노력이 기하급수적으로 증가한다. 본 연구에서는 국가기반시설물 중 도시지상시설물을 무선 센서 네트워크로 관리하기 위해 센서노드를 설치하는 방법을 제시하였다. 먼저, 1차 분석으로 관리 대상 및 방법을 도출하여 센싱 커버리지를 만든 후, 이를 도시지상시설물에 센서노드 설치에 적용하였다. 그리고 2차 분석을 통하여 중복설치 문제의 해결 방안을 제시하였다. 제시된 방법과 수치지도를 활용하여 GIS 프로그램을 구현하였으며, 항공사진과의 중첩을 통해 관리의 방법에 현실성을 향상시켰다. 개발된 프로그램을 사용하여, 한국건설기술연구원 주변 지형에 대해 센서노드 실험을 실시하였다. 그 결과 중복 설치된 센서노드를 약 50% 제거하였으며, 도로를 따라 센서노드가 골고루 배치된 것을 확인할 수 있었다.
국가와 도시가 급속히 발전할수록 국민생활에 필요한 기반시설물들과 관리 체계는 날로 복잡해지고, 이를 체계적으로 건설하고 유지하는 비용과 노력이 기하급수적으로 증가한다. 본 연구에서는 국가기반시설물 중 도시지상시설물을 무선 센서 네트워크로 관리하기 위해 센서노드를 설치하는 방법을 제시하였다. 먼저, 1차 분석으로 관리 대상 및 방법을 도출하여 센싱 커버리지를 만든 후, 이를 도시지상시설물에 센서노드 설치에 적용하였다. 그리고 2차 분석을 통하여 중복설치 문제의 해결 방안을 제시하였다. 제시된 방법과 수치지도를 활용하여 GIS 프로그램을 구현하였으며, 항공사진과의 중첩을 통해 관리의 방법에 현실성을 향상시켰다. 개발된 프로그램을 사용하여, 한국건설기술연구원 주변 지형에 대해 센서노드 실험을 실시하였다. 그 결과 중복 설치된 센서노드를 약 50% 제거하였으며, 도로를 따라 센서노드가 골고루 배치된 것을 확인할 수 있었다.
As nation and society progresses, urban ground facilities and their management system get more complicated and the cost and effort to control the system efficiently grows exponentially. This study suggests to the deployment method of a sensor node by Wireless Sensor Network for controling the Urban ...
As nation and society progresses, urban ground facilities and their management system get more complicated and the cost and effort to control the system efficiently grows exponentially. This study suggests to the deployment method of a sensor node by Wireless Sensor Network for controling the Urban Ground Facilities of National Facilities. First, we achieve the management facilities and method using the first analysis and then make the coverage of sensing and then set up the Sensor Node in Urban Ground Facilities. Second, we propose the solution way of repetition by the second analysis. And, we embody the GIS program by Digital Map and this method, we improve the reality by overlapping an aerial photo. Also we make an experience on the sensor node allocation using making program. we can remove the repetition sensor node about 50%, and we can confirm that the sensor nodes are evenly distributed on the road.
As nation and society progresses, urban ground facilities and their management system get more complicated and the cost and effort to control the system efficiently grows exponentially. This study suggests to the deployment method of a sensor node by Wireless Sensor Network for controling the Urban Ground Facilities of National Facilities. First, we achieve the management facilities and method using the first analysis and then make the coverage of sensing and then set up the Sensor Node in Urban Ground Facilities. Second, we propose the solution way of repetition by the second analysis. And, we embody the GIS program by Digital Map and this method, we improve the reality by overlapping an aerial photo. Also we make an experience on the sensor node allocation using making program. we can remove the repetition sensor node about 50%, and we can confirm that the sensor nodes are evenly distributed on the road.
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문제 정의
그러나 센서 배치에서 게이트웨이 또한 하나의 센서노드의 역할에 유선으로 통합관제센터에 데이터 전송하는 역할을 수행하기 때문에 버퍼에 크기만 제한된다. 그러므로 본 연구에서 통합게이트웨이와 센서노드를 기준으로 최적 설치 방법에 대한 연구를 진행하였다.
