KR101058155B1 - 센서 네트워크에서 측정값의 편차만 메모리의 별도 저장영역에 저장하는 센서의 측정값 저장 방법 및 센서 장치 - Google Patents

센서 네트워크에서 측정값의 편차만 메모리의 별도 저장영역에 저장하는 센서의 측정값 저장 방법 및 센서 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 센서 네트워크에서 주기적으로 측정한 값(이하 측정값)을 메모리에 저장하는 센서의 측정값 저장 방법에 있어서, (a) 현재 주기의 측정값(이하, 현재 측정값)을 입력받아 직전 주기의 측정값(이하, 직전 측정값)과의 편차를 구하는 단계, (b) 상기 편차가 임계값보다 크면 상기 현재 측정값과 측정시간을 제1 형식 데이터로 구성하여 상기 메모리의 제1 저장영역에 저장하는 단계, (c) 상기 편차가 임계값보다 작으면, 상기 편차를 제2 형식 데이터로 구성하여 상기 메모리의 제2 저장영역에 저장하는 단계, 및 (d) 상기 (c)단계에서 제2 저장영역에 저장한 상기 편차의 직전 측정값이 상기 제1저장영역에 저장된 경우이면, 상기 직전 측정값을 포함하는 제1 형식 데이터(GD)의 인덱스에는 상기 편차가 포함된 제2 형식 데이터(VD)의 주소를 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 방법 및 장치에 의하여, 편차가 임계값 이내이면 편차만 저장함으로써, 측정값의 변화가 크지 않는 경우 대부분의 측정값을 적은 비트의 편차로 저장하여 저장량을 상당히 줄일 수 있다.

Description

센서 네트워크에서 측정값의 편차만 메모리의 별도 저장영역에 저장하는 센서의 측정값 저장 방법 및 센서 장치 { A sensor or its method of storing differences of sensed data into the different area of its storage }
본 발명은 센서 네트워크에서 주기적으로 측정한 값(이하 측정값)과 직전 측정값의 편차를 구하여 편차가 임계값 이내이면 편차만 별도의 저장영역에 저장하는 센서의 측정값 저장 방법 및 센서 장치에 관한 것이다.
특히, 본 발명은 편차가 임계값 보다 크면 측정값과 시간을 제1 저장영역에 저장하고, 작으면 편차만 제2 저장영역에 저장하고, 제1 저장영역의 데이터에 해당 제2 저장영역의 주소를 기록하는 센서의 측정값 저장 방법 및 센서 장치에 관한 것이다.
또한, 본 발명은 일정한 시점 이전에 측정되어 제2 저장영역에 저장된 일련의 편차에 대하여, 대푯값을 구하여 제1 저장영역에 저장하고, 편차의 저장영역을 빈 영역으로 반환하는 센서의 측정값 저장 방법 및 센서 장치에 관한 것이다.
일반적으로, 무선 센서 네트워크란 일정 지역에서 데이터를 수집하고 무선 통신 기능을 이용하여 이웃 노드에게 전송하는 기능을 갖춘 센서들로 구성된 네트워크를 의미한다.
최근 일부 센서들은 상당한 처리 능력을 갖추어서 다양한 기능을 수행하는 경우도 있지만, 아직 상당수의 응용에서 센서라고 하면 저성능, 저전력, 저가의 센서를 의미한다. 따라서 이러한 센서들을 이용한다는 것은 일반적인 컴퓨팅 환경과는 다른 요구조건 및 제약조건을 처리해야 함을 의미한다.
이러한 저성능, 저용량, 저가의 제한된 목적만을 위해 개발된 센서는 오늘날 또 다른 컴퓨팅 패러다임을 형성하면서 많은 관심을 얻고 있다. 그 중 무선 센서를 활용한 시장 규모는 급격히 확대될 것으로 예상되고 있다. 이러한 무선 센서들은 처리성능, 저장공간, 에너지 자원, 및 무선 통신 기능 면에서 모두 제한된 성능 및 용량을 가지는 제약을 가지고 있으나, 환경 정보 수집, 수질 오염 검사, 생태계 감시 등 새로운 응용 영역에서 최적으로 동작할 수 있다. 그 중 하나가 재난방재용 SoC 분야라고 할 수 있다.
예를 들어, 해안에 정박되고 있던 유조선에서 충돌사고가 발생하여 기름이 유출되는 사고가 종종 발생하고 있다. 이러한 사고는 규모의 경중에 차이가 있지만, 매년 전세계 바다와 하천에서 빈번하게 발생한다. 사고 발생 후 유출된 오염물질은 여러 인자에 의한 복합적인 물리적ㆍ화학적 변성을 거쳐 주변 해역에 심각한 환경 변화를 일으키게 된다. 적극적인 정화노력이 있더라도 상당기간 이전의 상태로 돌아가기 힘들게 되므로, 일정 기간 동안 해당 지역에 지속적인 환경정보를 수집해야할 필요성이 생기게 된다.
이처럼 한시적으로 제한된 지역의 상태정보를 집중적으로 수집해야 하는 상황들은 실생활에서도 다양하게 발생한다. 무선 센서는 이러한 상황에서 적용할 수 있는 가장 적합한 장치 중 하나이다.
하지만 시간이 경과할수록 센서가 수집한 데이터의 양은 점점 많아지게 되고, 결국에는 지역 저장공간의 용량보다 많아지면 일부의 데이터는 소실된다. 데이터의 소실 없이 수집된 데이터를 베이스 노드에게 전달하려면 많은 양의 메시지를 전송해야 한다.
