KR101097788B1

KR101097788B1 - 무선 센서 네트워크에서 센서 노드 간 위치계산 방법

Info

Publication number: KR101097788B1
Application number: KR1020090098963A
Authority: KR
Inventors: 윤영득; 강태인; 윤채운; 남일원
Original assignee: 국방과학연구소
Priority date: 2009-10-16
Filing date: 2009-10-16
Publication date: 2011-12-23
Also published as: KR20110041923A

Abstract

본 발명은 본 발명은 다수의 센서노드로 구성된 계층적 구조의 멀티 홉 센서네트워크에서 각 센서노드의 절대 좌표 정확도 및 위치계산 처리 성능을 향상시키는 기술에 관한 것으로,

본 발명의 특징은 위치인식 정확도를 높이기 위해 집중형 위치인식 기법인 MDS 알고리즘을 사용하며, MDS 알고리즘 사용시 모든 노드에 대해 MDS 알고리즘을 일괄 수행하는 대신 앵커노드3개와 위치계산이 필요한 노드를 하나씩 추가하면서 전체 노드에 대해 위치인식을 반복적으로 수행함으로써, 센서 노드 간의 위치를 정확히 계산하고, MDS 알고리즘의 계산의 복잡도를 감소 시켜 위치인식 계산 수행 시간을 단축시킨다.

센서노드, 무선 네트워크, 위치계산

Description

무선 센서 네트워크에서 센서 노드 간 위치계산 방법{METHOD FOR CALCULATING LOCATION OF CENSOR NODES IN MOBILE CENSOR NETWORK}

본 발명은 무선 센서 네트워크 환경에서 센서노드간 위치계산 방법에 관한 것이다.

무선 센서 네트워크에 있어서, 일반적으로 센서 네트워크에 존재하는 제한된 앵커노드(Anchor Node)를 이용하여 각 센서노드의 절대좌표를 계산하기 위한 거리 기반 위치 인식 수행 방법으로 계산 주체를 기준으로 집중형 위치인식 방법과 분산 위치인식 방법으로 나뉜다.

첫째, 집중형 위치인식 방법의 경우, 무선 센서 네트워크에서 많은 통신량(network traffic)이 발생한다는 단점이 있다. 그러나, 싱크(sink) 노드 및 서버를 통해 복잡한 연산을 수행함으로써 보다 정확한 위치를 구한다는 장점이 있다.

둘째, 분산 위치인식 방법은, 무선 센서 네트워크에서 주위 노드와의 통신을 이용하여 각자가 위치인식을 수행하는 방법이다. 분산 위치인식 방법에는, 클러스터 기반의 "스칼러(scalable) 위치인식" 방법 혹은 "자가 위치인식" 방법이 있다. 한편, 이러한 분산 위치인식 방법은 계산량을 주위 노드에 퍼뜨림으로써, 단일 노 드의 계산량을 줄이고 노드의 추가/제거 시 보다 빠르고 용이하게 위치인식이 가능하다는 장점이 있다. 그러나, 분산 위치인식 방법은 계산에 필요한 센서 네트워크상의 데이터의 제약 및 센서노드 하드웨어의 한계로 복잡한 연산이 어렵다는 단점이 있다.

MDS(Multidimensional Scaling)란 차원의 개체간의 관계를 나타내는 자료로부터 그들의 비유사성을 저차원의 공간에 기하학적으로 나타내는 다변량(multivariate) 데이터 분석 기법이며, 개체간의 관계는 근접정도(proximity, 유사성 또는 비유사성)의 측정을 통해 표현된다.

종래기술은 노드의 위치를 계산할 때, 모든 센서노드를 한번에 MDS 알고리즘을 수행한는데, 이는 위치 인식의 오차가 발생하고, MDS 알고리즘 계산이 복잡한 기술적 한계가 있다.

