KR100705537B1 - Probabilistic determination method of sensor activation for wireless sensor networks - Google Patents

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KR100705537B1
KR100705537B1 KR1020050108085A KR20050108085A KR100705537B1 KR 100705537 B1 KR100705537 B1 KR 100705537B1 KR 1020050108085 A KR1020050108085 A KR 1020050108085A KR 20050108085 A KR20050108085 A KR 20050108085A KR 100705537 B1 KR100705537 B1 KR 100705537B1
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한기준
류정필
김민수
이병직
하남구
이홍희
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울산대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명은 무선 센서 네트워크에서 확률기반의 센서 활성화 결정방법에 관한 것으로서, 상기 무선 센서 네트워크에서 확률기반의 센서 활성화 결정방법은, 무선 센서 네트워크의 센서 노드 활성화 결정방법으로서, (1) 센서 노드의 상태를 리슨(Listen)으로 설정하고, 이웃한 센서 노드와의 무선데이터통신을 통해서 이웃 센서 노드의 정보를 획득하는 단계, (2) 센서 노드의 센싱반경(r)과 센서필드의 면적(U)을 이용하여 전체 네트워크의 커버리지(coverage)와 커넥터비티(connectivity)를 보장할 수 있는 최소 활성노드수(NCON)를 산출하는 단계, (3) 상기 최소 활성노드수(NCON)를 이용하여 임의의 센서 노드에서 네트워크의 커버리지(coverage)와 커넥터비티(connectivity)를 보장할 수 있는 평균이웃 센서 노드수(MNCON)를 산출하는 단계, (4) 상기 평균이웃 센서 노드수(MNCON)를 이용하여 센서 노드의 활성확률(PActive)을 산출하는 단계 및 (5) 상기 활성확률(PActive)을 이용하여 센서 노드의 활성 여부를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서 확률 기반의 센서 활성화 결정방법이다.The present invention relates to a method for determining probability-based sensor activation in a wireless sensor network. The method for determining probability-based sensor activation in a wireless sensor network is a method for determining a sensor node activation in a wireless sensor network. Set to Listen and obtaining information of neighboring sensor nodes through wireless data communication with neighboring sensor nodes, (2) sensing radius (r) of sensor node and area (U) of sensor field. Calculating a minimum number of active nodes (N CON ) that can guarantee coverage and connectorivity of the entire network using the minimum number of active nodes (N CON ) using the minimum number of active nodes (N CON ). Computing the average number of neighboring sensor nodes (MN CON ) that can guarantee the coverage and connector connectivity of the network at the sensor node, (4) The average number of neighboring sensor nodes (MN) Calculating an active probability (P Active ) of the sensor node using CON ), and (5) determining whether the sensor node is active using the active probability (P Active ). Probability-based sensor activation determination in a network.

본 발명에 따르면, 네트워크의 커버리지(coverage)와 커넥터비티(connectivity)를 보장하면서, 센서 노드를 일정한 확률에 따라 활성화 여부를 제어하므로, 센서 네트워크의 수명을 연장시킬 수 있다는 장점이 있으며, 또한, 지역 정보에 적응적인 활성 확률을 근거로 모든 센서 노드의 상태를 결정함에 따라, 유동적인 센서 노드의 제어가 가능하므로 다양한 환경에서도 네트워크의 성능을 보장할 수 있다는 장점이 있다.According to the present invention, it is possible to extend the life of the sensor network by controlling whether the sensor node is activated or not according to a certain probability while ensuring coverage and connector connectivity of the network. As the state of all sensor nodes is determined based on the probabilities of adaptive adaptation to information, it is possible to control the flexible sensor nodes, thereby ensuring the performance of the network in various environments.

무선 센서, 센서 네트워크, 센서활성화방법, 유비쿼터스, 센서 노드 Wireless sensor, sensor network, sensor activation method, ubiquitous, sensor node

Description

무선 센서 네트워크에서 확률 기반의 센서 활성화 결정방법{Probabilistic determination method of sensor activation for wireless sensor networks}Probabilistic determination method of sensor activation for wireless sensor networks

도 1은 무선 센서 네트워크의 구성 예시도.1 is an exemplary configuration diagram of a wireless sensor network.

도 2a, 2b는 파티션 예측을 위한 모델을 도시한 예시도.2A and 2B are exemplary diagrams illustrating a model for partition prediction.

도 3a, 3b, 3c는 연결된 노드의 수에 따라 연결되는 영역을 표시한 예시도.3A, 3B, and 3C are exemplary views showing regions to be connected according to the number of connected nodes.

도 4는 무선 센서 네트워크의 라운드 구성도.4 is a round configuration diagram of a wireless sensor network.

도 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 센서 노드 상태천이도.5 is a sensor node state transition diagram according to an embodiment of the present invention.

도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 센서 노드 활성화 결정과정을 나타낸 순서도.6 is a flow chart showing a sensor node activation determination process according to an embodiment of the present invention.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 *Explanation of symbols on the main parts of the drawings

100 : 센싱필드 102 : 싱크 노드100: sensing field 102: sink node

104, 106, 108, 110 : 센서 노드 120 : 센서 노드104, 106, 108, 110: sensor node 120: sensor node

본 발명은 무선 센서 네트워크의 센서 노드의 동작상태를 결정하는 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 무선 센서 네트워크의 커버리지(coverage)와 커넥터비티(connectivity)를 보장할 수 있는 최적화된 활성 센서 노드수를 산출하고, 이를 이용하여 센서 노드의 동작상태를 확률적으로 결정하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for determining an operational state of a sensor node of a wireless sensor network. More particularly, the present invention relates to an optimized number of active sensor nodes capable of guaranteeing coverage and connectivity of a wireless sensor network. The present invention relates to a method of probabilistically determining an operating state of a sensor node using the calculation.

최근 무선통신과 전자공학 기술의 발달로 인하여 저가격, 극소형 센서 간의 네트워크가 가능하게 되었으면, 이러한 센서들로 구성된 네트워크를 무선 센서 네트워크라고 한다.Recently, due to the development of wireless communication and electronics technology, a network between low-cost, ultra-small sensors is possible. A network composed of these sensors is called a wireless sensor network.

무선 센서 네트워크는 생태환경 감시, 지능형 환경 모니터링, 위치인지 서비스, 지능형 의료시스템, 지능형 로봇 시스템 등에 활용되고 있으며, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 중심기술로서 발전하고 있다.Wireless sensor networks are used for ecological environment monitoring, intelligent environment monitoring, location awareness services, intelligent medical systems, and intelligent robotic systems, and are developing as a core technology of ubiquitous computing environment.

무선 센서 네트워크는 물리공간의 상태인 빛, 소리, 온도, 움직임과 같은 물리적 데이터를 감지, 측정, 전송하는 센서 노드와 센서 노드로부터 전송되는 데이터를 수신하고 분석하는 중앙의 기본노드(싱크 노드, sink-node)로 구성되는 네트워크이다.A wireless sensor network is a sensor node that senses, measures, and transmits physical data such as light, sound, temperature, and movement in the physical space, and a central primary node (sink node, sink) that receives and analyzes data transmitted from the sensor node. -node).

통상적으로 센서 노드들은 하나 이상의 센서, 액추에이터(actuator), 마이크로 컨트롤러, 수 십KB 크기의 EEPROM, 수 KB의 SRAM, 수백 KB 크기의 플래시 메모리, ADC(Analog to Digital Converter), 근거리 무선 통신 모듈 및 이러한 구성요소들에 전원을 공급해주기 위한 전원부(에너지원)로 구성된다.Sensor nodes typically include one or more sensors, actuators, microcontrollers, tens of kilobytes of EEPROM, several kilobytes of SRAM, hundreds of kilobytes of flash memory, analog-to-digital converters (ADCs), short-range wireless communication modules, and such. It is composed of a power source (energy source) for supplying power to the components.

무선 센서 네트워크는 정확한 정보수집과 신뢰성 확보를 위하여 센서 노드가 센서 필드에 조밀하게 배치되며, 사용자의 설정에 따라 복수의 싱크 노드가 포함되 도록 구성될 수 있다.In the wireless sensor network, sensor nodes are densely arranged in the sensor field for accurate information collection and reliability, and a plurality of sink nodes may be included according to a user's setting.

