KR101357882B1 - Sensor node deployment method for event detection performance guarantee of larger scale sensor networks - Google Patents

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KR101357882B1
KR101357882B1 KR1020120023322A KR20120023322A KR101357882B1 KR 101357882 B1 KR101357882 B1 KR 101357882B1 KR 1020120023322 A KR1020120023322 A KR 1020120023322A KR 20120023322 A KR20120023322 A KR 20120023322A KR 101357882 B1 KR101357882 B1 KR 101357882B1
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Abstract

센서 노드 배치 방법이 개시된다. 센서 네트워크를 구성하기 위하여 센서 노드를 배치하는 방법은 각 센서 노드의 이벤트 전달 성능과 이벤트 감지 성능이 100% 만족되도록 상기 센서 네트워크가 구성될 영역의 GIS(Geographic Information System) 정보를 기초로 상기 센서 노드를 배치하는 단계 및 상기 이벤트 전달 성능과 이벤트 감지 성능이 기 설정된 요구 성능을 유지하면서 상기 영역에 배치되는 센서 노드의 개수가 최소화 되도록 시스템 비용 함수를 이용한 SA(Simulated Annealing) 기법을 기초로 상기 배치된 센서 노드를 재배치하는 단계를 포함할 수 있다.A sensor node placement method is disclosed. The method for arranging sensor nodes to construct a sensor network is based on geographic information system (GIS) information of an area where the sensor network is to be configured such that event delivery performance and event detection performance of each sensor node are 100% satisfied. The method may further include the step of arranging and performing the event delivery performance and the event detection performance based on a simulated annealing (SA) technique using a system cost function such that the number of sensor nodes arranged in the region is minimized while maintaining the predetermined required performance. And relocating the sensor node.

Description

대규모 센서 네트워크를 위한 이벤트 감지 성능 보장 최적 센서 노드 배치 방법{SENSOR NODE DEPLOYMENT METHOD FOR EVENT DETECTION PERFORMANCE GUARANTEE OF LARGER SCALE SENSOR NETWORKS}Ensure event detection performance for large sensor networks {SENSOR NODE DEPLOYMENT METHOD FOR EVENT DETECTION PERFORMANCE GUARANTEE OF LARGER SCALE SENSOR NETWORKS}

본 발명의 실시예들은 대규모 센서 네트워크를 구축 시 이벤트 감지 성능을 보장하면서 최적의 위치에 센서 노드를 배치하는 대규모 센서 네트워크를 위한 이벤트 감지 성능 보장 최적 센서 노드 배치 방법에 관한 것이다.Embodiments of the present invention are directed to a method of guaranteeing event detection performance for a large-scale sensor network in which a sensor node is disposed at an optimal position while ensuring event detection performance when constructing a large-scale sensor network.

무선 센서 네트워크(WSN: Wireless Sensor Network)는 컴퓨팅 능력과 무선통신 능력을 갖춘 무선 센서 노드가 네트워크를 형성하고, 서로 간에 획득한 센싱 정보를 송수신하여 원격지에서 감시/제어 용도로 활용할 수 있는 기술을 말한다. 최근 기술의 발달로 인하여 센서 노드가 점점 소형화가 되어가는 한편, 저렴한 센서 노드의 보급이 확대되어 가면서 무선 센서 노드를 이용한 새로운 응용분야가 등장하였고, 이와 같은 환경에서 WSN 구축 범위가 점차 대규모 영역으로 확대되어 가고 있다.Wireless Sensor Network (WSN) refers to a technology that allows wireless sensor nodes with computing and wireless communication capabilities to form a network, send and receive sensing information from each other, and use it for remote monitoring / control. . Recent developments in technology have made sensor nodes smaller and smaller, and as the spread of cheaper sensor nodes has expanded, new applications using wireless sensor nodes have emerged. Is going.

이와 같이 점차 대규모 영역으로 확대되고 있는 WSN을 효과적으로 제공하기 위해서는 센서 노드 배치, 보안 및 관리기술, 센서의 에너지 소비 등 고려해야 할 문제들이 많으나, 특히 센서 노드 배치는 이벤트 전달 및 감지 성능에 대한 요구조건을 만족하면서 네트워크 구축 비용(센서 개수)을 절감하는 문제에서 중요한 의미를 갖는다.There are many issues to consider such as sensor node placement, security and management technology, and sensor energy consumption in order to effectively provide this WSN, which is being expanded to such a large area, but in particular, sensor node placement has a requirement for event delivery and detection performance. Satisfaction is important in reducing network construction costs (number of sensors).

일반적으로 센서 네트워크의 이벤트 전달 및 감지 성능을 유지하면서 네트워크 구축 비용의 최소화를 위한 센서 배치해는 한번에 직접적으로 구하기 어렵다. 이에 따라 센서 배치를 반복적으로 수행함으로써 네트워크의 성능을 증가시키고 네트워크 구축 비용을 최소화하는 방법이 주로 연구되어 왔다.In general, sensor deployment to minimize the cost of network construction while maintaining event delivery and detection performance of the sensor network is difficult to obtain directly at once. Therefore, the method of increasing the network performance and minimizing the network construction cost by repeatedly performing the sensor deployment has been mainly studied.

일 예로, Frank Y.S. Lin and P.L. Chiu, "A Nearoptimal Sensor Placement Algorithm to Achieve Complete Coverage/Discrimination in Sensor Networks", IEEE Communications Letters, vol. 9, no. 1, January 2005, pp 43-45. 에서는 센서를 동일 간격으로 균일하게 초기 배치하고, 센서 개수, 이벤트 전달 및 감지 기능과 관련된 시스템 비용 함수를 정하고 이를 감소되도록 재배치하는 기법을 제안하였다. 그러나 균일한 초기 배치는 반복적 재배치를 통해 궁극적으로 센서 네트워크의 성능을 개선하는 최적해를 도출할 수 있지만, 지역적 상이한 특성을 초기에 반영하지 않음으로 인해 일반적으로 최적해에 도달되는 시간이 오래 걸리게 되는 문제점이 있다.For example, Frank Y.S. Lin and P.L. Chiu, "A Nearoptimal Sensor Placement Algorithm to Achieve Complete Coverage / Discrimination in Sensor Networks", IEEE Communications Letters, vol. 9, no. 1, January 2005, pp 43-45. In this paper, we propose a method of uniformly initial placement of the sensors at equal intervals, a system cost function related to the number of sensors, event propagation, and detection, and a repositioning method to reduce them. However, uniform initial deployment can lead to optimal solutions that ultimately improve the performance of the sensor network through iterative relocation, but generally do not take the time to reach the optimal solution because they do not initially reflect different regional characteristics. have.

