KR101057029B1 - 센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원장치 및 방법 - Google Patents

센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101057029B1
KR101057029B1 KR1020080008929A KR20080008929A KR101057029B1 KR 101057029 B1 KR101057029 B1 KR 101057029B1 KR 1020080008929 A KR1020080008929 A KR 1020080008929A KR 20080008929 A KR20080008929 A KR 20080008929A KR 101057029 B1 KR101057029 B1 KR 101057029B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
unit
sensor
pca
loss
Prior art date
Application number
KR1020080008929A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20090083014A (ko
Inventor
김성호
육의수
Original Assignee
주식회사 가온솔루션
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 가온솔루션 filed Critical 주식회사 가온솔루션
Priority to KR1020080008929A priority Critical patent/KR101057029B1/ko
Publication of KR20090083014A publication Critical patent/KR20090083014A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101057029B1 publication Critical patent/KR101057029B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H04L1/0078—Avoidance of errors by organising the transmitted data in a format specifically designed to deal with errors, e.g. location
    • H04L1/0091—Avoidance of errors by organising the transmitted data in a format specifically designed to deal with errors, e.g. location arrangements specific to receivers, e.g. format detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/08—Error detection or correction by redundancy in data representation, e.g. by using checking codes
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Arrangements For Transmission Of Measured Signals (AREA)

Abstract

본 발명에서는 센서네트워크 상에서 데이터 전송시 발생된 다양한 형태의 손실 데이터를 효율적으로 복구하고자, 센서노드부, 싱크노드부, 데이터 로거부, 원격 서버부로 구성됨으로서, PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램을 통해 손실 데이터를 복원하거나, 또는 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 압축하여 원격지의 서버로 전송할 수 있으며, 원격지에서 압축데이터를 수신받아 복원한 후 분석할 수 있어, 데이터전달의 지연문제를 감소시키고, 데이터 손실로 인한 분석상의 오류를 최소화할 수 있는 센서네트워크에서의 데이터 손실 복원장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
센서노드부, 싱크노드부, 데이터 로거부, 원격서버부, PCA 알고리즘

