KR101445800B1 - 비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 기법 및 장치 - Google Patents

비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 기법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 기법 및 장치에 관한 것으로서, 고정된 위치 정보를 갖는 앵커 노드에서 자신의 위치 정보를 브로드캐스트하고, 앵커 노드의 위치 정보를 수신한 일반 노드에서 이웃한 노드의 밀집도에 대응하여 이웃 노드의 거리를 추정하고, 각 노드에서 추정한 추정 거리를 통해 1-홉 거리를 기준으로 통신 반경을 변경하여 전파한 후, 추정 거리 센싱 반경 내 존재하는 노드에 따라 추정 거리를 보정하고, 추정 거리를 보정한 거리와 앵커 노드 간 실제 거리의 차이의 오차 비율을 계산하여 보정 거리의 오차를 보정하고, 오차가 보정된 거리를 이용하여 각 노드의 위치를 추정한다. 본 발명에 따르면, 비 균일 네트워크 환경에서 노드마다 거리가 다른 밀집도의 특성을 적용하여 거리를 추정하는 밀집 확률 모델링 기법 및 센싱 반경 조절 기법을 수행함으로써 비 균일 센서 네트워크 환경에서도 높은 품질의 위치 측정 결과를 얻을 수 있다.

Description

비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 기법 및 장치{RANGE FREE LOCALIZATION SCHEME AND APPARATUS IN IRREGULAR WIRELESS SENSOR NETWORKS}
본 발명은 센서 네트워크에서의 센서 노드의 위치 인식 기법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 비 균일 네트워크 환경에서 노드마다 거리가 다른 밀집도의 특성을 적용하여 거리를 추정하는 밀집 확률 모델링 기법 및 센싱 반경 조절 기법을 수행함으로써 비 균일 센서 네트워크 환경에서 높은 품질의 위치 측정 결과를 얻을 수 있는 비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 기법 및 장치에 관한 것이다.
최근 컴퓨팅 기술의 비약적인 발전과 신호 처리 기술, 소형 전자 장치 개발 기술, 무선 통신 기술이 발전함에 따라 센서 네트워크에서 사용되는 센서 노드는 소형화, 저렴화, 저전력화가 가능하게 되었다. 무선 센서 네트워크의 주요 목적은 주변 환경이나 관찰하고자 하는 대상의 상태와 관련된 정보를 사용자에게 전달하는 것이다. 이러한 목적에 따라 수집 데이터를 기반으로 효과적인 상황 감지를 수행하는 분야를 무선 센서 네트워크(WSN: Wireless Sensor Networks)라는 용어를 사용한다.
센서 네트워크에서 사용되는 센서 노드는 크기가 매우 작고, 소형 배터리로 구동되므로, 에너지 사용에 대한 제약, 약한 연산 능력으로 인한 데이터 처리의 제한, 네트워크 대역폭의 제한의 특성이 있다. 일반적으로 센서 네트워크는 재해나 전쟁터, 사막과 같이 인간이 접근하기 힘든 지역과 산불, 재난과 같은 지역에서 데이터를 수집하거나 감시하기 위한 용도로 활용된다. 일반적으로 군사 응용 분야에서 전장의 상황을 감시하고, 핵 또는 화학 공격을 탐지하기 위한 목적으로 활용되고, 화재 및 홍수 감지, 토양 및 대기 상황 인지 등의 환경 모니터링 및 동물의 생태를 감시하기 위한 목적으로 활용된다. 이런 다양한 분야에 모니터링 응용으로 사용되는 센서 네트워크는 이벤트에 대한 데이터 수집뿐 아니라 해당 이벤트가 발생한 위치에 대한 표현은 가장 필수적이고 일반적인 기반 기술이다.