상기와 같이, 무선 센서에서 가장 중요하게 고려해야 할 사항은 제한된 자원, 특히 에너지 자원을 효율적으로 사용해야 한다는 것이다. 일반적으로 수집한 데이터는 일정 노드(대개 베이스 노드, base node)에게 전송하는데, 이 과정에서 많은 에너지 소모를 발생시킨다. 특히 베이스 노드 근처의 노드들은 빈번하게 데이터 전달 과정에 참여하게 됨으로써 에너지를 많이 낭비하게 된다.
이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 효율적인 메시지 전달 경로(routing) 설정, 메시지 크기의 축소, 데이터 수집기(data collector)의 이용 등의 방법들이 주요하게 제안되고 있다.
첫 번째 방식은 베이스 노드에게 전달하되 특정 노드에게 부하가 집중되는 것을 막도록 하는 방식이며, 두 번째 방식은 근사값을 전달하거나 네트워크 내 연산(In-Network aggregation / clustering) 과정을 미리 수행함으로써 전달해야 할 정보의 크기를 줄이려는 시도이다. 따라서 첫 번째 및 두 번째 방식은 일반적인 방식과 유사하게 동작하되 효율성을 높이려는 시도로 볼 수 있다.
세 번째 방식은 센서들은 고정되어 있고, 데이터 수집기가 네트워크 내를 이동하면서 근처의 노드들과 1- 혹은 2-홉 내의 통신을 수행하면서 데이터를 수집한다. 이 기법은 이전과 완전히 다른 방식으로 데이터를 수집할 수 있지만, 실제 데이터를 수집하는 시간이 상당하다. 따라서 이 방식은 데이터간의 일정 시간적 오차가 발생할 수 있다는 단점을 가지며, 또한 일정 시간이 경과할 때까지 데이터를 전송하지 못하는 경우에는 센서의 지역 저장공간이 부족하여 일부 측정 데이터가 소실될 수 있다는 문제점을 갖는다.
이에 따라 센서 노드 자체가 수집한 데이터의 양 자체를 줄여서 저장할 수 있는 기법이 필요하다. 물론 크기를 줄이더라도 정확성을 훼손하지도 않는 기법이 필요하다. 즉, 수집된 데이터의 크기 자체를 줄일 수 있는 기법과 수집한 데이터의 크기를 지속적으로 줄일 수 있는 기법 등이 절실하다.
본 발명의 목적은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 센서의 측정값과 직전 측정값의 편차를 구하여, 편차가 크면 측정값 전체를 저장하고 작으면 편차만 별도의 영역에 저장하는 센서의 측정값 저장 방법 및 센서 장치를 제공하는 것이다.
또한, 본 발명은 일정한 시점 이전에 측정되어 별도의 영역에 저장된 일련의 편차에 대하여 대푯값을 구하여, 이전 편차들을 대푯값으로 전환하여 저장하는 센서의 측정값 저장 방법 및 센서 장치를 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명은 센서 네트워크에서 주기적으로 측정한 값(이하 측정값)을 메모리에 저장하는 센서의 측정값 저장 방법에 있어서, (a) 현재 주기의 측정값(이하, 현재 측정값)을 입력받아 직전 주기의 측정값(이하, 직전 측정값)과의 편차를 구하는 단계, (b) 상기 편차가 임계값보다 크면 상기 현재 측정값과 측정시간을 제1 형식 데이터로 구성하여 상기 메모리의 제1 저장영역에 저장하는 단계, (c) 상기 편차가 임계값보다 작으면, 상기 편차를 제2 형식 데이터로 구성하여 상기 메모리의 제2 저장영역에 저장하는 단계, 및 (d) 상기 (c)단계에서 제2 저장영역에 저장한 상기 편차의 직전 측정값이 상기 제1저장영역에 저장된 경우이면, 상기 직전 측정값을 포함하는 제1 형식 데이터(GD)의 인덱스에는 상기 편차가 포함된 제2 형식 데이터(VD)의 주소를 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제1 및 제2 형식 데이터는 각각 상기 제1 및 제2 저장영역에 순차적으로 저장되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 측정시간은 주기 순서로 저장되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제2 형식 데이터의 길이는 N'(N'은 2이상의 정수) 비트이고, 상기 임계값인 θ의 범위는 아래의 [수식 1]에 의해 설정되는 것을 특징으로 한다.
[수식 1]
-2N'-1≤ θ ≤ 2(N'-1) -1
또한, 상기 제2 형식 데이터는 단위 메모리에 연속하여 기록하되, 상기 단위 메모리의 남은 공간이 제2 형식 데이터의 비트 수보다 작으면 다음 단위 메모리에 기록하고, 상기 제2 형식 데이터로 기록하는 편차의 직전 측정값이 상기 제1 형식 데이터로 저장된 경우이면 다음 단위 메모리의 첫 비트부터 기록하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 방법은 (e) 특정 측정시간인 검색시간에 대한 측정값 요청을 입력받으면, 상기 제1 형식 데이터의 측정값, 또는 상기 제1 형식 데이터의 측정값 및 상기 제1 형식 데이터의 인덱스가 가리키는 일련의 제2 형식 데이터들의 합을 반환하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 (e)단계는, (e1) 검색시간에 대한 측정값 요청을 입력받는 단계, (e2) 상기 검색시간보다 같거나 작으면서 가장 큰 측정시간을 저장한 제1 형식 데이터인 최근 제1 형식 데이터를 검색하는 단계, (e3) 상기 검색시간과 상기 가장 큰 측정시간이 동일하면, 상기 최근 제1 형식 데이터의 측정값을 반환하는 단계, 및 (e4) 상기 검색시간과 상기 가장 큰 측정시간이 다르면, 검색시간과 가장 큰 측정시간의 차이를 계산하여 상기 최근 제1 형식 데이터의 인덱스가 가리키는 제2 저장영역에서 상기 차이만큼의 순서에 위치하는 제2 형식 데이터를 반환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 방법은, (f) 상기 제1 형식 데이터의 측정시간으로부터 일정한 시간(이하 경과시간)이 지나면, 상기 제1 형식 데이터의 직전 주기의 제1 형식 데이터의 인덱스가 가리키는 일련의 제2 형식 데이터의 대푯값을 계산하여 상기 대푯값을 상기 인덱스에 저장하고, 상기 일련의 제2 형식 데이터가 저장된 저장영역을 빈 영역으로 반환하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 (f)단계는 현재시간에서 상기 경과시간을 차감하여 기준시간을 구하고, 상기 기준시간 보다 동일하거나 작으면서 가장 큰 측정시간을 가지는 제1 형식 데이터를 검색하고, 검색된 제1 형식 데이터 보다 이전의 데이터들에 대하여 대푯값을 구하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 대푯값은 상기 일련의 제2 형식 데이터의 편차 평균으로 계산하는 것을 특징으로 한다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 센서의 측정값 저장 방법 및 센서 장치에 의하면, 편차가 작으면 편차만 저장함으로써, 측정값의 변화가 크지 않는 경우 대부분의 측정값을 적은 비트의 편차로 저장하여 정확도를 유지하면서도 저장량을 크게 줄일 수 있는 효과가 얻어진다.