Description

센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원장치 및 방법{DATA LOSS RECONSTRUCTION DEVICE AND METHOD APPLICABLE TO SENSOR NETWORK ENVIRONMENT}
본 발명은 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램을 통해 손실 데이터를 복원하거나, 또는 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 압축하여 원격지의 서버로 전송할 수 있으며, 원격지에서 압축데이터를 수신받아 복원한 후 분석할 수 있어, 데이터전달의 지연문제를 감소시키고, 데이터 손실로 인한 분석상의 오류를 최소화할 수 있는 센서네트워크에서의 데이터 손실 복원장치 및 방법에 관한 것이다.
인터넷의 급속한 보급으로 정보기술(IT)은 기업의 업무, 생산, 제조에서부터 국가의 공공, 교육에 이르기까지 광범위하게 적용되고 있다.
특히 컴퓨터와 인간과의 관계에서 이러한 정보 기술은 제3의 물결, 즉 유비쿼터스 컴퓨팅으로 진화하고 있다.
초소형의 컴퓨터 디바이스를 사물에 내장하여 물리공간과 네트워크 기반의 가상공간을 융합한 새로운 유비쿼터스 컴퓨팅 세계는 인간의 생활을 보다 안전하고, 생산적이며, 풍요롭게 변화시키고 있다.
이러한 유비쿼터스 사회를 구현하기 위한 한 방향으로 최근 센서네트워크가 각광을 받기 시작하고 있다.
센서 네트워크의 구축에는 계측, 연산 및 무선 통신기능을 갖춘 저가격, 저전력의 센서 노드들이 사용되고 있다.
이러한 센서 노드들은 사람이 접근하기 어려운 작업공간에 살포되며 노드들 자체적으로 네트워크를 형성함으로써 측정된 정보가 형성된 네트워크를 통해 인터넷과 같은 기간망으로 전달하게 된다. 이로 인해 사용자들은 원격지에서 자연환경의 변화를 효과적으로 관측할 수 있게 되며, 이로 인해 센서 네트워크는 환경, 생태 모니터링, 지진 감시 및 군사용 등에 폭넓게 도입되고 있다.
하지만, 광범위한 측정 현장에 설치되는 센서노드들은 노드의 배터리 고갈, 장치의 파손, 센서의 노화 등의 요인에 의해 고장이 발생되거나, 정보 전달과정에서 사용되는 홉카운터의 오버플로우, 그리고 데이터와의 충돌 등과 같은 원인들로 인해 종종 데이터의 손실이 발생되었다.
이러한 데이터 손실로 인해 발생되는 분석상의 오류를 최소화하기 위한 장치 및 방법 개발이 시급한 과제로 부각되고 있다.
상기의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명에서는 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램을 통해 손실 데이터를 복원하거나, 또는 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 압축하여 원격지의 서버로 전송할 수 있으며, 원격지에서 압축데이터를 수신받아 복원한 후 분석할 수 있어, 데이터전달의 지연문제를 감소시키고, 데이터 손실로 인한 분석상의 오류를 최소화할 수 있는 센서네트워크에서의 데이터 손실 복원장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 센서네트워크에서의 데이터 손실 복원장치는,
측정하고자 하는 복수의 위치에 설치되어 온도, 습도, 조도, 초음파, 진동, 가속도의 센서 정보를 측정하고, 그 측정된 센서 정보를 연산한 후 무선통신으로 원격지의 싱크 노드(Sink Node)부로 전송하는 센서노드부와,
그 센서노드부로부터 전송된 센싱 데이터를 수신하여 데이터 로거부로 전송해주는 싱크노드부와,
그 싱크노드부로부터 전송된 데이터에 오류(데이터 손실)가 포함되어 있는지 여부를 검출하고, 오류(데이터 손실)가 존재하면 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램을 통해 손실 데이터를 복원하여 텍스트나 데이터베이 스에 저장하거나, 또는 정상 데이터가 계측되면 곧바로 텍스트나 데이터베이스에 저장하며, 수집된 고차원의 데이터를 PCA 알고리즘 프로그램을 사용하여 저차원의 데이터로 압축하여 원격 서버로 전송하는 데이터로거부와,
그 데이터로거부로부터 압축데이터 및 압축에 사용된 주성분 벡터를 수신받아 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램을 통해 압축데이터를 복원한 후 데이터 베이스에 저장하고, 인터넷이 가능한 PC나 PDA와 같은 장치를 사용하는 관련업체에 웹브라우져 및 사용자 서버 프로그램을 통해 정보를 제공하거나, 또는 인터넷 가능한 PC나 PDA와 같은 장치나 원격 서버 컴퓨터 자체내의 분석 도구를 활용하여 현장 데이터를 분석하기위해 현장관리자에게 정보를 제공하는 원격 서버로 구성됨으로서 달성된다.
또한, 본 발명에 따른 센서네트워크에서의 데이터 손실 복원방법은,
센서노드부를 통해 정상데이터를 복수회 측정하여 싱크노드부를 거쳐 데이터 로거부로 전송하는 단계와,
그 데이터 로거부에서 측정된 데이터를 이용하여 주성분을 계산하는 전처리 단계와,
그 전처리 단계에서 계산된 주성분을 이용하여 새로 측정된 데이터 집합에 오류(데이터 손실)가 포함되었는지 여부를 체크한 후, 오류(데이터 손실)가 포함된 데이터 집합에 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램을 통해 이전 데이터와 유사한 값으로 복원시키는 단계와,
그 데이터 복원이 완료되면, 텍스트나 데이터베이스에 저장한 후, PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램을 통해 데이터를 압축시키는 단계와,
압축데이터와 주성분 벡터로 이루어진 수집데이터를 통신모뎀을 통해 원격 서버로 전송하는 단계와,
원격서버에서 데이터로거부로부터 전송된 데이터를 수신받아 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램을 통해 압축데이터를 복원한 후, 데이터 베이스에 저장하고, 저장된 데이터는 인터넷이 가능한 PC나 PDA와 같은 장치를 사용하는 관련업체에 웹브라우져 및 사용자 서버 프로그램을 통해 정보를 제공하거나, 또는 인터넷 가능한 PC나 PDA와 같은 장치나 원격 서버 컴퓨터 자체내의 분석 도구를 활용하여 현장 데이터를 분석하기 위해 현장관리자에게 정보를 제공하는 단계로 이루어짐으로서 달성된다.
이상에서 설명드린 바와 같이, 본 발명에서는 센서 네트워크상에서 손실 데이터로 인해 발생되는 데이터전달의 지연문제를 감소시키고, 데이터 손실로 인한 분석상의 오류를 최소화할 수 있으며, 센서 네트워크장비의 전력장애로 인한 설정된 서비스가 중단없이 복원하여 전송시킬 수 있어, 센서 네트워크의 동작안정성을 극대화시키는 좋은 효과가 있다.