한편, JK Kim, NG O, JJ Kim, YM Lee, H Kim and BC Jung, "Search-Oriented Deployment Strategies using GIS for Wireless Sensor Networks", Korea Information and Communications Society, vol. 34, No.10, pp. 973-980, Oct 2009. 에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 지역적 전파환경 차를 고려하여 센서간 연결성을 만족하는 최소 통신간격을 도출하여 초기 배치에 반영하는 방법을 제안하였다. 이 기법은 기존의 균일한 초기 배치에 비해 개선된 초기 센서 배치해를 얻고, 최적해를 얻는데 소요되는 시간의 단축이 가능하게 되었다.JK Kim, NG O, JJ Kim, YM Lee, H Kim and BC Jung, "Search-Oriented Deployment Strategies using GIS for Wireless Sensor Networks", Korea Information and Communications Society, vol. 34, No. 10, pp. 973-980, Oct 2009. In order to solve this problem, we proposed a method to derive minimum communication intervals satisfying the connectivity between sensors and reflect them in the initial deployment in consideration of regional radio wave environment differences. This technique yields an improved initial sensor layout and shortens the time required to obtain an optimal solution compared to conventional uniform initial layout.

그러나, 이와 같은 방법들은 센서 네트워크를 구축할 전체 영역에서 이벤트 전달 및 감지 성능이 100% 만족되는 것을 전제로 하는 것으로, 센서 네트워크에서 일반적으로 요구되는 성능을 반영하기가 어렵다.However, these methods are based on the premise that event delivery and detection performance is 100% satisfied in the entire area to construct the sensor network, and it is difficult to reflect the performance generally required in the sensor network.

따라서, 보다 보편적인 이벤트 전달 및 감지 성능에 대한 요구 사항을 만족하면서 센서 네트워크 구축 비용을 절감할 수 있는 방법이 요구되고 있다.Therefore, there is a need for a method that can reduce the cost of sensor network construction while satisfying the requirements for more general event delivery and detection performance.

이벤트 전달 성능 및 이벤트 감지 성능에 대한 일반적인 요구사항을 반영할 수 있으면서 보다 빠른 시간에 최적해를 얻을 수 있는 센서 노드 배치 방법이 제공된다.A sensor node placement method is provided that can reflect the general requirements for event forwarding performance and event detection performance while achieving optimal solutions at a faster time.

센서 네트워크를 구성하기 위하여 센서 노드를 배치하는 방법은 각 센서 노드의 이벤트 전달 성능과 이벤트 감지 성능이 100% 만족되도록 상기 센서 네트워크가 구성될 영역의 GIS(Geographic Information System) 정보를 기초로 상기 센서 노드를 배치하는 단계 및 상기 이벤트 전달 성능과 이벤트 감지 성능이 기 설정된 요구 성능을 유지하면서 상기 영역에 배치되는 센서 노드의 개수가 최소화 되도록 시스템 비용 함수를 이용한 SA(Simulated Annealing) 기법을 기초로 상기 배치된 센서 노드를 재배치하는 단계를 포함할 수 있다.The method for arranging sensor nodes to construct a sensor network is based on geographic information system (GIS) information of an area where the sensor network is to be configured such that event delivery performance and event detection performance of each sensor node are 100% satisfied. The method may further include the step of arranging and performing the event delivery performance and the event detection performance based on a simulated annealing (SA) technique using a system cost function such that the number of sensor nodes arranged in the region is minimized while maintaining the predetermined required performance. And relocating the sensor node.

일측에 따르면, 상기 배치하는 단계는 상기 GIS 정보를 기초로 상기 영역 내에서 센서 노드 간 이격 거리가 상기 센서 노드의 평균 최대 통신거리 이하가 되도록 유지하고, 상기 센서 노드의 센싱 반경이 상기 영역 전체를 커버하도록 배치하는 단계일 수 있다.According to one side, the step of arranging maintains the separation distance between sensor nodes in the area based on the GIS information is less than the average maximum communication distance of the sensor node, the sensing radius of the sensor node to the entire area May be arranged to cover.

다른 측면에 따르면, 상기 배치하는 단계는 다음의 수학식을 기초로 상기 센서 노드 간 이격 거리를 결정하고, 상기 결정된 이격 거리에 따라 상기 센서 노드를 배치하는 단계일 수 있다.According to another aspect, the arranging may include determining a separation distance between the sensor nodes based on the following equation, and arranging the sensor nodes according to the determined separation distance.

Figure 112012018529822-pat00001
Figure 112012018529822-pat00001

여기서, ds 는 센서 노드 간 이격 거리,

Figure 112012018529822-pat00002
는 센서 노드의 센싱 반경,
Figure 112012018529822-pat00003
는 센서 네트워크를 구성할 영역에서 센서 노드의 평균 최대 통신 거리를 각각 나타냄.Where d s is the separation distance between sensor nodes,
Figure 112012018529822-pat00002
Is the sensing radius of the sensor node,
Figure 112012018529822-pat00003
Represents the average maximum communication distance of each sensor node in the area to configure sensor network.

또 다른 측면에 따르면, 상기 시스템 비용 함수는 다음의 수학식을 만족할 수 있다.According to another aspect, the system cost function may satisfy the following equation.