또한, 본 발명에 따른 센서의 측정값 저장 방법 및 센서 장치에 의하면, 일정한 시점 이전에 측정되어 저장된 일련의 편차를 대푯값으로 전환하여 저장함으로써, 정확도는 다소 떨어지더라도 저장공간을 획기적으로 줄일 수 있는 효과가 얻어진다. 이 경우, 일정 시간이 경과하면 정확한 값보다는 전체적인 변화가 필요하게 되는 것이 일반적이기 때문에 정확도가 다소 떨어진다 하여도 크게 문제되지 않는다.
도 1은 본 발명을 실시하기 위한 전체 센서 네트워크 구성의 일례를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 센서노드의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 메모리의 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따라 측정값을 편차에 따라 제1 및 제2 저장영역에 나누어 저장하는 일례를 도시한 도면이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 센서의 측정값 저장 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 제1 및 제2 저장영역의 구조를 도시한 도면이다.
도 8a 내지 도 8c는 본 발명의 일실시예에 따라 측정값을 편차에 따라 저장하는 일례를 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 측정값을 저장하는 알고리즘의 일례이다.
도10은 본 발명의 일실시예에 따른 측정값 질의를 처리하는 알고리즘의 일례이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따라 대푯값으로 전환하는 편차들을 선정하는 것을 설명한 도면이다.
이하, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 도면에 따라서 설명한다.
또한, 본 발명을 설명하는데 있어서 동일 부분은 동일 부호를 붙이고, 그 반복 설명은 생략한다.
먼저, 본 발명을 실시하기 위한 전체 센서 네트워크 구성의 일례를 도 1을 참조하여 설명한다.
도 1에서 도시한 바와 같이, 본 발명을 실시하기 위한 센서 네트워크는 센서노드(10)와 베이스노드(20)로 구성된다.
센서노드(10)는 주변 환경 정보를 수집하는 센서장치로서, 수집하는 정보에 따라 필요한 센서를 장착하여 정보를 수집한다. 이때, 센서에 의해 측정된 값은 측정시간을 알 수 있도록 저장되어야 한다.
바람직하게는, 센서노드(10)는 주기적으로 주변환경 데이터를 측정하여 수집한다. 이 경우, 주기 순서로도 측정시간을 알 수 있다. 예를 들어, 30초 간격으로 데이터를 수집하는 경우, 수집된 측정값은 최초 측정시간부터 30초, 1분, 1분 30초, 2분, 2분 30초 등의 순서대로 측정된다. 이때, 주기 순서 T는 1, 2, 3, 4, 5 등이다. 따라서 주기 순서 T만으로도 측정값의 측정시간을 알 수 있다.
베이스노드(20)는 센서노드(10)에서 수집된 데이터를 모두 수집하는 데이터 수집장치이다. 따라서, 센서노드(10)는 수집된 데이터를 베이스노드(20)로 전송해야 한다. 센서노드(10)는 데이터를 직접 베이스노드(20)로 전송할 수도 있고 다른 센서노드(10)를 거쳐 전송할 수도 있다.
또, 센서노드(10)는 측정된 데이터를 일정량 모은 후, 모은 데이터를 전송한다. 센서노드(10)가 베이스노드(20)로 데이터를 전송할 수 없는 경우에는 지속적으로 자신의 로컬 메모리(지역 저장영역)에 데이터를 축적한다.
다른 실시예로서, 본 발명은 베이스노드(20) 대신 데이터 컬렉터(data collector)를 이용한 센서 네트워크에서 구현될 수도 있다. 즉, 데이터 컬렉터가 각 센서노드(10)에 액세스하여 센서노드(10)에 저장된 데이터를 수집할 수도 있다.
이 경우에는 상기 데이터 컬렉터는 본 실시예의 베이스노드(20)에 대응된다.
다음으로, 본 발명의 일실시예에 따른 센서노드(10)의 구성을 도 2와 도 3을 참조하여 설명한다.
도 2에서 보는 바와 같이, 센서노드(10)는 센싱수단(11), 메모리(12), 제어부(13), 및 통신수단(14)을 포함하여 구성된다.
센싱수단(11)은 온도, 습도, 조도 등 주변환경을 측정하는 센서로서, 온도 센서, 습도 센서, 조도 센서 등이다. 센서노드(10)가 필요로 하는 센서가 센싱수단(11)으로 장착된다.
메모리(12)는 데이터를 저장하기 위한 센서노드(10)의 지역 저장영역이다. 메모리(12)의 저장용량은 일정한 용량으로 제한된다. 센싱수단(11)에 의해 측정된 데이터(측정값)는 메모리(12)에 순차적으로 저장된다. 그리고 베이스노드(20)로 전송되었거나 오래된 데이터는 빈 공간으로 반환된다.