본 발명에 설명되는 PCA알고리즘은 다차원 변수들간에 존재하는 중요한 변량을 선형 결합을 통해 얻어지는 새로운 저차의 변수들로 표현하는 통계학적 모델링 기법으로 데이터의 압축 및 복원을 위한 알고리즘이다.
특히, 다차원 데이터에 존재하는 불확실성(데이터의 오류 등)을 검출하거나 손실된 데이터를 효과적으로 복구하기 위한 기법으로도 사용가능하다는 특징을 갖는다.
본 발명에서는 센서네트워크 상에서 데이터 전송시 발생된 다양한 형태의 손실 데이터를 효율적으로 복구하기 위한 PCA 기반의 데이터 복구 기법을 이용한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 센서네트워크에서의 데이터 손실 복원장치의 구성요소를 도시한 블럭도에 관한 것으로, 이는 센서노드부(10), 싱크노드부(20), 데이터 로거부(30), 원격 서버부(40)로 구성된다.
상기 센서노드부(10)는 측정하고자 하는 복수의 위치에 설치되어 온도, 습도, 조도, 초음파, 진동, 가속도의 센서 정보를 측정하고, 그 측정된 센서 정보를 연산한 후 무선통신으로 원격지의 싱크 노드(Sink Node)부로 전송하는 것으로,
이는 도 2에서 도시한 바와 같이, 환경정보를 계측하기 위한 센서들(11)과, 각 기기의 동작을 제어하는 IC칩(12)과, 센싱된 데이터를 저장하는 메모리부(13) 와, 싱크 노드로 데이터를 전송하기 위한 RF 통신부(14)와, 외부 확장을 위한 컨넥터(15)로 구성된다.
그리고, 상기 IC 칩은 휴대용 배터리로부터 전원을 공급받도록 저전력 IC로 구성된다.
본 발명에 따른 센서노드부(10)의 센서(11)는 온도센서, 습도센서, 조도센서, 초음파센서, 진동센서, 가속도센서, 강우량계로 이루어지며, 측정하고자 하는 상, 하, 좌, 우, 경사면의 위치에 복수개로 설치된다.
센서노드부(10)는 데이터로거부(30)와 연결된 싱크 노드부(20)로 데이터를 전송하는데, 이때 전송방식은 싱글 홉(Single-hop)방식과 멀티 홉(Multi-hop)방식 중 어느 하나가 선택되어 전송된다.
여기서, 싱글 홉(Single-hop)방식은 모든 센서 노드부(10)가 싱크 노드부(20)와 직접적으로 통신을 하고, 센서 노드부(10)가 싱크 노드부(20)의 통신 거리 내에 포함될 때 적용되는 방식이다.
멀티 홉(Multi-hop)방식은 모든 센서노드부(10)가 싱크 노드부(20)와 직접적으로 통신이 어려울 때 사용되며, 라우터 노드나 라우터 기능을 갖는 센서 노드부(10)를 통하여 싱크노드부(20)와 통신을 한다. 이러한 멀티 홉 상식에서의 네트워크 구조는 메쉬구조, 트리구조, 클러스터링 구조로 이루어진다.
상기 싱크노드부(20)는 그 센서노드부(10)로부터 무선으로 전송된 센싱 데이터를 수신하여 유선(RS232 통신)을 통해 연결된 데이터로거부(30)로 전송해주거나 데이터로거부(30)에서의 요청 메시지를 무선으로 연결된 센서노드부로 전송해 주는 중 중계장치이다.
본 발명에 따른 싱크노드부(20)의 구성은 도 3에서 도시한 바와 같이, 각 기기의 동작을 제어하는 IC칩(21)과, 센싱노드부(10)로부터 센싱된 데이터를 수신받는 받거나 데이터로거부(30)에서의 요청 메시지를 센싱노드부로 전송하기위한 RF 통신부(22)와, 센싱노드부(10)로부터 센싱된 데이터를 저장하는 메모리부(23)와, 센싱노드부(10)의 센싱된 데이터를 데이터 로거부(30)로 전송하는 RS232 통신부(24)와, 외부 확장을 위한 컨넥터(25)로 구성된다.
상기 데이터로거부(30)는 싱크노드부(20)로부터 전송된 데이터에 오류(데이터 손실)가 포함되어 있는지 여부를 검출하고, 오류(데이터 손실)가 존재하면 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램을 통해 손실 데이터를 복원하여 텍스트나 데이터베이스에 저장하거나, 또는 정상 데이터가 계측되면 곧바로 텍스트나 데이터베이스에 저장하며, 수집된 고차원의 데이터를 PCA 알고리즘 프로그램을 사용하여 저차원의 데이터로 압축하여 원격 서버부(40)로 전송하는 것으로, 이는 PC 또는 임베디드 장치로 이루어진다.
본 발명에 따른 데이터로거부(30)는 도 4에서 도시한 바와 같이, 제어부(31), 데이터 수신부(32), 오류 검출부(33), 오류 복원부(34), 메모리부(텍스트 또는 데이터베이스)(35), 통신모뎀(36), PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램(37)으로 구성된다.
제어부(31)는 PC나 임베디드장치로 구성되고, 전송된 데이터에 오류(데이터 손실)가 포함되어 있는지 여부를 체크 한 후, 오류(데이터 손실)가 존재하면 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램을 통해 손실 데이터를 복원하거나, 또는 압축하여 원격 서버부(40)로 전송되도록 제어하는 역할을 한다.
데이터 수신부(32)는 싱크노드부로부터 유선(RS232 통신)을 통해 데이터를 전송받는 역할을 한다.
오류 검출부(33)는 싱크노드부로부터 전송된 데이터에 포함된 오류(데이터 손실)를 검출하는 역할을 한다. 이러한 오류 검출은 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램을 통해 하기에서 설명되는 수학식 5와 수학식 6에 의해 검출된다.
오류 복원부(34)는 데이터 손실이 발생 되었을 경우 손실 데이터를 복원하는 역할을 한다. 이러한 손실 데이터를 복원하는 것은 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램을 통해 이루어진다.
메모리부(35)는 복원된 데이터 및 정상데이터를 저장하는 역할을 한다.
통신모뎀(36)은 무선 통신을 통해 원격 서버로 전송하는 역할을 한다.
PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램(37)은 오류(손실 데이터) 검출 및 복원, 수집된 전송데이터의 압축하는 역할을 한다.
상기 원격서버부(40)는 데이터로거부로부터 압축데이터 및 압축에 사용된 주성분 벡터를 수신받아 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램을 통 해 압축데이터를 복원한 후 데이터 베이스에 저장하고, 인터넷 가능한 PC나 PDA와 같은 장치를 사용하는 관련업체에 웹브라우져 및 사용자 서버 프로그램을 통해 정보를 제공하거나, 또는 인터넷 가능한 PC나 PDA와 같은 장치나 원격 서버 컴퓨터 자체내의 분석 도구를 활용하여 현장 데이터를 분석하기 위해 현장관리자에게 정보를 제공하는 곳으로, 이는 도 5에서 도시한 바와 같이, 제어부(41), 데이터수신부(42), 데이터 복원부(43), 데이터베이스부(44), 웹서버부(45), 데이터분석부(46)로 구성된다.