무선 장치를 사용하는 위치 인식 방법은 모든 기기들이 GPS(Global Positioning System) 모듈을 탑재하여 위치 정보를 수집하는 방법이 일반적이다. 하지만 이는 대규모의 센서 네트워크 환경에서 과도한 구축비용 및 GPS 모듈 사용에 따른 에너지 소모 문제를 야기한다. 그러므로 한정된 에너지를 바탕으로 동작하는 센서 네트워크에서 에너지 사용을 감소시키기 위한 위치 측정 기법들이 활발하게 연구되고 있다. 현재 연구는 자신의 위치를 모르는 일반 노드(Unknown Node)와 절대 위치를 알고 있는 앵커 노드(Anchor Node)를 통한 측정 방식으로 이루어지고 있다. 위치를 추정하기 위해서는 앵커 노드 정보를 기반으로 하는데, 앵커 노드는 GPS 모듈을 탑재하고 있어 자신의 위치를 알고 있으며, 위치를 모르는 일반 노드보다 최대 2배의 파워 배율을 가짐으로써, 일반 노드보다 통신 반경이 매우 넓다는 특징을 가지고 있다. 앵커 노드를 기반으로 위치를 추정하면 대부분의 일반 노드는 GPS 모듈을 장착하지 않고도 측정이 가능하므로 구축비용이 감소되는 큰 장점을 가지고 있으므로 이를 통한 측위 연구 기법들이 연구되고 있다.
최근에 연구되는 대표적인 위치 인식 기술은 거리 기반(Range-based) 기법과 거리 비종속(Range-free) 기법으로 나뉜다. 거리 기반 기법은 위치 추정을 할 때 이웃 센서 노드 간의 거리(Distance)나 각도(Angle) 정보를 통해 노드 간 거리를 계산하고 이 정보를 통해 위치를 추정하는 방식이다. 거리 기반 기법은 위치 정확도가 높지만 거리 계산 시 노드마다 초음파 모듈과 같은 부수적인 장비가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 거리 비종속 기법은 거리 기반 기법과는 달리 거리를 계산하기 위해 노드 간 통신 여부를 판단하여 노드 간의 연결 정보를 통해 거리 연산 과정을 수행한다. 이를 통해 거리를 추정하여 임의의 센서 위치를 추정하는 방식이다. 전체 네트워크에서 앵커 노드만이 GPS 모듈을 장착하고 있으므로 에너지 소모, 네트워크 구축비용을 최소화하는 것이 가능하다. 거리 비종속 측위 기법은 센서 노드가 격자(Grid) 형식과 같이 센서 노드가 일정한 간격을 가지고 배포되는 환경인 균일 네트워크를 전제로 이웃 노드 간 거리 또는 인근 노드와 통신을 통해 정보를 수집하여 센서의 위치를 추정하였다. 하지만 실제 센서 노드의 배포 형태는 미사일, 항공기를 통하여 임의로 관찰 지역에 배치되므로 각 지역마다 노드 분포성은 비 균일하고 노드마다 거리가 다른 환경을 기반으로 한다. 따라서 균일 환경에서 제안된 위치 측정 기법들은 응용 환경에 부적합하며, 비 균일 환경에서 거리 추정은 오차율이 매우 높다는 문제점이 있다.
대한민국 공개특허공보 제10-2009-0050408호(공개일 2009.05.20.)
따라서, 본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 본 발명의 목적은 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드의 배포 특성 및 구축 비용을 고려하여 최소의 앵커 노드만을 활용하고, 노드마다 거리가 다른 밀집도의 특성을 적용하여 거리를 추정하는 새로운 밀집 확률 모델링 알고리즘 및 센싱 반경 조절 알고리즘을 수행함에 따라 비 균일 센서 네트워크 환경에서 센서 노드의 위치 측정 오차율을 경감시켜 높은 수준의 정확도를 갖도록 함과 아울러 네트워크 구축비용을 최소화시킬 수 있는 비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 기법을 제공하는데 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 기법은, 고정된 위치 정보를 갖는 앵커 노드에서 자신의 위치 정보를 브로드캐스트하는 단계; 상기 앵커 노드의 위치 정보를 수신한 일반 노드에서 이웃한 노드의 밀집도에 대응하여 이웃 노드의 거리를 추정하는 단계; 각 노드에서 추정한 추정 거리를 통해 1-홉 거리를 기준으로 통신 반경을 변경하여 전파한 후, 추정 거리 센싱 반경 내 존재하는 노드에 따라 상기 추정 거리를 보정하는 단계; 상기 추정 거리를 보정한 거리와 상기 앵커 노드 간 실제 거리의 차이의 오차 비율을 계산하여 상기 보정 거리의 오차를 보정하는 단계; 및 오차가 보정된 거리를 이용하여 각 노드의 위치를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 이웃 노드의 거리를 추정하는 단계에서, 상기 각 노드는 정규분포(Normal Distribution) 수치에 근거하여 이웃 노드의 수에 따라 거리를 측정하는 것이 바람직하다.