무선 센서 네트워크의 특성상, 무선 센서 네트워크가 적용되는 대부분의 환경에서, 센서 노드는 오랜 기간 동안 동작해야 해야하고, 각종 구성부의 교체가 불가능하기 때문에 아주 제한적인 자원을 가지게 된다.Due to the nature of the wireless sensor network, in most environments in which the wireless sensor network is applied, the sensor node has to operate for a long time and has a very limited resource because it is impossible to replace various components.

이러한 제한적인 자원 중에서 무선 센서 네트워크의 생존시간을 결정하는 결정적인 요소는 제한된 전력으로서, 제한된 전력을 얼마나 효율적으로 사용할 수 있느냐에 따라서 무선 센서 네트워크의 생존시간이 결정된다.Among the limited resources, the decisive factor determining the survival time of the wireless sensor network is limited power. The survival time of the wireless sensor network is determined by how efficiently the limited power can be used.

센서의 구성부 중 에너지 소모가 가장 많은 구성부는 RF(Radio Frequency) 부분 즉, 데이터의 무선 송수신에 관련된 부분으로서, 얼나마 효율적인 무선 통신 네트워킹 기술을 적용하느냐에 따라서 네트워크의 성능 및 생존시간이 달라지게 된다.The most energy-consuming component of the sensor is the RF (Radio Frequency) part, which is related to the wireless transmission and reception of data. The performance and survival time of the network varies depending on how effective the wireless communication networking technology is. .

따라서 무선 센서 네트워크의 커버리지(coverage)와 커넥터비티(connectivity)를 안정적으로 유지하면서, 효율적인 전력소비가 가능한 기술들이 연구되어 왔으며, 그 결과로서 센서의 동작상태를 일정한 알고리즘에 따라서 차등적으로 제어하기 위한 방법들이 제시되고 있다.Therefore, technologies that enable efficient power consumption while maintaining the coverage and connectorivity of the wireless sensor network have been studied, and as a result, to differentially control the operation state of the sensor according to a predetermined algorithm. Methods are suggested.

종래의 무선 센서 네트워크 커버리지(coverage)와 커넥터비티(connectivity) 관련기술은 센서 필드에 배치된 노드들 중에서 각각의 노드가 이웃 센서 노드들과의 거리와 각도를 이용하여 활성화되는 노드들의 트리를 구성하거나 이웃 센서 노드들에 의해 커버되는 노드를 제외시키는 기법들과 센서 필드 중에서 취약지에 센서 노드를 배치시키는 기법들이 제안되었다.Conventional wireless sensor network coverage and connectorivity related technologies make up a tree of nodes that are activated by using the distance and angle with neighboring sensor nodes among the nodes placed in the sensor field. Techniques for excluding a node covered by neighboring sensor nodes, and techniques for placing a sensor node in a vulnerable area among sensor fields, have been proposed.

그러나 종래기술은 무선 센서 네트워크의 커버리지(coverage)와 커넥터비티(connectivity)를 동시에 만족시키기 어렵다는 문제점이 있었다.However, the related art has a problem in that it is difficult to simultaneously satisfy the coverage and the connectorivity of the wireless sensor network.

또한, 종래기술에 따라 센서의 활성 여부를 결정하는 경우, 주변환경의 변화에 적절하게 대처할 수 없다는 문제점이 있었다.In addition, when determining the activity of the sensor according to the prior art, there was a problem that can not properly cope with changes in the surrounding environment.

본 발명은 상술한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여, 지역정보 및 네트워크 정보에 의하여 산출되는 활성화 확률을 이용하여, 활성화된 최소한의 노드들에 의해 센서 필드의 커버리지(coverage)와 활성화된 노드들 간의 커넥터비티(connectivity)는 보장되는 확률적 기법에 의한 센서 노드 활성화 결정방법을 제공함을 목적으로 한다. In order to solve the problems of the prior art as described above, the present invention uses the activation probability calculated by the area information and the network information, and the coverage of the sensor field and the activated node by the minimum nodes activated. The purpose of the present invention is to provide a method for determining sensor node activation by a guaranteed probabilistic technique.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 무선 센서 네트워크의 센서 노드 활성화 결정방법으로서, (1) 센서 노드의 상태를 리슨(Listen)으로 설정하고, 이웃한 센서 노드와의 무선데이터통신을 통해서 이웃 센서 노드의 정보를 획득하는 단계; (2) 센서 노드의 센싱반경(r)과 센서필드의 면적(U)를 이용하여 전체 네트워크의 커버리지(coverage)와 커넥터비티(connectivity)를 보장할 수 있는 최소 활성노드수(NCON)를 산출하는 단계; (3) 상 기 최소 활성노드수(NCON)를 이용하여 임의의 센서 노드에서 네트워크의 커버리지(coverage)와 커넥터비티(connectivity)를 보장할 수 있는 평균이웃 센서 노드수(MNCON)를 산출하는 단계; (4) 상기 평균이웃 센서 노드수(MNCON)를 이용하여 센서 노드의 활성확률(PActive)을 산출하는 단계; 및 (5) 상기 활성확률(PActive)을 이용하여 센서 노드의 활성 여부를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서 확률 기반의 센서 활성화 결정방법이 제공된다.In order to achieve the above object, according to a preferred embodiment of the present invention, as a method for determining the sensor node activation of a wireless sensor network, (1) the state of the sensor node is set to Listen and neighboring sensors Obtaining information of a neighbor sensor node through wireless data communication with the node; (2) Calculate the minimum number of active nodes (N CON ) that can guarantee coverage and connectivity of the entire network using the sensing radius (r) of the sensor node and the area (U) of the sensor field. Doing; 3, the group using the minimum number of active nodes (N CON) for calculating the average of the neighboring sensors node (MN CON) to ensure the coverage (coverage) and the connector Beattie (connectivity) of the network at an arbitrary sensor node step; (4) calculating an active probability (P Active ) of a sensor node using the mean neighboring sensor node number (MN CON ); And (5) determining whether a sensor node is activated using the active probability (P Active ). A method of determining probability based sensor activation in a wireless sensor network is provided.

이하에서 사용되는 용어의 정의는 다음과 같다.Definitions of terms used below are as follows.

U : 센싱필드, 센싱필드의 면적.U: sensing field, area of sensing field.

MNCOV : 네트워크 커버리지(Coverage)를 보장하기 위해 필요한 평균 이웃 센서 노드 수.MN COV : Average number of neighbor sensor nodes needed to ensure network coverage.

NCON: 커넥터비티(connectivity)를 만족시키기 위한 최소한의 전체 노드 수.N CON : Minimum total number of nodes to satisfy connectority.

MNCON: 커넥터비티(Connectivity)를 만족시키기 위해 필요한 최소한의 이웃 센서 노드 수.MN CON : Minimum number of neighbor sensor nodes needed to meet connector connectivity.

N : 센서 노드에서 주기적인 HELLO 메시지로 확인할 수 있는 전체 이웃 센서 노드 수.N: Total number of neighbor sensor nodes that can be checked by periodic HELLO messages from the sensor nodes.

PActive : 활성 확률.P Active : Active probability.

라운드(round) : 싱크 노드가 전송한 쿼리 메시지에 대해서 활성 노드들의 센싱 결과에 대한 보고가 끝나게 되는 시점.Round: When reporting of the sensing results of the active nodes ends with respect to the query message sent by the sink node.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 무선 센서 네트워크에서 확률기반의 센서 활성화 결정방법에 대한 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail a preferred embodiment of the method for determining the probability-based sensor activation in the wireless sensor network.

도 1은 무선 센서 네트워크의 구성 예시도이다. 1 is an exemplary configuration diagram of a wireless sensor network.

도 1에 도시된 바와 같이, 무선 센서 네트워크는 센싱필드(U=m*m)(100) 내에 설치된 싱크 노드(102)와 복수개의 센서 노드(120, 102, 104, 106, 108, 110 등, 이하 '노드'라 함)로 구성된다.As shown in FIG. 1, the wireless sensor network includes a sink node 102 and a plurality of sensor nodes 120, 102, 104, 106, 108, 110, etc. installed in the sensing field (U = m * m) 100. Hereinafter referred to as a 'node'.

이하에서는 임의의 센서 노드 S(120)를 기준으로 하여 본 발명에 대하여 상세히 설명하고자 한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to any sensor node S 120.

네트워크를 설계하기에 따라서 싱크 노드와 센서 노드의 숫자는 임의로 변경이 가능하다.Depending on the network design, the number of sink nodes and sensor nodes can be arbitrarily changed.