제어부(41)는 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램을 구동시켜 압축데이터를 복원한 후 데이터 베이스에 저장하고, 인터넷 가능한 PC나 PDA와 같은 장치를 사용하는 관련업체에 웹브라우져 및 사용자 서버 프로그램을 통해 정보를 제공하거나, 또는 위와 같은 장치나 원격 서버 컴퓨터 자체내의 분석 도구를 활용하여 현장 데이터를 분석하기위해 현장관리자에게 정보를 제공하도록 제어하는 역할을 한다.
데이터수신부(42)는 무선 통신을 통해 전송된 압축데이터와 주성분 벡터를 수신받는 역할을 한다.
데이터 복원부(43)는 PCA 알고리즘 프로그램을 통해 압축데이터를 복원시키는 역할을 한다.
데이터베이스부(44)는 복원된 데이터를 저장하는 역할을 하고, 웹서버부(45)는 저장된 정보를 인터넷 사용자에게 제공해주는 역할을 한다.
데이터분석부(46)는 PCA 알고리즘 프로그램을 통해 저장된 정보를 그래픽 또 는 도형으로 변환한 후 분석하는 역할을 한다.
다음으로, 본 발명에 따른 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램을 이용한 데이터 복구 방법에 관해 설명한다.
먼저, 상기에서 설명된 센서 노드부와, 싱크 노드부, 데이터 로거부를 통해 정상데이터를 수회 측정하고 측정된 데이터를 이용하여 주성분 벡터를 계산한다(전처리단계).
이어서, 전처리 단계에서 계산된 주성분 벡터를 이용하여 새로이 측정된 데이터집합에 오류(데이터손실)이 포함되어있는지의 여부를 확인하고, 데이터손실이 포함된 데이터 집합에 대해서는 손실 데이터 복원용 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램을 통해 이전데이터와 유사한 값으로 추정하여 적용한다.
즉, m개의 센서노드들로부터 측정되는 k스텝에서의 측정 데이터 벡터를 x(k)라 하면 이는 다음의 수학식 1과 같이 표현된다.
Figure 112008007355114-pat00001
여기서, 일예로, 센서노드가 8개가 존재하고(m=8), 각 센서 노드부로부터 700회 데이터를 수집했다면 x(k)는 다음의 표 1과 같이 된다.
Figure 112008007355114-pat00002
상기 표 1은 8개의 센서 노드부에서 700회 측정한 정상데이터 집합을 나타낸 것이다.
표 1에 나타낸 데이터는 중간에 데이터 손실이 없는 것으로 정상데이터라고 지정하며, 이를 이용한 공분산 행렬에 대한 고유값과 고유벡터를 계산하는 것을 통해 주성분 벡터를 계산한다.
계산된 공분산 행렬은 표 2와 같이 8×8 행렬 집합을 얻을 수 있다. 일예로, m=9이면 공분산 행렬은 9*9 행렬이 얻어질 것이며, m=n 이면 n*n 행렬의 공분산 행렬을 얻을 수 있다.
Figure 112008007355114-pat00003
표 2는 정상데이터를 이용하여 계산된 공분산 행렬을 나타낸다.
공분산 행렬에 대한 고유값과 고유벡터를 계산하면 다음의 표 3 및 표 4와 같이 오름차순으로 나타낼 수 있다.
Figure 112008007355114-pat00004
여기서, 표 3은 공분산 행렬에 대한 고유값을 나타낸다.
Figure 112008007355114-pat00005
여기서, 표 4는 공분산 행렬에 대한 고유벡터를 나타낸다.
상기 수학식 1의 x(k)는 다음의 수학식 2와 같이 공분산 행렬의 고유벡터를 이용하여 재표현이 가능하다.
Figure 112008007355114-pat00006
여기서, tk는 x(k)·P를 의미하며, P는 표 4의 공분한 행렬의 고유벡터를 나타낸다(P·PT는 단위행렬이 됨을 알 수 있다.).
또한, 상기 수학식 2는 고유벡터를 주성분 벡터와 주성분이 아닌 벡터로 분리하여 수학식 3과 같이 표현할 수가 있다.
Figure 112010018714860-pat00007
여기서, (~)는 주성분벡터 P를 제외한 나머지 벡터성분을 표시한 것으로, 주성분벡터 P와 구별하기 위한 표시이다.
주성분 벡터는 8개의 고유값들중에서 가장 큰 n개의 고유값에 대응되는 고유벡터를 의미한다.
즉, 각각의 고유값을
Figure 112008007355114-pat00008
이라고 했을 때, 만약 n=2 라면 가장 큰 =289.2099와 다음으로 큰 =0.9302 에 대응되는 고유벡터를 추출하여 주성분을 구할 수 있다.(n값은 사용자가 임으로 정할 수 있다.).
수학식 3에서 주성분벡터를
Figure 112008007355114-pat00009
로 놓고, 주성분벡터를 제외한 나머지 벡터 성분을
Figure 112008007355114-pat00010
로 놓는다.
이를 표 5와 같이 표현할 수가 있다.
Figure 112008007355114-pat00011
여기서, 표 5는 고유값을 2개로 할 때, 선택된 2개의 고유값에 대응되는 주성분 벡터
Figure 112008007355114-pat00012
와, 주성분벡터를 제외한 나머지 벡터 성분
Figure 112008007355114-pat00013
을 나타낸다.
수학식 3에서 주성분 벡터에 의해 계산된 결과값은 거의 계측 데이터와 같다. 수학식 3은 다음의 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112008007355114-pat00014
즉,
Figure 112008007355114-pat00015
에 의해 계산된 행렬의 각 원소들은 데이터가 정상적으로 들어오면 거의 0에 가까운 값을 갖기 때문에 무시될 수 있다.
하지만 만약 데이터 손실로 인해 측정데이터에 0값이 포함될 경우 각 원소들은 0보다 큰 값을 갖기 때문에
Figure 112008007355114-pat00016
는 데이터에 손실 발생을 추정하기 위해 사용가능하다.
이를 수학식 5와 같이 표현할 수가 있다.
Figure 112010018714860-pat00017
여기서, (~)는 주성분벡터 P를 제외한 나머지 벡터성분을 표시한 것으로, 주성분벡터 P와 구별하기 위한 표시이다.
수학식 5에서 계산된 결과값은 다음의 수학식 6과 같이 표현되는 SPE(Squared Prediction Error)에 의해 오류 추정이 가능하다.
Figure 112008007355114-pat00018
전처리 단계는 주성분 벡터를 구하는 과정까지를 나타내며, 주성분 벡터가 구해지게 되면 매번 새로운 데이터를 센서노드부로부터 계측하고, 계측된 데이터들에 대해 데이터 손실이 있는지 확인하게 된다.
본 발명에 따른 데이터 손실여부 확인은 수학식 5와 수학식 6에 의해 진행된다.
일예로, k스텝에서 측정 데이터 x(k)의 i번째 요소가 손실되었다고 가정한다면 다음의 수학식 7과 같은 측정 데이터 벡터를 나타낼 수가 있다.
Figure 112008007355114-pat00019
수학식 7을 기준으로 데이터 집합을 나타내면, 다음의 표 6과 같이 빨간색 블록으로 표현할 수가 있다.
Figure 112008007355114-pat00020
