KR100627328B1 - Energy Efficient Data Aggregation Method in Wireless Sensor Networks - Google Patents

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KR100627328B1
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전자부품연구원
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Abstract

본 발명은 센서네트워크에서 데이터 전송량을 줄여 네트워크 생존시간을 늘릴 수 있는 시스템에 관한 것으로서, 적어도 하나 이상의 센서 노드로부터 데이터를 수집하는 센서네트워크와 연동하고 인터넷을 포함하는 유무선 통신 네트워크를 통하여 감시 임무를 전달하고 수집된 감시 데이터를 통합 관리하고 관리자에게 보고하는 원격 관리 서버와, 상기 원격 관리 서버로부터 감시 임무를 전달 받고 상기 센서 노드를 관리하며, 상기 센서 노드로부터 병합 과정을 거친 데이터를 수집하여 상기 원격 관리 서버로 전달하는 싱크 노드를 포함한다. 상기 센서 노드는 데이터에 대한 병합 과정을 수행하기 위하여, 상기 하나 또는 그 이상의 상기 센서 노드가 감지한 데이터의 평균값과 표준편차를 구하고, 이를 이전 데이터와 비교하여 상기 싱크 노드로의 전송 여부를 결정한다. 본 발명에 따르면 데이터 변화가 발생한 시점에만 감지한 데이터를 전송하여, 전체 네트워크의 패킷 전송량을 줄일 수 있어 에너지 제약이 심한 센서네트워크에서 에너지 사용을 효율적으로 할 수 있다. The present invention relates to a system that can increase the network survival time by reducing the amount of data transmission in the sensor network, interworking with the sensor network that collects data from at least one sensor node, and transmits the monitoring task through a wired or wireless communication network including the Internet. And a remote management server that integrates and manages the collected monitoring data and reports it to an administrator, receives a monitoring task from the remote management server, manages the sensor node, and collects data that has been merged from the sensor node and manages the remote management. It includes a sink node that forwards to the server. The sensor node obtains an average value and a standard deviation of data detected by the one or more sensor nodes, and compares the data with previous data to determine whether to transmit the data to the sink node. . According to the present invention, it is possible to reduce the amount of packet transmission of the entire network by transmitting the detected data only at the time of the data change, thereby making it possible to efficiently use energy in a sensor network with severe energy constraint.

센서네트워크, 데이터 병합, 라우팅 프로토콜Sensor network, data merging, routing protocol

Description

센서네트워크의 에너지 효율적 데이터 병합 방법{Energy Efficient Data Aggregation Method in Wireless Sensor Networks}Energy Efficient Data Aggregation Method in Wireless Sensor Networks

도 1은 센서네트워크 시스템을 도시한 개략도.1 is a schematic diagram illustrating a sensor network system.

도 2는 본 발명에 일 실시예에 따른 센서네트워크 시스템의 블록도.2 is a block diagram of a sensor network system according to an embodiment of the present invention.

도 3은 센서네트워크의 노드에서 수행하는 데이터 병합 방법을 나타내는 플로우차트.3 is a flowchart showing a data merging method performed in a node of a sensor network.

도 4a 및 도 4b는 본 발명의 실시예에 따른 센서네트워크 내에서 에너지 효율을 보여주는 개념도.4A and 4B are conceptual views illustrating energy efficiency in a sensor network according to an embodiment of the present invention.

<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명><Description of the symbols for the main parts of the drawings>

100 : 센서네트워크 노드 110 : 프로세서 장치100: sensor network node 110: processor device

120 : 무선 통신 장치 130 : 센서 장치120: wireless communication device 130: sensor device

140 : 싱크 노드 150 : 원격 관리 서버140: sink node 150: remote management server

본 발명은 실세계의 상황을 인지하기 위한 센서네트워크의 데이터 수집 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 센서, 프로세서, 무선통신 장치로 구성된 센서네 트워크의 노드에서 수집된 센서 데이터를 전송할 때, 이전 시간의 센서 데이터와의 비교를 통해 일정 임계치 이상의 차이가 있을 때만 센서 데이터를 전송하여 네트워크의 통신량을 줄이고자 하는 시스템 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a data acquisition method of a sensor network for recognizing the situation of the real world, specifically, when transmitting sensor data collected from a node of a sensor network consisting of a sensor, a processor, and a wireless communication device, a sensor of a previous time The present invention relates to a system and a method for reducing the traffic of a network by transmitting sensor data only when there is a difference over a predetermined threshold through comparison with data.

종래에 군사 작전을 주목적으로 사용되어 왔던 센서네트워크는 반도체 기술의 향상으로 인하여 프로세서의 소형화, 고성능화가 진행되고, 메모리 용량의 대형화 및 저비용화가 실현되는 한편, 무선 통신 등의 기술 발전에 힘입어 민간 부문에서도 상용화되기 직전까지 와있다. 현재 제안되고 있는 센서네트워크 기술 응용례는 무인 경비, 일정 지역의 또는 수역의 온도나 오염도 등의 상태를 감시하는 환경 감시, 원격 검침, 설비 감시 등 실로 다양하며, 홈 네트워크 시스템과 인터넷 망과 연동하여 동작되는 응용례도 제안되고 일부 실시되고 있다. The sensor network, which has been used primarily for military operations, has been miniaturized and improved in performance due to the improvement of semiconductor technology, the memory capacity has been increased, and the cost has been realized. It is just before commercialization. Sensor network technology applications that are currently proposed are diverse, such as unmanned security, environmental monitoring, remote meter reading, and facility monitoring to monitor conditions such as temperature or pollution level in a certain area or water area. Applications that operate are also proposed and implemented.

도 1에 도시된 바와 같이, 센서네트워크의 기본 구조는 독자적 감지 능력과 컴퓨팅 능력이 있는 복수 개의 네트워크 노드가 통신망에 의하여 상호 연결된 구조이며, 각 노드의 전력은 노드별로 위치하는 로컬 배터리를 통해 공급된다. As shown in FIG. 1, the basic structure of the sensor network is a structure in which a plurality of network nodes having independent sensing and computing capabilities are interconnected by a communication network, and power of each node is supplied through a local battery located for each node. .

그러나, 각 노드에 전원을 공급하는 배터리는 각 노드의 이동성을 고려하여 비교적 소용량 배터리이기 때문에 에너지 사용에 극히 제약적인 단점이 있으며, 이를 극복하기 위하여 네트워크 전 분야에 걸쳐 전력 소비 저감에 관한 연구가 진행되어 왔다. 연구 방향의 주된 흐름은 각 노드간의 무선 통신의 횟수 또는 통신량을 감소시켜 네트워크 생존시간을 최대화 하려는 것이지만, 현재까지 에너지 소비를 효율적으로 이룰 수 있는 구체적인 방법이 제시되지 못하고 있으며 네트ㅇ경로 탐색이나 데이터 병합 포인트에 대한 연구 등이 발표된 바 있으나 실질적 데이터 전송량 저감을 이루어내지 못하고 있다.However, since the battery supplying power to each node is a relatively small capacity battery considering the mobility of each node, there is an extremely limited disadvantage in using energy. To overcome this problem, studies on power consumption reduction are conducted in all areas of the network. Has been. The main flow of research direction is to maximize the network survival time by reducing the number of radio communication or the amount of communication between each node, but until now, no specific method has been proposed to achieve energy consumption efficiently. Although research on the point has been published, it has not been able to reduce the actual data transmission amount.