센서 노드(120)는 자신의 센싱반경(r) 내에서 발생되는 각종 이벤트를 감지, 측정하여 그 정보를 싱크 노드(102)로 전송하게 되며, 싱크 노드(102)는 센서 노드(120)로부터 전송되는 정보를 수신하여 각종 데이터처리를 수행하게 된다.The sensor node 120 detects and measures various events generated within its sensing radius r, and transmits the information to the sink node 102, which transmits the information from the sensor node 120. It receives the information to perform various data processing.

센서 노드(120)는 센서 노드(104, 106, 108, 110) 간에 또는 센서 노드(120)와 싱크 노드(100) 간에 근거리 무선 데이터통신을 이용하여 데이터를 송수신하게 된다.The sensor node 120 transmits and receives data using short-range wireless data communication between the sensor nodes 104, 106, 108, and 110 or between the sensor node 120 and the sink node 100.

센서 네트워크에서 커버리지(coverage) 와 커넥터비티(connectivity)는 중요 한 문제로서, 커버리지(coverage) 문제는 감시가 필요한 장소에 랜덤하게 배치된 센서 노드들 중에서 활성화된 센서 노드에 의해 센싱이 불가능한 지역인 센싱홀(sensing hole)이 발생하지 않도록 하는 문제이고, 커넥터비티(connectivity)는 활성화된 센서 노드 간 또는 센서 노드와 싱크 노드 간의 통신이 불가능한 커뮤니케이션 홀(communication hole)이 발생하지 않도록 하는 문제이다.In the sensor network, coverage and connectivity are important issues. Coverage problems are areas that cannot be sensed by the active sensor nodes among randomly placed sensor nodes in the place where monitoring is needed. The problem of preventing the occurrence of a sensing hole is the problem of preventing the occurrence of a communication hole in which communication between the activated sensor nodes or between the sensor node and the sink node is impossible.

본 발명에서는 센서 네트워크의 커버리지(coverage)와 커넥터비티(connectivity)를 보장해주기 위하여, 네트워크 커버리지(coverage)를 보장하기 위해 필요한 평균 이웃 센서 노드 수(MNCOV)와 네트워크 커넥터비티(Connectivity)를 만족시키기 위해 필요한 최소한의 이웃 센서 노드 수(MNCON)를 산출하고, MNCON와 MNCOV의 차가 항상 0보다 크거나 같은 경우, 네트워크 커넥터비티(Connectivity)를 보장하는 노드만 활성화 시키면 커버리지는 자동적으로 만족된다는 것을 보이고, 이를 이용하여 산출된 MNCOV에따라 센서 노드의 활성확률(PActive)을 산출하여 활성확률에 따라 센서 노드의 활성상태를 제어하는 방법을 제시한다.In the present invention, to ensure the coverage and connector connectivity of the sensor network, to satisfy the average number of neighbor sensor nodes (MN COV ) and network connector connectivity (Connectivity) required to ensure network coverage (coverage) If you calculate the minimum number of neighboring sensor nodes (MN CON ) needed to achieve this, and the difference between MN CON and MN COV is always greater than or equal to zero, you can activate only the nodes that guarantee network connectivity. It shows how to calculate the active probability (P Active ) of the sensor node according to the MN COV calculated using this, and proposes a method of controlling the active state of the sensor node according to the activity probability.

이하에서 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 활성확률(PActive) 산출방법에 대하여 상세히 설명한다.Will be described in detail calculated activity probability (P Active) the process according to the present invention with reference to the accompanying drawings.

도 2a, 2b는 파티션 예측을 위한 모델을 도시한 예시도이다.2A and 2B are exemplary diagrams illustrating a model for partition prediction.

도 2a, 2b를 참조하여, 네트워크 커버리지(coverage)를 보장하기 위해 필요한 평균 이웃 센서 노드 수(MNCOV)를 구하기 위한 과정을 상세하게 설명한다.2A and 2B, a process for obtaining an average neighbor sensor node number MN COV necessary to ensure network coverage will be described in detail.

도 2a는 임의의 센서 노드 S(120)가 하나의 이웃 센서 노드 n1(104)을 가지는 경우, 그 이웃 센서 노드(n1)(140)에 의하여 덮여지는 영역을 나타낸 예시도로서, 덮이지 않는 영역은 수학식 1을 통하여 산출할 수 있다.2A is an exemplary diagram illustrating an area covered by a neighbor sensor node n1 140 when an arbitrary sensor node S 120 has one neighbor sensor node n1 104. May be calculated through Equation 1.

Figure 112005065041522-pat00001
Figure 112005065041522-pat00001

수학식 1에서 r은 센서의 센싱반경이다.In Equation 1, r is the sensing radius of the sensor.

즉, 임의의 센서 노드 S(120)가 하나의 이웃 센서 노드 n1(104)를 가질 경우, 이 이웃 센서 노드 n1(104)에 의해서 덮이지 않는 영역은 수학식 1과 같이 평균적으로 센서 노드 영역-센서 노드 S(120)가 센싱하는 영역-의 41% 정도이다.That is, when any sensor node S 120 has one neighbor sensor node n1 104, the area not covered by the neighbor sensor node n1 104 is on average in the sensor node area − It is about 41% of the area where sensor node S 120 senses.

도 2b는 임의의 노드 S(120)가 두 개의 이웃 센서 노드 n1(104), n2(106)를 가지는 경우, 그 이웃 센서 노드 n1(104), n2(106)에 의하여 덮여지는 영역을 나타낸 예시도로서, 덮여지지 않는 영역은 수학식 2를 통하여 산출된다.2B is an example showing an area covered by a neighbor sensor node n1 104, n2 106 when any node S 120 has two neighbor sensor nodes n1 104, n2 106. As a diagram, an area not covered is calculated through the equation (2).

Figure 112005065041522-pat00002
Figure 112005065041522-pat00002

수학식 2에서 k는 센서 노드 S(120)에 연결된 이웃 센서 노드의 수이며, UCA(k)는 센서 노드 S(120)에 k개의 노드들이 연결된 경우, 센서 노드 S(120)의 센 싱반경 중 덮여지지 않는 면적을 나타낸다.In Equation 2, k is the number of neighbor sensor nodes connected to sensor node S 120, and UCA (k) is a sensing radius of sensor node S 120 when k nodes are connected to sensor node S 120. It shows the area which is not covered.

센서 노드들이 유니폼 랜덤(uniform random) 방식으로 배치된다고 가정하였을 경우, 이웃 센서 노드가 2개 있을 경우, 이웃 센서 노드 n1(104)에 의하여 덮이지 않았던 41%의 센서 노드 영역의 41%가 덮이지 않고 남아 있게 된다.Assuming that the sensor nodes are arranged in a uniform random manner, when there are two neighboring sensor nodes, 41% of the 41% sensor node area not covered by the neighboring sensor node n1 104 is not covered. Will remain.

수학식 2의 결과가 0에 가까운 수가 되었을 때의 k값 즉, 이웃 센서 노드 수가 하나의 센서 노드 영역을 완전히 덮기 위해 필요한 이웃 센서 노드의 수가 된다.The value of k when the result of Equation 2 is close to zero, that is, the number of neighboring sensor nodes needed to completely cover one sensor node area.

이러한 결과는 수학식 3을 통해서 정규화될 수 있다.This result can be normalized through Equation 3.

Figure 112005065041522-pat00003
Figure 112005065041522-pat00003

수학식 3에서 ε은 0에 아주 가까운 수로 정의되며, 네트워크 커버리지(coverage)를 보장하기 위해 필요한 평균 이웃 센서 노드 수(MNCOV)는 센서 노드의 센싱반경(r)으로부터 구해질 수 있다.In Equation 3, ε is defined as a number very close to zero, and the average neighboring sensor node number MN COV necessary to ensure network coverage can be obtained from the sensing radius r of the sensor node.

도 3a, 3b, 3c는 연결된 노드의 수에 따라 연결되는 영역을 표시한 예시도로서, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 커넥터비티(Connectivity)를 만족시키기 위해 필요한 최소한의 이웃 센서 노드 수(NCON)를 산출하는 방법을 상세하게 설 명한다.3A, 3B, and 3C are exemplary views showing areas connected according to the number of connected nodes, and with reference to the accompanying drawings, the minimum number of neighboring sensor nodes required to satisfy connector connectivity according to the present invention ( It describes in detail how to calculate N CON ).