표 6은 데이터 손실이 포함된 새로이 계측된 데이터(표 1의 데이터 측정이후 새롭게 측정된 데이터를 의미)를 나타낸다.
표 6의 데이터를
Figure 112008007355114-pat00021
라 했을 때, 데이터 손실 여부를 확인하기 위해 수학식 5와 수학식 6를 이용하여 구해보면 도 6에서 도시한 바와 같은 결과를 얻을 수가 있다.
표 6에서 보면, 1~12번째(센서노드부 5) 측정 데이터에 손실이 있음을 알 수가 있다.
그러므로 도 6의 데이터 손실 여부확인이 제대로 이루어졌음을 확인할 수가 있다.
이러한 도 6과 같은 데이터 손실 여부 확인은 매 타임마다 수행이 되며, 손실이 일정 임계값 이상이 되면, 복원과정이 진행된다.
복원방법은 수학식 5에 의해 재표현된 수학식 8에 의해 진행된다.
Figure 112010018714860-pat00022
여기서, (~)는 주성분벡터 P를 제외한 나머지 벡터성분을 표시한 것으로, 주성분벡터 P와 구별하기 위한 표시이다.
수학식 8의 발상은 표 7에 의한 것이다.
Figure 112008007355114-pat00023
측정데이터의 i번째 열이
Figure 112008007355114-pat00024
의 5번째 행과 연산이 이루어짐을 미루어 짐작할 수 있고 손실데이터가 발생할 경우 [xmi(k)의 i번째 센서노드값]·
Figure 112008007355114-pat00025
의 원소는 다 0이기 때문에( [xmi(k)의 i번째 센서노드값]=0 이므로), [xmi(k)의 i번째 센서노드값] 값이 0이 아닌 정상상태의 값을 xi(k)로 가정하고, xi(k)를 이용하여 계산된
Figure 112008007355114-pat00026
의 결과를 수학식 8과 같이 더하게 되면 손실이 없었을 때의 결과 (e(k)=0)를 얻을 수 있을 것이다.
그러므로, xi(k)는 수학식 8에서 e(k)=0으로 놓고 계산할 수 있으며, 이는 수학식 9와 같이 나타낼 수가 있다.
Figure 112010018714860-pat00027
여기서, (~)는 주성분벡터 P를 제외한 나머지 벡터성분을 표시한 것으로, 주성분벡터 P와 구별하기 위한 표시이다.
다음으로, 본 발명에 따른 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램을 이용한 데이터 압축 및 복원에 관해 설명한다.
상기에서 설명한 바와 같이, 고유벡터를 주성분 벡터와 주성분이 아닌 벡터로 분리하여 수학식 3과 같이 표현할 수가 있다.
수학식 3은 수집된 데이터(x(k))를 상기에서 설명한 전처리 단계를 거쳐 계산된 주성분 벡터
Figure 112008007355114-pat00028
와 주성분 벡터를 제외한 벡터
Figure 112008007355114-pat00029
를 다음의 수학식 10과 같이 나타낼 수가 있다.
그리고,
Figure 112008007355114-pat00030
의 값은 매우 작아 거의 무시해도 괜찮기 때문에 수학식 3은 다음의 수학식 10과 같이 나타낼 수가 있다.
Figure 112010018714860-pat00031
여기서, (~)는 수학식 3에 기재된 x(k)와 구별하기 위한 표시이다
수학식 10에는 본 발명에 따른 데이터 압축 및 복원이 다 포함되어 있다.
압축 과정은 다음의 수학식 11과 같이 나타낼 수가 있다.
Figure 112008007355114-pat00032
그리고, 복원 과정은 다음의 수학식 12와 같이 나타낼 수가 있다.
Figure 112008007355114-pat00033
이하, 본 발명에 따른 센서네트워크에서의 데이터 손실 복원장치를 통한 구체적인 데이터 손실 복원방법을 설명한다.
일예로, 도 11에서 도시한 바와 같이, 사면모니터링 시스템을 설명한다.
먼저, 사면에 설치되어 변위를 측정하는 센서노드부가 설치되고, 센서 네트워크 영역에서 설치되는 센서 노드들로부터의 데이터를 수집하는 데이터 로거부가 설치되며, 현장의 데이터 로거부로부터 수집된 정보를 저장 관리하는 원격 서버부가 설치된다.
[사면에 설치되는 센서 노드부 ]
센서노드들은 센서 계측 기능 및 측정된 정보를 데이터 로거에 전송하기 위한 무선기능을 가진다.
데이터 계측 방법에는 데이터 로거부에서 정해진 시간마다 센서노드부로 데이터 요구 메시지를 송신하여 센서노드부로 하여금 측정을 요구하게 되고, 측정이 완료되면 데이터 로거부로 측정된 데이터를 전송하도록 구성된다.
일예로, 설치된 노드가 10개가 있을 때, 정해진 시간마다 데이터 로거부는 센서노드 1번부터 10번까지 데이터를 측정하도록 순차적으로 요구 메시지를 송신할 것이다(1번에게 요청하고 측정된 데이터를 수신하면, 2번에게 요청하고 ... 10번에게 요청하고 측정데이터 수신).
무선데이터는 싱크 노드부로 전송되고, 그 싱크 노드부는 시리얼 통신(RS232)으로 연결된 데이터 로거부로 측정데이터를 전송하게 된다.
다음의 표 8은 1번부터 10번까지의 데이터를 계측한 결과를 나타낸 것이다.
1번에서 10번까지 데이터를 측정이 완료되면 다음과 같이 10개의 센서데이터가 계측된다.
센서1 센서2 센서3 센서4 센서5 센서6 센서7 센서8 센서9 센서10
12.1 10.4 13.1 14.3 11.1 15.2 10.4 13.1 14.3 11.5
[센서 네트워크 영역에서 설치되는 센서 노드들로부터의 데이터를 수집하는 임베디드 또는 PC 기반의 데이터 로거부 ]
데이터 로거부에서는 PCA를 이용한 데이터 복구알고리즘 프로그램이 실행된다.
그리고, 상기에서 설명한 전처리단계를 거쳐 주성분 벡터와 주성분 벡터를 제외한 나머지 벡터는 제어부의 제어를 통해 미리 계산되었다고 가정한다.
본 발명에 따른 데이터 로거부는 정해진 시간마다 실시예 1과 같은 10개의 데이터를 계측한다.
계측된 데이터 중, 5번째 측정된 10개의 데이터(x(5))가 데이터 로거부에 수집이되었다고 가정해보면, 데이터 로거부는 수학식 5에 의해 에러값을 구하고, 수학식 6에 의해 SPE값을 계산하여 계산 결과가 사용자에 의해 설정된 임의의 임계값보다 큰지를 비교한다.
계산된 결과값이 임계값보다 크게 되면 데이터 집합 내에 데이터 손실이 발생하여 0값이 포함되었다는 것을 의미한다.
일예로, 센서 노드부 5번이 고장이 나서 6번째 측정된 데이터 집합이 다음과 같다고 하자.
즉, 데이터 로거부가 5번 노드에 센서 데이터 계측을 요구했을 때 응답이 없어 0으로 대체하게 된다. 이를 표 9과 같이 나타낼 수가 있다.
센서1 센서2 센서3 센서4 센서5 센서6 센서7 센서8 센서9 센서10
12.1 10.4 13.1 14.3 0 15.2 10.4 13.1 14.3 11.5
데이터 로거부에서 수학식 5에 의해 에러값을 구하고 수학식 6에 의해 SPE값을 구하게 되면, 도 6에서 도시한 바와 같이, 계산 결과가 설정된 임계값보다 커지게 될 것이다.
