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무선 멀티 홉 센서 네트워크와 이동로봇을 이용한 통합 화재 감시 시스템
Integrated Fire Monitoring System Based on Wireless Multi-Hop Sensor Network and Mobile Robot 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.16 no.2, 2010년, pp.114 - 119  

김태형 (부경대학교 대학원 전자공학과) ,  서강래 (부경대학교 대학원 전자공학과) ,  이재연 (부경대학교 대학원 전자공학과) ,  이원창 (부경대학교 전자컴퓨터정보통신공학부)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Network technology has been developed rapidly for digital service in these days. ZigBee, one of the IEEE 802.15.4 protocols, supporting local communication has become the core technology in the wireless network area. In this paper we designed an integrated fire monitoring system using a mobile robot...

주제어

#sensor network   #multi-hop   #ZigBee   #mobile robot  

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

문제 정의

  • 및 경보를 위한 통합 화재 감시시스템이다. 구성된 네트워크에서 관심지역의 사건을 모니터링하기 위한 데이터수집 및 전송은 센서 네트워크에서 매우 중요한 요소이다 [7, 8], 이에 본 논문에서는 앞서 말한 시스템의 구현을 위하여 센서 노드들과 자율이동 로봇간의 멀티홉 통신이 가능하도록 구현하였다[9].
  • 엔코더 값을 통한 모바일 로봇이 위치를 이동할 때에는 좌표 개념을 사용한다. 바로 로봇이 현재 위치하고 있는 좌표와 목적지 좌표를 비교하여 로봇 스스로 이동해야 할 방향과 거리를 설정하는 것이다. 로봇이 목적지까지 이동하는 방법으로 본 논문에서는 다음과 같은 알고리즘을 구상하여 사용하였다.
  • 본 논문에서 구현한 시스템은 공장이나 무인산업화 시설이 밀집된 곳에서 화재가 발생하였을 때 신속한 조기 진압 및 경보를 위한 통합 화재 감시시스템이다. 구성된 네트워크에서 관심지역의 사건을 모니터링하기 위한 데이터수집 및 전송은 센서 네트워크에서 매우 중요한 요소이다 [7, 8], 이에 본 논문에서는 앞서 말한 시스템의 구현을 위하여 센서 노드들과 자율이동 로봇간의 멀티홉 통신이 가능하도록 구현하였다[9].
  • 본 논문에서는 모든 센서노드의 위치는 고정되어 있다고 가정하고 센서 노드의 ID를 구별하여 고정적인 유니캐스트방식으로 통신하고 있으므로 약간의 제약이 따른다고 볼 수 있으나, 이동 로봇과 ZigBee 센서 네트워크노드를 이용하여 화재 현장을 감시하고 주변 상황을 판단할 수 있는 화재 감시 시스템의 프로토타입을 구현하였다는 데 의미를 둘 수 있다.
  • 현재 무선센서 네트워크에서 많은 응용연구가 수행되고 있는데 그 응용의 일환으로 본 논문에서는 멀티 홉이 가능한 무선센서 네트워크에서 실시간으로 화재 감시가 가능하도록 하는 시스템을 구현하였다. 무선센서 네트워크에서 원거리의 데이터를 신속하고 에너지 효율적으로 전송하기 위해서는 멀티홉 통신이 필수적이라고 할 수 있다.

가설 설정

  • 화재감시를 위한 센서노드들은 고정되어 있다고 가정하고 각각의 센서 노드들은 ZigBee 프로토콜을 이용하여 자율이동로봇과 통신하게 된다. 특정 임계값이상의 온도와 습도 변화가 발견되면 센서 노드는 화재가 발생했다고 인식하여 화재가 발생한 구역과 온도 습도 정보를 ZigBee 를 이용하여 로봇에게 무선전송하게 된다.
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참고문헌 (10)

  1. J. M. Kahn, R. H. Katz, and K. S. J. Pister, "Mobile networking for smart dust," Proceedings of 5th annual ACM/IEEE international Conference on Mobile computing and networking, 1999. 

  2. I. F. Akyildiz and Weilian Su, Y. Sankarasubramaniam, and E. Cayirci, "A survey on sensor networks," IEEE Communications Magazine, vol. 40, no. 8, pp. 102-114, Aug. 2002. 

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  3. D. culler, D. Estrin, and M. Srivastava, "Guest editors' introduction: Overview of sensor networks," IEEE Computer Magazine, vol. 37, no. 8, pp. 41-149, 2004. 

  4. M. Sayanarayanan, "Pervasive computing: vision and challenges," IEEE Personal Communications, vol. 8, no. 4, pp. 10-17, 2001. 

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  5. K. I. Hwang, J. S. In, Y. H. Yun, and D. S. Eom, "Dynamic sink oriented tree algorithm for efficient target tracking of multiple mobile users in wide sensor field," Proc. of IEEE Vehicular Technology Conference, vol. 7, pp. 4607-4610, 2004. 

  6. M. Weiser, "Some computer science issues in ubiquitous computing," Communications of the ACM, vol. 36, no. 7, pp. 75-84, 1993. 

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  7. Y. B. Jo and N. H. Vaidya, Wireless Networks, Springer Netherlands, 2000. 

  8. X.-Y. Li, P.-J. Wan, and O. Frieder "Coverage in wireless ad hoc sensor networks," IEEE Transactions on Computers, vol. 52, no. 6, pp. 753-763, June 2003. 

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  9. J. Cho and Z. J. Haas, "On the throughput enhancement of the downstream channel in cellular radio networks through multihop relaying," IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 22, no. 7, pp. 1206-1219, 2004. 

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  10. 서창수, 이철희, 유비쿼터스 센서 네트워크 시스템, (주)한백전자, 2007. 

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