상기 이웃 노드의 수에 따라 거리를 측정하는 상기 추정 거리(dEst(k))의 산출식은 다음과 같다.
Figure 112013010239711-pat00001
여기서, r은 센서 노드의 통신 반경이고, n은 자신의 이웃 노드 수이다.
상기 추정 거리를 보정하는 단계는, 상기 통신 반경을 상기 추정 거리만큼 감소시키는 단계; 및 이웃 노드 간 반경 내에 상기 추정 거리의 산출식을 재적용하여 해당 노드의 추정 거리를 보정하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 보정 거리의 오차를 보정하는 단계는, 상기 앵커 노드 간 직선 거리와 상기 앵커 노드 사이의 최소 경로를 통한 추정 누적 거리를 연산하는 단계; 상기 직선 거리와 상기 추정 누적 거리의 비율을 연산하는 단계; 및 상기 추정 거리와 상기 비율을 통해 1-홉 최종 추종거리를 산출하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 앵커 노드는 정방형의 범위를 형성하는 4개를 이용하며, 상기 4개의 앵커 노드 중에서 가장 최단 경로를 가지는 앵커 노드 2개를 이용하여 상기 1홉 최종 추종거리를 산출하는 것이 바람직하다.
상기 각 노드의 위치를 추정하는 단계에서, 상기 1-홉 최종 추종거리와, 측위 노드의 좌표 정보와 상기 4개의 앵커 노드 각각의 좌표 정보로부터 상기 측위 노드의 위치를 추정하는 것이 바람직하다.
한편, 본 발명의 비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 장치는, 센서 노드의 위치 추정의 기반 정보로 활용되는 앵커 노드에서 전송된 메시지를 수신하여, 앵커 노드 정보 및 1-홉 내에 위치한 이웃 노드 정보를 저장하는 노드 정보 저장부; 이웃한 노드의 밀집도에 대응하여 이웃 노드의 거리를 추정하는 추정거리 산출부; 센싱 반경을 조절하여 센싱 반경 내에 존재하는 노드에 따라 추정거리를 보정하는 추정거리 보정부; 및 보정거리와 상기 앵커 노드 간 실제 거리 차이의 오차 비율을 연산하여 보정거리의 오차를 보정하는 오차 보정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 노드 정보 저장부는, 앵커 노드 ID, 자신을 기준으로 한 홉 수, 좌표정보를 저장하는 앵커 노드 정보 저장부; 및 앵커 노드에서 최소경로를 통해 수신 받은 노드 ID, 최단경로 누적 홉 수, 1-홉 내의 이웃 노드 리스트를 저장하는 이웃 노드 정보 저장부를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 추정거리 보정부는, 상기 센싱 반경을 상기 추정거리에 대응하여 조절하는 센싱 반경 조절부를 더 포함하는 것이 바람직하다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 의한 비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 기법 및 장치에 따르면, 현존하는 센서 네트워크에서의 센서 노드 위치 측위 기법 중에서 센서 네트워크에서 위치 측위의 기준 노드인 앵커 노드를 가장 적게(4개) 활용함으로써 네트워크 구축 비용을 최소화할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 비 균일 네트워크 환경에서 노드마다 거리가 다른 밀집도의 특성을 적용하여 거리를 추정하는 밀집 확률 모델링 기법 및 센싱 반경 조절 기법을 수행함으로써 비 균일 센서 네트워크 환경에서도 높은 품질의 위치 측정 결과를 얻는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 장치의 제어회로블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 비 균일 무선 센서 네트워크 환경에서 밀집 확률 모델링을 이용한 센서 위치 인식 기법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 비 균일 무선 센서 네트워크의 배포 형태 및 센서 노드의 위치 측정을 기반 정보를 제공하는 앵커 노드의 배포 형태 및 환경에 대하여 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 앵커 노드에서의 일반 노드로의 정보 전송을 위한 패킷 구조 및 해당 패킷을 수신한 일반 노드에서의 앵커 노드 정보 저장 테이블의 