전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 시간 흐름에 따른 센서에서 감지한 데이터의 변화량과 노드 그룹 내에서의 분포도의 변화량을 측정하여, 그 두 가지 변화량이 사용자가 설정한 소정의 임계치 이상이 된 경우에만, 실제 측정된 데이터를 베이스 스테이션 노드로 전송하는 센서네트워크 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.An object of the present invention for solving the above-described problems of the prior art is to measure the amount of change in the data sensed by the sensor and the amount of change in the distribution in the node group over time, so that the two changes are set by the user It is to provide a sensor network system and method for transmitting the actual measured data to the base station node only when the threshold is exceeded.

본 발명의 다른 목적은 센서 네트워크의 노드의 위치에 따라 변동하는 임계치를 적용하여 베이스 스테이션 노드로부터 전송을 하려는 노드의 위치가 멀어질수록 보다 높은 임계치를 적용하여 변화에 대한 기준이 되는 폭을 늘리는 가변 임계치를 적용하여 데이터를 전송하는 센서네트워크 시스템 및 방법을 제공하는 것이다. Another object of the present invention is to apply a threshold that varies according to the position of a node in the sensor network, and to increase the width that becomes a reference for the change by applying a higher threshold as the position of the node to be transmitted from the base station node increases. To provide a sensor network system and method for transmitting data by applying a threshold.

전술한 목적을 이루기 위하여, 본 발명에 따르는 센서네트워크 시스템은 통신망에 접속되어 있는 적어도 하나 이상의 센서 노드로부터 데이터를 수집하는 센서네트워크 시스템에 있어서, 인터넷을 포함하는 유무선 통신 네트워크를 통하여 감시 임무를 전달하고 수집된 감시 데이터를 통합 관리하고 관리자에 게 보고하는 원격 관리 서버와, 상기 원격 관리 서버로부터 감시 임무를 전달 받고 상기 센서 노드를 관리하며, 상기 센서 노드로부터 병합 과정을 거친 데이터를 수집하여 상기 원격 관리 서버로 전달하는 싱크 노드를 포함하되, 상기 센서 노드는 상기 데이터에 대한 병합 과정을 수행하기 위하여, 감지된 데이터의 평균값과 표준편차를 구하고, 이를 기준 시간 이전의 평균값과 표준편차와 비교하여 상기 싱크 노드로의 전송 여부를 결정하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the sensor network system according to the present invention is a sensor network system for collecting data from at least one sensor node connected to a communication network, and transmits a monitoring task through a wired or wireless communication network including the Internet; The remote management server that integrates and manages the collected monitoring data and reports to the administrator, and receives the monitoring task from the remote management server, manages the sensor node, and collects data merged from the sensor node to manage the remote management. Including a sink node for transmitting to the server, the sensor node obtains the average value and the standard deviation of the sensed data in order to perform the merge process for the data, and compares the average value and the standard deviation before the reference time to the sink To determine whether to send to a node The features.

본 발명의 다른 면에 따른, 원격 관리 서버, 싱크 노드, 센서 노드를 포함하는 센서네트워크 시스템의 에너지 효율적 데이터 병합 방법은, 상기 센서 노드에게 감시 임무를 배포하는 단계와, 동일 임무를 수행하는 센서 노드들로써 그룹을 형성하고 그룹별 헤드 노드를 지정하는 단계와, 상기 각 센서 노드가 감시 임무에 따라 주기적 및/또는 지속적으로 센서 데이터를 획득하는 단계와, 상기 그룹별 헤드 노드가 그룹내 센서 노드가 감지한 데이터의 평균값과 표준편차를 구하는 단계와, 이전 기준 시간의 평균값, 표준편차와 변화량을 비교하여 상기 싱크 노드로의 데이터 전송 여부를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 전송 여부 결정의 기준이 되는 임계치는 감시 목적 및 환경에 따라 사전에 설정되거나 동적으로 재설정되며, 네트워크내 데이터 전송 경로를 고려하기 위하여 거리 인자가 반영될 수 있다.According to another aspect of the present invention, a method for energy efficient data merging of a sensor network system including a remote management server, a sink node, and a sensor node may include: distributing a monitoring task to the sensor node; Forming a group and designating a head node for each group, acquiring sensor data periodically and / or continuously according to each monitoring node, and detecting the sensor node in the group by the head node for each group. And calculating a mean value and standard deviation of one data, and determining whether to transmit data to the sink node by comparing the mean value, standard deviation, and change amount of a previous reference time. Thresholds, which are the criteria for determining whether to transmit, are preset or dynamically reset according to the monitoring purpose and environment, and the distance factor may be reflected to consider the data transmission path in the network.

전술한 바와 같이, 센서네트워크는 센서, 통신 장치 및 프로세서로 구성되는 독립적인 복수 개의 노드가 통신망을 통하여 상호 연결된 구조이다. 센서네트워크의 싱크 노드에서 센서 노드로 하달하는 일반적인 임무는 특정 지역에 대한 감시이다. 이 지역 내에 있는 네트워크 노드들은 그룹을 형성하여 데이터를 수집하고 수집한 데이터를 병합한 후 싱크 노드로 전송한다. 센서네트워크내의 센서 노드는 일정 지역 단위로 임무를 부여받기 때문에, 동일 감시 지역에 있는 복수 개의 노드는 동일한 이벤트를 중복해서 감지할 가능성이 매우 높다. As described above, the sensor network is a structure in which a plurality of independent nodes composed of a sensor, a communication device, and a processor are interconnected through a communication network. The general task of passing from a sensor node to a sensor node is to monitor a particular area. Network nodes in this region form a group to collect data, merge the collected data, and send it to the sink node. Since sensor nodes in the sensor network are assigned tasks in a certain area, it is highly likely that multiple nodes in the same monitoring area detect the same event in duplicate.

따라서 본 발명은 센서네트워크 내에서 발생하는 데이터에 대한 변화량을 분석하고 이에 기초하여 데이터를 병합하고 전송하는 센서네트워크 데이터 통신 프로토콜을 제공하는 것이며, 구체적으로는 각 센서 노드에서 감지한 데이터값의 표준 편차를 구하고. 이 값과 이전 시간에 감지된 데이터와의 차이가 소정의 임계값을 초과할 경우에 센서 데이터를 전송함으로써 전송 데이터를 병합하는 구성을 취한다. Accordingly, the present invention provides a sensor network data communication protocol for analyzing a change amount of data generated in the sensor network and merging and transmitting data based on the change amount, and specifically, a standard deviation of data values detected by each sensor node. Obtaining. When the difference between this value and the data sensed in the previous time exceeds a predetermined threshold, the sensor data is transmitted to merge the transmission data.

본 발명의 병합 과정은 다음의 수학식 1 내지 3을 이용하여 단계적으로 이루어진다.The merging process of the present invention is performed step by step using the following equations (1) to (3).

Figure 112004019895167-pat00001
Figure 112004019895167-pat00001

수학식 1은 동일 지역에서 같은 임무를 수행하는 센서네트워크 노드의 그룹 노드 1~n 까지의 n 개의 노드에서 시간 t 에 감지한 데이터의 평균을 나타낸다. 이 때, t 는 시간 변수를 나타내며, x i (t)는 노드 it 시각에서 센서 값이다. Equation 1 represents an average of data detected at time t from n nodes from group nodes 1 to n of sensor network nodes performing the same task in the same region. In this case, t represents a time variable and x i (t) is a sensor value at time t of node i .

수학식 1에서 얻어진 평균으로부터 아래의 수학식 2를 이용하여 동일 임무를 수행하는 n 개의 센서 노드 데이터의 표준 편차를 구한다.From the average obtained in Equation 1, Equation 2 below is used to obtain a standard deviation of n sensor node data performing the same task.

Figure 112004019895167-pat00002
Figure 112004019895167-pat00002

수학식 2는 같은 임무를 수행하는 센서네트워크 노드의 그룹 노드 1~n 까지의 노드에서 시간 t 에 감지한 데이터의 표준편차를 나타낸다. Equation 2 shows the standard deviation of data detected at time t from nodes 1 to n of group nodes of the sensor network node performing the same task.