도 3에서 보는 바와 같이, 메모리(12)는 제1 저장영역(12a)과 제2 저장영역(12b)으로 구분된다. 각 저장영역(12a, 12b)은 단위 메모리(12c)로 구성되고 각 단위 메모리(12c)에 기록된 내용은 주소에 의해 참조된다.
이때, 데이터는 시간순에 의해 순차적으로 기록되므로, 주소 0001, 0002, 0003 순으로 기록될 것이다. 만약 0001 ~ 0003의 데이터가 베이스노드(20)로 전송되면 이 영역은 빈 공간으로 반환된다. 또한, 마지막 주소 0FFF의 단위 메모리까지 모두 데이터가 기록되면 그 다음 데이터는 다시 처음 주소인 0001에 기록된다. 즉, 데이터는 메모리(12) 내에서 큐(Queue) 형태로 저장되고 관리된다.
제1 저장영역(12a)에는 측정값, 측정시간, 및 인덱스로 구성된 제1 형식 데이터(GD, Gathered Data)로 저장된다. 바람직하게는, 하나의 제1 형식 데이터(GD)는 하나 또는 복수의 단위 메모리에 저장된다. 즉, 주소에 의해 바로 제1 형식 데이터(GD)를 메모리(12)에서 읽을 수 있다.
제2 저장영역(12b)에는 현재 주기의 측정값(이하, '현재 측정값'이라 한다.)과 직전 주기의 측정값(이하, '직전 측정값'이라 한다.) 사이의 편차로 구성되는 제2 형식 데이터(VD, Variation Data)로 기록된다. 편차는 단위 메모리의 크기보다 훨씬 작은 크기이다. 따라서 하나의 단위 메모리에 다수의 제2 형식 데이터(VD)가 저장될 수 있다. 즉, 주소에 의해 단위 메모리에 저장된 데이터를 읽어들이고, 읽어들인 데이터 중에서 몇 번째 제2 형식 데이터(VD)인가를 검색하여야 원하는 주기의 편차를 찾을 수 있다.
제어부(13)는 데이터를 입력받아 처리하여 출력하거나 메모리에 처리결과를 저장하는 프로세서 또는 프로그램으로서, 범용 프로세서에 실행되는 처리 프로그램 수단으로 구성되거나, 전용 프로세서, 또는 ASIC(주문형 반도체) 등으로 구현된다.
제어부(13)는 현재 측정값을 입력받아 직전 측정값과의 편차를 구하여, 상기 편차가 임계값보다 크면 현재 측정값을 제1 저장영역(12a)에 저장하고, 임계값보다 작으면 상기 편차를 제2 저장영역(12b)에 저장한다. 또한, 제어부(13)는 제2저장영역에 저장한 상기 편차의 직전 측정값이 상기 제1저장영역에 저장된 경우이면, 상기 직전 측정값을 포함하는 제1 형식 데이터(GD)의 인덱스에는 상기 편차가 저장된 제2 형식 데이터(VD)의 주소를 저장한다.
즉, 제어부(13)는 편차가 임계값 보다 작으면 측정값 정보 전체를 저장하지않고 편차만 저장하게 함으로써 메모리의 저장공간을 효율적으로 이용한다.
예를 들어, 바닷가에서 측정 대상이 되는 정보는 온도, 습도, 풍속, 풍향, 수온, 파고, 자외선 지수 등이 있다. 여기서 수온이나 습도, 파고 같은 경우, 하루 동안 수집한 값의 변화가 대개 크지 않다. 온도나 풍속, 자외선 지수는 하루동안 어느 정도 규칙적으로 변화하되 그 값의 변화는 지역의 특성, 계절 등에 다소 영향을 받는다. 하지만 풍향 같은 경우는 거의 규칙성을 발견하기 힘들다. 편차값은 이전에 수집한 값이 일정한 규칙이 있을 경우에만 적용할 수 있으므로, 규칙성이 없는 데이터(위에서 언급한 풍향)에는 적용할 수 없다.
일반적으로 데이터를 수집하면 (시간, 측정값) 형식으로 저장하게 되며, 이는 시간이 경과할수록 시간에 비례하여 그 크기가 커지게 된다. 그러나 본 발명의 제어부(13)는 변화된 값이 작으면 변화된 값만 저장한다.
도 4는 어느 지역에서 t0 시각부터 온도 측정을 시작하여 주기적으로(이후부터 T로 표기) 수집한 데이터를 보여주고 있다. 만약 수집한 데이터가 이전 주기에 수집한 값과 비교했을 때 큰 차이가 나지 않았다면(임계값 범위 내에 있다면) 값을 저장하는 대신 이전 주기와의 편차값을 저장한다. 물론 측정한 값이 이전 주기의 값보다 크게 변화했을 때에는 이전처럼 (시간, 측정값) 형식으로 저장한다. 따라서 지역 저장공간은 앞서 설명한 바와 같이 제1 저장영역(12a)과 제2 저장영역(12b)으로 나누어,편차는 제2 저장영역(12b)에 저장되고, (시간, 측정값) 형식은 제1 저장영역(12a)에 저장된다.
통신수단(14)은 데이터를 송수신하기 위한 전송수단이다. 특히, RF, 블루투스 등 무선 데이터 통신 방식의 전송수단이다.
다음으로, 본 발명의 일실시예에 따른 센서의 측정값 저장 방법을 도 5를 참조하여 설명한다.
도 5에서 보는 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 센서의 측정값 저장 방법은, 편차에 따라 측정값을 저장하는 단계(S10), 특정 측정시간의 측정값에 대한 질의 요청을 처리하는 단계(S20), 및, 일정시간이 지난 편차들을 대푯값으로 전환하여 저장하는 단계(S30)로 구분된다.