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 일반 노드에서의 1-홉 내에 위치한 이웃 노드 정보 저장 테이블의 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 1차원 상에서의 밀집 확률에 따른 추정 위치를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 2차원 상에서의 밀집 확률에 따른 추정 위치를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 초기 각 노드에서 추정한 1-홉 거리 정보에서 오차가 발생하는 상황을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 추정거리와 실제거리의 오차 보정을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 본 발명의 비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 기법 및 장치에 대하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하기로 하며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 부여하기로 한다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 장치의 제어회로블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 장치는, 센서 노드의 위치 추정의 기반 정보로 활용되는 앵커 노드에서 일반 노드로 전송된 메시지를 수신하여, 앵커 노드 정보를 저장하는 앵커 노드 정보 저장부(1) 및, 1-홉 내에 위치한 이웃 노드 정보를 저장하는 이웃 노드 정보 저장부(2)와, 이웃한 노드의 밀집도에 대응하여 이웃 노드의 거리를 추정하는 추정거리 산출부(3)와, 센싱 반경을 조절하여 센싱 반경 내에 존재하는 노드에 따라 추정거리를 보정하는 추정거리 보정부(4)와, 보정거리와 앵커 노드 간 실제 거리 차이의 오차 비율을 연산하여 보정거리의 오차를 보정하는 오차 보정부(5)를 포함한다.
본 발명의 비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 장치는 일반 노드에 구성되며, 앵커 노드에도 구성할 수 있다.
그러면, 여기서 상기와 같이 구성된 장치를 이용한 본 발명의 비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 기법에 대해 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 비 균일 무선 센서 네트워크 환경에서 밀집 확률 모델링을 이용한 센서 위치 인식 기법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
본 발명에서는 기존 연구에서의 문제점을 보완하도록 센서 노드가 센서 네트워크 환경에서 구축비용을 감소시키고, 오차를 줄여 높은 수준의 정확도를 갖는 위치 측정 결과를 반환한다. 또한 균일한 환경이 아닌 지역마다 밀집도가 다른 환경에서 위치 측정의 경우, 기존의 연구들은 오차 범위가 매우 크게 발생한다. 이를 보완하기 위해서는 많은 수의 앵커 노드를 배치해야 하므로 높은 네트워크 구축비용이 소요되는 문제점이 발생한다. 본 발명에서는 최소의 앵커 노드인 총 4개의 앵커 노드를 센서 필드의 경계점에 배치하며, 이를 통해 앵커 노드의 구축 비용을 최소화한다.
도 2는 본 발명의 위치 측정 과정으로서 초기 위치 정보 질의가 내려지면(S1), 앵커 정보를 통해 일반 노드의 초기 거리를 추정하고 이후, 노드 간 센싱 반경 내에 존재하는 이웃 노드에 따라 보정 거리를 산출하여 위치를 측정한다. 구체적으로, 먼저 초기 각 경계점에 위치한 앵커 노드는 자신의 위치 정보를 브로드캐스트한다(S2). 일반 노드는 자신과 이웃한 노드의 밀집도에 따라(S3~S4) 이웃 노드의 거리를 추정한다(S5). 1차적으로 모든 노드가 추정한 거리를 통해 1-홉 거리를 기준으로 통신 반경을 추정 거리만큼 줄여 전파 한 후, 추정 거리 센싱 반경 내 존재하는 노드에 따라 1차 추정 거리를 보정한다(S6). 2차 추정 거리와 앵커 노드 간 실제 거리 차이의 오차 비율을 계산하여 모든 노드는 추정 거리를 개선한다(S7). 개선된 보정 거리를 이용하여 자신의 위치를 추정한다(S8).