지상시설물의 종류는 건물, 도로, 교량 등 시설물에서부터 가로등, 가로수 등이 있다. 도시 지상시설물의 경우, 도로를 중심으로 설치되어 있는데, 본 연구에서는 이를 관리하기 위해 그림 1과 같은 센서 배치 방법을 제안하고자 한다.
따라서 최소 개수의 센서로 목표 대상을 효율적으로 탐지할 수 있는 최적의 센서 배치 방법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 관리가 필요한 도시시설물을 구분하고, 이를 관리할 수 있는 센서를 찾기 위해 분류 작업을 수행하였다. 또한 다양한 센서 종류 중에 주로 사용되는 몇 가지 센서에 대해 논리적인 설치 규칙을 만들고, 이 규칙을 통해 일정 간격으로 센서를 설치하도록 하였다.
그러므로 본 연구에서는 도로레이어를 사용하는 방법과 이를 재배치하는 알고리즘을 이용하여 도로레이어에 최적설치위치를 산정하였다. 또한 도로 코너마다 센서 설치 시작점으로 버퍼를 생성하면 처리시간이 오래 걸리기 때문에, 본 연구에서는 그림 6과 같이 사용자 선택한 지점부터 버퍼를 크기를 일정 간격으로 넓혀 생성하여, 도로레이어와 규칙적으로 만나는 지점에 센서를 설치하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 이용하면 정확도는 기존 방법과 유사하지만 처리단계가 간소하여 공간분석 처리속도가 빠르다는 장점이 있다.
또한 본 연구에서는 센서 설치 과정에 현실성을 더하기 위해서 시스템에 항공사진 영상과 수치지도 레이어를 중첩하는 기능을 추가하였다. 그림 8과 같이 Clipping 된 지역에 수치지도 Shape 파일에서 도로 주변에 존재하는 도로의 폴리라인과 건물의 폴리곤 레이어를 추출하고, 그림 9과 같이 항공사진 영상에서 추출된 폴리라인과 건물의 폴리곤 레이어를 함께 도식하여, 현장 답사를 하지 않더라도 의사 결정이 가능하도록 구현하였다.
또한 본 연구에서는 한국건설기술연구원 주변에 대해 실험을 실시하였다. 소규모의 지역에 대해 Clipping을 수행한 결과, 면적은 169,630.
본 연구에서는 국가 인프라 중 하나인 도시 지상시설물 관리를 위한 대규모의 센서노드 배치에 관한 연구를 진행하였다. 최적위치를 선정하기 위하여 도시지상시설물을 조사하고 관리가 필요한 시설물을 선정하였다.
본 연구에서는 도시지상시설물에 대하여 센서 배치 방법과 절차를 설계하고, 이를 기반으로 센서 배치 시스템을 구현하고자 한다. 도시 지상시설물의 경우, 도로 주변에 설치되어 있기 때문에 도로선을 따라 규칙적으로 배치하도록 시스템을 구현하였다.
본 연구에서는 도시지상시설물을 관리하기위한 센서의 최적위치 선정 방안에 대한 연구를 진행하였다. 그러나 센서 배치에서 게이트웨이 또한 하나의 센서노드의 역할에 유선으로 통합관제센터에 데이터 전송하는 역할을 수행하기 때문에 버퍼에 크기만 제한된다.
본 연구에서는 최종적인 목적은 도시시설물 중 지상 시설물을 관리하기 위한 센서 배치 방법을 제안하는데 있다. 이에 대해 국내외에서 진행된 센서 배치에 관한 연구는 자원의 낭비를 줄이기 위한 알고리즘이나 소규모 배치에 대한 연구가 대부분이다.
본 연구의 최종 목적은 센서최적 위치 선정 알고리즘 산출과 프로그램을 구현하는 것이다. 이를 위해 일부지역을 대상으로 테스트를 거쳐 프로그램을 제작하였다.
Poduri 등(2006)은 센서 배치를 위해 기본 경계를 2D에서 3D로 바꾸는 방법을 제시하였다. 이 논문은 3D 커버리지 면적을 구하는 방법에 대한 연구하였는데, 현 시점에서는 3D 배치 관련 연구는 많이 발전하지 못하였다. Liu 와 Mahapatra (2005)는 센서 배치 시 고려해야 할 사항으로 센서노드 수명, 전파 반경, 개수를 나누고 적절한 배치를 하는 방법에 대해 연구하였다.