임의의 노드 n1(302)이 센서 노드 S(300)의 이웃이 될 확률은 (πr2/U)가 되며, 이때 센서 노드 S(300)와 임의의 노드 n1(302)에 의한 센싱영역의 합은 수학식 4와 같이 구할 수 있다.The probability that any node n1 302 becomes a neighbor of sensor node S 300 is (πr 2 / U), where the sum of the sensing areas by sensor node S 300 and any node n1 302 is obtained. Can be obtained as shown in Equation 4.

여기서 U(100)는 센싱필드의 면적으로서, m*m으로 가정한다.Here, U (100) is the area of the sensing field, it is assumed to be m * m.

Figure 112005065041522-pat00004
Figure 112005065041522-pat00004

SA(k)는 임의의 센서 노드 S(300)에 k개의 노드가 연결된 경우의 센싱영역의 합을 의미한다.SA (k) means the sum of the sensing areas when k nodes are connected to an arbitrary sensor node S 300.

즉, 2개의 센서 노드가 연결된 경우, 2개 센서 노드의 센싱영역의 합은 센서 노드 S(300)에 의한 센싱반경과 임의의 노드 n1(302)과 센서 노드 S(300)의 센싱영역의 차집합의 합이 되는 것이다.That is, when two sensor nodes are connected, the sum of the sensing areas of the two sensor nodes is the difference between the sensing radius of the sensor node S 300 and the sensing area of the arbitrary node n1 302 and the sensor node S 300. It is the sum of the sets.

이러한 값에 임의의 노드 n1(302)이 센서 노드S(300)의 이웃이 될 확률을 반영한 것이 수학식 4에 표현되어 있다.This value reflects the probability that an arbitrary node n1 302 becomes a neighbor of the sensor node S 300 in Equation 4.

k개의 노드가 센서 노드 S(300)에 연결된 경우, k개의 노드에 의한 센싱영역의 합은 수학식 5와 같이 정규화된다. When k nodes are connected to the sensor node S 300, the sum of the sensing areas by the k nodes is normalized as shown in Equation 5 below.

Figure 112005065041522-pat00005
Figure 112005065041522-pat00005

즉, 도 3b, 3c에 도시된 바와 같이 센서 노드 S(300)에 임의의 노드 n1(302), n2(304), n3(306), n4(308)가 연결된 경우에도, 센싱영역의 합은 수학식 5를 통해 산출될 수 있다.That is, even when any node n1 302, n2 304, n3 306, n4 308 is connected to the sensor node S 300 as shown in FIGS. 3B and 3C, the sum of the sensing areas is equal to. It may be calculated through Equation 5.

상호 연결된 노드들에 의한 센싱영역이 전체 센싱 영역보다 크거나 같게 되었을 때의 k 값이 바로 네트워크의 커넥터비티(connectivity)를 만족시키기 위한 최소한의 노드 수(NCON)이며, 이는 수학식 5와 같이 구할 수 있다.When the sensing area by the interconnected nodes becomes greater than or equal to the total sensing area, the value of k is the minimum number of nodes (N CON ) to satisfy the connector connectivity of the network. You can get it.

물론 정수 값이 아닌 경우에는 당연히 정수 값으로 올림이 되어야 할 것이다.Of course, if it is not an integer value, it should be rounded up to an integer value.

또한, 평균 이웃 센서 노드 수(MNCON)는 수학식 5를 이용하여 산출한 커넥터비티(connectivity)를 만족시키기 위한 최소한의 노드 수(NCON)를 수학식 6에 대입하여 구할 수 있다. In addition, the average neighbor sensor node number MN CON may be obtained by substituting Equation 6 with a minimum number N CON of nodes for satisfying the connector connectivity calculated using Equation 5.

Figure 112005065041522-pat00006
Figure 112005065041522-pat00006

커넥터비티(connectivity) 보장을 위해 필요한 평균 이웃 센서 노드 수(MNCON)와 커버리지(coverage) 보장을 위해 필요한 평균 이웃 센서 노드 수(MNCOV)와의 차가 항상 0보다 크거나 같은 경우, 커넥터비티(connectivity)를 보장하는 노드만 활성화 시키면 커버리지(coverage)는 자동적으로 만족되는 것을 알 수 있으며, 이는 전체 네트워크 크기와 노드의 센싱 및 통신 반경의 함수로 구할 수 있다.If the difference between the average number of neighbor sensor nodes (MN CON ) needed to guarantee connector connectivity and the average number of neighboring sensor nodes (MN COV ) required to ensure coverage is always greater than or equal to zero, If you activate only nodes that guarantee), coverage is automatically satisfied, which can be obtained as a function of the total network size and the node's sensing and communication radius.

따라서, 네트워크 설계시 커넥터비티(connectivity) 보장을 위해 필요한 평균 이웃 센서 노드 수(MNCON)를 커버리지(coverage) 보장을 위해 필요한 평균 이웃 센서 노드 수(MNCOV)보다 크거나 같도록 설계하면, MNCON만을 활성화 시키더라도 네트워크의 커넥터비티(connectivity)와 커버리지(coverage)가 동시에 보장되게 된다.Therefore, if the network design is designed to be greater than or equal to the average number of neighbor sensor nodes (MN CON ) needed to ensure connector connectivity, the number of neighbor neighbor sensor nodes (MN COV ) required to ensure coverage. Enabling only CON ensures that both the connector connectivity and coverage of the network are guaranteed.

물론 설계시에도 이러한 상술한 과정을 통해 네트워크를 구성할 수도 있으며, 또는, 네트워크의 센서 노드(120)가 이웃 센서 노드의 정보를 획득하여 MNCOV와 MNCON를 비교한 뒤, MNCON이 크거나 같은 경우에만 본 발명에 따른 활성화 결정방법을 통해 센서 노드의 활성화를 결정하도록 구성할 수도 있을 것이다.Of course, the design may also configure the network through the above-described process, or after the sensor node 120 of the network acquires the information of the neighbor sensor node and compares the MN COV and the MN CON , the MN CON is large or Only in the same case may be configured to determine the activation of the sensor node through the activation determination method according to the present invention.

각 노드에서 주기적인 HELLO 메시지로 확인할 수 있는 전체 이웃 센서 노드 수(N)와 커넥터비티(connectivity)를 만족시키기 위해 필요한 평균 이웃 센서 노드 수(MNCON)를 이용하여, 활성확률(PActive)을 구한다.Using the total number of neighbor sensor nodes (N) identified by periodic HELLO messages at each node, and the average number of neighbor sensor nodes (MN CON ) required to satisfy the connector connectivity, the active probability (P Active ) is determined. Obtain

PActive는 수학식 7과 같이 정의된다. P Active is defined as in Equation 7.

Figure 112005065041522-pat00007
Figure 112005065041522-pat00007

수학식 7은 센서 노드(120)의 활성화를 결정함에 있어서, 전체 네트워크 커버리지(coverage)와 커넥터비티(connectivity)를 보장할 수 있는 최소값 보다 이웃 센서 노드들의 수(N)가 적은 경우 센서 노드(120)는 무조건 활성화 상태로 설정되며, 그 최소값보다 이웃 센서 노드 수(N)가 많으면, 활성화되는 노드 그룹에 속할 것인지를 확률로서 판단한다는 의미이다.Equation (7) in determining the activation of the sensor node 120, when the number of neighboring sensor nodes (N) is less than the minimum value that can ensure the overall network coverage and connector connectivity (sensor node 120) ) Is unconditionally set to an activated state, and if the number of neighboring sensor nodes (N) is greater than the minimum value, it means that the probability is determined as belonging to a node group to be activated.

즉, 센서 노드(120)는 전체 이웃 센서 노드 수(N)와 평균 이웃 센서 노드 수(MNCON)를 비교하여, 전체 이웃 센서 노드 수(N)가 평균 이웃 센서 노드 수(MNCON)보다 작은 경우에는 센서 노드의 상태를 무조건 활성화 상태로 설정하며, 전체 이웃 센서 노드 수(N)가 평균 이웃 센서 노드 수(MNCON)보다 크거나 같은 경우에는

Figure 112005065041522-pat00008
수학식으로 산출되는 활성확률(PActive)에 의하여 센서 노드의 활성화를 결정하도록 구성되는 것이다.That is, the sensor node 120 compares the total number of neighbor sensor nodes (N) with the average number of neighbor sensor nodes (MN CON ), so that the total number of neighbor sensor nodes (N) is smaller than the average number of neighbor sensor nodes (MN CON ). In this case, the state of the sensor node is unconditionally activated, and when the total number of neighbor sensor nodes (N) is greater than or equal to the average number of neighbor sensor nodes (MN CON ),
Figure 112005065041522-pat00008
It is configured to determine the activation of the sensor node by the active probability (P Active ) calculated by the equation.