본 발명에서 제안한 병합 방법은 그룹 내의 노드가 수집한 데이터의 평균과 표준편차를 구하고 이를 이전 시간에 구한 값과 비교하여 일정 임계치를 초과했을 경우, 즉 수학식 3의 조건의 충촉할 때 데이터를 전송하는 것이다.The merging method proposed in the present invention calculates the average and standard deviation of data collected by the nodes in the group, and compares it with the value obtained in the previous time, and transmits the data when a certain threshold is exceeded, that is, when the condition of Equation 3 is satisfied. It is.

Figure 112004019895167-pat00003
Figure 112004019895167-pat00003

수학식 3은 수학식 1 및 2에서 구해진 값, 사용자가 설정한 임계치, 싱크노드로부터의 거리를 이용해 데이터 전송 여부를 판단하는 방법을 나타낸다. threshold 필드의 값은 시간 변화에 따른 센서 값의 변화를 판단하기 위하여 사전에 설정되는 임계치이고, distance factor 는 데이터 병합을 수행할 때 싱크 노드와 센서 노드 사이의 거리에 따라 변화를 주기 위한 인자 값이다. 거리 인자는 0~1 사이의 값을 가지며 싱크로부터 거리가 멀수록 1에 가까운 값이 할당된다. Equation 3 shows a method of determining whether data is transmitted using the values obtained in Equations 1 and 2, a threshold set by the user, and a distance from the sink node. The threshold field value is a threshold value that is set in advance in order to determine the change of the sensor value over time, and the distance factor is a factor value for changing the distance between the sink node and the sensor node when performing data merging. . The distance factor has a value between 0 and 1, and the further away from the sink, the closer to 1 is assigned.

거리 인자(distance factor)를 고려하는 이유는 센서 노드와 싱크 노드로부터의 거리가 멀수록 전송하는 데이터는 전체 네트워크의 에너지 소모를 많이 가져 오기 때문에, 거리 인자를 반영하여 센서 노드와 싱크 노드의 사이가 거리가 멀수록 보다 밀도 있는 병합 작업을 수행하여 네트워크 전체의 전력 소모를 줄이기 위함이다. The reason for considering the distance factor is that the farther the distance between the sensor node and the sink node is, the higher the energy consumption of the entire network is. Therefore, the distance between the sensor node and the sink node reflects the distance factor. The greater the distance, the more dense merging is done to reduce power consumption across the network.

이하, 본 명세서에 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 구성을 상세하게 설명한다. Hereinafter, the configuration of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따라 적어도 하나 이상의 센서 노드(100)가 싱크 노드(140)를 통하여 원격 관리 서버(150)와 연결된 센서네트워크 구조의 일례를 도시한 도면이다. 센서 노드(100)는 각자의 감시 지역에 분산되어 배치되어 싱크 노드(140)로부터 지시를 받아 감시 데이터를 싱크 노드로 전달하게 된다. 싱크 노드(140)는 원격 관리 서버(150)와 인터넷을 포함하는 유무선 네트워크를 통하여 직접 통신하며 원격 관리 서버의 명령을 각 센서 노드에 전달하고 센서 노드로부터 전달받은 감시 데이터를 원격 관리 서버로 전달한다.1 is a diagram illustrating an example of a sensor network structure in which at least one sensor node 100 is connected to a remote management server 150 through a sink node 140 according to the present invention. The sensor nodes 100 are distributed in their respective monitoring areas and receive instructions from the sink node 140 to transmit the monitoring data to the sink nodes. The sink node 140 directly communicates with the remote management server 150 through a wired or wireless network including the Internet, and transmits commands of the remote management server to each sensor node and transmits monitoring data received from the sensor node to the remote management server. .

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따르는 센서 노드의 내부 구조와 싱크 노드 및 원격 관리 서버와의 관계를 도시한 블록도이다. 도 2에는 각 센서 노드(100)에 포함되는 프로세서 장치(110), 무선 통신 장치(120) 및 센서 장치(130)와, 복수 개의 센서 노드(100)를 관장하는 싱크 노드(140) 및 원격 관리 서버(150)가 도시되어 있다. 2 is a block diagram illustrating an internal structure of a sensor node and a relationship between a sink node and a remote management server according to an embodiment of the present invention. 2 illustrates a processor device 110, a wireless communication device 120, and a sensor device 130 included in each sensor node 100, a sink node 140 that manages a plurality of sensor nodes 100, and remote management. Server 150 is shown.

센서네트워크 노드(100)는 감시를 원하는 지역에 분산 배치되어 다양한 방법으로 데이터를 수집하여 무선 네트워크를 통해 싱크 노드(140)로 데이터를 전송한다. 센서 노드(100)의 배치가 확정되어 센서네트워크가 설정된 후, 싱크 노드(140) 는 주기적으로 전체 네트워크의 크기를 확인하여 지리적 영역별 단계를 구분한다. 또한 싱크 노드(140)는 센서 노드로 하여금 특정 지역의 센서 데이터를 주기적으로 보고하게 하거나, 이벤트가 감지된 경우 보고하도록 할 수 있다. 예컨대, 상기 센서네트워크 노드(100)가 온도 센서를 장착한 경우, 상기 싱크 노드(140)는 특정 지역의 온도를 그 지역 내에 배치된 하나 또는 그 이상의 센서 노드(100)로 하여금 10초 마다 보고하도록 할 수 있다. 다른 예로서, 상기 센서 노드(100)가 움직임 감지 센서와 카메라 센서가 상기 지역 A 에 사람이 감지된 경우 보고하도록 할 수 있다. The sensor network node 100 is distributed and distributed in an area to be monitored, and collects data in various ways and transmits the data to the sink node 140 through the wireless network. After the arrangement of the sensor node 100 is confirmed and the sensor network is established, the sink node 140 periodically checks the size of the entire network to classify the geographic area-specific steps. In addition, the sink node 140 may cause the sensor node to periodically report sensor data of a specific region or to report when an event is detected. For example, when the sensor network node 100 is equipped with a temperature sensor, the sink node 140 causes the one or more sensor nodes 100 located in the area to report every 10 seconds. can do. As another example, the sensor node 100 may cause the motion sensor and the camera sensor to report when a person is detected in the area A.

센서네트워크 노드(100)는 일반적으로 프로세서 장치(110), 무선 통신 장치(120), 센서 장치(130)로 구성되어 있다. 센서 장치는 다양한 센서들이 중복되어 장착될 수 있으며, 아날로그 디지털 변환기를 통해 감지한 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환한다. 센서 장치(130)로부터 수집된 센서 데이터는 그대로 전송되는 것이 아니라 프로세서 장치(110)에서 우선 처리가 이루어진다. 센서 노드(100)가 프로세서 장치(110)를 갖추고 있다는 것은 센서 네트워크가 단지 수집된 데이터를 사용자에게 전송하는 단순한 센서의 집합이 아닌 감지한 데이터를 네트워크 내부에서 지능적으로 처리한 후 전송하는 상황인지 지능 네트워크를 의미한다. The sensor network node 100 generally includes a processor device 110, a wireless communication device 120, and a sensor device 130. The sensor device may be equipped with various sensors in duplicate, and converts the analog signal detected by the analog-to-digital converter into a digital signal. The sensor data collected from the sensor device 130 is not transmitted as it is, but is first processed by the processor device 110. The fact that the sensor node 100 is equipped with the processor device 110 means that the sensor network is not a simple set of sensors that transmit the collected data to a user, but is a situation in which the sensed data is intelligently processed and transmitted inside the network. Means network.