이러한 센서노드 관련 연구 이외에도 넓은 면적의 도시를 관리하기 위해서는 저비용 고효율의 센서노드 배치에 관한 연구가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 도시시설물 관리 항목 및 커버리지 범위 등을 도출하고, 센서 노드 통신을 고려한 배치와 여러 센싱 항목으로 인해 생기는 중복 현상을 제거하기 위한 방법을 제시한다. 또한 GIS를 이용하여 실제 센서 노드를 배치하여, 본 연구에서 개발된 방법의 타당성을 입증한다.
제안 방법
그림 3은 시스템 개발을 위해 만든 시스템 아키텍처이다. 공간 데이터는 PostGIS를 사용하여 일산 일부지역에 대해 수치지도와 항공사진DB를 구축하였다. 맵랜더링은 GeoServer를 사용하였으며, 웹 어플리케이션 서버는 APHACHE TOMCAT을 사용하였다.
그러나 도로 레이어를 이용하는 방법은 수치지도의 도로레이어를 가공없이 사용할 수 있으나, 이때 설치되는 센서는 도로선 양쪽 폭에 모두 표시되어 나타난다. 그러므로 본 연구에서는 도로레이어를 사용하는 방법과 이를 재배치하는 알고리즘을 이용하여 도로레이어에 최적설치위치를 산정하였다. 또한 도로 코너마다 센서 설치 시작점으로 버퍼를 생성하면 처리시간이 오래 걸리기 때문에, 본 연구에서는 그림 6과 같이 사용자 선택한 지점부터 버퍼를 크기를 일정 간격으로 넓혀 생성하여, 도로레이어와 규칙적으로 만나는 지점에 센서를 설치하는 방법을 제안하고자 한다.
또한 본 연구에서는 센서 설치 과정에 현실성을 더하기 위해서 시스템에 항공사진 영상과 수치지도 레이어를 중첩하는 기능을 추가하였다. 그림 8과 같이 Clipping 된 지역에 수치지도 Shape 파일에서 도로 주변에 존재하는 도로의 폴리라인과 건물의 폴리곤 레이어를 추출하고, 그림 9과 같이 항공사진 영상에서 추출된 폴리라인과 건물의 폴리곤 레이어를 함께 도식하여, 현장 답사를 하지 않더라도 의사 결정이 가능하도록 구현하였다.
다음으로 센서를 조사하여 분류하였다. 센서는 그림 2와 같이 크게 역학, 자기, 광, 방사선, 음향, 화학, 바이오센서 등으로 나눌 수 있으며, 전자기, 전기, 진동 등으로 압력을 계측하는 압력센서, 물체의 이동거리 및 위치를 측정하는 변위센서, 힘을 가하면 물체의 변형이 일어나는 효과를 이용한 응력센서, 유속을 압력, 힘, 위치, 열, 주파수 등으로 변환하여 계측하는 유속센서, 관성력, 전기변형, 자이로를 이용하여 가속도, 진동, 충격 등의 동적 힘을 감지하는 가속도 센서, 빛을 이용하여 대상을 검출하는 광센서 등이 있다.
맵랜더링은 GeoServer를 사용하였으며, 웹 어플리케이션 서버는 APHACHE TOMCAT을 사용하였다. 또한 공간분석 서버는 PostGIS에 JDBC로 연결하고, GEOTOOLS와 PostGIS API를 사용하여 구축하였다. 그리고 사용자는 지도 데이터를 WMS 형태로 가져오며, 지도에서 선택한 지점의 좌표에 해당하는 객체의 좌표와 속성을 GML을 통하여 가져온다.
그림 7은 센서 배치를 위해 만든 Client 화면으로 Clipping 기능을 수행하여 센서를 배치는 과정을 보여주고 있다. 또한 관리자가 시작점을 선택할 수 있는 기능을 넣어서, 관리자의 의견이 반영되어 위치를 조정할 수 있는 기능을 삽입하였다. 그림 10과 같이 Clipping 된 지역 내에 설치 가격을 산출되며, 이를 가지고 의사결정을 할 수 있다.