다음, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 비 균일 무선 센서 네트워크의 배포 형태 및 센서 노드의 위치 측정을 기반 정보를 제공하는 앵커 노드의 배포 형태 및 환경에 대하여 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 일반 노드(n)의 배치는 실제 응용에서와 같이 비 균일하게 배포되며, 한편 자신의 절대 위치 정보를 알고 있는 앵커 노드(A = { A1 , … , A4 })는 양 끝에 배치된다. 앵커 노드(A1 , … , A4)는 일반 노드(n)의 위치 측정을 위한 기준 정보를 제공하는 노드로서, 본 발명의 수행을 위해 앵커 노드(A1 , … , A4)의 정보를 모든 노드에게 브로드캐스트한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 앵커 노드에서의 일반 노드로의 정보 전송을 위한 패킷 구조 및 해당 패킷을 수신한 일반 노드에서의 앵커 노드 정보 저장 테이블의 구조를 설명하기 위한 도면이며, 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 일반 노드에서의 1-홉 내에 위치한 이웃 노드 정보 저장 테이블의 구조를 설명하기 위한 도면이다.
초기 앵커 노드는 도 4와 같이(앵커 노드 ID, 자신을 기준으로 한 홉 수, 좌표정보)를 담은 메시지를 모든 노드에게 브로드캐스트한다. 이를 수신한 모든 일반 노드는 도 4와 같이 앵커 노드 정보를 저장하고, 도 5와 같이 자신과 1-홉 내에 이웃한 노드 정보(앵커 노드에서 최소경로를 통해 수신 받은 노드 ID, 최단경로 누적 홉 수, 1-홉 내의 이웃 노드 리스트)를 저장한다. 이후, 모든 각 노드들은 정규분포(Normal Distribution) 확률의 중심극한정리(Central Limit Theorem)를 토대로 이웃 노드의 수에 따라 거리를 측정한다.
정규분포 또는 가우시안분포란 어느 대상 표본들의 분포가 좌우대칭인 종 모양을 이루는 형태로써, 표본의 객체 수가 증가하거나 표본에 대한 여러 번의 시행횟수를 거칠수록 정규분포곡선을 나타낸다.
센서 네트워크 환경이 정규분포모델에 부합한다는 증명을 할 수 있는 이론이 중심극한정리이다. 다음은 중심극한정리의 정의이다.
<정의 1> 평균이 μ이고 분산이 σ2인 임의의 모집단에서 n개의 표본을 추출할 경우 n이 충분히 크다면(n≥30), 모집단의 확률분포형태와 상관없이 표본평균(X)의 확률분포는 평균=E(X)=μ이고, 표준편차=σ/√n인 정규분포에 근사하며, n이 무한대로 커지면 정규분포와 일치하게 된다.
<정의 2> 정규분포를 따르는 확률변수 X를 표준정규분포의 확률변수로 변환한 Z=(X-μ)/(σ/√n)는 근사적으로 N(0,1)인 표준정규분포를 따르게 된다.