먼저, 편차에 따라 측정값을 저장하는 단계(S10)를 설명한다.
도 6에서 보는 바와 같이, 측정값을 저장하는 단계(S10)는, (a) 현재 측정값을 입력받아 직전 측정값과의 편차를 구하는 단계(S11); (b) 상기 편차가 임계값보다 크면, 현재 측정값과 측정시간을 제1 형식 데이터(GD)로 구성하여 메모리의 제1 저장영역에 저장하는 단계(S12); (c) 상기 편차가 임계값보다 작으면, 상기 편차를 제2 형식 데이터(VD)로 구성하여 상기 메모리의 제2 저장영역에 저장하는 단계(S13); 및, (d) 상기 (c)단계에서 제2 저장영역에 저장한 상기 편차의 직전 측정값이 상기 제1저장영역에 저장된 경우이면(즉, 상기 편차가 가장 최근 주기에 제1저장영역에 저장된 측정값과 현재 측정값 사이의 편차와 동일한 경우이면), 상기 직전 측정값을 포함하는 제1 형식 데이터(GD)의 인덱스에는 상기 편차가 저장된 제2 형식 데이터(VD)의 주소를 저장하는 단계(S14)로 구분된다.
먼저, 현재 측정값을 입력받아 현재 측정값과 직전 측정값의 편차를 구한다(S11). 즉, 편차는 현재 "측정값 - 직전 측정값"으로 계산된다.
이때, 현재 측정값이 최초 측정값이면 현재 측정값을 제1 저장영역(12a)에 제1 형식 데이터(GD)로서 저장한다. 또한, 상기 편차가 임계값보다 크면, 현재 측정값과 측정시간을 제1 형식 데이터(GD)로 구성하여 메모리의 제1 저장영역에 저장한다(S12). 임계값에 대하여 구체적인 설명은 후술한다.
도 7에서 보는 바와 같이, 제1 형식 데이터(GD)는 (시각, 측정값) 형식이 아니라 (시각, 측정값, 인덱스) 형식으로 되어 있다. GD 데이터의 다음 주기에 측정한 값들이 임계값 범위 내에 있게 된다면, 이 측정값 대신 편차값이 VD로 저장될 것이다. 따라서 GD의 인덱스는 현 시각 다음 주기의 측정값이 저장될 VD 행을 가리키는 용도로 사용된다. GD의 인덱스는 초기값은 NULL로 기록된다. 아직 다음 주기의 측정값을 알 수 없기 때문이다.
다음으로, 편차가 임계값보다 작으면, 편차를 제2 형식 데이터(VD)로 구성하여 제2 저장영역(12b)에 저장한다(S13).
제2 저장영역(12b)에 되는 제2 형식 데이터(VD)는 편차값이므로 이 데이터를 위해 큰 크기의 공간을 할당할 필요는 없다. 이를 위해, 도 7에서 보는 바와 같이, 제2 저장영역은 N 비트 데이터(또는 단위 메모리) 배열로 만든다. 이 영역을 다시 균등한 N'비트 크기로 나눈다. 따라서 하나의 단위 메모리에 저장할 수 있는 편차의 개수 m은 다음 [수학식 1]과 같다.
[수학식 1]
m = [N/N']
단, N은 단위 메모리의 크기이고, N'은 편차(또는 VD)의 크기이다.
이때, N'의 크기는 임계값(threshold) θ의 범위가 된다. 임계값 θ의 범위는 다음 [수학식 2]와 같이, N' 비트로 표현된다.
[수학식 2]
-2N'-1≤ θ ≤ 2(N'-1) -1
단, N'은 편차(또는 VD)의 크기이다.
즉, 수집한 값이 이전 주기의 측정값과의 편차가 임계값 범위 내에 있다면 VD로 적당한 위치에 삽입된다. 바람직하게는, VD는 제2 저장영역에 순차적으로 저장된다. 특히, 제2 저장영역의 단위 메모리 내에서도 연속적으로 저장된다.
한편, 제2 저장영역에 저장한 VD의 직전 측정값이 제1 형식 데이터(GD)로 저장된 측정값이면, 직전 측정값의 제1 형식 데이터(GD)의 인덱스에는 VD가 저장된 단위 메모리의 주소를 기록한다(S14). 즉, 주기 tk의 측정값이 GD로 저장되고 주기 tk+1의 측정값이 VD로 저장되면, 주기 tk의 측정값 GD의 인덱스에는 주기 tk+1의 VD가 저장된 주소를 기록한다.
상기한 편차에 따라 측정값을 저장하는 단계(S10)를 도 4의 데이터를 이용하여 일례를 도 8을 참조하여 설명한다.
도 4의 측정값은 크기의 변화가 크지 않은 데이터이므로, 소수점 이하만을 정수로 계산하여 저장하도록 한다. 즉 0.1일 경우에는 1만 저장하는 방식을 취한다. 도 8에서는 제2 저장영역(12b)의 단위 메모리는 20비트이며(N), 하나의 편차(또는 제2 형식 데이터)를 저장하기 위해 4비트(N')를 할당하였다. 따라서 임계값의 범위는 -23 ~ 23-1이다. 0.1을 1만 저장하므로, 범위는 -8 ~ 7이지만, 본 예제에서는 실제로 -0.8 ~ 0.7을 의미한다.
도 8a에서 보는 바와 같이, 먼저 t0 시점에 측정값 10.3을 얻었으며, 이 경우는 이전 값이 없으므로 자동적으로 GD의 (0, 10.3, NULL) 형식으로 삽입된다.