즉, 표 5 및 도 6에서 도시한 바와 같이, 1~ 12번째까지 측정된 데이터영역에 데이터 손실이 발생하여 SPE계산한 결과를 보면 임계값보다 큼을 알 수 있다. 즉 0의 포함여부를 확인할 수 있다.
이처럼, 데이터 손실이 발생되게 되면 데이터 로거부에서는 PCA에 의해 원래 측정되어져야 할 데이터와 유사한 값으로 복원하는 작업을 하게된다.
복원은 수학식 9에 의해서 이루어진다.
또한 데이터 복원이 완료되면 텍스트나 DB에 저장하게 되고 정해진 시간마다 원격 서버부에 수집된 데이터를 전송하게 된다.
[현장의 데이터 로거부로부터 수집된 정보를 저장 관리하는 원격 서버부 ]
데이터 로거부에서는 DB에 저장된 데이터를 일정 시간마다 원격 서버부로 무선 모뎀을 통해 전송하게 된다.
일예로 수집된 정보가 다음과 같다고 가정해보자.
도 7에서 도시한 바와 같이, 데이터는 16개의 센서 노드에서 1700회 측정한 데이터를 나타낸다.
이러한 파일용량이 큰 데이터를 원격의 서버에 통신 모뎀을 통해 전송하게 되면 전송시간이 오래걸려 통화료 또한 많이 소요된다.
이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 발명에서는 데이터를 압축하여 보내게 된다.
주성분 벡터 p가 전처리 단계에서 계산이 완료되었다고 한다면, 표 5에서 도시한 바와 같이, 물론 센서 노드가 10개 이기 때문에 고유벡터가 10*10 행렬이 되고, 그 중에 2개의 벡터를 선택하였기 때문에 p는 10행 2열의 값을 얻을 수 있었으나 아래와 같은 16개의 센서 노드에서 측정된 데이터를 이용하게 되면 고유벡터가 16*16 행렬로 되기 때문에 여기서 만약 주요 성분을 5개만 추출하여 주성분을 구하게 되면 16행 5열의 행렬을 얻게 된다.
그리고, 도 7에 도시된 데이터에 주성분 벡터 p를 곱해 압축을 하게 된다.
압축한 데이터는 도 8과 같다.
데이터 로거부는 도 8에서 도시한 바와 같이, 압축된 데이터와 주성분 p만 같이 보내게 되면 원격서버에서는 수학식 12에 의해 압축데이터에 주성분 p의 전치행렬을 곱해 원 데이터로 복원이 가능하다.
복원된 데이터는 거의 원 데이터와 일치하게 된다.
도 9는 복원된 데이터의 일부를 도시한 것으로, 센서 1,2,8,9,15,16 번만 표시한 파란색 라인원 원래 데이터이며 빨간색 라인은 복원데이터이다.
이상에서 설명드린 바와 같이, 본 발명에 따른 센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원장치 및 방법을 통해, 센서 네트워크 분야 뿐만 아니라 무선 통신을 이용하여 센서데이터 계측이 이루어지는 분야 또는 데이터 손실이 종종 발생될 수 있는 영역에서 활용가능할 수가 있다.
또한 도 11에서 도시한 바와 같이, 센서 네트워크 영역이 사면이 아닌, 수질계측하는 현장이 될 수도 있으며, 선박이 정착하는 구조물의 변위를 계측하는 현장이 될 수도 있고, 빌딩 모니터링 시스템과 같은 영역에도 활용할 수가 있다.
그리고, 무선 통신 영역이 아닌 유선 시스템에서도 적용이 가능하다. 485와 같은 유선시스템으로 연결된 센서 장치들의 데이터를 수집하는 영역이나 또는 네트워크를 이용하여 형성된 네트워크 시스템등에서 고장에 의해 데이터가 손실되어 문제가 발생되는 경우 손실된 데이터를 복원하기 위해 사용할 수가 있다.
일예로 항공기나 배에 설치되는 자동운항장치의 경우 센서 데이터를 감지하고 메인컨트롤러가 자동적으로 기기를 동작하게 된다.
하지만 센서가 문제가 발생할 경우 이상데이터를 검출하거나 값을 계측하지 못하게 되면 기계는 이상동작을 할 것이며, 제대로 된 운항을 하지 못하게 된다. 이럴 때 본 발명에 따른 센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원장치 및 방법을 사용하게 되면 이전 데이터와 유사한 값으로 복원되기 때문에 운항상에는 큰 문제는 발생하지 않을 것으로 보이며 이상을 감지하기 때문에 사용자에게 위험사항을 보고할 수 있어 신속한 처리를 할 수가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원장치의 구성요소를 도시한 구성도,
도 2는 본 발명에 따른 센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원 장치 중 센서노드부(10)의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 3은 본 발명에 따른 센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원 장치 중 싱크노드부(20)의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 4는 본 발명에 따른 센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원 장치 중 데이터 로거부(30)의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 5는 본 발명에 따른 센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원 장치 중 원격 서버부(40)의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 6은 본 발명에 따른 센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원 장치 중 PCA 알고리즘 프로그램을 통해 데이터 손실 여부 확인 결과를 나타내는 그래프,
도 7은 본 발명에 따른 센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원 장치 중 16개의 센서에서 1700회 측정한 데이터를 도시한 일실시예도,
도 8은 본 발명에 따른 센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원 장치 중 PCA 알고리즘 프로그램을 통해 주성분 벡터에 의해 압축된 데이터를 도시한 일실시예도,
도 9는 본 발명에 따른 센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원 장치 중 PCA 알고리즘 프로그램을 통해 복원된 데이터의 일부를 나타낸 일실시예도,
도 10은 본 발명에 따른 센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원 장치 및 방법을 사면 모니터링 시스템에 적용한 것을 도시한 일실시예도,
도 11은 본 발명에 따른 센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원 방법을 도시한 순서도.
※ 도면부호의 간단한 설명 ※
10 : 센서노드부 11 : 센서들
12 : IC칩 13 : 메모리부
14 : RF 통신부(14) 15 : 컨넥터
20 : 싱크노드부 30 : 데이터 로거부
40 : 원격 서버부