본 발명에 따르는 센서 노드는 같은 임무를 수행하는 노드(100)들이 상호 그룹을 이루어 수집한 데이터를 서로 교환하여 병합 작업을 수행한다. 하나의 센서 노드(100) 내의 프로세서 장치(110)에서 처리된 데이터는 무선 통신 장치(120)를 통해 인접한 센서 노드로 전송된다. 각 센서네트워크 노드의 무선 통신 장치(120) 는 자신이 발생한 데이터 패킷을 싱크 노드로 직접 전송하거나 또는 인접 노드로부터 수신한 데이터 패킷을 다시 싱크 노드의 방향으로 전송하는 라우팅 역할을 동시에 수행한다. The sensor node according to the present invention performs a merge operation by exchanging data collected by forming a group of nodes 100 performing the same task. The data processed by the processor device 110 in one sensor node 100 is transmitted to the adjacent sensor node through the wireless communication device 120. The wireless communication device 120 of each sensor network node simultaneously performs a routing role of directly transmitting the data packet generated by the sensor network node to the sink node or transmitting the data packet received from the neighbor node back to the sink node.

각 노드(100)가 라우팅 기능을 수행하는 이유는 무선 통신에서의 에너지 소비 규칙은 전송하고자 하는 거리의 2~4배의 에너지양을 소모하기 때문에, 센서 노드(100)가 싱크 노드(140)와 네트워크 경로상 매우 인접하지 않은 경우라면, 각 센서 노드(100)가 싱크 노드(140)에게 센서 데이터를 직접 전송하기 보다는 인접 노드(100)를 경유하는 네트워크 경로를 따라 전송하거나 멀티 홉을 통해 전송하는 것이 전체 네트워크의 에너지 소모를 현격히 줄일 수 있기 때문이다. The reason why each node 100 performs the routing function is because the energy consumption rule in wireless communication consumes 2 to 4 times the amount of energy to be transmitted, so that the sensor node 100 is connected to the sink node 140. If not very close to the network path, each sensor node 100 transmits along the network path via the adjacent node 100 or through multi-hop rather than directly transmitting the sensor data to the sink node 140 This can significantly reduce the energy consumption of the entire network.

싱크 노드(140)는 관할 구역내 센서 노드를 관장하는 역할을 수행한다. 즉, 관리자로부터 수신된 임무를 각 노드로 전달하고 네트워크에서 수집된 센서 데이터를 관리자에게 보고한다. 아울러 복수 개의 센서 노드를 그룹화하며 그룹내에 헤드 센서 노드 노드를 지정하는 역할도 수행한다. 그룹 획정 및 헤드 센서 노드 노드는 감시 지역내의 센서 데이터의 변화에 따라 동적으로 결정될 수 있다. 또한 싱크 노드(140)는 지금까지 개발된 센서네트워크 노드(100)는 인터넷에 직접 연결될 정도의 능력을 지니지 못하기 때문에, 센서네트워크와 인터넷을 연결하는 네트워크 게이트웨이 기능도 수행한다.The sink node 140 manages sensor nodes in the jurisdiction. That is, it transmits the task received from the manager to each node and reports the sensor data collected from the network to the manager. In addition, a plurality of sensor nodes are grouped and head sensor node nodes are assigned to the group. Group definitions and head sensor node nodes can be dynamically determined according to changes in sensor data in the surveillance area. In addition, since the sink node 140 does not have the capability of being directly connected to the Internet, the sensor network node 100 developed so far also performs a network gateway function for connecting the sensor network and the Internet.

원격 관리 서버(150)는 관리자로부터 직접 임무를 수신하여, 싱크 노드(140)를 통해 센서 네트워크의 각 노드(100)가 필요한 작업을 수행하도록 하며, 전술한 과정을 통하여 수집된 센서 데이터를 통합 관리하고, 저장 및 표출하는 기능을 수 행한다. 원격 관리 서버(150)는 싱크 노드(140)와 직접 연결되거나 또는 인터넷에 접속되어 싱크 노드(140)와 연결 가능하다. 원격 관리 서버(150)와 싱크 노드(140)가 상호 인터넷에 접속할 수 있다는 점은 센서네트워크의 구성에 상당한 유연성을 줄 수 있는 주요한 포인트이다. 즉, 관리자는 한국에 설치된 원격 관리 서버(150)를 통하여, 남극 지역에 설치된 센서 네트워크 노드로부터 남극점 부근의 온도 감시에 대한 명령과 보고를 받을 수도 있다.The remote management server 150 receives a task directly from an administrator, allows each node 100 of the sensor network to perform necessary tasks through the sink node 140, and integrates and manages sensor data collected through the above-described process. And store and display. The remote management server 150 may be directly connected to the sink node 140 or may be connected to the sink node 140 by being connected to the Internet. The fact that the remote management server 150 and the sink node 140 can access the mutual Internet is a major point that can give considerable flexibility in the configuration of the sensor network. That is, the administrator may receive a command and report on the temperature monitoring near the South Pole from the sensor network node installed in the Antarctic region through the remote management server 150 installed in Korea.

이하, 도 3을 참조하여 본 발명에 따라 센서 데이터를 병합하는 과정에 대하여 구체적으로 설명한다. Hereinafter, a process of merging sensor data according to the present invention will be described in detail with reference to FIG. 3.

원격 감시 서버(150)에 연결된 하나 또는 그 이상의 싱크 노드(140)와 각 싱크 노드(140)의 명령을 받는 복수 개의 센서 노드(100)를 감시 목적에 따라 적절하게 배치하고, 원격 감시 서버(150)로부터 싱크 노드(140)로 특정 감시 임무가 부여되면 싱크 노드(140)가 이를 수신한다(S10). 그 다음 단계(S20)에서, 싱크 노드(140) 자신의 관할 영역 내의 복수 개의 센서 노드(100)를 지역별 또는 감지되는 대상 기준으로 분류하여 그룹화하고 각 그룹별로 적어도 하나의 헤드 센서 노드를 지정한다. 대안으로서, 싱크 노드가 그룹 및 헤드 노드 지정을 하지 않고 동일 임무를 수행하는 복수 개의 센서 노드(100)가 독자적으로 서로를 확인하여 그룹을 형성하고 그룹내 임의의 한 센서 노드를 헤드 노드로 지정할 수 있다. 이 경우, 그룹 내에서 헤드 노드를 지정하는 기준은 랜덤 방식이거나, 그룹내에서 다른 노드와의 평균 거리가 가장 적은 노드가 헤드 노드가 되는 방식으로 정할 수 있을 것이며, 그룹 내 헤드 노드 지정 방식은 이에 국한되지 않는다.One or more sink nodes 140 connected to the remote monitoring server 150 and a plurality of sensor nodes 100 receiving commands from each sink node 140 are appropriately arranged according to the monitoring purpose, and the remote monitoring server 150 is provided. When a specific monitoring task is given to the sink node 140 from the sink node 140, the sink node 140 receives the received monitoring task (S10). In the next step (S20), the plurality of sensor nodes 100 in the jurisdiction of the sink node 140 itself is classified and grouped by region or detected target criteria, and at least one head sensor node is designated for each group. Alternatively, a plurality of sensor nodes 100 that perform the same task without the sink node designating the group and the head node may independently identify each other to form a group and designate any one sensor node in the group as the head node. have. In this case, a criterion for designating a head node in a group may be a random method or a method in which a node having a smallest average distance from other nodes in the group becomes a head node. It is not limited.