Figure 112012018529822-pat00004
Figure 112012018529822-pat00004

여기서,

Figure 112012018529822-pat00005
,
Figure 112012018529822-pat00006
,
Figure 112012018529822-pat00007
는 센서 노드의 개수, 이벤트 전달 성능 및 이벤트 감지 성능에 관한 상대적인 비중을 나타내는 가중치 상수,
Figure 112012018529822-pat00008
,
Figure 112012018529822-pat00009
,
Figure 112012018529822-pat00010
는 각각 배치되는 센서 노드의 개수, 이벤트 전달 성능 및 이벤트 감지 성능에 관계되는 함수, F 는 현재 구축된 센서 네트워크의 성능을 나타냄.here,
Figure 112012018529822-pat00005
,
Figure 112012018529822-pat00006
,
Figure 112012018529822-pat00007
Is a weight constant representing the relative weight of sensor nodes, event delivery performance, and event detection performance,
Figure 112012018529822-pat00008
,
Figure 112012018529822-pat00009
,
Figure 112012018529822-pat00010
Is a function related to the number of sensor nodes, event propagation performance and event detection performance, respectively, and F is the performance of the sensor network.

또 다른 측면에 따르면, 상기 재배치하는 단계는 상기 시스템 비용 함수가 최소가 되도록 상기 SA 기법을 이용하여 상기 센서 노드의 추가, 제거 및 이동 중 적어도 하나를 반복 수행함으로써 상기 센서 노드를 재배치하는 단계일 수 있다.According to another aspect, the relocating may be a step of relocating the sensor node by repeatedly performing at least one of adding, removing, and moving the sensor node using the SA technique such that the system cost function is minimized. have.

또 다른 측면에 따르면, 상기 배치하는 단계는 상기 각 센서 노드의 이벤트 전달 성능과 이벤트 감지 성능이 100% 만족되도록 배치하는 단계이고, 상기 재배치하는 단계는 상기 이벤트 전달 성능과 이벤트 감지 성능이 사용자에 의해 설정된 요구 성능을 유지하면서 상기 영역에 배치되는 센서 노드의 개수가 최소화 되도록 상기 센서 노드를 재배치하는 단계일 수 있다.According to another aspect, the deploying step is a step of arranging the event delivery performance and event detection performance of each sensor node 100% is satisfied, the relocating step is the event delivery performance and event detection performance by the user The sensor node may be rearranged to minimize the number of sensor nodes arranged in the area while maintaining a set required performance.

상기 센서 네트워크가 구성될 영역의 GIS(Geographic Information System) 정보를 기초로 센서 노드를 배치하고, 센서 네트워크의 이벤트 전달 성능과 이벤트 감지 성능이 기 설정된 요구 성능을 유지하면서 센서 노드의 개수가 최소화 되도록 시스템 비용 함수를 이용한 SA(Simulated Annealing) 기법을 기초로 센서 노드를 재배치함으로써 이벤트 전달 성능 및 이벤트 감지 성능에 대한 일반적인 요구사항을 반영할 수 있으면서 보다 빠른 시간에 센서를 배치할 수 있다.A sensor node is arranged based on Geographic Information System (GIS) information of an area in which the sensor network is to be configured, and the number of sensor nodes is minimized while maintaining event forwarding performance and event detection performance of the sensor network. By relocating sensor nodes based on a simulated anneal (SA) technique using cost functions, sensors can be deployed at a faster time while reflecting general requirements for event forwarding and event detection performance.

도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 센서 노드 배치 방법을 나타내는 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, SA 기법의 의사 코드를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, SA 재반복 횟수에 따른 시스템 비용을 나타내는 그래프이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, SA 재반복 횟수에 따른 시스템 비용과 기존 센서 노드 배치 비용을 나타내는 그래프이다.1 is a flowchart illustrating a method for arranging sensor nodes according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating a pseudo code of an SA scheme according to an embodiment of the present invention.
3 is a graph illustrating a system cost according to the number of SA repetitions according to an embodiment of the present invention.
4 is a graph illustrating a system cost and an existing sensor node deployment cost according to the number of SA repetitions according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 센서 노드 배치 방법을 나타내는 순서도이다.1 is a flowchart illustrating a method for arranging sensor nodes according to an embodiment of the present invention.

도면을 참조하면, 본 발명에 따른 센서 노드 배치 방법은 각 센서 노드의 이벤트 전달 성능과 이벤트 감지 성능이 만족되도록 센서 네트워크가 구성될 영역의 GIS(Geographic Information System) 정보를 기초로 센서 노드를 배치한다(S110). Referring to the drawings, in the sensor node arrangement method according to the present invention, sensor nodes are arranged based on Geographic Information System (GIS) information of an area where a sensor network is to be configured so that event forwarding performance and event detection performance of each sensor node are satisfied. (S110).

상술하면, 본 발명에 따른 센서 노드 배치 방법은 최적의 센서 노드 배치를 위한 초기 배치로서 GIS 정보를 기초로 전체 영역 내에서 센서 노드 간 이격 거리가 센서 노드의 평균 최대 통신거리 이하가 되도록 유지하고 상기 센서 노드의 센싱 반경이 전체 영역을 커버하도록 배치한다.In detail, the sensor node arrangement method according to the present invention maintains the separation distance between sensor nodes within the entire area based on the GIS information to be equal to or less than the average maximum communication distance of the sensor node as an initial arrangement for optimal sensor node placement. The sensing radius of the sensor node is arranged to cover the entire area.

그리고, 상기 이벤트 전달 성능과 이벤트 감지 성능이 기 설정된 요구 성능을 유지하면서 상기 영역에 배치되는 센서 노드의 개수가 최소화 되도록 시스템 비용 함수를 이용한 SA(Simulated Annealing) 기법을 기초로 센서 노드를 재배치한다(S120).The sensor nodes are rearranged based on a SA (Simulated Annealing) technique using a system cost function such that the number of sensor nodes arranged in the region is minimized while the event forwarding performance and the event sensing performance maintain predetermined performance. S120).

즉, 본 발명에 따른 센서 노드 배치 방법은 이벤트 전달 성능과 이벤트 감지 성능을 고려하여 센서 네트워크에 일반적으로 요구되는 성능을 만족하면서 최적의 위치에 최소의 센서 노드가 배치될 수 있도록 한다.
That is, the sensor node arrangement method according to the present invention allows the minimum sensor node to be disposed at an optimal position while satisfying the performance generally required for the sensor network in consideration of event propagation performance and event detection performance.