Claims (4)

  1. 측정하고자 하는 복수의 위치에 설치되어 온도, 습도, 조도, 초음파, 진동, 및 가속도의 센서 정보를 측정하고, 측정된 센서 정보를 연산한 후 무선통신으로 원격지의 싱크 노드(Sink Node)부로 전송하는 센서노드부(10)와,
    상기 센서노드부(10)로부터 전송된 센싱 데이터를 수신하여 데이터 로거부(30)로 전송해주는 싱크노드부(20)와,
    상기 싱크노드부(20)로부터 전송된 데이터에 오류(데이터 손실)가 포함되어 있는지 여부를 검출하고, 오류(데이터 손실)가 존재하면 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램을 통해 손실 데이터를 복원하여 텍스트나 데이터베이스에 저장하거나, 또는 정상 데이터가 계측되면 곧바로 텍스트나 데이터베이스에 저장하며, 수집된 정상데이터를 PCA 알고리즘 프로그램을 사용하여 압축데이터로 압축하여 원격 서버로 전송하도록 제어부(31), 데이터 수신부(32), 오류 검출부(33), 오류 복원부(34), 메모리부(텍스트 또는 데이터베이스)(35), 통신모뎀(36), PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램(37)로 이루어진 데이터로거부(30)와,
    상기 데이터로거부(30)로부터 압축데이터 및 압축에 사용된 주성분 벡터를 수신받아 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램을 통해 압축데이터를 복원한 후 데이터 베이스에 저장하고, 인터넷이 가능한 PC나 PDA로 이루어진 장치를 사용하는 관련업체에 웹브라우져 및 사용자 서버 프로그램을 통해 정보를 제공하거나, 또는 인터넷 가능한 PC나 PDA로 이루어진 장치나 원격 서버 컴퓨터 자체내의 분석 도구를 활용하여 현장 데이터를 분석하기 위해 현장관리자에게 정보를 제공하도록 제어부(41), 데이터수신부(42), 데이터 복원부(43), 데이터베이스부(44), 웹서버부(45), 데이터분석부(46)로 이루어진 원격 서버부(40)가 구성되는 센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원장치에 있어서,
    상기 데이터로거부(30)는 제어부(31)의 제어하에 상기 싱크 노드부로부터 전송된 데이터에 오류(데이터 손실)가 포함되어 있는지 여부를 체크 한 후, 오류(데이터 손실)가 존재하면 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘 프로그램을 통해 손실 데이터를 복원하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
KR1020080008929A 2008-01-29 2008-01-29 센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원장치 및 방법 KR101057029B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080008929A KR101057029B1 (ko) 2008-01-29 2008-01-29 센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080008929A KR101057029B1 (ko) 2008-01-29 2008-01-29 센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원장치 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20090083014A KR20090083014A (ko) 2009-08-03
KR101057029B1 true KR101057029B1 (ko) 2011-08-17