두 정의를 토대로, 정규분포모델은 평균이 0인 지점으로 속하기 위해서는 표본의 개수가 30개 이상이어야 한다는 조건이 필요하며, 표본의 개수가 커질수록 정규분포의 μ로 가까워지게 된다. 이를 센서 네트워크 환경에서 보게 되면 표본의 개수는 수 천 개의 센서 노드가 배포되는 대규모 네트워크 환경이므로 표준정규분포곡선 중 평균이 0인 지점에 위치하게 된다. 즉, 확률 값이 1을 갖는다는 것은 주위 노드가 한 개라도 있다는 것을 표현한다. 따라서 중심극한정리와 정규분포모델을 센서 노드가 이웃하는 거리 추정 시 적용한다. 추정 거리는 정규분포표의 값을 토대로 산출하게 되는데, 노드는 자신의 통신 반경이 R일 경우 통신 범위는 Rㅧ범위각(θ=360°)의 면적을 갖는다. 거리 추정 기법을 적용하기 위해 1차원에서 노드 추정 지점을 고려한 후, 2차원에서 실제적으로 노드 거리를 추정하도록 한다.
다음, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 1차원 상에서의 밀집 확률에 따른 추정 위치를 설명하기 위한 도면이며, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 2차원 상에서의 밀집 확률에 따른 추정 위치를 설명하기 위한 도면이다.
도 6과 같이 1차원인 직선상에서 임의의 노드가 존재하는 지점은 간단히 평균이 0인 1/2지점으로써 직선에서 안쪽의 범위 길이와 바깥쪽의 길이가 같아지는 부분에 존재하게 된다. 반경 r을 갖는 면적인 2차원에서는 도 7과 같이 실질적으로 노드가 가지고 있는 통신 반경과 통신 범위각(θ=360°)으로 확장된다.
원을 그리게 되면 1차원 상 추정 위치 지점(P1)보다 더 멀어져 내원과 외원의 면적이 같아지는 부분인 곡선 지점(P2)에 존재한다. 이를 통해 노드 간 거리는 정규분포표의 수치를 통해 추정 가능하다. 식(1)은 정규분포표의 수치를 토대로 이웃 노드 간 분포에 따른 거리 산출식이다.
Figure 112013010239711-pat00002
--- (1)
r은 센서 노드의 통신 반경이고, n은 자신의 이웃 노드 수이다. 초기 브로드캐스트를 통해 이웃한 노드에게 메시지를 수신한 후, 도 4와 도 5의 정보를 가지므로 모든 노드들은 식(1)을 이용하여 자신들의 이웃 노드 간 1-홉 거리를 추정한다.
예를 들면 Node ID = k인 노드가 1-홉 거리 추정 시 n=1, r=15인 경우 식(1)은 통신 반경 15[m]를 갖는 센서 노드에서 이웃 노드 1개가 존재할 경우 1-홉 거리 추정에 대한 식이다. 식(1)을 통해 노드 k의 1-홉 거리는 약 10.6[m]만큼 떨어져 있는 것으로 이웃 노드 간 추정 거리를 산출한다. 따라서 각 각의 센서 노드는 거리 추정 시 이웃 노드의 분포에 따라 1-홉 거리가 다르게 산출되며, 이는 밀집도가 다른 비 균일 네트워크 환경에서 좀 더 실제적인 거리 추정을 가능하게 한다.
각 노드는 이웃 노드 수에 근거하여 밀집 확률 이론을 토대로 1-홉 거리를 추정한다. 그러나 초기 각 노드가 추정한 1-홉 거리에서 오차가 발생하는 상황을 고려하여 이를 보정해주는 과정을 수행한다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 초기 각 노드에서 추정한 1-홉 거리 정보에서 오차가 발생하는 상황을 설명하기 위한 도면이다.
도 8과 같이 추정 노드는 경로 상 2-홉 거리에 있는 노드의 추정 거리는 실제 8[m] 거리에 떨어져 있지만, 통신 반경 안에 있는 이웃 노드이므로, 1-홉 거리이지만 1번 노드와 2번 노드가 동일한 추정 거리인 5[m]로 추정되는 측정 오류를 범하게 된다. 따라서 이에 대한 오차를 보정하기 위해 1차 추정 거리 이후, 각 노드들은 지역 거리 평가 기반 2차 추정 거리를 연산한다.