이벤트 전달 성능Event forwarding performance

송신 센서 i 로부터 수신 센서 j 로의 경로 이득을 Lij, 수신 전력을 Pij, 백색잡음에 의한 잡음전력을 N0 라 할 경우, 센서 i 에서의 수신신호대 잡음비(SIRij)는 다음의 수학식 1과 같다.
If the path gain from the transmitting sensor i to the receiving sensor j is L ij , the receiving power is P ij , and the noise power due to white noise is N 0 , the received signal-to-noise ratio (SIR ij ) at the sensor i is expressed by Equation 1 below. Is the same as

Figure 112012018529822-pat00011
Figure 112012018529822-pat00011

이때 Lij 가 거리에 따라 지수로 감소하는 모델을 적용하고, 수신신호대 잡음비의 성능이 이상인 조건에 따라 두 센서간 연결조건이 만족되는 거리 dij 는 다음의 수학식 2와 같다.
L ij Is applied to the exponentially reduced model according to the distance, and the distance d ij, where the connection condition between the two sensors is satisfied according to the condition that the performance of the received signal-to-noise ratio is abnormal, is expressed by Equation 2 below.

Figure 112012018529822-pat00012
Figure 112012018529822-pat00012

Figure 112012018529822-pat00013
를
Figure 112012018529822-pat00014
으로 정의하여 치환하면, 수학식 2는 다음의 수학식 3과 같이 정리된다.
Figure 112012018529822-pat00013
To
Figure 112012018529822-pat00014
When defined and substituted, Equation 2 is summarized as in Equation 3 below.

Figure 112012018529822-pat00015
Figure 112012018529822-pat00015

수학식 3에서

Figure 112012018529822-pat00016
는 백색잡음밀도, 요구 수신신호대잡음비, 경로감쇄 등 지역적 환경에 따라 지역별로 상이할 수 있다.In Equation 3,
Figure 112012018529822-pat00016
May differ from region to region depending on the local environment, such as white noise density, required signal-to-noise ratio, and path attenuation.

본 발명에서는 정보 전달을 위해서 최소 2개 이상의 센서가 dij 이하의 간격을 유지해야 함을 가정하며, 이를 만족하는 센서는 이벤트 전달 조건을 만족한다고 가정하고, 전체 센서 개수 대비 이벤트 전달 조건을 만족한 센서 개수의 비율을 이벤트 전달 성능인 Pcon 로 정의된다.In the present invention, it is assumed that at least two or more sensors must maintain an interval of d ij or less for information transmission, and it is assumed that a sensor satisfying the event satisfies the event delivery condition and satisfies the event delivery condition relative to the total number of sensors. The ratio of the number of sensors is defined as P con , the event propagation performance.

본 발명에서는 이벤트 전달 성능(Pcon)이 일정 요구조건 이상을 만족해야 한다.
In the present invention, the event propagation performance (P con ) must satisfy a certain requirement or more.

이벤트 감지 성능Event detection performance

본 발명에서 고려하는 이벤트 감지 성능은 전체 네트워크 영역에서 이벤트가 평균적으로 감지되는 확률(평균 이벤트 감지율)을 의미한다. 이러한 이벤트 감지 성능은 센서에 의해서 커버되는 영역에서 일어날 수 있는 이벤트 발생확률을 감안하여 구한다. 영역 i 에서 센서에 의해 커버되는 비율을 ci 라고 하고, 이벤트 발생 확률을 ei 라고 정의하면, 이벤트 감지 성능인 Pdet 는 다음의 수학식 4를 통해 구할 수 있으며, 이 때 모든 영역에서의 이벤트 발생 확률의 합은 100%로 정의될 수 있다.
The event detection performance considered in the present invention means the probability (average event detection rate) of detecting an average event in the entire network area. This event detection performance is obtained by considering the probability of event occurrence that may occur in the area covered by the sensor. If the ratio covered by the sensor in the region i is defined as c i and the event occurrence probability is defined as e i , the event detection performance P det can be obtained from Equation 4 below. The sum of the probability of occurrence may be defined as 100%.

Figure 112012018529822-pat00017
Figure 112012018529822-pat00017

본 발명에서는 이와 같은 이벤트 감지 성능이 일정 요구조건 이상을 만족해야 한다.
In the present invention, such event detection performance must satisfy a certain requirement or more.

본 발명에 따른 센서 노드 최적 배치 방법은 상술한 바와 같은 이벤트 전달 성능 및 이벤트 감지 성능에 관한 센서 네트워크의 요구 성능을 만족시키면서 비용 효율적인 센서 배치 문제를 고려한다. 이를 위해 정보 전송을 위한 이벤트 전달 성능과 이벤트 감지 성능의 사용자 요구치를 만족하는 센서 배치를 위해서 영역별 상이한 이벤트 발생 확률을 고려해서 전체 영역을 커버하도록 센서 배치를 하고, 동시에 센서 개수(Ns)가 최소가 되도록 하는 센서 배치 문제를 다음의 수학식 5와 같이 제시한다.
The sensor node optimal placement method according to the present invention considers the problem of cost-effective sensor placement while satisfying the required performance of the sensor network regarding the event delivery performance and the event detection performance as described above. For this purpose, the sensor is placed to cover the entire area in consideration of different event occurrence probabilities for each area for the sensor arrangement that satisfies the user requirements for event transmission performance and event detection performance for information transmission, and at the same time, the number of sensors N s The sensor placement problem that minimizes is presented as in Equation 5 below.

Figure 112012018529822-pat00018
Figure 112012018529822-pat00018

이와 같은 센서 배치 문제를 해결하기 위해서 효과적인 초기배치 이후에 센서 배치 개수와 이벤트 전달 성능과 이벤트 감지 성능을 반영하는 시스템 비용 함수를 제시한다. 그리고 SA(Simulated Annealing) 기법을 사용하여 센서 개수의 최소화 및 성능 요구조건을 만족하는 수학식 5의 문제를 해결한다.To solve this problem, we propose a system cost function that reflects the number of sensor placements, event propagation and event detection after effective initial placement. In addition, the problem of Equation 5 is solved using the SA (Simulated Annealing) technique to minimize the number of sensors and satisfy the performance requirements.