T 시각이 경과하여 t1 시각에 10.8을 얻었다. 가장 최근의 GD 데이터의 측정 시각과 비교해보면 1 주기 차이가 나므로, GD 데이터의 측정값이 10.3과의 편차를 계산한다. 이 값(0.5)은 임계값 범위 내에 있으므로 VD로 저장하고 인덱스 값을 변경한다. 즉, GD의 (0, 10.3, NULL)의 인덱스 NULL은 "0"으로 변경되어, (0, 10.3, 0)으로 변경된다.
t2 시점에서 얻은 값은 11.5이다. 이전 주기 값은 10.8 이므로, 편차값(0.7)은 임계값 범위를 벗어나지 않아서 VD로 저장한다.
하지만 t3에 수집한 값은 이전 주기값보다 1.0이 더 크며, 따라서 남은 VD 영역은 버리고 제1 저장영역에 새로운 단위 메모리의 GD 행을 만들어 넣게 된다.
도 8b는 주기 t7까지 완료되었을 때의 제1 저장영역과 제2 저장영역의 상태를 보여준다. 즉, 주기 t0 ~ t7까지 모두 8개의 측정값 중에서 주기 t0과 t3의 측정값만 제1 형식 데이터(GD)로 저장되고, 나머지 6개의 측정값은 모두 편차만 VD로 제2 저장영역에 저장되고 있음을 알 수 있다. 또, 주기 t0과 t3의 측정값만 제1 형식 데이터(GD)의 인덱스는 각각 0000, 0001로 VD의 주소를 가리키고 있다.
즉, 모두 측정값 전체를 저장하였다면, 8개의 단위 메모리가 사용되어야 하나, 상기 예제에서는 4개의 단위 메모리만 사용되고 있음을 알 수 있다. 따라서 메모리의 저장공간을 효율적으로 사용되고 있음을 알 수 있다.
다음으로, 직전 측정값 및 제2 저장영역의 VD행에서의 저장위치를 계산하는 방법을 보다 구체적으로 설명한다.
GD 및 VD 데이터 외에, 현재시각(current)이라는 변수를 사용한다. 현재시각 변수에는 기본적으로 현재 주기값(주기 시각)을 저장한다. 즉, 현재시각 변수(current)는 초기값으로 0을 가지며, 매 주기마다 1씩 증가한다. 예를 들어 현재시각 변수(current) 값이 t이라면 센서노드(10)가 동작하기 시작한 시점부터 t×T 시각이 경과되었음을 의미한다.
현재시각(current) 변수와 가장 최근의 GD 데이터 값을 이용하여, 현재 측정값의 편차가 저장될 VD의 위치와, 직전 측정값을 알 수 있다. 즉, 제2 저장영역(12b)의 하나의 단위 메모리에는 m 개의 편차값이 저장될 수 있으므로, 현재 측정값의 편차가 몇 번째 단위 메모리 상에서 어느 위치에 저장되어야 할지를 결정해야 한다.
가장 최근의 GD 데이터는 (시각, 측정값, 인덱스)로 저장된다. 이때, GD데이터의 시각을 "기준시각"이라고 하고, 인덱스가 가리키는 주소를 Idx 이라고 부르기로 한다.
이때, 현재 측정값의 편차가 저장될 위치 P는 다음 [수학식 3]과 같다.
[수학식 3]
P = current - 기준 시각
즉, 단위 메모리 Idx에서 P번째 위치이다.
먼저 P 값은 0보다 큰 양수를 가지게 된다. P가 1이라면 가장 최근 GD 데이터의 바로 다음 주기이며, 이 경우 GD의 인덱스 Idx는 NULL 값을 가지고 있다. 따라서 해당 GD 데이터의 인덱스 값을 제2 저장영역의 새로운 단위 메모리의 주소(VD 행 번호)로 변경한다. P가 1보다 큰 값을 가진다면, GD의 인덱스 Idx가 가리키는 제2 저장영역의 단위 메모리(VD 행)의 P 번째 위치에 현재 수집한 값의 편차값을 저장하면 된다.
한편, 도 8c와 같이, 도 8b에서 주기 t8 ~ t11까지의 편차가 추가적으로 모두 제2 저장영역에 저장될 수 있다. 주기 t12에서의 P는 12(현재 주기)에서 3(최근 GD데이터의 시각)을 뺀 9(=12-3)이다. 인덱스 Idx의 9번째 위치가 아니라 인덱스 Idx +1의 4번째 위치이다.
따라서 [수학식 3]의 저장 위치 P는 다음 [수학식 4]의 저장주소 Idx'과 저장위치 P로 다시 표시될 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112010059256620-pat00001
한편, 직전 측정값을 별도의 변수로 저장하지 않으면 직전 측정값을 바로 알 수 없다. 이 경우, 직전 측정값은 저장된 측정값으로부터 계산되어야 한다.
직전 측정값이 GD에 저장되어 있다면 GD를 읽어오면 바로 측정값을 알 수 있다. 그러나 만약 직전 측정값이 편차로만 VD로 저장되어 있다면, 그 값은 가장 최신의 GD의 값을 기준으로 한 편차이다. 따라서 직전 측정값을 계산하려면 최근 GD의 측정값부터 GD가 가리키는 VD의 모든 값을 더해야 한다.
도 8c와 같이, 편차가 여러 단위 메모리에 저장된 경우, 각 행의 모든 편차를 더하여야 한다.
따라서 직전 측정값 vj은 다음 [수학식 5]와 같이 계산될 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112010059256620-pat00002
단, VD[i][j]는 제2 저장영역의 단위 메모리 주소 i에서 j번째 위치하는 제2 형식 데이터의 편차이다. 또한, idx'과 P는 [수학식 4]에 의해 구해지는 값이다. 또, va는 가장 최근의 GD 데이터의 측정값이다.
상기와 같은 설명한 저장방법의 알고리즘은 도 9에서 보는 바와 같다.