본 발명은, 종래 모든 센서노드에 대해 MDS 알고리즘을 수행함으로써 발생하는 위치 인식의 오차를 줄이고, 또한 MDS 알고리즘 계산을 줄이는 것이다. 이를 위해, 본 발명은 집중형 위치인식 기법인 MDS 알고리즘을 이용하여 노드의 위치 계산을 수행하는데 있어서, 모든 노드에 대해 일괄 수행하는 대신 앵커노드 3개와 위치계산이 필요한 노드를 하나씩 추가하면서 전체 노드에 대해 위치인식을 반복 수행한다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 무선 네트워크에서의 노드 위치 계산 방법은

(a) 싱크노드 (또는 서버)에서 위치인식 수행 메시지를 클러스터 내의 노드들에게 보내는 단계와; (b) 상기 메시지를 수신한 노드들이 인접 노드의 정보를 상기 싱크노드 (또는 서버)로 전달하는 단계와; (c) 상기 노드들로부터 인접 노드의 정보를 받은 후, 상기 싱크노드 (또는 서버)가 상관관계가 높은 3개의 앵커노드와, 특정 노드를 이용하여 MDS 알고리즘을 수행하는 단계와; (d) 상기 싱크노드 (또는 서버)가 MDS 알고리즘을 반복 수행하여, 상기 노드들의 상대좌표를 획득하는 단계와; (e) 상기 싱크노드 (또는 서버)각 상기 획득한 노드들의 상대좌표를 절대좌표로 변환하는 단계와; (f) 상기 싱크노드가 상기 변환한 절대좌표를 WGS84 좌표계로 재변환하여 상기 클러스터 내의 상기 노드들의 절대좌표를 구하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 (e) 단계는

상기 3개의 앵커노드와 상기 특정 노드의 계산된 상대좌표와의 관계를 이용해서 좌표의 이동, 회전, 반사를 통해 상대좌표를 절대좌표에 매칭하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 절대좌표는

TM 또는 UTM 좌표계 인 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 특정노드는

상기 3개의 앵커노드와 상관관계가 높은 노드인 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 인접 노드의 정보는

클러스터 정보와, 자신의 노드 정보(ID)와, 인접 노드들의 정보(ID)와, 그리고 인접 노드들과의 거리 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 무선 네트워크의 MDS 알고리즘 수행 방법은,

(A) 네트워크 내의 전체노드로부터 인접 노드의 정보를 수신하여 센서 노드간 거리가 가까운 앵커노드 3개와, 상기 3개의 앵커노드와 근거리의 센서 노드를 기본 단위로 선택하는 단계와;(B) 상기 기본단위로 선택한 노드를 MDS 연산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 전체노드에 대하여 상기 (A) 및 (B) 단계를 반복 수행하여 상기 전체 센서 노드의 위치를 계산하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 한다.

바람직하게는, 상기 인접 노드의 정보는

또한, 상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 무선 센서 네트워크의 센서노드 간 위치 계산 방법은,

다수의 센서노드로 구성된 계층적 구조의 멀티 홉 센서네트워크에서 각 센서노드의 절대 좌표 정확도 및 위치계산 처리 성능을 향상시키기 위한 무선 센서 네트워크의 센서노드 간 위치 계산 방법으로서,

상기 다수의 센서노드로부터 인접노드의 정보를 수신하는 단계와;

상기 수신한 인접노드의 정보를 이용하여, 앵커노드 3개와 위치계산이 필요한 노드를 기본단위로 선택하여 MDS 알고리즘을 수행하는 단계와;

상기 앵커노드 3개와 위치계산이 필요한 또 다른 노드를 기본단위 선택하여 MDS 알고리즘을 반복 수행함으로써, 상기 다수의 센서노드의 위치를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 MDS 알고리즘을 반복 수행하여, 상기 센서 노드들의 상대좌표를 획득하는 단계와; 상기 획득한 노드들의 상대좌표를 절대좌표로 변환하는 단계와; 상기 싱크노드가 상기 변환한 절대좌표를 WGS84 좌표계로 재변환하여 상기 클러스터 내의 상기 노드들의 절대좌표를 구하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 인접 노드의 정보는

본 발명은 위치인식 알고리즘에 MDS를 적용함으로써 위치인식 오차를 감소시키며, 3개의 앵커노드를 기본단위로 하여 위치인식 계산을 처리함으로써, MDS 알고리즘의 계산의 복잡도를 감소 시켜 위치인식 계산 수행 시간을 단축하는 효과가 있다.