일반적으로 센서 네트워크의 특정 이벤트 전달 및 감지 성능을 유지하면서 네트워크 구축 비용을 최소화하는 센서의 배치 위치를 한번에 직접적으로 구하기 어려운 것으로 인식되고 있다. 이에 따라 본 발명에서는 비교적 배치가 용이한 이벤트 전달 성능 및 이벤트 감지 성능을 100% 만족하는 센서 초기 배치 이후에, 센서의 개수와 네트워크 성능으로 구성된 시스템 비용 함수를 이용해서 이벤트 전달 성능 및 이벤트 감지 성능을 만족하는 동시에 센서 개수를 최소화하는 센서 배치 방법을 제안한다.
In general, it is recognized that it is difficult to directly locate the location of a sensor that minimizes the network construction cost while maintaining specific event delivery and detection performance of the sensor network. Accordingly, in the present invention, after the initial deployment of the sensor that satisfies the event delivery performance and the event detection performance that is relatively easy to deploy, the event delivery performance and the event detection performance are improved by using a system cost function composed of the number of sensors and the network performance. We propose a sensor placement method that satisfies and minimizes the number of sensors.

센서 초기 배치Sensor initial placement

센서 초기 배치 시에는 전체 네트워크의 상이한 지리적 정보를 이용해서 이벤트 전달 성능과 이벤트 감지 성능을 동시에 모두 만족할 수 있도록 센서를 배치한다.When the sensor is initially deployed, the sensor is placed to satisfy both event delivery performance and event detection performance by using different geographical information of the entire network.

이벤트 전달조건을 만족하는 배치를 위해 정방형 셀(k×k)을 고려하며, GIS 정보를 기초로 센서간 최대 통신거리에 대한 정보(dij)를 이용해서 셀 k내에서 각 셀의 센서 간 간격이 평균값인

Figure 112012018529822-pat00019
이하가 유지되도록 센서를 배치한다.Consider the square cell (k × k) for the batch that satisfies the event transmission condition, and use the information about the maximum communication distance between sensors based on the GIS information (d ij ). Is the average value
Figure 112012018529822-pat00019
The sensor is placed so that the following is maintained.

그리고 이벤트 감지 조건을 만족하는 배치를 위해서 센서의 센싱반경인

Figure 112012018529822-pat00020
로 커버 가능한 최대 정방형 셀(j×j)을 고려하여서 전체 영역을 커버하도록 배치한다.And the sensing radius of the sensor
Figure 112012018529822-pat00020
It is arranged to cover the entire area in consideration of the largest square cell (j x j) that can be covered by.

이와 같은 방법을 이용해서 이벤트 전달 및 감지 성능을 동시에 만족하기 위한 센서 간 이격거리 ds 는 다음의 수학식 6과 같다.
Using this method, the distance d s between the sensors to simultaneously satisfy the event delivery and detection performance is expressed by Equation 6 below.

Figure 112012018529822-pat00021
Figure 112012018529822-pat00021

SASA 기법을 이용한 센서 최종 배치 Sensor final placement

본 발명에서는 효율적인 센서 초기 배치 이후에 시스템 비용 함수를 이용한 SA기법을 사용한다. 시스템 비용 함수 F 는 센서의 개수와 이벤트 전달 및 감지 성능에 관계되는 수식이며, 이는 다음의 수학식 7과 같이 표현된다.
The present invention uses the SA technique using the system cost function after efficient sensor initial placement. The system cost function F is a formula related to the number of sensors and event propagation and detection performance, which is expressed by Equation 7 below.

Figure 112012018529822-pat00022
Figure 112012018529822-pat00022

위 식에서

Figure 112012018529822-pat00023
,
Figure 112012018529822-pat00024
,
Figure 112012018529822-pat00025
는 센서의 개수와 이벤트 전달 및 감지에 관한 상대적인 비중을 나타내는 가중치 상수이다. 그리고
Figure 112012018529822-pat00026
,
Figure 112012018529822-pat00027
,
Figure 112012018529822-pat00028
는 각각 배치되는 센서의 개수, 이벤트 전달 성능, 이벤트 감지 성능에 관계되는 함수로 정의되며, F 는 현재 구축된 네트워크의 성능을 나타내고 있다.In the above equation
Figure 112012018529822-pat00023
,
Figure 112012018529822-pat00024
,
Figure 112012018529822-pat00025
Is a weight constant that represents the number of sensors and their relative weight for event delivery and detection. And
Figure 112012018529822-pat00026
,
Figure 112012018529822-pat00027
,
Figure 112012018529822-pat00028
Is defined as a function related to the number of sensors, event propagation performance, and event detection performance, respectively, and F represents the performance of the currently constructed network.

각 함수의 정의는 다음과 같다.The definition of each function is as follows.

Figure 112012018529822-pat00029
은 현재 배치되고 있는 센서 개수에 관한 함수로 다음의 수학식 8로 나타낼 수 있다.
Figure 112012018529822-pat00029
Is a function of the number of sensors that are currently arranged can be represented by the following equation (8).

Figure 112012018529822-pat00030
Figure 112012018529822-pat00030

Figure 112012018529822-pat00031
은 이벤트 전달의 요구치를 기준으로 정의되는 단위 함수(unit function)로 다음의 수학식 9로 나타낼 수 있다.
Figure 112012018529822-pat00032
은 네트워크에 사용된 전체 센서 개수 대비 이벤트 전달 조건을 만족한 센서의 개수의 비율로 정의된다. 그리고
Figure 112012018529822-pat00033
는 이벤트 전달 기능에 대한 목적치로 정의된다.
Figure 112012018529822-pat00031
Is a unit function defined based on a request value of event delivery and can be expressed by Equation 9 below.
Figure 112012018529822-pat00032
Is defined as the ratio of the number of sensors satisfying the event propagation condition to the total number of sensors used in the network. And
Figure 112012018529822-pat00033
Is defined as the objective for the event forwarding function.