다른 실시예로서, 직전 측정값을 항상 저장해둘 수 있다. 이 경우, 상기 [수학식 5]와 같은 계산을 할 필요가 없어 계산량을 줄일 수 있으나, 이 경우 직전 측정값을 저장해야 하는 저장공간을 필요로 한다.
다음으로, 특정 측정시간의 측정값에 대한 질의 요청을 처리하는 단계(S20)를 구체적으로 설명한다.
측정값에 대한 질의요청은 특정 시점에 해당하는 값을 읽는 질의와 이를 응용한 질의 모두가 가능하다. 즉 tquery 주기의 값을 읽을 수 있다면, 특정 영역내의 값을 읽는 질의는 이를 응용하는 것이므로 동일하게 동작할 수 있다. 따라서 여기서는 질의는 특정 시점에 값을 읽는 질의를 의미한다.
질의처리를 하기 위해서는 특정 시점에 해당하는 tquery 값을 넘겨받아야 한다. 앞서 저장단계(S10)에서 저장 데이터를 GD 및 VD로 구분하여 저장하고, VD에 저장된 데이터는 연관된 GD 데이터 값을 이용하여 계산하는 방식으로 되어 있다.
이와 관련된 내용은 도 10의 알고리즘과 같다.
도 10에서 보는 바와 같이, 먼저 질의 시점과 가장 가까운 과거의 GD 데이터(즉, 최근 제1 형식 데이터)를 찾아야 한다. 이후 tquery 시점까지 몇 개의 편차값이 있는지 계산한다(2번행). 만약 편차값이 여러 행의 VD에 저장되어 있다면 이 값들을 모두 더한 값이 원하는 결과값이 된다(7-12번행). 물론 원하는 질의 시점이 GD 시점과 동일하다면 이러한 과정은 필요없게 된다.
이것은 앞서 [수학식 5]와 같이 설명한 직전 측정값을 계산하는 과정과 동일하다.
다음으로, 일정시간이 지난 편차들을 대푯값으로 전환하여 저장하는 단계(S30)를 도 11을 참조하여 구체적으로 설명한다.
앞서 설명한 편차를 이용하여 저장하는 방법을 이용하게 되면, 여러 주기의 데이터를 몇 개의 GD 및 VD 행에 저장할 수 있어서 정확성을 유지하면서도 전체 저장용량은 줄일 수 있었다.
하지만, 일정 시점이 지난 과거의 데이터는 정확한 값 대신 대푯값(예를 들면 평균값)을 이용하는 경우가 많다. 이 경우, 다소 정확성을 떨어뜨리더라도 저장공간의 효율을 높이려는 응용이 있다면, 대푯값을 이용하여 보다 공간 효율을 높일 수 있다.
앞서 언급하였듯이, VD 데이터는 GD 데이터를 이용하여 계산하는 방식을 취한다. 이때 연속한 GDi와 GDi+1 사이의 주기의 측정값들은 편차값의 형식으로 GDi가 가리키는 일련의 VD에 저장되어 있다. GDi에는 정확한 값이 기록되어 있으므로 연관된 일련의 VD 데이터는 대푯값으로 전환하고, 필요없게 된 GDi 행의 인덱스 부분에 그 대푯값을 저장하도록 하면 된다. 이런 방식으로 동작하면 일정 시점 이전 과거의 모든 VD 영역은 모두 해제(빈 공간으로 반환)되므로 저장효율이 급격하게 향상될 수 있다.
즉, 제1 형식 데이터의 측정시간으로부터 일정한 시간(이하 경과시간)이 지나면, 상기 제1 형식 데이터의 직전 데이터의 인덱스가 가리키는 일련의 제2 형식 데이터의 대푯값을 계산하여, 상기 대푯값을 상기 인덱스에 저장하고, 상기 일련의 제2 형식 데이터가 저장된 저장영역을 빈 영역으로 반환한다(S30). 이때, 현재시간에서 상기 경과시간을 차감하여 기준시간을 구하고, 상기 기준시간 보다 동일하거나 작으면서 가장 큰 측정시간을 가지는 제1 데이터 형식을 검색하고, 검색된 제1 형식 데이터 보다 이전의 데이터들에 대하여 대푯값을 구한다.
일정 시점 이전의 과거의 데이터는 VD가 없으며, 또한 GD의 인덱스도 인덱스의 의미가 아니라 연관된 VD의 대푯값이 된다. 따라서 그 일정 시점을 저장하는 Prev 라는 변수를 유지하도록 한다. 주기적으로 과거의 데이터를 변경하는 작업을 수행하게 되면, 이전 질의 처리 과정처럼 Prev 근처의 GDi 행을 찾아야 한다. 하지만 이 경우에는 가장 가까운 과거의 GDi가 아니라 그 직전 GDi-1를 찾아야 한다. 왜냐하면 Prev 이후의 데이터는 정확성을 유지해야 하며, 따라서 GDi가 가리키는 VD는 유지되어야 하기 때문이다. 도 11에서 보는 바와 같이, Prev 이후 표시된 부분은 남겨두어야 하기 때문에 GDi-1을 찾아서 GDi-1부터 과거의 모든 VD들은 대푯값으로 변환하면 된다.
바람직하게는, 대푯값은 상기 일련의 제2 형식 데이터(VD)의 편차 평균으로 계산된다.
이상, 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 실시 예에 한정되는 것은 아니고, 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 물론이다.
본 발명은 센서의 측정값과 직전 측정값의 편차를 구하여, 편차가 크면 측정값 전체를 저장하고 작으면 편차만 별도의 영역에 저장하는 센서 장치를 개발하는 데 적용이 가능하다.
또, 본 발명은 일정한 시점 이전에 측정되어 별도의 영역에 저장된 일련의 편차에 대하여 대푯값을 구하여, 이전 편차들을 대푯값으로 전환하여 저장하는 센서의 측정값 저장 방법 및 센서 장치를 개발하는 데 적용이 가능하다.