그룹 및 그룹 내 헤드 센서 노드가 지정된 후에는 그룹 내의 센서네트워크 노드(100)가 자신의 센서 장치(130)를 이용하여 주기적으로 또는 이벤트 구동 방식으로 센서 데이터를 수집하고(S30), 이 센서 데이터를 무선 통신 장치(120)를 통해 그룹 헤드에게 전송한다. 단계(S40) 및 단계(S50)에서, 그룹 헤드 센서 노드는 그룹내 센서 노드들로부터 수집된 데이터를 취합하여 상기 수학식 1 및 수학식 2를 이용하여 데이터 평균값과 표준 편차를 계산한다. 그 다음, 데이터의 전송 여부를 판단하기 위해, 수학식 3을 이용하여 이전 주기 시간에 저장된 평균값, 표준편차와 현재 계산된 평균값 및 표준편차의 차이를 구하고 이를 사전에 설정한 임계치와 비교한다(S60). 이전 주기 시간의 값과의 차이가 일정 임계치를 넘은 경우에는 데이터를 전송하고(S65), 그렇지 않은 경우 감시 임무가 종료될 때까지 지속적으로 감시 동작 및 계산 동작을 수행한다(S70). After the group and the head sensor nodes in the group are designated, the sensor network node 100 in the group collects sensor data periodically or in an event driven manner using its sensor device 130 (S30). Transmit to group head via wireless communication device 120. In step S40 and step S50, the group head sensor node collects data collected from sensor nodes in the group and calculates a data mean value and a standard deviation using Equations 1 and 2 above. Next, in order to determine whether to transmit the data, the difference between the average value, the standard deviation and the currently calculated average value and the standard deviation stored in the previous cycle time is calculated using Equation 3 and compared with the preset threshold (S60). ). If the difference with the value of the previous cycle time exceeds a predetermined threshold, the data is transmitted (S65), otherwise, the monitoring operation and the calculation operation are continuously performed until the monitoring task is terminated (S70).

임계치는 이전에 전송한 센서 데이터와 현재 수집된 센서 데이터가 의미있는 변화를 했는지를 결정하기에 적절하도록 사전에 설정된다. 예컨대, 냉한지 온도를 감지하기 위한 경우에는 온도 관련 임계차가 온난지역의 그것보다 크도록 할 수 있을 것이다. 또한, 야간의 박물관내에 설치된 움직임 감지 센서로부터의 감지 데이터 전송 임계치는 최소한으로 설정하여 어떠한 움직임도 보고될 수 있도록 할 것이다. 또는, 감시 데이터 값 및/또는 데이터의 전송량에 따라 설정된 임계치의 적정성을 판단하여 싱크 노드(140) 또는 원격 감시 서버(150)에 의해 동적으로 변경될 수 있다. 예컨대, 사전 설정된 임계치에 의하면 데이터 전송이 빈번하게 일어나며, 감시 시작 후의 판단 결과 감시 목적상 의미있는 변화가 아님에도 데이터 전송이 일어난다고 판단이 되면, 임계치를 증가하는 재설정 작업이 싱크 노드 또는 원격 관리 서버의 지령에 의하여 헤드 노드에서 수행된다.The threshold is pre-set to be appropriate for determining whether previously transmitted sensor data and currently collected sensor data have made a significant change. For example, in order to detect cold temperature, the temperature related threshold difference may be larger than that of the warm zone. In addition, the sensing data transmission threshold from the motion sensor installed in the museum at night will be set to a minimum so that any motion can be reported. Alternatively, the sink node 140 or the remote monitoring server 150 may be dynamically changed by determining an appropriateness of the threshold set according to the monitoring data value and / or the data transmission amount. For example, if the data transfer occurs frequently according to the preset threshold, and the determination after the start of the monitoring determines that the data transmission occurs even though it is not a meaningful change for monitoring purposes, the reset operation for increasing the threshold is performed in the sink node or the remote management server. It is performed at the head node by the command of.

도 4에 도시된 방법에서 이전 주기 시간에 계산된 센서 데이터 평균값과 표준편차와의 변화를 비교하는 이유는 시간 변화에 따른 감시 지역에 대한 변화가 발생했는지 여부와 감시 지역 내부에서 노드 간의 데이터 차이가 발생하는지의 두 가지를 확인하기 위해서이다. 표준편차의 값이 커진다면 이는 동일 감시 지역 내에서 서로 다른 상황이 전개되고 있다고 판단할 근거이기 때문에, 그룹 헤드 센서는 자체적으로 또는 싱크 노드에게 보고하여 감지 업무의 전략을 수정하여 각 센서 노드의 담당 지역을 변경하거나 그룹 분할을 새롭게 하는 등의 작업을 동적으로 수행한다.In the method shown in FIG. 4, the reason for comparing the change between the sensor data average value and the standard deviation calculated in the previous cycle time is whether or not the change in the monitoring area occurs over time and the difference in data between the nodes in the monitoring area. To check for two things. If the value of the standard deviation increases, this is the basis for judging that different situations are developing within the same monitoring area, so the group head sensor reports on its own or to the sink node to modify the strategy of the sensing task so that each sensor node is responsible for each sensor node. Dynamically change tasks such as changing regions or regrouping.

한편, 현재 데이터와 이전 데이터의 비교에 있어서, 이전 데이터를 어떤 시점의 데이터로 설정하느냐에 따라 싱크 노드로의 데이터 전송량 및 회수가 상이할 수 있다. 예컨대, 이전 데이터를 초기의 센서 데이터로써 계산하여 이를 유지하면서 현재 데이터와 비교하는 경우와, 이전 데이터를 직전에 감지된 센서 데이터로써 계산하고 그 전의 데이터를 고려치 않는 경우의 전송량과 회수는 상이할 것이다.On the other hand, in the comparison between the current data and the previous data, the amount and the number of data transmissions to the sink node may differ depending on when the previous data is set as the data. For example, the amount of transfer and the number of times when the previous data is calculated as the initial sensor data and compared with the current data while maintaining it and the previous data are calculated as the sensor data sensed immediately before and the previous data are not considered are different. will be.

본 발명자가 다양한 감시 환경에서 센서네트워크에서 발생하는 데이터를 표본 추출한 결과, 데이터 변화의 폭이 매우 작기 때문에 관리자가 원하는 상황변화 감지는 극히 드물게 발생함을 발견하였다. 그러나 이러한 경우에도 감시 시작 시점의 초기 데이터와 현재 데이터를 비교할 경우에는, 시간의 흐름에 따른 변화량이 축적되어 일정 시간 경과 후에는 현재 데이터와 비교 데이터와의 차이가 임계치를 초과할 수 있고, 따라서 그룹 헤드 노드는 센서 데이터를 싱크 노드(140)로 전송할 것이다. 반면에, 비교 데이터를 직전에 수집된 센서 데이터로 삼을 경우에는, 시간 흐름에 따른 변화량이 축적되지 않으므로 센서 데이터가 선형적으로 완만하게 변화하는 경우에는 센서네트워크 내에서 데이터 전송이 발생하지 않을 것이다. 따라서, 현재 수집한 데이터와의 비교 대상을 어떤 시점의 데이터로 할 것인지를 감시 환경과 감시 관리자의 요구에 의하여 적절히 변경하여 조절함으로써, 센서네트워크내 데이터 전송량 및 전송 회수의 최적치를 찾을 수 있을 것이다. As a result of sampling the data generated from the sensor network in various monitoring environments, the inventors found that the change of the situation desired by the administrator is extremely rare because the width of the data change is very small. However, even in this case, when comparing the initial data and the current data at the start of monitoring, the amount of change over time may accumulate, and after a certain time, the difference between the current data and the comparative data may exceed the threshold, and thus the group The head node will send sensor data to sink node 140. On the other hand, if the comparison data is used as the sensor data collected immediately before, since the amount of change over time does not accumulate, if the sensor data changes linearly and slowly, no data transmission will occur within the sensor network. . Therefore, the optimum value of the amount of data transmission and the number of times of transmission in the sensor network can be found by appropriately changing and adjusting the data to be compared with the currently collected data at what point in time according to the requirements of the monitoring environment and the monitoring manager.