Figure 112012018529822-pat00034
Figure 112012018529822-pat00034

Figure 112012018529822-pat00035
는 이벤트 감지의 요구치를 기준으로 정의된 unit function으로 다음의 수학식 10으로 나타낼 수 있다. 그리고
Figure 112012018529822-pat00036
은 네트워크의 감지성능에 관련된 변수로 수학식 4로 정의된다. 그리고
Figure 112012018529822-pat00037
는 이벤트 감지 기능에 대한 목적치로 정의된다.
Figure 112012018529822-pat00035
Is a unit function defined based on the request value of the event detection can be represented by the following equation (10). And
Figure 112012018529822-pat00036
Is a variable related to the detection performance of the network and is defined by Equation 4. And
Figure 112012018529822-pat00037
Is defined as the objective value for the event detection function.

Figure 112012018529822-pat00038
Figure 112012018529822-pat00038

즉, SA 기법을 센서 배치에 적용하기 위해서는 네트워크의 시스템 비용 함수인 수학식 7에 의해 결정되며, 이를 기반으로 SA 기법을 적용하여 현재의 시스템 비용의 해 X에 대해 이웃하는 새로운 해 Y를 얻고 각각의 시스템 비용을 비교해서 비용이 감소하는 방향으로 센서를 이동, 추가, 제거를 한다. 그리고 이러한 과정을 충분히 반복하여 최종적으로 센서의 최적 배치를 달성한다. 도 2에는 이를 위한 종합적인 SA 기법의 의사 코드가 도시되어 있다.That is, in order to apply the SA method to the sensor arrangement, it is determined by Equation 7, which is a system cost function of the network. Based on this, the SA method is applied to obtain a neighboring new solution Y for the solution X of the current system cost. Compare the cost of the system to move, add and remove sensors in the direction of decreasing cost. This process is repeated enough to finally achieve the optimal placement of the sensor. 2 shows the pseudo code of the overall SA technique for this.

도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, SA 재반복 횟수에 따른 시스템 비용을 나타내는 그래프이고, 도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, SA 재반복 횟수에 따른 시스템 비용과 기존 센서 노드 배치 비용을 나타내는 그래프이다.3 is a graph illustrating a system cost according to the number of SA repetitions according to an embodiment of the present invention, and FIG. 4 is a diagram illustrating a system cost and an existing sensor node arrangement according to the number of SA repetitions according to an embodiment of the present invention. Graph showing cost.

이하, 도 3 및 도 4를 참조하여 모의실험을 통해서 확인한 본 발명에 따른 센서 노드 배치 방법의 성능에 대해 설명한다.Hereinafter, the performance of the sensor node arrangement method according to the present invention confirmed through the simulation with reference to FIGS. 3 and 4 will be described.

모의실험을 위한 시뮬레이션 환경은 다음의 표 1과 같다.
The simulation environment for the simulation is shown in Table 1 below.

ParametersParameters ValuesValues AreaArea 280m × 280m280m × 280m 이벤트 전달 기능 기준 cell의 개수Number of cells based on event forwarding function 16개16 이벤트 감지 기능 기준 cell의 개수Number of cells based on event detection function 196개196 센싱 반경Sensing radius 30m30m

Figure 112012018529822-pat00039
Figure 112012018529822-pat00039
20m, 30m, 40m, 70m20m, 30m, 40m, 70m ei e i 0.09%, 0.01%, 0.20%, 2.54%, 1.5%0.09%, 0.01%, 0.20%, 2.54%, 1.5% SA 반복횟수SA repeats 104104 이벤트 전달 요구 성능Event forwarding demand performance 90%90% 이벤트 감지 요구 성능Event detection demand performance 90%90%

센서 배치 영역은 정방형 모양(280m×280m)의 배치 영역을 가정한다. 그리고 영역별 상이한 전파환경을 고려하기 위한 셀과 이벤트 감지 성능을 측정하기 위한 이벤트 발생 확률을 고려한 셀이 있으며, 모두 정방형 구조의 셀을 갖는다.The sensor arrangement area assumes an arrangement area of square shape (280m × 280m). In addition, there are cells for considering different propagation environments for each region and cells for considering event occurrence probability for measuring event detection performance, and all have square cells.

지역별 상이한 전파환경을 구축하기 위해 전체영역을 16(4×4)개의 셀로 분할한다. 그리고 각 cell의 전파환경에 따라 평균

Figure 112012018529822-pat00040
값으로 설정이 되며, 이에 대한
Figure 112012018529822-pat00041
값은 20m, 30m, 40m, 70m로 분류한다. 이렇게 도출된
Figure 112012018529822-pat00042
값은 각 cell별 하나의 값에 속하게 된다.The whole area is divided into 16 (4 × 4) cells in order to establish a different propagation environment for each region. And according to the propagation environment of each cell
Figure 112012018529822-pat00040
Is set to a value,
Figure 112012018529822-pat00041
The values are classified into 20m, 30m, 40m and 70m. Thus derived
Figure 112012018529822-pat00042
The value belongs to one value for each cell.

이벤트 감지 성능을 측정하기 위한 이벤트 발생 확률은 전체영역을 196(14×14)개의 셀로 분할하여서 고려한다. 이벤트 발생 확률은 다양한 환경을 고려하기 위해서 본 모의 실험에서는 총 5가지 환경(0.09%, 0.01%, 0.20%, 2.54%, 1.5%)으로 분류하며, 각 셀마다 하나의 이벤트 발생 확률의 값을 갖는다. 그리고 모든 셀의 이벤트 발생 확률을 더하면 100%의 이벤트 발생확률을 갖는다. 그리고 센서의 성능을 의미하는 센싱 반경은 30m로 가정한다.The event occurrence probability for measuring the event detection performance is considered by dividing the entire area into 196 (14 × 14) cells. In order to consider various circumstances, the event occurrence probability is classified into five environments (0.09%, 0.01%, 0.20%, 2.54%, 1.5%), and each cell has one event occurrence probability value. . In addition, the event occurrence probability of all cells has an event occurrence probability of 100%. And it is assumed that the sensing radius that means the performance of the sensor is 30m.

본 발명에 따른 센서 노드 배치 방법은 전체 네트워크의 상이한 지리적 정보를 이용해서 이벤트 전달 및 이벤트 감지 성능을 동시에 만족하는 센서 초기 배치해를 구한다. 이를 위해 수학식 6을 기반으로 이벤트 전달 및 감지 성능을 동시에 100% 만족하는 센서 배치를 한다.The sensor node deployment method according to the present invention uses the different geographical information of the entire network to obtain a sensor initial deployment solution that simultaneously satisfies event delivery and event detection performance. To do this, based on Equation 6, a sensor arrangement that satisfies the event transmission and detection performance 100% at the same time.