도 4는 무선 센서 네트워크의 라운드 구성도이고, 도 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 센서 노드 상태천이도이다.Figure 4 is a round configuration diagram of a wireless sensor network, Figure 5 is a sensor node state transition diagram according to a preferred embodiment of the present invention.

이하에서 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명에 따른 센서 노드의 상태천이 과정을 상세히 설명한다.Hereinafter, a state transition process of a sensor node according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

라운드란 싱크 노드(102)가 전송한 쿼리 메시지에 대해서 활성화된 센서 노드들의 센싱 결과에 대한 보고가 끝나게 되는 시점을 말한다.The round refers to a time point at which the report on the sensing result of the activated sensor nodes ends with respect to the query message transmitted by the sink node 102.

라운드의 구성과 센서 노드(120)의 이웃 센서 노드 정보 업데이트 구간은 도 4와 같이 정의된다.The configuration of the round and the update interval of neighboring sensor node information of the sensor node 120 are defined as shown in FIG. 4.

싱크 노드(102)로부터 쿼리가 전송되는 시점이 각 라운드의 시작시점이 되며, 센서 노드(120)가 쿼리를 수신하여 임무를 수행하고, 그 결과를 싱크 노드(102)로 전송하여 싱크 노드(102)가 이를 수신완료하는 시점이 각 라운드의 종기가 된다.The point at which the query is transmitted from the sink node 102 becomes the start point of each round, the sensor node 120 receives the query and performs the task, and transmits the result to the sink node 102 so as to transmit the result. ) Is the end of each round.

센서 노드(120)는 각 라운드의 쿼리를 수신하는 시간 (Tq)동안 싱크 노드(102)로부터 전송되는 쿼리를 수신하기 위하여 무선통신을 수행하도록 구성된다.Sensor node 120 is configured to perform wireless communication to receive a query sent from sink node 102 during the time T q of receiving each round of queries.

몇 개의 라운드가 합쳐져서, 갱신기간(Update period)(Tu)을 구성하게 되며, 갱신기간은 센서 노드(120)가 주기적으로 이웃 센서 노드(104, 106, 108, 110 등)의 정보를 획득하도록 리슨(Listen)상태로 천이하는 기준이 된다.Several rounds are combined to form an update period Tu, which listens for the sensor node 120 to periodically acquire information about neighboring sensor nodes 104, 106, 108, 110, and so on. It is a reference to transition to the (Listen) state.

도 5에 도시된 바와 같이, 각 노드는 세 가지의 상태( 리슨(Listen), 비활성화(Sleep), 활성화(Active))중 하나의 상태에 있게 된다. As shown in Fig. 5, each node is in one of three states (Listen, Sleep, and Active).

네트워크 초기화 단계에서 센서 노드(120)는 리슨(Listen)상태에 머물게 되어 이웃 센서 노드 정보를 획득하여 활성 확률(PActive)을 계산하게 된다.In the network initialization step, the sensor node 120 stays in a Listen state, and acquires neighbor sensor node information to calculate an activation probability P Active .

센서 노드(120)는 계산된 확률에 의하여 1-PActive의 확률로 비활성화(Sleep) 그리고 PActive의 확률로 활성화(Active)상태로 다음 라운드에 천이하게 된다.Sensor node 120 is in active (Active) to the inactive state to the probability 1-P of the Active by the calculated probability (Sleep) and the probability of P Active transition to the next round.

비활성화(Sleep)상태에서는 센서 노드(120)는 라디오부의 전원을 끄고 다음 라운드에 PActive의 확률로 활성화(Active)상태로 천이하고, 1-PActive의 확률로 비활성화(Sleep)상태에 머물게 된다. In the sleep state, the sensor node 120 turns off the radio, transitions to the active state with a probability of P Active in the next round, and stays in a sleep state with a probability of 1-P Active .

활성화(Active)상태의 센서 노드(120)는 활성화된 노드를 의미하고, 센싱과 데이터 라우팅에 참여할 수 있는 노드를 말한다.The sensor node 120 in an active state refers to an activated node and refers to a node capable of participating in sensing and data routing.

활성화(Active)상태에서 센서 노드(120)는 PActive의 확률로 다음 라운드에 활성화(Active)상태에 머물게 되고, 1-PActive의 확률로 다음 라운드에 비활성화(Sleep)상태로 천이하게 된다. In active (Active) state sensor node 120 is staying in the active (Active) state to the next round with a probability of P Active, it will transition to the inactive (Sleep), the state to the next round with a probability of 1-P Active.

한편, 활성화(Active)상태의 센서 노드(120)는 쿼리를 수신하는 시간 (Tq) 내에 쿼리를 수신하지 못하게 되면, 비활성화(Sleep)상태로 바로 천이하게 된다.On the other hand, if the sensor node 120 in the active state does not receive the query within the time T q of receiving the query, the sensor node 120 immediately transitions to the sleep state.

이는 센서 노드가 독립적으로 분리된 상태를 의미하기 때문이다. This is because the sensor nodes are independently separated.

모든 노드는 전체 이웃 센서 노드 정보를 업데이트하기 위하여, 주기적으로 리슨(Listen)상태로 무조건 천이하게 되며, 이 정보는 미리 설정되어 있을 수도 있으며, 또는, 싱크 노드(102)로 부터 전송되는 쿼리 메시지 내에 포함되어 있을 수 있다. All nodes periodically transition to Listen state unconditionally in order to update the entire neighbor sensor node information, which may be preset or in a query message sent from the sink node 102. It may be included.

예를 들어, 쿼리 메시지 내에 갱신기간(Tu)이 12로 설정되어 있으면, 12 라운드 뒤에는 반드시 리슨(Listen)상태로 모든 센서 노드가 천이해야 된다.For example, if the update period T u is set to 12 in the query message, all sensor nodes must transition to Listen after 12 rounds.

도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따라 센서 노드 활성화 결정과정을 나타낸 순서도이다.6 is a flowchart illustrating a sensor node activation determination process according to an embodiment of the present invention.

이하에서 첨부된 도 6을 참조하여, 본 발명의 바람직한 일 실예에 따른 센서 노드 활성화 결정과정에 대하여 상세히 설명한다.Hereinafter, a sensor node activation determination process according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. 6.

무선 센서 네트워크의 초기화 단계에서, 각 센서 노드(120, 104, 106, 108, 110 등, 이하 '임의의 센서 노드 S(120)'를 기준으로 설명함)는 노드의 동작상태를 리슨(Listen)상태로 설정하고(S600), 이웃한 센서 노드들과의 단거리 무선통신을 통해 이웃한 센서 노드의 정보를 획득한다(S602).In the initialization phase of the wireless sensor network, each sensor node 120, 104, 106, 108, 110, etc., which will be described below based on any sensor node S 120, listens for the operation state of the node. Set the state (S600), and obtain information of the neighboring sensor node through the short-range wireless communication with the neighboring sensor nodes (S602).

센서 노드(120)는 주변에 있는(자신의 통신반경 내에 있는) 각 노드(104, 106, 108, 110)로 'Hello'메시지를 전송하고, 이를 수신하여 응답메시지를 보내는 이웃 센서 노드의 수를 N으로 정의하여 저장한다.The sensor node 120 transmits a 'Hello' message to each of the neighboring nodes 104, 106, 108, and 110 (in its own communication radius), and receives the number of neighboring sensor nodes that receive the response message. Define as N and save.

이때, 각 센서 노드(120)는 자신으로부터 1 홉(hop) 거리에 있는 이웃 센서 노드들의 정보를 획득하도록 구성될 수도 있으며, 설정하기에 따라서 일정한 거리 내에 있는 이웃 센서 노드들의 정보만을 획득하도록 구성될 수 있다.In this case, each sensor node 120 may be configured to obtain information of neighboring sensor nodes at a hop distance from itself, and may be configured to acquire only information of neighboring sensor nodes within a certain distance according to the setting. Can be.