따라서 본 연구에서는 관리가 필요한 도시시설물을 구분하고, 이를 관리할 수 있는 센서를 찾기 위해 분류 작업을 수행하였다. 또한 다양한 센서 종류 중에 주로 사용되는 몇 가지 센서에 대해 논리적인 설치 규칙을 만들고, 이 규칙을 통해 일정 간격으로 센서를 설치하도록 하였다. 그러나 대상 지역을 완벽하게 커버하기 위해 센서 설치 규칙들이 다양화할수록 중복되는 지점이 많이 발생하게 된다.
이때 중복 지점을 없애기 위해 도시지상시설물이라는 범주에 맞추어 정량화 할 수 있는 영향 요소들을 고려한 센서 배치 방법을 제안하였다. 또한 본 논문에서 제안된 센서 배치 방법을 따르는 센서 배치 관리 시스템을 구현하여 이를 경기도 일산소재 한국건설기술연구원 주변에 설치된 센서 배치에 적용하였다.
28㎡의 면적에 소요시간은 1,266ms로 나타났다. 또한 센서나 센서 노드들도 이런 방법에 의해 최적설치 위치 실험을 진행하였다.
본 연구에서는 센서 중에 가장 널리 사용되는 온/습도, 풍향/풍속, CCTV, 충격/진동 센서를 대상으로 연구를 진행하였다. 또한 센서노드를 무작위로 설치하는 것이 아니라 GIS를 고려한 센서노드 설치하기 위해, 본 연구에서는 도시를 이루고 있는 블록의 크기를 이용하였다. 블록을 이용하면 도시 전체에 규칙적으로 설치할 수도 있고 관리자의 의견 반영하기가 쉽기 때문이다.
우선 1차 분석을 통해 도시시설물 중 지상시설물의 목록을 수치지도 및 지자체의 UIS DB 분석을 통해 조사한 후, 관리 중요도에 따라 이를 분류하고 관리되어야 하는 시설물의 목록을 조사하였다. 또한 센싱 원리에 따라 센서를 분류하고 시설물에 적합한 센서를 조사한 뒤, 설치 방법을 선정하고 선정된 범위에서 관리자의 특정 지점 선택을 반영하여 균등하게 도시 전체에 배열하였다.
최적위치를 선정하기 위하여 도시지상시설물을 조사하고 관리가 필요한 시설물을 선정하였다. 또한 시설물의 관리를 위해 센싱 항목를 기초로 센서를 분류하였으며 가장 많이 사용되는 대표적인 센서에 대해 센서노드 설치 규정을 설정하였다. 또한 중복 문제를 해결하기 위해 많은 센서 영향 인자를 조사하였다.
또한 시설물의 관리를 위해 센싱 항목를 기초로 센서를 분류하였으며 가장 많이 사용되는 대표적인 센서에 대해 센서노드 설치 규정을 설정하였다. 또한 중복 문제를 해결하기 위해 많은 센서 영향 인자를 조사하였다.
Corp와 Shawn(2005)는 실외 센서 노드 배치를 위해, 로봇을 이용하여 공간적이고 기계적인 검증 실험을 실시하였다. 면적 400㎡에 센서 100개를 설치하고 로봇 움직임을 통해 센서 노드의 연결에 대한 실효성을 검증하는 실험을 실시하였다.
본 연구에서 1차 분석을 통해 시설물 및 이들을 관리하기 위한 센서를 분류하였고, 이를 고려하여 도시 전체에 규칙적으로 설치할 수 있는 설치 기준을 설정 방법을 제시하였다. 이를 기반으로 커버리지를 설정하고 센서노드를 설치하는데, 다양한 센서 종류와 커버리지로 인해 센서 노드의 중복 지점이 발생하게 된다.
본 연구에서는 표 2와 표 3을 이용하여 표 4와 같은 센서 배치에 대한 기준을 설정하였다. GFDA(Ground Facilities Data Aggregation)는 게이트웨이의 일종으로 중블록 단위로 설치하여 센서노드의 시작점으로 사용하는 장비를 의미한다.