본 발명은 멀티 홉 센서 네트워크에 적용된다. 그러나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하지 않고 타 기술에 적용될 수도 있다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구서요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항복들 중의 어느 항목을 포함한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 거이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또 는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않 는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명에 바람직한 실시 예를 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어 도면 부호에 상관없이 동일하거나 대응하는 구성요소는 동일한 참조번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

본 발명의 기본 개념은, 1) 다수의 센서노드로 구성된 계층적 구조의 멀티 홉 센서네트워크에서 각 센서노드의 절대 좌표 정확도 및 위치계산 처리 성능을 향상시키기 위하여, 2) 위치인식 정확도를 높이기 위해 집중형 위치인식 기법인 MDS 알고리즘을 사용하며, 3) MDS 알고리즘 사용시 모든 노드에 대해 MDS 알고리즘을 일괄 수행하는 대신, 앵커노드3개와 위치계산이 필요한 노드를 하나씩 추가하면서 전체 노드에 대해 위치인식을 반복적으로 수행함으로써, 위치인식 오차를 감소시키고, MDS 알고리즘 계산의 복잡도를 감소시킨다.

도면 1은 본 발명의 일 실시 예로서, 노드들의 위치 인식 과정을 나타낸 순서도이다.

도면 2는 본 발명의 일 실시 예로서, 위치인식 과정을 수행하는 블록도이다. 도 2에서, 각 점은 센서 노드를 나타내며, 기본 단위인 앵커노드 3개와 위치인식이 필요한 노드 1개로 단계별로 MDS 알고리즘이 수행되어 전체 노드를 계산하는 과정을 도시한 것이다.

도 1 및 도2를 참조하여 본 발명의 실시 예를 간략하게 설명하면 다음과 같다. 먼저 싱크노드 (또는 서버)에서 위치인식 수행 메시지를 노드들에게 보내면, 이 메시지를 받은 노드들은 인접 노드의 정보를 싱크노드 (또는 서버)로 보낸다. 노드들로부터 인접 노드의 정보를 받은 후, 싱크노드 (또는 서버)는 가장 상관관계가 높은 앵커노드와, 이들과 상관관계가 높은 노드를 이용하여 MDS 알고리즘을 수행한다.

싱크노드 (또는 서버)는 MDS 수행한 결과로서, 노드들의 상대좌표를 획득하게 된다. 싱크노드 (또는 서버)는 MDS 수행하여 획득한 노드들의 상대좌표의 거리를, 기본 단위로 사용하는 절대좌표로 변환해야 한다. 이러한 절대좌표로 변화하기 위해 계산된 결과 좌표를, 다시 TM 또는 UTM 좌표계로 변환한다. 한편, 3개의 앵커노드와 이들 노드의 계산된 상대좌표와의 관계를 이용해서 좌표의 이동, 회전, 반사를 통해 상대좌표를 절대좌표에 매칭을 시킨다. 이 결과를 다시 WGS84 좌표계로 재변환하면 클러스터 내 노드들의 절대좌표를 구할 수 있다. 이러한 과정을 각 노드들에 대하여 반복 수행함으로써, 전체 노드의 위치를 계산한다.

이하, 도 1을 참조하여, 본 발명의 실시 예를 보다 상세히 설명한다.

싱크노드 (또는 서버)에서 위치인식 수행을 요청(또는 명령)하는 메시지를 노드(즉, 센서 노드)들에게 보내면, 상기 위치인식 수행 메시지를 수신한 노드들은, 인접 노드의 정보가 포함된 메시지를 싱크노드 (또는 서버)로 보낸다(S1). 상기 인접 노드의 정보에는 클러스터 정보, 자신의 노드 정보(ID), 인접 노드들의 정보(ID), 그리고 인접 노드들과의 거리 정보가 포함된다. 한편, 앵커노드의 경우에는 상기 정보 외에 앵커노드 자신의 절대좌표인 위, 경도를 포함한 메시지를 전송한다.