센서 노드(120)는 무선 센서 네트워크의 정보(센싱필드의 면적, 센서 노드의 센싱반경, 센서 노드의 통신반경 등)을 이용하여 커버리지(coverage) 보장을 위해 필요한 평균 이웃 센서 노드 수(MNCON), 커넥터비티(Connectivity)를 만족시키기 위해 필요한 최소한의 이웃 센서 노드 수(NCON), 커넥터비티(connectivity) 보장을 위해 필요한 평균 이웃 센서 노드 수(MNCOV)를 산출하고, 산출한 각 노드 수와 상기 S600단계에서 획득한 이웃 센서 노드 정보를 이용하여 센서 노드의 활성확률(PActive)을 연산한다(S604).The sensor node 120 uses the information of the wireless sensor network (the area of the sensing field, the sensing radius of the sensor node, the communication radius of the sensor node, etc.) and the average number of neighboring sensor nodes (MN CON ) required to guarantee coverage. Calculate the minimum number of neighboring sensor nodes (N CON ) required to satisfy the connector connectivity, and the average number of neighboring sensor nodes (MN COV ) required to ensure the connectivity, and Using the neighbor sensor node information acquired in step S600, an active probability P Active of a sensor node is calculated (S604).

여기서 무선 센서 네트워크의 정보(센싱필드의 면적, 센서 노드의 센싱반경, 센서 노드의 통신반경 등)은 네트워크를 설계할 때 미리 설정된 값을 사용하도록 하거나, 또는, 싱크 노드(102)로부터 전송되는 데이터를 수신하여 사용하도록 구성될 수 있다.The information of the wireless sensor network (area of the sensing field, the sensing radius of the sensor node, the communication radius of the sensor node, etc.) may use a preset value when designing the network, or data transmitted from the sink node 102. It may be configured to receive and use.

커버리지(coverage) 보장을 위해 필요한 평균 이웃 센서 노드 수(MNCON), 커넥터비티(Connectivity)를 만족시키기 위해 필요한 최소한의 이웃 센서 노드 수(NCON), 커넥터비티(connectivity) 보장을 위해 필요한 평균 이웃 센서 노드 수(MNCOV) 및 센서 노드의 활성확률(PActive)을 산출하는 방식에 대해서는 상술하였으므로, 상세한 설명은 생략하기로 한다.Average number of neighbor sensor nodes (M CON ) required to ensure coverage, minimum number of neighbor sensor nodes (N CON ) required to meet connector connectivity, average neighbors required to ensure connector connectivity Since the method of calculating the number of sensor nodes MN COV and the active probability P Active of the sensor nodes has been described above, a detailed description thereof will be omitted.

센서 노드(120)는 진행되는 라운드의 회수를 카운트하기 위한 라운드 카운트 (TC)를 0으로 초기화 한다(S606).The sensor node 120 initializes the round count T C to 0 to count the number of rounds in progress (S606).

통상적으로 센서 노드(120)는 이상적인 상태가 아닌 자연적 상태하에서 여러 가지 원인으로 인하여 그 능력에 변화가 생기게 된다.Typically, the sensor node 120 has a change in its capacity due to various causes under a natural state other than an ideal state.

즉, 고장이 발생하여 작동불능 상태에 빠질 수도 있으며, 고장난 것이 복구되어 다시 작동상태가 될 수도 있으므로, 이러한 센서 노드(120)의 상태를 반영하여 센서 노드의 활성확률(PActive)을 결정하기 위하여, 본 발명에서는 일정한 라운드가 지나게 되면 센서 노드(120)의 동작상태를 강제적으로 리슨(Listen)상태로 설정하고 주변 이웃 센서 노드의 정보를 다시 획득하도록 센서 노드(120)를 제어한다.That is, a failure may occur and fall into an inoperable state, and since the failure may be restored and become operational again, in order to determine the active probability P Active of the sensor node by reflecting the state of the sensor node 120. In the present invention, when a certain round passes, the operation state of the sensor node 120 is forcibly set to the Listen state and the sensor node 120 is controlled to obtain information of neighboring neighbor sensor nodes again.

라운드 카운트(TC)는 진행되는 라운드의 회수를 카운트하기 위한 일정의 변수로서, 라운드가 한번 진행될 때마다 1씩 증가하도록 구성되며, 센서 노드(120)는 라운드 카운트(Tc)와 미리 설정되었거나 또는 싱크 노드(102)로부터 전송되는 쿼리에 포함되어 있는 갱신기간(Tu)과 비교하여 이웃 센서 노드의 정보를 갱신하게 된다.The round count T C is a constant variable for counting the number of rounds in progress, and is configured to increase by one for each round, and the sensor node 120 is preset with the round count Tc or The information of the neighbor sensor node is updated as compared with the update period Tu included in the query transmitted from the sink node 102.

센서 노드(120)는 S602단계에서 획득한 센서 노드에 이웃한 이웃 센서 노드의 총 수(N)와 S604단계에서 산출한 커넥터비티(connectivity) 보장을 위해 필요한 평균 이웃 센서 노드 수(MNCON)를 비교하고(S608), 센서 노드에 이웃한 센서 노드의 총 수(N)가 MNCON의 수보다 작은 경우, 동작상태를 활성화로 설정한다(S624).The sensor node 120 calculates the total number N of neighboring sensor nodes neighboring the sensor node acquired in step S602 and the average number of neighbor sensor nodes MN CON required to guarantee the connector connectivity calculated in step S604. In operation S608, when the total number N of sensor nodes adjacent to the sensor node is smaller than the number of MN CONs , the operation state is set to active (S624).

센서 노드(120)에 이웃한 센서 노드의 총 수(N)가 MNCON의 수보다 작은 경우, 네트워크의 커넥터비티(connectivity) 보장을 위해서는 센서 노드(120)를 포함한 주변의 모든 노드들이 활성화되어야 하므로, 본 발명은 이러한 경우 센서 노드(120)의 동작상태가 확률적으로 결정되지 않고, 무조건적으로 활성화 상태로 설정되도록 하여 네트워크의 성능을 최대한 보장할 수 있게 구성된다.If the total number N of sensor nodes adjacent to the sensor node 120 is smaller than the number of MN CONs , all nodes in the vicinity including the sensor node 120 should be activated to ensure the connectivity of the network. In this case, the present invention is configured such that the operation state of the sensor node 120 is not determined probabilistically, but is set to an active state unconditionally, thereby ensuring the maximum performance of the network.

이러한 과정은 별도의 단계를 두어, 이웃한 센서 노드의 총 수(N)와 MNCON의 수를 비교하고, 그 결과에 따라 센서 노드(120)의 작동상태가 제어되도록 할 수도 있으며, 활성화 확률(PActive)에 따라 활성화 여부를 결정하는 단계에서 수행하도록 구성될 수도 있다.This process may be a separate step to compare the total number of neighboring sensor nodes (N) and the number of MN CON , and to allow the operating state of the sensor node 120 to be controlled according to the result, the activation probability ( P Active ) may be configured to perform at the step of determining whether to activate.

즉, 활성화 확률(PActive)은 MNCON/N으로 정의되므로, N이 MNCON 보다 작은 경우에는 활성화 확률(PActive)이 1 이상이 되므로 무조건적으로 활성화 상태로 설정되도록 구성될 수도 있는 것이다.That is, since the activation probability P Active is defined as MN CON / N, when N is smaller than MN CON , the activation probability P Active may be configured to be set to an unconditional state because the activation probability P Active becomes 1 or more.

센서 노드(120)가 활성화 상태로 설정되면, 센서 노드(120)는 싱크 노드(102)로부터 전송되는 쿼리를 수신하여 쿼리에 상응하는 임무를 수행하고 그 결과를 싱크 노드(102)로 전송하게 된다.When the sensor node 120 is set to the active state, the sensor node 120 receives a query transmitted from the sink node 102 to perform a task corresponding to the query and transmits the result to the sink node 102. .

이때, 센서 노드(120)는 각 라운드가 종료될 때마다 라운드 카운트(Tc)를 1증가시키고(S626), 갱신기간(update period)(Tu) 값과 비교하여 라운드 카운트(Tc)가 갱신기간(Tu)보다 작은 경우 (S624)단계로 되돌아 가며, 라운드 카운트(Tc)가 갱신기간(Tu)과 같거나 큰 경우 (S600)단계로 돌아간다(S628).At this time, the sensor node 120 increases the round count Tc by one at the end of each round (S626), and compares the update period Tu with the round count Tc to the update period (Tc). If smaller than Tu), the process returns to step S624, and if the round count Tc is equal to or larger than the update period Tu, the process returns to step S600.