본 연구에서 제안한 방법은 다음과 같다. 우선 1차 분석을 통해 도시시설물 중 지상시설물의 목록을 수치지도 및 지자체의 UIS DB 분석을 통해 조사한 후, 관리 중요도에 따라 이를 분류하고 관리되어야 하는 시설물의 목록을 조사하였다. 또한 센싱 원리에 따라 센서를 분류하고 시설물에 적합한 센서를 조사한 뒤, 설치 방법을 선정하고 선정된 범위에서 관리자의 특정 지점 선택을 반영하여 균등하게 도시 전체에 배열하였다.
우선 관리자에 의해 의사 결정시, 원하는 범위에 대해 센서를 설치할 수 있도록 본 연구에서는 Clipping 기능을 구현하였다. Clipping 기능은 사용자가 선택한 지역과 도로레이이와 필요한 지역만 추출하여, 그림 7과 같이 원본 입력 레이어는 클립 레이어에 의하여 정의된 지역에 대한 도형 및 속성 정보만을 추출하여 출력레이어를 만들게 된다.
Liu 와 Mahapatra (2005)는 센서 배치 시 고려해야 할 사항으로 센서노드 수명, 전파 반경, 개수를 나누고 적절한 배치를 하는 방법에 대해 연구하였다. 이 논문에서는 Linear deploy 방법을 제안하였는데, 그중 격자방향으로 촘촘히 센서노드를 배치하는 방법과 센터로부터 동심형 구조에 촘촘히 배치하는 방법을 제안하였다. Corp와 Shawn(2005)는 실외 센서 노드 배치를 위해, 로봇을 이용하여 공간적이고 기계적인 검증 실험을 실시하였다.
1차 분석을 통해 규칙적으로 설치된 센서노드는 도로의 구조와 센서종류의 수로 인해 중복이 발생하게 된다. 이때 2차 분석을 적용하여 중복된 결과를 제거하며, 마지막으로 2차 분석으로 설치된 센서노드들을 현지조사를 통해 검증하는 순서로 연구를 수행하였다.
그러나 대상 지역을 완벽하게 커버하기 위해 센서 설치 규칙들이 다양화할수록 중복되는 지점이 많이 발생하게 된다. 이때 중복 지점을 없애기 위해 도시지상시설물이라는 범주에 맞추어 정량화 할 수 있는 영향 요소들을 고려한 센서 배치 방법을 제안하였다. 또한 본 논문에서 제안된 센서 배치 방법을 따르는 센서 배치 관리 시스템을 구현하여 이를 경기도 일산소재 한국건설기술연구원 주변에 설치된 센서 배치에 적용하였다.
이를 기반으로 도시지상시설물 관리를 위한 최적 센서노드 배치 프로그램을 구현하였다. 한국건설기술연구원 주변 지역에 프로그램을 적용하였으며, 그 결과 중복되는 센서설치 위치가 제거됨을 알 수 있었다.
CCTV의 경우, 최근 기술력이 많이 발전하여 센싱 거리가 넓기 때문에 소블럭 단위로 설치하는 기준을 세웠다. 진동 및 충격 센서의 경우, 세세한 부분을 센싱하기 때문에 설치 반경을 Zigbee의 통신 반경을 사용하여 설치 기준을 설정하였다.
대상 데이터
구현된 시스템을 활용하여 한국건설기술연구원 주변을 대상으로 센서 노드를 설치하였다. 그러나 실험에 사용된 지역의 경우 대단위 신도시나 대도시 지역이 아니기 때문에 표 4의 기준을 적용할 수 없었다.
현재 도시 시설물 중 지상에 설치되어 있는 237개의 시설물을 선별하였다. 그러나 선정된 대상 시설물을 모두 분석하여 관리하기는 시간적, 물리적 어려움이 따르기 때문에, 선별된 시설물 중 관리 중요도에 따라 표 1과 같이 지상시설물 20개를 선정하였다.