10 : 센서노드 20 : 베이스노드
11 : 센싱수단 12 : 메모리
12a : 제1 저장영역 12b : 제2 저장영역
12c : 단위 메모리 13 : 제어부
14 : 통신수단

Claims (12)

  1. 센서 네트워크에서 주기적으로 측정한 값(이하 측정값)을 메모리에 저장하는 센서의 측정값 저장 방법에 있어서,
    (a) 현재 주기의 측정값(이하, 현재 측정값)을 입력받아 직전 주기의 측정값(이하, 직전 측정값)과의 편차를 구하는 단계;
    (b) 상기 편차가 임계값보다 크면 상기 현재 측정값과 측정시간을 제1 형식 데이터로 구성하여 상기 메모리의 제1 저장영역에 저장하는 단계;
    (c) 상기 편차가 임계값보다 작으면, 상기 편차를 제2 형식 데이터로 구성하여 상기 메모리의 제2 저장영역에 저장하는 단계; 및,
    (d) 상기 (c)단계에서 제2 저장영역에 저장한 상기 편차의 직전 측정값이 상기 제1저장영역에 저장된 경우이면, 상기 직전 측정값을 포함하는 제1 형식 데이터(GD)의 인덱스에는 상기 편차가 포함된 제2 형식 데이터(VD)의 주소를 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 센서의 측정값 저장 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 및 제2 형식 데이터는 각각 상기 제1 및 제2 저장영역에 순차적으로 저장되는 것을 특징으로 하는 센서의 측정값 저장 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 측정시간은 주기 순서로 저장되는 것을 특징으로 하는 센서의 측정값 저장 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제2 형식 데이터의 길이는 N'(N'은 2이상의 정수) 비트이고, 상기 임계값인 θ의 범위는 아래의 [수식 1]에 의해 설정되는 것을 특징으로 하는 센서의 측정값 저장 방법.
    [수식 1]
    -2N'-1≤ θ ≤ 2(N'-1) -1
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제2 형식 데이터는 단위 메모리에 연속하여 기록하되,
    상기 단위 메모리의 남은 공간이 제2 형식 데이터의 비트 수보다 작으면 다음 단위 메모리에 기록하고,
    상기 제2 형식 데이터로 기록하는 편차의 직전 측정값이 상기 제1 형식 데이터로 저장된 경우이면 다음 단위 메모리의 첫 비트부터 기록하는 것을 특징으로 하는 센서의 측정값 저장 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    (e) 특정 측정시간인 검색시간에 대한 측정값 요청을 입력받으면, 상기 제1 형식 데이터의 측정값, 또는 상기 제1 형식 데이터의 측정값 및 상기 제1 형식 데이터의 인덱스가 가리키는 일련의 제2 형식 데이터들의 합을 반환하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 센서의 측정값 저장 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 (e)단계는,
    (e1) 검색시간에 대한 측정값 요청을 입력받는 단계;
    (e2) 상기 검색시간보다 같거나 작으면서 가장 큰 측정시간을 저장한 제1 형식 데이터인 최근 제1 형식 데이터를 검색하는 단계;
    (e3) 상기 검색시간과 상기 가장 큰 측정시간이 동일하면, 상기 최근 제1 형식 데이터의 측정값을 반환하는 단계; 및,
    (e4) 상기 검색시간과 상기 가장 큰 측정시간이 다르면, 검색시간과 가장 큰 측정시간의 차이를 계산하여 상기 최근 제1 형식 데이터의 인덱스가 가리키는 제2 저장영역에서 상기 차이만큼의 순서에 위치하는 제2 형식 데이터를 반환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 센서의 측정값 저장 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    (f) 상기 제1 형식 데이터의 측정시간으로부터 일정한 시간(이하 경과시간)이 지나면, 상기 제1 형식 데이터의 직전 주기의 제1 형식 데이터의 인덱스가 가리키는 일련의 제2 형식 데이터의 대푯값을 계산하여 상기 대푯값을 상기 인덱스에 저장하고, 상기 일련의 제2 형식 데이터가 저장된 저장영역을 빈 영역으로 반환하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 센서의 측정값 저장 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 (f)단계는 현재시간에서 상기 경과시간을 차감하여 기준시간을 구하고, 상기 기준시간 보다 동일하거나 작으면서 가장 큰 측정시간을 가지는 제1 형식 데이터를 검색하고, 검색된 제1 형식 데이터 보다 이전의 데이터들에 대하여 대푯값을 구하는 것을 특징으로 하는 센서의 측정값 저장 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 대푯값은 상기 일련의 제2 형식 데이터의 편차 평균으로 계산하는 것을 특징으로 하는 센서의 측정값 저장 방법.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  12. 센서 네트워크에서 주기적으로 측정한 값(이하 측정값)을 저장하는 센서 장치에 있어서,
    측정시간, 측정값, 및 인덱스로 구성된 제1 형식 데이터를 저장하는 제1 저장영역, 및, 편차로 구성된 제2 형식 데이터를 저장하는 제2 저장영역으로 구분되는 메모리;
    현재 주기의 측정값(이하, 현재 측정값)을 입력받아 직전 주기의 측정값(이하, 직전 측정값)과의 편차를 구하여, 상기 편차가 임계값보다 크면 상기 현재 측정값을 제1 저장영역에 저장하고, 임계값보다 작으면 상기 편차를 제2 저장영역에 저장하는 제어부를 포함하고,
    상기 제어부는 제2 저장영역에 저장한 상기 편차의 직전 측정값이 상기 제1저장영역에 저장된 경우이면, 상기 직전 측정값을 포함하는 제1 형식 데이터의 인덱스에 상기 편차가 포함된 제2 형식 데이터의 주소를 저장하는 것을 특징으로 하는 센서 장치.
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