한편, 전술한 바와 같이, 각 센서 노드(100)는 라우팅 기능을 수행할 수 있고 센서네트워크 전체의 통신 효율을 고려하여 그룹 헤드 노드(100)에서 싱크 노드(140)까지의 전송 경로는 동일 그룹 또는 다른 그룹에 속하는 센서 노드(100)을 경유하는 것이 대부분이다. 이 경우, 동일한 싱크 노드(140)의 관할에 속하는 복수 개의 헤드 노드에 있어서, 각각의 헤드 노드로부터 싱크 노드(140)까지의 네트워크 경로가 상이한 경우가 대부분이다.On the other hand, as described above, each sensor node 100 may perform a routing function and the transmission path from the group head node 100 to the sink node 140 in the same group or in consideration of the communication efficiency of the entire sensor network. Most are via the sensor node 100 belonging to another group. In this case, in a plurality of head nodes belonging to the jurisdiction of the same sink node 140, the network paths from each head node to the sink node 140 are different.

전술한 바와 같이, 네트워크 경로가 긴 경우는, 네트워크 경로가 짧은 경우보다 더 많은 센서 노드(100)를 경유할 것이고 각 경유 센서는 라우팅 기능을 수행하며 데이터 전송에 관여하여야 하기 때문에 네트워크 전체의 전력 소모가 더 크다. 따라서, 네트워크 경로가 긴 경우에는 그보다 짧은 경우보다 데이터 전송 회수를 감소시킴으로써 네트워크 전체적인 전력 소비를 감소시킬 필요가 있다. 따라서, 싱크 노드(140)와 센서 노드, 정확히는 그룹내 헤드 노드 사이의 거리가 일정 범위 이상이라면 거리 인자값을 반영하여 전체 네트워크의 통신량을 최대한 줄일 수 있 도록 한다. 즉 헤드 노드와 싱크 노드(140)으로부터 거리가 멀수록 네트워크 전체에 미치는 전송량은 많아지므로 이러한 경우에는 데이터 병합을 보다 많이 수행함으로써 전송량을 저감시킨다. As described above, when the network path is long, it will pass through more sensor nodes 100 than when the network path is short, and each pass-through sensor must perform routing functions and be involved in data transmission, thus consuming power throughout the network. Is bigger. Therefore, when the network path is long, it is necessary to reduce the network-wide power consumption by reducing the number of data transmissions than is shorter. Therefore, if the distance between the sink node 140 and the sensor node, exactly the head node in the group is more than a predetermined range to reflect the distance factor value to reduce the amount of communication of the entire network as possible. In other words, as the distance from the head node and the sink node 140 increases, the amount of transmission to the entire network increases. In this case, the amount of transmission is reduced by performing more data merging.

이를 위하여, 전송 시점을 결정하는 수학식 3에 거리 인자를 포함시켜 헤드 노드와 싱크 노드의 거리, 즉 네트워크 경로에 따라 전송 시점을 조절하며, 수학식 3에서 distance factor는 0 내지 1 중 어떤 값을 취함은 전술한 바와 같다. 물론, 감시 환경에 따라 거리에 따른 전송량 변동을 취하지 않아야 될 경우가 있으며, 이 때에는 수학식 3의 감시 인자의 값을 1로 설정하면 될 것이다.To this end, a distance factor is included in Equation 3, which determines the transmission time, and the transmission time is adjusted according to the distance between the head node and the sink node, that is, the network path. Intake is as described above. Of course, depending on the monitoring environment, it may not be necessary to change the transmission amount according to the distance. In this case, the monitoring factor of Equation 3 may be set to 1.

전술한 데이터 병합이 이루어질 수 있는 근거는 일반적으로 센서네트워크 전체 또는 동일 그룹 내의 노드에 장착된 센서들이 동질의 종류이며, 근거리에 있는 노드들은 유사한 데이터를 동시에 감지한다는 특성을 보이기 때문이다.The reason for the above-mentioned data merging is generally possible because sensors mounted in the entire sensor network or nodes in the same group are of the same kind, and nodes in a short distance simultaneously detect similar data.

도 4a 및 도 4b는 본 발명에 따르는 센서네트워크에서 데이터 병합을 수행하지 않은 경우와 수행한 경우의 데이터 전송량을 개략적으로 도식화한 도면이다. 4A and 4B are diagrams schematically illustrating a data transmission amount in a case where data merging is not performed in the sensor network according to the present invention.

먼저 도 4a을 참조하여 데이터 병합을 수행하지 않은 경우의 데이터 흐름을 보면, 동일 지역에 대한 감시를 수행하는 소스 노드 1,2,3(100)은 수집한 데이터를 각각 개별적으로 경유 노드(100)을 통하여 싱크 노드(140)로 전달한다. 이 경우, 소스 1, 2, 3으로부터 경유 노드 a 및 경유 노드 b를 통한 싱크 노드까지의 센서 데이터 전송은 총 11회 발생한다. 여기서 소스 노드 1, 2, 3 및 경유 노드 a, b는 모두 센서네트워크의 센서 노드(100)이다. First, referring to FIG. 4A, when the data flow is not performed, the source nodes 1,2 and 3 (100) for monitoring the same region are individually passed through the collected data (100). Transfer to sink node 140 through. In this case, a total of 11 sensor data transmissions occur from sources 1, 2, and 3 to the pass through node a and the pass through node b through the sink node. Here, source nodes 1, 2, 3 and via nodes a, b are all sensor nodes 100 of the sensor network.

한편, 도 4a에 도시된 예는 소스 1, 2, 3 으로부터 싱크 노드로까지의 데이 터 경로가 모두 최적 경로인 것을 가정한 경우이고, 가령 소스 노드 중 일부 또는 전부가 우회 경로를 취할 경우에는 네트워크 전체의 전송량 및 전송 회수는 이보다 증가할 것이다.On the other hand, the example shown in Figure 4a is assuming that all data paths from the source 1, 2, 3 to the sink node is the optimal path, for example, if some or all of the source nodes take the bypass path network The total amount of transmission and the number of transmissions will increase.

반면, 도 4b에 도시된 바와 같이, 데이터의 병합을 수행한 경우에는, 경유 노드 a, 경유 노드 b 및 싱크 노드(140)사이의 데이터 전송량이 1/3으로 줄어들게 되어 네트워크 전체적으로 총 5번만의 데이터 전송이 이루어졌다. 이는 전체 네트워크의 에너지 소모량을 절반 이하로 줄인 효과를 보임을 알 수 있다. 특히 헤드 노드와 싱크 노드 사이의 경유 노드가 많은 환경일수록, 즉 대규모의 센서네트워크 시스템일 수록 본 발명의 따른 전력 소모 저감효과는 더욱 높아지게 될 것이다.On the other hand, as shown in FIG. 4B, when data is merged, the data transfer amount between the pass-through node a, the pass-through node b, and the sink node 140 is reduced to 1/3, so that only a total of 5 times of data are used throughout the network. The transmission was made. This shows that the energy consumption of the entire network is reduced to less than half. In particular, the more the pass-through node between the head node and the sink node, that is, the larger the sensor network system, the higher the power consumption reduction effect of the present invention.

본 발명은 이상에서 살펴본 바와 같이 몇몇의 바람직한 실시 예를 들어 설명하였으나, 이는 예시를 위한 것으로서 본 발명의 범위는 전술한 실시 예에 한정되지 아니하며 본 발명의 정신을 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변경과 수정이 가능할 것이다. 따라서 본 발명의 범위는 이하에 기재하는 발명 청구범위에 의하여 정하여져야 함은 물론이다.The present invention has been described with reference to some preferred embodiments as described above, but this is for the purpose of illustration and the scope of the present invention is not limited to the above-described embodiments and the present invention falls within the scope without departing from the spirit of the present invention. Various changes and modifications may be made by those skilled in the art. Therefore, of course, the scope of the present invention should be defined by the claims described below.