Family

ID=41204027

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020080008929A KR101057029B1 (ko) 2008-01-29 2008-01-29 센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101057029B1 (ko)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101112746B1 (ko) * 2010-10-01 2012-03-13 광주과학기술원 분산적 압축 센싱 및 협력 복구를 수행하는 신호 취득 장치 및 그 방법
KR101384133B1 (ko) * 2012-03-28 2014-04-14 주식회사 엘시스 센서 네트워크 환경에서의 오류 데이터 식별방법 및 이를 이용한 센서 네트워크 시스템
KR101500677B1 (ko) 2014-01-13 2015-03-18 이화여자대학교 산학협력단 선택적 데이터 압축 알고리즘을 사용하는 애드혹 네트워크 시스템 및 애드혹 네트워크에서 데이터를 전송하는 방법
KR102059500B1 (ko) * 2017-09-21 2019-12-27 한국과학기술원 Sampling기반의 DNA 데이터 보상 알고리즘
KR102130250B1 (ko) 2019-07-12 2020-07-03 충북대학교 산학협력단 네트워크 토폴로지 재구성 방법

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050145357A1 (en) 2003-09-16 2005-07-07 Rudolf Muench System for computer-aided measurement of quality and/or process data in a paper machine

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050145357A1 (en) 2003-09-16 2005-07-07 Rudolf Muench System for computer-aided measurement of quality and/or process data in a paper machine

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
이영림, 센서네트워크의 효율적 운영을 위한 PCA 및 AANN 기반 정보 전송 시스템 개발, 군산대학교 박사학위 논문, 2007.02

Also Published As

Publication number Publication date
KR20090083014A (ko) 2009-08-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102073135B1 (ko) 관리 대상 설비 이상 상태 모니터링 시스템
KR101057029B1 (ko) 센서네트워크 상황하에서의 데이터 손실 복원장치 및 방법
KR100920803B1 (ko) 사면 붕괴 모니터링 시스템 및 방법
CN108815784B (zh) 一种消防监控终端及消防安全系统
Wang et al. Anomaly detection and visual perception for landslide monitoring based on a heterogeneous sensor network
WO2002008717A1 (en) Remote monitoring method of structure
Anastasi et al. WSNs for structural health monitoring of historical buildings
EP1293784A3 (en) Error detection and fault isolation for multi-function air data probes and systems
CN110786021B (zh) 用于收集传感器数据的方法和系统
US9153122B2 (en) Environmental alert for computer systems
KR102247240B1 (ko) 비탈면 실시간 무인 감시 시스템
CN116744357A (zh) 基站故障预测方法、装置、设备和介质
Huang et al. Hierarchical outlier detection approach for online distributed structural identification
CN108510721B (zh) 触发传感器数据从无线装置传输的方法、网络节点和系统
CN105825641A (zh) 一种业务报警方法和装置
Blagojević et al. Scenario-based resilience assessment of communities with interdependent civil infrastructure systems
KR20050108008A (ko) 재난방지용 통합관리 시스템 및 그 제어방법
KR102520158B1 (ko) IoT를 이용한 도시 인프라 관리 방법 및 장치
Vilayatkar et al. Iot based weather monitoring system using raspberry pi
EP3499928A1 (en) Determining signal quality in a low-power wide-area network
US10778774B2 (en) Method and apparatus for managing urban infrastructures using internet of things
KR102247241B1 (ko) 자가 진단 기능을 가지는 비탈면 실시간 무인 감시 시스템
CN110967063A (zh) 建筑物结构安全的侦测系统及方法
Lei et al. Building a laboratory surveillance system via a wireless sensor network
KR102340526B1 (ko) LoRa 통신 기반의 사물 인터넷 음향기기 통합 제어 및 안전관리 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E902 Notification of reason for refusal
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140620

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20151013

Year of fee payment: 5

LAPS Lapse due to unpaid annual fee