이와 같이, 싱크노드 (또는 서버)와 노드들 간에 시그널링을 통하여, 위치인식의 수행을 위한 각 센서 노드의 인접한 노드들의 정보를 수집한다(S2). 싱크노드 (또는 서버)에서는 센서 필드내의 모든 노드들의 정보를 일정시간 동안 수집한다. 이때 전체노드 또는 수집노드들로부터 싱크노드 (또는 서버)가 상기 정보를 모두 받았는지 확인한다(S3). 만일 상기 노드들로부터 인접노드의 정보를 모두 수집하지 않은 경우, 상기 S2 과정을 반복하게 된다.

한편, 싱크노드 (또는 서버)가 모든 노드의 정보를 받았다면, 싱크노드 (또는 서버)는 일정시간이 경과된 후 수집된 정보를 이용하여 가장 상관관계가 높은 앵커노드 3개를 기본 단위로 하고, 이들 3개와 가장 상관관계가 높은 위치 계산이 필요한 노드를 기준으로 MDS 알고리즘을 수행한다(S4).

상기 S4 과정과 같이 MDS 알고리즘을 수행하면, 모든 센서노드를 한번에 MDS 알고리즘을 수행하는 종래 기술과 비교하여 볼 때, 최소한의 오차를 이용하여 거리를 계산할 수 있다. 왜냐하면 종래기술의 경우 노드간 상관관계가 없을 경우 최소경로 (shortest-path)알고리즘을 사용하여 상관관계를 만드는데, 본 발명의 실시 예의 경우 앵커노드를 추가하면서 수행하기 때문에 상관관계가 없는 노드의 개수를 줄일 수 있다. 따라서, 최소한으로 최소경로 (shortest-path) 알고리즘을 사용한다. 즉, 최소경로 (shortest-path) 알고리즘에 사용에 따른 오차를 줄임으로써, 정확도를 높일 수 있다.

싱크노드 (또는 서버)는 MDS 수행 후 원점을 기준으로 한 센서노드의 상대 좌표를 구할 수 있다. 실제 앵커노드의 절대좌표와 이 앵커노드의 계산된 상대좌표 와의 관계를 이용하여 좌표계의 이동, 회전, 반사 등을 거쳐서 클러스터 내 노드의 절대좌표(예를 들어, TM 또는 UTM)를 계산한다(S5 ~ S6). 이러한 절대좌표(TM 또는 UTM 좌표)계를 원래 좌표계인 GPS에서 사용하는 WGS84 좌표계로 재변환한다(S7). 이때, 상기 S7 과정을 거치면, 추가되는 노드는 앵커노드가 된다. 상기 S2 ~ S7 과정을 각 노드들에 대하여 반복 수행한다(S8). 이로써 위치 계산이 필요한 노드를 하나씩 추가하며 전체 노드에 대해 S2 ~ S7 과정을 반복 수행하면, 전체노드에 대해 일괄 수행하는 것보다 수행 시간을 단축할 뿐 아니라, 정확한 위치를 계산할 수 있다.

본 발명은 집중형 위치인식 기법인 MDS를 전체 노드에 대해 일괄 수행하는 경우에 비해 노드 개수만큼 추가로 MDS를 수행해야 한다. 하지만, MDS 알고리즘의 수행 복잡도는 O(N³)(N:노드개수)으로 상당히 크다. 따라서 전체 노드를 일괄 수행하는 것보다 4개의 노드 개수(즉, 앵커노드 3개와 3개의 앵커노드와 가장 상관관계가 높은 노드)를 기본단위로 수행하기 때문에 수행시간을 단축시킬 수 있다. 또한, 본 발명에서 상관관계가 높은 노드를 앵커노드로 사용함으로써, 노드간 정보가 없을 경우 무조건 최소경로(shortest-path) 알고리즘을 사용하는 것이 아니라 앵커노드에 인접한 노드를 먼저 계산하여 최소한으로 최소경로(shortest-path) 알고리즘을 이용한다. 이로써 본 발명은 기존의 일괄적으로 MDS 알고리즘을 수행하는 방법보다 위치인식 정확도도 향상시킬 수 있다.

이상, 본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시 적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

도면 2는 본 발명의 일 실시 예로서, 위치인식 과정을 수행하는 블록도이다.