본 연구에서는 각종 법규, 고시 및 지침을 검토하고, 각 지자체별로 운영 중인 UIS 시스템의 DB 목록을 조사하여 대상 시설물을 선정하였다. 현재 도시 시설물 중 지상에 설치되어 있는 237개의 시설물을 선별하였다.
본 연구에서는 센서 중에 가장 널리 사용되는 온/습도, 풍향/풍속, CCTV, 충격/진동 센서를 대상으로 연구를 진행하였다. 또한 센서노드를 무작위로 설치하는 것이 아니라 GIS를 고려한 센서노드 설치하기 위해, 본 연구에서는 도시를 이루고 있는 블록의 크기를 이용하였다.
센서 노드가 설치되는 대상 레이어는 수치지도의 도로 레이어로 선정하였다. 센서의 유효 센싱 거리를 그림 4와 같이 도로의 중심선을 이용하여 센서를 설치하는 방법과 그림 5와 같이 도로 레이어를 이용하는 방법으로 나눌 수 있다.
본 연구의 최종 목적은 센서최적 위치 선정 알고리즘 산출과 프로그램을 구현하는 것이다. 이를 위해 일부지역을 대상으로 테스트를 거쳐 프로그램을 제작하였다. 현재 대단위에 GIS 자료를 만드는 작업을 진행 중에 있으며, 이를 기반으로 프로그램을 테스트를 계획 중에 있다.
본 연구에서는 국가 인프라 중 하나인 도시 지상시설물 관리를 위한 대규모의 센서노드 배치에 관한 연구를 진행하였다. 최적위치를 선정하기 위하여 도시지상시설물을 조사하고 관리가 필요한 시설물을 선정하였다. 또한 시설물의 관리를 위해 센싱 항목를 기초로 센서를 분류하였으며 가장 많이 사용되는 대표적인 센서에 대해 센서노드 설치 규정을 설정하였다.
본 연구에서는 각종 법규, 고시 및 지침을 검토하고, 각 지자체별로 운영 중인 UIS 시스템의 DB 목록을 조사하여 대상 시설물을 선정하였다. 현재 도시 시설물 중 지상에 설치되어 있는 237개의 시설물을 선별하였다. 그러나 선정된 대상 시설물을 모두 분석하여 관리하기는 시간적, 물리적 어려움이 따르기 때문에, 선별된 시설물 중 관리 중요도에 따라 표 1과 같이 지상시설물 20개를 선정하였다.
이론/모형
공간 데이터는 PostGIS를 사용하여 일산 일부지역에 대해 수치지도와 항공사진DB를 구축하였다. 맵랜더링은 GeoServer를 사용하였으며, 웹 어플리케이션 서버는 APHACHE TOMCAT을 사용하였다. 또한 공간분석 서버는 PostGIS에 JDBC로 연결하고, GEOTOOLS와 PostGIS API를 사용하여 구축하였다.
성능/효과
현재는 센서 위치에 버퍼를 생성하여 그림 13과 같이 근거리에 배치된 중복 센서 노드를 제거하였다. 그 결과 그림 12는 센서 노드 41개가 선택되었으며 중복 실험을 적용한 그림 13에서는 센서 노드 21개가 선택되어 중복된 약 50% 가 제거됨을 확인 할 수 있었다.
이를 위해 본 연구에서는 도시시설물 관리 항목 및 커버리지 범위 등을 도출하고, 센서 노드 통신을 고려한 배치와 여러 센싱 항목으로 인해 생기는 중복 현상을 제거하기 위한 방법을 제시한다. 또한 GIS를 이용하여 실제 센서 노드를 배치하여, 본 연구에서 개발된 방법의 타당성을 입증한다.
또한 본 연구에서는 한국건설기술연구원 주변에 대해 실험을 실시하였다. 소규모의 지역에 대해 Clipping을 수행한 결과, 면적은 169,630.84㎡이고, 표 4의 게이트웨이 반경을 고려하여 설치한 결과는 그림 10과 같으며, 프로세스 소요시간은 891ms로 나타났다. 또한 Clipping 반경을 좀더 넓혀서 실험한 결과, 그림 11과 같이 458,150.