본 발명에 따르면, 다양한 응용례가 가능한 센서네트워크의 주요 기술 난제 중 하나인 데이터 전송에 따른 전력 소모를 실질적이고 효율적으로 저감할 수 있다. 센서네트워크의 범위가 확장될수록 데이터 전송에 따른 각 노드의 전력 소모는 급격하게 증가하게 되어 그 동안 실용화에 상당한 어려움이 있었지만, 본 발명의 구성을 취함으로써 특정 감시 지역에 무선통신이 가능한 센서노드들을 수천 개에서 수십만 개까지 배포해 놓고 전력 사용을 최소화하면서 감시 지역의 상황정보를 파악할 수 있다. According to the present invention, it is possible to substantially and efficiently reduce the power consumption due to data transmission, which is one of the main technical challenges of the sensor network that can be applied to various applications. As the range of the sensor network is expanded, the power consumption of each node due to the data transmission increases rapidly, and there have been considerable difficulties in practical use. However, by adopting the present invention, thousands of sensor nodes capable of wireless communication in a specific monitoring area can be obtained. From hundreds to hundreds of thousands, you can get visibility into the surveillance area while minimizing power usage.

즉, 본 발명의 에너지 효율적 데이터 병합 방법을 통해 감지된 데이터의 변화량을 이전 시간대와 비교하여 변화가 발생한 경우만 데이터를 전송하므로 전체 네트워크의 에너지 소모량을 줄이며 감지하는 이벤트는 병합을 수행하지 않을 때와 동일하게 수집하는 효과가 있다.That is, the data is transmitted only when the change is made by comparing the amount of change of data detected by the energy efficient data merging method of the present invention with the previous time zone, thereby reducing the energy consumption of the entire network and detecting when the event is not performed. The same effect is collected.

또한, 본 발명의 에너지 효율적 데이터 병합 방법은 다양한 센서로부터의 데이터를 수집하여 실세계의 상황을 정확히 인지하고 이에 대한 대응을 할 수 있는 물리공간과 전자공간이 융합되는 새로운 유비쿼터스 컴퓨팅 공간을 창출할 수 있다. 또한 거리 인자를 반영한 가변 임계치를 적용하면 싱크 노드와 센서 노드의 경로에 따른 네트워크내 에너지 소모를 고려할 수 있으므로, 네트워크의 확장에 따른 전력 소모를 최소화할 수 있으며, 따라서 센서 네트워크의 상용화에 상당한 기여가 예상된다.In addition, the energy-efficient data merging method of the present invention can create a new ubiquitous computing space in which physical space and electronic space are fused to collect data from various sensors to accurately recognize and respond to real-world situations. . In addition, by applying the variable threshold reflecting the distance factor, it is possible to consider the energy consumption in the network according to the paths of the sink node and the sensor node, thereby minimizing the power consumption due to the expansion of the network, and thus a significant contribution to the commercialization of the sensor network. It is expected.

Claims (20)