Claims

(a) 싱크노드 (또는 서버)에서 위치인식 수행 메시지를 클러스터 내의 노드들에게 보내는 단계와;

(b) 상기 메시지를 수신한 노드들이 인접 노드의 정보를 상기 싱크노드 (또는 서버)로 전달하는 단계와;

(c) 상기 노드들로부터 인접 노드의 정보를 받은 후, 상기 싱크노드 (또는 서버)가 상관관계가 있는 3개의 앵커노드와, 위치계산이 필요한 특정 노드를 기본단위로 선택하여 MDS 알고리즘을 수행하는 단계와;

(d) 상기 싱크노드 (또는 서버)가 MDS 알고리즘을 반복 수행하여, 상기 노드들의 상대좌표를 획득하는 단계와;

(e) 상기 싱크노드 (또는 서버)가 획득한 상기 노드들의 상대좌표를 절대좌표로 변환하는 단계와;

(f) 상기 싱크노드가 상기 변환한 절대좌표를 WGS84 좌표계로 재변환하여 상기 클러스터 내의 상기 노드들의 절대좌표를 구하는 단계를 포함하되,

상기 (e) 단계는

상기 3개의 앵커노드와 상기 특정 노드의 계산된 상대좌표와의 관계를 이용해서 좌표의 이동, 회전, 반사를 통해 상대좌표를 절대좌표에 매칭시키고,

상기 인접 노드의 정보는

클러스터 정보와, 자신의 노드 정보(ID)와, 인접 노드들의 정보(ID)와, 그리고 인접 노드들과의 거리 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 네트워크에서의 노드 위치 계산 방법.
삭제
제1항에 있어서, 상기 절대좌표는

TM 또는 UTM 좌표계 인 것을 특징으로 하는 무선 네트워크에서의 노드 위치 계산 방법.
제1항에 있어서, 상기 특정노드는

상기 3개의 앵커노드와 상관관계가 높은 노드인 것을 특징으로 하는 무선 네트워크에서의 노드 위치 계산 방법.
삭제
(A) 네트워크 내의 전체노드로부터 인접 노드의 정보를 수신하여 센서 노드간 거리가 가까운 앵커노드 3개와, 상기 3개의 앵커노드와 근거리의 센서 노드를 기본 단위로 선택하는 단계와;

(B) 상기 기본단위로 선택한 노드를 이용하여 MDS 연산하는 단계;를 포함하되,

상기 전체노드에 대하여 상기 (A) 및 (B) 단계를 반복 수행하여 상기 전체 센서 노드의 위치를 계산하고,

상기 인접 노드의 정보는

클러스터 정보와, 자신의 노드 정보(ID)와, 인접 노드들의 정보(ID)와, 그리고 인접 노드들과의 거리 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 네트워크의 MDS 알고리즘 수행 방법.
삭제
삭제
다수의 센서노드로 구성된 계층적 구조의 멀티 홉 센서네트워크에서 각 센서노드의 절대 좌표 정확도 및 위치계산 처리 성능을 향상시키기 위한 무선 센서 네트워크의 센서노드 간 위치 계산 방법으로서,

상기 다수의 센서노드로부터 인접노드의 정보를 수신하는 단계와;

상기 인접노드의 정보를 이용하여, 앵커노드 3개와 위치계산이 필요한 노드를 기본단위로 선택하여 MDS 알고리즘을 수행하는 단계와

상기 앵커노드 3개와 위치계산이 필요한 또 다른 노드를 기본단위 선택하여 MDS 알고리즘을 반복 수행함으로써, 상기 다수의 센서노드의 위치를 계산하는 단계를 포함하되,

상기 MDS 알고리즘을 반복 수행하여, 상기 센서 노드들의 상대좌표를 획득하는 단계와;

상기 노드들의 상대좌표를 절대좌표로 변환하는 단계와;

싱크노드가 상기 변환한 절대좌표를 WGS84 좌표계로 재변환하여 클러스터 내의 상기 노드들의 절대좌표를 구하는 단계를 더 포함하고,

상기 인접 노드의 정보는

클러스터 정보와, 자신의 노드 정보(ID)와, 인접 노드들의 정보(ID)와, 그리고 인접 노드들과의 거리 정보 중 적어도 하나를 포함하는

것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크의 센서노드 간 위치 계산 방법.
삭제
삭제