이를 기반으로 도시지상시설물 관리를 위한 최적 센서노드 배치 프로그램을 구현하였다. 한국건설기술연구원 주변 지역에 프로그램을 적용하였으며, 그 결과 중복되는 센서설치 위치가 제거됨을 알 수 있었다.
후속연구
또한 기후나 전파 전송 장애물에 경우, 현재 현지조사를 통해 설치 항목을 만들어 보완하여야 할 것으로 판단된다. 그러나 본 연구에서 사용된 항공사진을 사용한다면, 현지조사를 통하지 않더라도 설치된 센서들을 검증할 수 있어 센서 설치에 실효성을 향상시킬 수 있을 것이다.
그러나 본 연구에서는 최적위치 선정 알고리즘과 프로그램 검증을 위해 일부 지역에 대한 실험만 진행하였다. 그러므로 향후 도심지나 신도시에 대하여 추가 실험 및 검증을 진행해야 할 것으로 판단된다.
그러므로 본 연구에서 사용된 지역과 설치 현황이 큰 차이가 나지는 않을 것으로 판단된다. 또한 기후나 전파 전송 장애물에 경우, 현재 현지조사를 통해 설치 항목을 만들어 보완하여야 할 것으로 판단된다. 그러나 본 연구에서 사용된 항공사진을 사용한다면, 현지조사를 통하지 않더라도 설치된 센서들을 검증할 수 있어 센서 설치에 실효성을 향상시킬 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
일반적으로 최적의 센서 배치 방법은 무엇에 관한 문제인가?
일반적으로 최적의 센서 배치 방법은 최소 개수의 센서들로 탐지 대상 영역을 만들어 관리 대상 지역을 얼마나 완벽하게 커버할 수 있느냐의 문제이다. 따라서 최소 개수의 센서로 목표 대상을 효율적으로 탐지할 수 있는 최적의 센서 배치 방법이 필요하다.
센서노드 배치나 변수들에 관한 연구 중 Zou와 Chakrabarty는 어떤 개념을 도입했는가?
대부분 센서노드 배치나 변수들에 관한 연구가 많이 진행되었다. Zou 와 Chakrabarty(2003)는 VFA(Virtual Force Algorithm)의 개념을 도입하였는데, 주변 환경 정보를 벡터 형태로 바꾸어 센서 커버리지를 결정하였으며 이를 통해 센서의 최적 위치를 정하였다. 즉, 통신에 장애를 주는 지역에서는더 많은 센서를 배치하고, 평지와 장애물이 없는 지역에서는 적은 센서를 설치하여 전체 영역에 대한 탐지가 최대화 되도록 하였다.
센서노드 관련 연구 이외에 넓은 면적의 도시를 관리하기 위해서는 무엇에 관한 연구가 필요한가?
그러나 대부분 교량이나 터널 등 일부 대형 시설물에 센서를 설치하여 실시간 모니터링 하는 연구가 추진 되고 있으며 넓은 범위의 도시 전체 시설물 관리에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 이러한 센서노드 관련 연구 이외에도 넓은 면적의 도시를 관리하기 위해서는 저비용 고효율의 센서노드 배치에 관한 연구가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 도시시설물 관리 항목 및 커버리지 범위 등을 도출하고, 센서 노드 통신을 고려한 배치와 여러 센싱 항목으로 인해 생기는 중복 현상을 제거하기 위한 방법을 제시한다.
참고문헌 (10)
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전문장, 심규원, 김 민. 2009. 과수의 생육환경 모니터링을 위한 유비쿼터스 센서 네트워크의적용. 한국지리정보학회지 12(3):56-65.
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Poduri S., B. Har-Peled., B, Krishnamachari. and G.S. Sukhatme. 2006. Sensor network cofiguration and the curse of dimensionality, IEEE Workshop on Embeded Networked Sensors, Cambridge, MA.
Zou. Y. and K. Chakrabarty. 2003. Sensor deployment and target localization based on Virtual Forces, IEEE INFOCOM Conference, pp.1293-1303.
Liu, X. and P. Mahapatra. 2005. On the deployment of wireless sensor nodes. In Proceedings of the Third International Workshop on Measurement, Modeling, and Performance Analysis of Wireless Sensor Networks, in conjunction with MobiQuitous, ACM Press
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