모의 실험에서 초기 배치 시 총 130개의 센서를 이용하였다. 시스템 비용 함수를 이용해서 104번의 반복 재배치를 적용한 경우 이벤트 전달 성능은 90.91%, 이벤트 감지 성능은 90.01%를 나타내었으며, 센서의 개수는 81개로 센서의 개수 성능에 대해서는 약 37%의 성능 개선을 보였다.In the simulation, a total of 130 sensors were used during initial deployment. In case of 104 relocation using the system cost function, the event forwarding performance was 90.91% and the event detection performance was 90.01%, and the number of sensors was 81 and the performance of the sensor was about 37%. .

도 3은 SA 기법을 통해 도출된 시스템 비용의 결과 값으로, SA 기법을 이용해서 반복 횟수가 늘어날수록 시스템 비용이 감소함을 알 수 있고, 이를 통해 센서의 개수는 최소화 되면서, 네트워크 성능은 목적치에 점점 가까워짐을 알 수 있다.3 is a result value of the system cost derived through the SA method, it can be seen that the system cost is reduced as the number of iterations using the SA method increases, through which the number of sensors is minimized, network performance is the target value You can see that it is getting closer to.

한편, 본 발명에 따른 센서 노드 배치 방법은 도 4에 도시된 바와 같이 기존 기법과의 비용 비교 시에도 우수성을 나타낸다. 모의 실험에서 사용된 기존 기법은 일반적으로 사용되는 균일 배치로 전체 표적공간에서 센서간의 동일한 간격을 유지하면서 초기 배치하는 균일 배치 기법이다. 그리고 모의실험 환경은 앞에서 제안기법 성능을 위한 모의실험 환경과 동일한 환경을 반영하였다.On the other hand, the sensor node arrangement method according to the present invention is excellent even when comparing the cost with the existing technique as shown in FIG. The conventional technique used in the simulation is a uniform arrangement technique that is generally used, and is a uniform arrangement technique for initial placement while maintaining the same distance between sensors in the entire target space. And the simulation environment reflected the same environment as the simulation environment for the performance of the proposed technique.

도 4에는 기존기법과 제안기법에 따라 센서 초기배치 후 SA알고리즘을 적용하여 센서 재배치를 105번 반복하고 얻은 최종해에 대한 시스템 비용을 도시하였다. 도 4에서 나타나는 바와 같이 본 발명에 따른 기법이 센서 노드 배치 방법은 기존 기법에 비해서 초기배치 비용뿐만 아니라 최종적인 센서 네트워크의 시스템 비용이 개선됨을 알 수 있다.Figure 4 shows the system cost for the final solution obtained by repeating the sensor repositioning 105 times by applying the SA algorithm after the initial positioning of the sensor according to the existing and proposed techniques. As shown in FIG. 4, it can be seen that the sensor node arrangement method according to the present invention improves not only the initial deployment cost but also the system cost of the final sensor network compared to the existing method.

이상에서 설명한 바와 같이 무선 센서 네트워크 구축 시 센서 배치 문제는 시스템 구축비용과 성능에 직접적으로 관련되는 중요한 문제이다. 따라서, 본 발명에 따른 센서 노드 배치 방법은 이벤트 전달 성능과 이벤트 감지 성능이라는 두 가지 요구사항을 고려하여 일반적인 성능요구에 대한 배치 기법을 제공한다. 그리고 이를 위해 센서 네트워크 배치문제를 구성하고 GIS에 기반하여 시스템 비용을 최소화한다.As described above, the sensor placement problem in the wireless sensor network construction is an important problem directly related to the system construction cost and performance. Accordingly, the sensor node arrangement method according to the present invention provides a placement technique for general performance requirements in consideration of two requirements, event delivery performance and event detection performance. For this purpose, we configure sensor network deployment problem and minimize system cost based on GIS.

도 3 및 도 4에서 알 수 있듯이, 모의 실험을 통해 기존의 균일 초기 배치 방법에 비해 본 발명에 따른 센서 노드 배치 방법은 센서의 초기 배치 시뿐만 아니라 최종 배치 단계에서도 시스템 구축비용을 절감하는 효과를 가진다.As can be seen in Figures 3 and 4, the sensor node arrangement method according to the present invention compared to the conventional uniform initial placement method through the simulation has the effect of reducing the system construction cost not only at the initial placement of the sensor but also at the final deployment stage Have

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.As described above, the present invention has been described by way of limited embodiments and drawings, but the present invention is not limited to the above embodiments, and those skilled in the art to which the present invention pertains various modifications and variations from such descriptions. This is possible.

그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be determined by the equivalents of the claims, as well as the claims.

Claims (6)