갱신기간(Tu)은 센서 노드(120)가 강제적으로 이웃 센서 노드의 정보를 획득 하기 위하여 S600단계로 되돌아 가게 되는 라운드의 회수로써, 미리 설정되어 있을 수도 있으며, 싱크 노드(102)로부터 전송되는 쿼리에 포함되도록 구성될 수도 있다.The update period Tu is a number of rounds in which the sensor node 120 returns to step S600 to forcibly acquire the information of the neighbor sensor node. The update period Tu may be set in advance, and a query transmitted from the sink node 102. It may be configured to be included in.

센서 노드(120)는 S608단계에서 비교한 결과, 센서 노드(120)에 이웃한 센서 노드의 총 수(N)가 MNCOV의 수보다 많거나 또는 같은 경우, S604단계에서 산출한 활성확률(PActive)에 의하여 센서 노드의 활성화 여부를 결정한다(S610)The sensor node 120 compares in step S608 and, as a result, when the total number N of sensor nodes adjacent to the sensor node 120 is greater than or equal to the number of MN COVs , the activity probability P calculated in step S604. Active ) determines whether to activate the sensor node (S610).

활성확률(PActive)에 의하여 센서 노드(120)의 활성화 여부를 결정하는 수단은 여러 가지가 있을 수 있으며, 당업자에게 자명한 수단을 이용하여 센서 노드(120)의 활성화 여부를 결정함에 있어서 활성확률(PActive)이 반영되어 결정되도록 구성된다.Means for determining whether to activate the sensor node 120 by the active probability (P Active ) may be a variety of, and in determining whether to activate the sensor node 120 using means obvious to those skilled in the art It is configured to reflect (P Active ).

예를 들어, 일정한 상수를 랜덤하게 생성하여 그 값을 확률값과 비교하고, 비교한 결과에 따라 큰 경우에는 비활성화 상태로 설정하고, 작거나 같은 경우에 활성화 상태로 설정하는 방법 등이 이용될 수 있을 것이다.For example, a method of randomly generating a constant constant and comparing the value with a probability value, and setting it to an inactive state when it is large and setting it to an active state when it is small or the same according to the comparison result may be used. will be.

센서 노드(120)는 S610단계에서 동작상태가 활성화 상태로 결정되면, 동작상태를 활성화 상태로 설정하고 싱크 노드(102)로부터 전송되는 쿼리를 수신하여 쿼리에 상응하는 임무를 수행한다(S620).When the operation state is determined to be activated in operation S610, the sensor node 120 sets the operation state to an activation state, receives a query transmitted from the sink node 102, and performs a task corresponding to the query (S620).

그러나 센서 노드(120)가 활성화 상태로 설정되어 싱크 노드로부터 전송되는 쿼리를 수신하기 위해 무선통신을 수행하였으나, 쿼리수신 시간(Tq) 내에 싱크 노드(102)로부터 전송되는 쿼리가 수신되지 않는 경우, 센서 노드(120)는 자동적으로 동작상태를 비활성화 상태로 설정한다(S622).However, when the sensor node 120 is set to an active state and performs wireless communication to receive a query transmitted from the sink node, but the query transmitted from the sink node 102 is not received within the query reception time Tq, The sensor node 120 automatically sets the operation state to an inactive state (S622).

쿼리수신 시간(Tq)이란, 한 라운드에서 쿼리를 전송받기 위해 무선통신을 시도하도록 설정된 시간으로서, 미리 설정되어 있거나, 또는, 싱크 노드(102)로부터 전송되는 쿼리에 포함되도록 구성될 수도 있다.The query reception time Tq is a time set to attempt wireless communication to receive a query in one round, and may be configured in advance or included in a query transmitted from the sink node 102.

쿼리수신 시간(Tq) 동안 쿼리를 수신하지 못한다는 것은 여러 가지 장애요인(악천후, 싱크 노드의 작동불능 등)으로 인하여 센서 노드(120)가 무선 네트워크로부터 고립되었음을 의미하므로, 이러한 경우 센서 노드(120)의 상태가 활성화되어도 무의미하므로 강제적으로 비활성화 상태로 설정하여 전원의 소비를 방지하게 된다.Failure to receive a query during the query reception time (Tq) means that the sensor node 120 is isolated from the wireless network due to various obstacles (bad weather, inoperability of the sink node, etc.). ) State is meaningless even if it is activated, so it is forcibly set to the inactive state to prevent power consumption.

센서 노드(120)는 S610단계에서 동작상태가 비활성화 상태로 결정되면, 동작상태를 비활성화 상태로 설정한 후, 일정한 라운드(즉 갱신기간(Tu)) 동안 대기하게 된다(S620).When the sensor node 120 is determined to be in an inactive state in operation S610, the sensor node 120 sets the operation state to an inactive state and waits for a predetermined round (ie, an update period Tu) in operation S620.

센서 노드(120)는 활성확률(PActive)에 따라 센서 노드(120)의 활성 여부를 결정한 뒤(활성화 상태 또는 비활성화 상태), 라운드 카운트(Tc)를 1 증가시키고 (S616), 설정된 갱신기간(update period)(Tu)과 비교하여 라운드 카운트(Tc)가 갱신기간(Tu)보다 작은 경우 (S610)단계로 되돌아 가며, 라운드 카운트(Tc)가 갱신기간(Tu)과 같거나 큰 경우 (S600)단계로 돌아간다(S618).The sensor node 120 determines whether the sensor node 120 is activated according to an active probability (PActive) (activation state or inactivation state), and then increases the round count Tc by one (S616), and sets the updated update period (update). If the round count Tc is smaller than the update period Tu compared to the period period Tu, the process returns to step S610 and if the round count Tc is equal to or larger than the update period Tu, step S600. Return to (S618).

상술한 과정을 통해서, 센서 노드(120)는 주변환경의 상태에 따라 유동적으로 센서의 활성화 여부를 확률적으로 결정할 수 있게 된다.Through the above-described process, the sensor node 120 is able to probabilistically determine whether to activate the sensor according to the state of the surrounding environment.

상기한 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대해 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경 및 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.Preferred embodiments of the present invention described above are disclosed for purposes of illustration, and those skilled in the art will be able to make various modifications, changes and additions within the spirit and scope of the present invention. Additions should be considered to be within the scope of the following claims.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 무선 센서 네트워크에서 확률 기반의 센서 활성화 결정방법에 따르면, 센서 노드의 활성화 여부를 확률에 따라 결정하여 센서 네트워크의 수명을 연장할 수 있다는 장점이 있다.As described above, according to the probability-based sensor activation determination method in the wireless sensor network according to the present invention, it is possible to extend the life of the sensor network by determining whether to activate the sensor node according to the probability.

또한, 본 발명에 따르면, 네트워크의 커버리지(coverage)와 커넥터비티(connectivity)를 보장함과 동시에 제한된 센서 노드의 자원을 효율적으로 사용할 수 있다는 장점이 있다.In addition, according to the present invention, there is an advantage that it is possible to efficiently use the resources of the limited sensor node while ensuring the coverage (coverage) and connectivity (connectivity) of the network.

또한, 본 발명에 따르면, 지역 정보에 적응적인 활성 확률을 근거로 모든 센서 노드의 상태를 결정함에 따라, 유동적인 센서 노드의 제어가 가능하므로 다양한 환경에서도 센서 네트워크의 성능을 보장할 수 있다는 장점이 있다.In addition, according to the present invention, as the state of all sensor nodes is determined based on the activation probability adaptive to local information, the control of the flexible sensor nodes is possible, so that the performance of the sensor network can be guaranteed in various environments. have.