통신망에 접속되어 있는 적어도 하나 이상의 센서 노드로부터 데이터를 수집하는 센서네트워크 시스템에 있어서,A sensor network system for collecting data from at least one sensor node connected to a communication network, 인터넷을 포함하는 유무선 통신 네트워크를 통하여 감시 임무를 전달하고 수집된 감시 데이터를 통합 관리하고 관리자에 게 보고하는 원격 관리 서버와,A remote management server that transmits surveillance tasks through the wired / wireless communication network including the Internet, integrates and manages the collected surveillance data and reports to the administrator; 상기 원격 관리 서버로부터 감시 임무를 전달 받고 상기 센서 노드를 관리하며, 상기 센서 노드로부터 병합 과정을 거친 데이터를 수집하여 상기 원격 관리 서버로 전달하는 싱크 노드를 포함하되,Receiving a monitoring task from the remote management server and managing the sensor node, including a sink node collecting data passed through a merge process from the sensor node and delivering the data to the remote management server, 상기 센서 노드는 상기 데이터에 대한 병합 과정을 수행하기 위하여, 감지된 데이터의 평균값과 표준편차를 구하고, 이를 기준 시간 이전의 평균값과 표준편차와 비교하여 상기 싱크 노드로의 전송 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 센서네트워크 시스템.In order to perform the merging process on the data, the sensor node obtains the average value and the standard deviation of the detected data, and compares the average value and the standard deviation before the reference time to determine whether to transmit the data to the sink node. Sensor network system. 제1항에 있어서, 상기 센서 노드는 The method of claim 1, wherein the sensor node is 데이터를 수집하는 센서 장치와, 데이터 전송 및 라우팅 기능을 수행하는 무선 통신 장치와, 데이터 병합을 포함하는 데이터 처리를 수행하는 프로세서 장치를 포함하는 것인 센서네트워크 시스템.And a sensor device for collecting data, a wireless communication device for performing data transmission and routing functions, and a processor device for performing data processing including data merging. 제2항에 있어서, 상기 센서 노드의 상기 무선 통신 장치는3. The device of claim 2, wherein the wireless communication device of the sensor node is 무선 네트워크를 자동 구성하고, 데이터의 송수신을 수행하며, 수신된 데이터 패킷을 싱크 노드 방향으로 재전송하는 라우팅 기능을 수행하고, 다른 센서 노드와의 그룹 통신을 수행하는 것인 센서네트워크 시스템. A sensor network system for automatically configuring a wireless network, performing transmission and reception of data, performing a routing function of retransmitting a received data packet toward a sink node, and performing group communication with other sensor nodes. 제2항에 있어서, 상기 센서 노드의 상기 프로세서 장치는The processor device of claim 2, wherein the processor device of the sensor node comprises: 상기 센서 장치로부터 얻어진 센서 데이터를 계산하기 위한 기본 연산 기능을 보유하고 있으며, 복수 개의 센서 노드로부터 전달된 데이터에 대한 상기 병합 과정을 수행하는 것인 센서네트워크 시스템.And a basic computing function for calculating sensor data obtained from the sensor device, and performing the merging process on data transmitted from a plurality of sensor nodes. 삭제delete 제5항에 있어서, 상기 센서 노드의 상기 프로세서 장치는6. The processor device of claim 5, wherein the processor device of the sensor node is 자신과 상기 싱크 노드와의 네트워크 경로를 반영한 거리 인자를 더 고려하여 상기 센서 데이터의 전송 여부를 결정하는 것인 센서네트워크 시스템.The sensor network system to determine whether to transmit the sensor data further considering the distance factor reflecting the network path between itself and the sink node. 제5항에 있어서, 상기 센서 노드의 상기 프로세서 장치는6. The processor device of claim 5, wherein the processor device of the sensor node is 상기 표준편차가 소정 범위를 초과하는 경우에는 이를 상기 싱크 노드에 통지하는 것인 센서네트워크 시스템.And notifying the sink node when the standard deviation exceeds a predetermined range. 제1항에 있어서, 상기 원격 관리 서버는The method of claim 1, wherein the remote management server 관리자가 원격에서 인터넷을 통해 감시 지역으로 감시 임무를 배포하고 수집된 데이터를 기반으로 상황 판단 하기 위한 분석 도구가 구비된 것인 센서네트워크 시스템.A sensor network system in which an administrator has an analytical tool for distributing surveillance missions from a remote site to the surveillance area via the Internet and determining a situation based on collected data. 제1항에 있어서, 상기 싱크 노드는The method of claim 1, wherein the sink node is 상기 센서 노드가 복수 개일 경우, 적어도 하나 이상의 센서 노드를 포함하는 그룹을 구성하고 그룹별로 하나의 헤드 센서를 지정하는 것인 센서 네트워크 시스템.And a plurality of the sensor nodes, forming a group including at least one sensor node and designating one head sensor for each group. 제9항에 있어서, 상기 싱크 노드는The method of claim 9, wherein the sink node is 상기 헤드 센서로부터 데이터를 수신하여 이를 상기 원격 관리 서버로 전달하는 것인 센서 네트워크 시스템.Sensor network system for receiving data from the head sensor and delivering it to the remote management server. 제10항에 있어서, 상기 싱크 노드는The method of claim 10, wherein the sink node is 상기 헤드 센서로부터 데이터를 수신하여 병합된 센서 테이터는 상기 원격 관리 서버로 전달하고, 그 외 데이터는 자신이 분석하여 처리하는 것인 센서 네트워크 시스템.The sensor network system that receives data from the head sensor and forwards the merged sensor data to the remote management server, and the other data is analyzed and processed by the head sensor. 제11항에 있어서, 상기 싱크 노드는The method of claim 11, wherein the sink node is 상기 그 외 데이터가 상기 헤드 노드로부터의 표준편차 오차범위 초과 상태 통보일 경우, 그룹의 재지정 및/또는 그룹별 헤드 센서의 재지정 동작을 동적으로 수행하는 것인 센서 네트워크 시스템.And the redirection of the group and / or the redirection of the head sensor for each group is performed dynamically when the other data is a standard deviation error range notification from the head node. 원격 관리 서버, 싱크 노드, 센서 노드를 포함하는 센서네트워크 시스템의 에너지 효율적 데이터 병합 방법에 있어서,In the energy efficient data merging method of a sensor network system including a remote management server, a sink node, a sensor node, 상기 센서 노드에게 감시 임무를 배포하는 단계와,Distributing a monitoring task to the sensor node; 동일 임무를 수행하는 센서 노드들로써 그룹을 형성하고 그룹별 헤드 노드를 지정하는 단계와,Forming a group with sensor nodes performing the same task and designating a head node for each group; 상기 각 센서 노드가 감시 임무에 따라 주기적 및/또는 지속적으로 센서 데이터를 획득하는 단계와,Acquiring sensor data periodically and / or continuously by each sensor node according to a monitoring task; 상기 그룹별 헤드 노드가 그룹내 센서 노드가 감지한 데이터의 평균값과 표준편차를 구하는 단계와,Obtaining, by the head node of each group, an average value and standard deviation of data detected by sensor nodes in the group; 이전 기준 시간의 평균값, 표준편차와 변화량을 비교하여 상기 싱크 노드로의 데이터 전송 여부를 판단하는 단계Determining whether data is transmitted to the sink node by comparing an average value, a standard deviation, and a change amount of a previous reference time 를 포함하는 센서네트워크의 에너지 효율적 데이터 병합 방법.Energy efficient data merging method of the sensor network comprising a. 제13항에 있어서, 상기 감시 임무를 배포하는 단계는 14. The method of claim 13, wherein deploying the surveillance mission 관리자로부터 감시 지역, 센서 종류, 센서 데이터 보고 주기, 임무 종료 시점을 포함하는 감시 임무 데이터를 입력받아 상기 원격 관리 서버가 인터넷과 유센 서네트워크를 통해 감시 지역의 센서 노드에게 배포하는 단계를 포함하는 것인 센서네트워크의 에너지 효율적 데이터 병합 방법.Receiving surveillance task data including a surveillance region, a sensor type, a sensor data reporting period, and an end point of a task from an administrator and distributing the remote management server to sensor nodes in the surveillance region through the Internet and a user network; Energy efficient data merging method 제13항에 있어서, 상기 센서 노드들이 그룹을 형성하는 단계는 The method of claim 13, wherein forming the group of sensor nodes comprises: 수신된 임무의 감시 지역 내에 자신이 위치해 있다면 수신한 임무를 내부 저장 장치에 기록한 후, 감시 지역 내의 다른 노드들과 그룹을 형성하고 그룹 내 임의의 한 센서를 헤드 노드로 결정하는 것인 센서네트워크의 에너지 효율적 데이터 병합 방법.If you are located within the surveillance zone of the received mission, you record the received mission on internal storage, form a group with other nodes in the surveillance zone, and determine any sensor in the group as the head node. Energy efficient data merging method. 제13항에 있어서, 상기 센서 노드들이 그룹을 형성하는 단계는 The method of claim 13, wherein forming the group of sensor nodes comprises: 상기 싱크 노드가 자신이 관할하는 적어도 하나의 상기 센서 노드의 설치 위치와 종류를 고려하여 그룹을 형성하고 그룹별로 헤드 노드를 지정하는 것인 센서네트워크의 에너지 효율적 데이터 병합 방법.And the sink node forms a group in consideration of the installation position and type of at least one sensor node under its control, and designates a head node for each group. 제13항에 있어서, 상기 센서 데이터를 획득하는 단계는The method of claim 13, wherein obtaining the sensor data comprises 상기 센서 노드의 센서 장치로부터 임무 주기에 맞춰 센서 데이터를 수집하고, 상기 센서 노드의 프로세서 장치가 판독할 수 있도록 아날로그 디지털 변환기를 거쳐 디지털 신호로 변환하는 단계를 포함하는 것인 센서네트워크의 에너지 효율적 데이터 병합 방법.Collecting sensor data at a duty cycle from a sensor device of the sensor node and converting the sensor data into a digital signal through an analog-to-digital converter for reading by a processor device of the sensor node. How to merge. 제13항에 있어서, 그룹 내의 데이터를 수집하고 평균값과 표준편차를 구하는 단계는 The method of claim 13, wherein collecting data in the group and obtaining the mean and standard deviation 그룹내에 속하는 적어도 하나의 센서 노드가 자신이 수집한 데이터를 상기 헤드 노드로 전송하는 단계와,Transmitting data collected by the at least one sensor node belonging to the group to the head node; 상기 헤드 노드는 상기 데이터를 전부 취합하여 그 평균값과 표준 편차를 구하는 단계The head node collecting all of the data to obtain an average value and a standard deviation 를 포함하는 것인 센서네트워크의 에너지 효율적 데이터 병합 방법.Energy efficiency data merging method of a sensor network comprising a. 제13항에 있어서, 싱크 노드로의 센서 데이터의 전송여부를 결정하는 단계는 The method of claim 13, wherein determining whether to transmit sensor data to the sink node 현재 시각에 구한 평균과 표준편차를 이전 기준 시각에 구해서 저장된 값의 차이를 비교하여 관리자가 정한 임계치 이상이 되는지를 비교하는 단계와,Comparing the difference between the mean obtained from the current time and the standard deviation from the previous reference time, and comparing the stored value with a threshold determined by the administrator; 만일 임계치 이상의 차이가 발생한다면 이는 감시지역의 상황 변화가 발생한 것으로 판단하여 싱크 노드로 데이터 전송을 수행하는 단계If the difference is more than the threshold value, it is determined that the change of the situation of the surveillance area has occurred, and the data transmission to the sink node is performed. 를 포함하는 것인 센서네트워크의 에너지 효율적 데이터 병합 방법.Energy efficiency data merging method of a sensor network comprising a. 제19항에 있어서, 상기 임계치는20. The apparatus of claim 19, wherein the threshold is 상기 헤드 노드와 상기 싱크 노드 사이의 네트워크 경로를 고려한 거리 인자가 포함되어 결정되는 것인 센서네트워크의 에너지 효율적 데이터 병합 방법.And a distance factor considering a network path between the head node and the sink node is determined.
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