센서 네트워크를 구성하기 위하여 센서 노드를 배치하는 방법에 있어서,
각 센서 노드의 이벤트 전달 성능과 이벤트 감지 성능이 만족되도록 상기 센서 네트워크가 구성될 영역의 GIS(Geographic Information System) 정보를 기초로 상기 센서 노드를 배치하는 단계; 및
상기 이벤트 전달 성능과 이벤트 감지 성능이 기 설정된 요구 성능을 유지하면서 상기 영역에 배치되는 센서 노드의 개수가 최소화 되도록 시스템 비용 함수를 이용한 SA(Simulated Annealing) 기법을 기초로 상기 배치된 센서 노드를 재배치하는 단계
를 포함하고,
상기 배치하는 단계는,
상기 각 센서 노드의 이벤트 전달 성능과 이벤트 감지 성능이 100% 만족되도록 배치하는 단계이고,
상기 재배치하는 단계는,
상기 이벤트 전달 성능과 이벤트 감지 성능이 사용자에 의해 설정된 요구 성능을 유지하면서 상기 영역에 배치되는 센서 노드의 개수가 최소화 되도록 상기 센서 노드를 재배치하는 단계인 것
을 특징으로 하는 센서 노드 배치 방법.In the method for arranging sensor nodes to construct a sensor network,
Arranging the sensor node based on Geographic Information System (GIS) information of an area in which the sensor network is to be configured such that event delivery performance and event detection performance of each sensor node are satisfied; And
Relocating the deployed sensor nodes based on a SA (Simulated Annealing) technique using a system cost function such that the number of sensor nodes arranged in the area is minimized while the event forwarding performance and the event detection performance maintain predetermined performance. step
Lt; / RTI >
Wherein the disposing comprises:
Arranging such that the event delivery performance and event detection performance of each sensor node is 100% satisfied,
The repositioning step,
Relocating the sensor nodes such that the event delivery performance and the event detection performance are minimized while the number of sensor nodes arranged in the area is maintained while maintaining the required performance set by the user.
Sensor node placement method characterized in that. 제1항에 있어서,
상기 배치하는 단계는,
상기 GIS 정보를 기초로 상기 영역 내에서 센서 노드 간 이격 거리가 상기 센서 노드의 평균 최대 통신거리 이하가 되도록 유지하고, 상기 센서 노드의 센싱 반경이 상기 영역 전체를 커버하도록 배치하는 단계인 것을 특징으로 하는 센서 노드 배치 방법.The method of claim 1,
Wherein the disposing comprises:
Maintaining the distance between sensor nodes within the area to be equal to or less than the average maximum communication distance of the sensor node based on the GIS information, and arranging the sensing node of the sensor node to cover the entire area. Sensor node placement method. 제1항에 있어서,
상기 배치하는 단계는,
다음의 수학식을 기초로 상기 센서 노드 간 이격 거리를 결정하고, 상기 결정된 이격 거리에 따라 상기 센서 노드를 배치하는 단계인 것을 특징으로 하는 센서 노드 배치 방법.
Figure 112012018529822-pat00043

여기서, ds 는 센서 노드 간 이격 거리,
Figure 112012018529822-pat00044
는 센서 노드의 센싱 반경,
Figure 112012018529822-pat00045
는 센서 네트워크를 구성할 영역에서 센서 노드의 평균 최대 통신 거리를 각각 나타냄.The method of claim 1,
Wherein the disposing comprises:
Determining the separation distance between the sensor nodes based on the following equation, and arranging the sensor node according to the determined separation distance.
Figure 112012018529822-pat00043

Where d s is the separation distance between sensor nodes,
Figure 112012018529822-pat00044
Is the sensing radius of the sensor node,
Figure 112012018529822-pat00045
Represents the average maximum communication distance of each sensor node in the area to configure sensor network. 제1항에 있어서,
상기 시스템 비용 함수는,
다음의 수학식을 만족하는 것을 특징으로 하는 센서 노드 배치 방법.
Figure 112012018529822-pat00046

여기서,
Figure 112012018529822-pat00047
,
Figure 112012018529822-pat00048
,
Figure 112012018529822-pat00049
는 센서 노드의 개수, 이벤트 전달 성능 및 이벤트 감지 성능에 관한 상대적인 비중을 나타내는 가중치 상수,
Figure 112012018529822-pat00050
,
Figure 112012018529822-pat00051
,
Figure 112012018529822-pat00052
는 각각 배치되는 센서 노드의 개수, 이벤트 전달 성능 및 이벤트 감지 성능에 관계되는 함수, F 는 현재 구축된 센서 네트워크의 성능을 나타냄.The method of claim 1,
The system cost function is
Sensor node placement method characterized in that the following equation is satisfied.
Figure 112012018529822-pat00046

here,
Figure 112012018529822-pat00047
,
Figure 112012018529822-pat00048
,
Figure 112012018529822-pat00049
Is a weight constant representing the relative weight of sensor nodes, event delivery performance, and event detection performance,
Figure 112012018529822-pat00050
,
Figure 112012018529822-pat00051
,
Figure 112012018529822-pat00052
Is a function related to the number of sensor nodes, event propagation performance and event detection performance, respectively, and F is the performance of the sensor network. 제1항에 있어서,
상기 재배치하는 단계는,
상기 시스템 비용 함수가 최소가 되도록 상기 SA 기법을 이용하여 상기 센서 노드의 추가, 제거 및 이동 중 적어도 하나를 반복 수행함으로써 상기 센서 노드를 재배치하는 단계인 것을 특징으로 하는 센서 노드 배치 방법.The method of claim 1,
The repositioning step,
And relocating the sensor node by repeatedly performing at least one of the addition, removal, and movement of the sensor node using the SA technique such that the system cost function is minimized. 삭제delete
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Citations (2)

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KR20110110919A (en) * 2010-04-02 2011-10-10 인천대학교 산학협력단 Sensor initial deployment method based gis, method and apparatus for optimizing sensor deployment using the same, and recording medium recorded program for realizing the same
KR20120001687A (en) * 2010-06-29 2012-01-04 한국건설기술연구원 A optimal method of sensor node deployment for the urban ground facilities management based on geographical information system. optimal system of sensor node deployment, and medium having the optimal method program of sensor node deployment

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110110919A (en) * 2010-04-02 2011-10-10 인천대학교 산학협력단 Sensor initial deployment method based gis, method and apparatus for optimizing sensor deployment using the same, and recording medium recorded program for realizing the same
KR20120001687A (en) * 2010-06-29 2012-01-04 한국건설기술연구원 A optimal method of sensor node deployment for the urban ground facilities management based on geographical information system. optimal system of sensor node deployment, and medium having the optimal method program of sensor node deployment

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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김준경 외 5명, ‘무선센서 네트워크 성능 향상을 위한 지리정보시스템 기반 탐색 지향적 센서배치 기법’, 한국통신학회논문지*
김준경 외 5명, '무선센서 네트워크 성능 향상을 위한 지리정보시스템 기반 탐색 지향적 센서배치 기법', 한국통신학회논문지 *
이병욱 외 5명, ‘대규모 센서 네트워크에서 지리정보 기반 감지 성능 만족 센서 배치 기법’, 2011년도 한국통신학회 하계종합학술대회*
이병욱 외 5명, '대규모 센서 네트워크에서 지리정보 기반 감지 성능 만족 센서 배치 기법', 2011년도 한국통신학회 하계종합학술대회 *

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