Claims (8)

무선 센서 네트워크의 센서 노드 활성화 결정방법으로서,A method for determining sensor node activation of a wireless sensor network, (1) 센서 노드의 상태를 리슨(Listen)으로 설정하고, 이웃한 센서 노드와의 무선데이터통신을 통해서 이웃 센서 노드의 정보를 획득하는 단계;(1) setting the state of the sensor node to Listen and obtaining information of the neighboring sensor node through wireless data communication with the neighboring sensor node; (2) 센서 노드의 센싱반경(r)과 센서필드의 면적(U)을 이용하여 전체 네트워크의 커버리지(coverage)와 커넥터비티(connectivity)를 보장할 수 있는 최소 활성노드수(NCON)를 산출하는 단계; (2) Calculate the minimum number of active nodes (N CON ) that can guarantee coverage and connectivity of the entire network using the sensing radius (r) of the sensor node and the area (U) of the sensor field. Doing; (3) 상기 최소 활성노드수(NCON)를 이용하여 임의의 센서 노드에서 네트워크의 커버리지(coverage)와 커넥터비티(connectivity)를 보장할 수 있는 평균이웃 센서 노드수(MNCON)를 산출하는 단계; (3) calculating an average number of neighboring sensor nodes (MN CON ) that can guarantee coverage and connectivity of a network at any sensor node using the minimum number of active nodes (N CON ). ; (4) 상기 평균이웃 센서 노드수(MNCON)를 이용하여 센서 노드의 활성확률(PActive)을 산출하는 단계; 및(4) calculating an active probability (P Active ) of a sensor node using the mean neighboring sensor node number (MN CON ); And (5) 상기 활성확률(PActive)을 이용하여 센서 노드의 활성 여부를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서 확률 기반의 센서 활성화 결정방법.(5) a method of determining a probability based sensor activation in a wireless sensor network, comprising determining whether a sensor node is activated using the active probability P Active . 제1항에 있어서, 상기 (2)단계는,According to claim 1, wherein step (2),
Figure 112005065041522-pat00009
식을 이용하여 최소 활성노드수(NCON)를 산출하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서 확률기반의 센서 활성화 결정방법.
Figure 112005065041522-pat00009
Probability-based sensor activation determination method in a wireless sensor network, characterized in that for calculating the minimum number of active nodes (N CON ) using the equation.
제1항에 있어서, 상기 (3)단계는,According to claim 1, wherein step (3),
Figure 112005065041522-pat00010
식을 이용하여 평균이웃 센서 노드수(MNCON)를 산출하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서 확률기반의 센서 활성화 결정방법.
Figure 112005065041522-pat00010
Probability-based sensor activation determination method in a wireless sensor network, characterized in that to calculate the average number of neighboring sensor nodes (MN CON ) using the equation.
제1항에 있어서, 상기 (4)단계는,According to claim 1, wherein step (4),
Figure 112005065041522-pat00011
식을 이용하여 센서 노드의 활성확률(PActive)을 산출하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서 확률기반의 센서 활성화 결정방법.
Figure 112005065041522-pat00011
Probability-based sensor activation determination method in a wireless sensor network, characterized in that to calculate the active probability (P Active ) of the sensor node using the equation.
제1항에 있어서, 상기 (1)단계는 1홉(hop) 이웃 센서 노드의 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서 확률기반의 센서 활성화 결정방법.2. The method of claim 1, wherein the step (1) obtains information of one hop neighbor sensor node. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 (3)단계 이후에, 상기 (1)단계에서 획득한 이웃 센서 노드의 수와 상기 (3)단계에서 산출한 평균이웃 센서 노드수(MNCON)를 비교하여, 이웃 센서 노드의 수가 많은 경우 (4)단계로 진행되고, 이웃 센서 노드의 수가 적은 경우 센서 노드의 작동상태를 활성화로 설정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서 확률기반의 센서 활성화 결정방법.After step (3), when the number of neighbor sensor nodes obtained in step (1) is compared with the number of neighboring sensor nodes (MN CON ) calculated in step (3), the number of neighbor sensor nodes is large. Proceeding to step (4), if the number of neighboring sensor nodes is small, Probability-based sensor activation determination method in the wireless sensor network, characterized in that further comprising the step of setting the operating state of the sensor node to active. 제1항에 있어서, 상기 (4)단계는,According to claim 1, wherein step (4), (A) 상기 활성확률(PActive)을 이용하여 소정의 알고리즘에 따라 센서 노드의 활성화 여부를 결정하는 단계; 및(A) determining whether the sensor node is activated according to a predetermined algorithm using the active probability (P Active ); And (B) 상기 (A)단계에서 센서 노드가 활성화 상태로 설정된 경우, 소정의 쿼리수신시간(Tq)내에 싱크 노드로부터 쿼리를 수신하지 못하는 경우 비활성화 상태로 센서 노드를 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서 확률기반의 센서 활성화 결정방법.(B) when the sensor node is set to an active state in the step (A), if the sensor node does not receive a query from the sink node within a predetermined query reception time (Tq), comprising setting the sensor node to an inactive state Probability-based Sensor Activation Determination Method in Wireless Sensor Networks. 제6항 또는 제7항에 있어서,The method according to claim 6 or 7, 미리 설정된 라운드 회수에 도달하였는지 판단하여, 미리 설정된 라운드 회수에 도달하지 않은 경우 각 단계를 반복하고, 미리 설정된 라운드 회수에 도달한 경우 상기 (1)단계로 되돌아 가는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서 확률기반의 센서 활성화 결정방법.Determining whether the preset number of rounds has been reached, repeating each step if the preset number of rounds has not been reached, and returning to step (1) if the preset number of rounds has been reached. Probability-based Sensor Activation Determination in Wireless Sensor Networks.
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102264077A (en) * 2011-07-22 2011-11-30 华为技术有限公司 Node deployment method and node of sensor network
KR101133522B1 (en) 2009-01-14 2012-04-05 아주대학교산학협력단 Method of tracking mobile target in sensor network
KR101432035B1 (en) 2007-12-21 2014-08-20 삼성전자주식회사 Method and Apparatus of Receiving Biological Signal Wirelessly
KR101774248B1 (en) 2015-11-12 2017-09-04 국방과학연구소 A method for determining a placement of the sensor node and a terminal thereof
CN108337684A (en) * 2017-12-06 2018-07-27 华南理工大学 The method of optimization wireless sensor network life based on differential evolution algorithm
KR20200063029A (en) * 2018-11-27 2020-06-04 연세대학교 산학협력단 Apparatus and Method for Estimating Network Connectivity Hazard Node for Enhancing Lifetime of Wireless Sensor Network

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050028805A (en) * 2003-09-17 2005-03-23 애질런트 테크놀로지스, 인크. System and method for using mobile collectors for accessing a wireless sensor network
KR20050065389A (en) * 2003-12-24 2005-06-29 가부시키가이샤 히타치세이사쿠쇼 Wireless communication system for detecting location of the node
KR20060055635A (en) * 2004-11-18 2006-05-24 한국전자통신연구원 Wireless sensor network and clustering method therefor
KR20060075797A (en) * 2004-12-29 2006-07-04 한국과학기술정보연구원 Mre-dd sensor network routing algorithm

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050028805A (en) * 2003-09-17 2005-03-23 애질런트 테크놀로지스, 인크. System and method for using mobile collectors for accessing a wireless sensor network
KR20050065389A (en) * 2003-12-24 2005-06-29 가부시키가이샤 히타치세이사쿠쇼 Wireless communication system for detecting location of the node
KR20060055635A (en) * 2004-11-18 2006-05-24 한국전자통신연구원 Wireless sensor network and clustering method therefor
KR20060075797A (en) * 2004-12-29 2006-07-04 한국과학기술정보연구원 Mre-dd sensor network routing algorithm

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101432035B1 (en) 2007-12-21 2014-08-20 삼성전자주식회사 Method and Apparatus of Receiving Biological Signal Wirelessly
KR101133522B1 (en) 2009-01-14 2012-04-05 아주대학교산학협력단 Method of tracking mobile target in sensor network
CN102264077A (en) * 2011-07-22 2011-11-30 华为技术有限公司 Node deployment method and node of sensor network
CN102264077B (en) * 2011-07-22 2013-12-04 华为技术有限公司 Node deployment method and node of sensor network
KR101774248B1 (en) 2015-11-12 2017-09-04 국방과학연구소 A method for determining a placement of the sensor node and a terminal thereof
CN108337684A (en) * 2017-12-06 2018-07-27 华南理工大学 The method of optimization wireless sensor network life based on differential evolution algorithm
CN108337684B (en) * 2017-12-06 2020-12-22 华南理工大学 Method for optimizing service life of wireless sensor network based on differential evolution algorithm
KR20200063029A (en) * 2018-11-27 2020-06-04 연세대학교 산학협력단 Apparatus and Method for Estimating Network Connectivity Hazard Node for Enhancing Lifetime of Wireless Sensor Network
KR102160769B1 (en) 2018-11-27 2020-09-28 연세대학교 산학협력단 Apparatus and Method for Estimating Network Connectivity Hazard Node for Enhancing Lifetime of Wireless Sensor Network

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