2차 추정 거리는 초기 1차 추정 거리를 통해 나온 각 노드들의 1-홉 거리를 기준으로 자신의 통신 반경을 1차 추정 거리로 줄여 전파한다. 도 8과 같이 추정 노드는 1번 노드의 경우 5[m]의 추정 거리 값을 갖고, 2번 노드의 경우 같은 1-홉 거리이지만 1번 노드의 거리와는 달리 1번 노드의 추정 거리에 1번 노드와 2번 노드 반경 내 식(1)을 재적용하여 2번 노드의 추정 거리를 5[m]가 아닌 8[m]의 거리로 수정한다. 이를 통해, 초기 1-홉 추정 거리와는 달리 노드의 추정 거리에 따라 1-홉 거리는 두 가지의 추정 거리를 가지며, 보정한 1-홉 거리를 통해 모든 노드들은 초기 추정 거리보다 더욱 정확한 추정 거리를 갖는다.
이전의 이웃 노드 밀집 확률을 통한 추정 거리는 최소 경로를 통한 노드 간 누적 거리로써 실제 직선거리가 아니다. 노드 간의 추정 거리를 통해 측위를 하게 되면 전체 네트워크의 크기를 고려하지 않았으므로 최소 경로를 통한 두 앵커의 거리는 실제 앵커의 거리보다 길거나 짧다는 오류를 범할 가능성이 있다. 따라서 오차 비율을 최소로 줄이기 위한 방법이 필요하다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 추정거리와 실제거리의 오차 보정을 설명하기 위한 도면이다.
도 9에서 앵커 노드(A1)부터 앵커 노드(A2)까지 실 거리는 100[m]이다. 센싱 반경을 조절하여 수정된 1-홉 추정 거리의 합은 앵커 노드(A2)에서의 연산 전에 이미 148[m]로 평가된다. 따라서 오차를 보정하기 위해 식(2)와 같이 보정 노드 ID = k 일 때, 노드 k와 홉-수가 적은 두 앵커의 최소 경로를 통한 추정 누적 거리(dEst_All)와 실제 두 앵커 간 직선 거리(dReal)를 연산한다. 이후, 실제 거리와 추정 누적 거리의 오차 비율을 보정하기 위해 식(4)와 같이 오차율을 연산한다. 네트워크에 사용되는 총 4개의 앵커 노드 중 노드 k와 홉-수가 적은 두 앵커만을 선정하는 이유는 비 균일 환경에서는 앵커와 노드 k 간 장애물과 같은 물체나 홀로 인해 우회하는 경로, 이웃 노드 부족으로 인한 홀 발생과 같은 상황으로 인해 홉-수가 늘어나는 상황이 발생할 수 있다. 따라서 우회 경로 노드에 대한 오차를 최소화하기 위해 4개의 앵커 노드 중 가장 최단 경로를 가지는 앵커 노드 2개를 사용한다. 추정 누적 거리(dEst_All)는 앵커 노드 i부터 추정 노드 k까지의 누적 홉 거리, 앵커 노드 j부터 추정 노드 k까지의 누적 홉 거리를 통해 두 앵커 노드 i, j와의 누적 거리를 산출한다. 오차율 연산은 실제 앵커 노드 i부터 j까지의 직선 거리를 가지고 추정 누적 거리를 나눔으로써 오차율을 산출한다. 추정 노드 k는 기존 1-홉 추정 거리(dEst(k))와 산출된 오차율을 통해 보정 1-홉 추정 거리(dref(k))를 산출한다.
Figure 112013010239711-pat00003
--- (2)
Figure 112013010239711-pat00004
--- (3)
Figure 112013010239711-pat00005
--- (4)
Figure 112013010239711-pat00006
--- (5)
Figure 112013010239711-pat00007
--- (6)
모든 노드들은 식(2) - 식(6)를 통해 보정 1-홉 거리를 계산한 후, 식(7) - 식(10)의 위치 계산법을 통해 위치를 추정한다. 식(7) - 식(10)의 d는 보정 1-홉 거리(dref(k))를 각 앵커 노드까지의 보정 누적 거리를 말한다. (x, y)는 측정 노드의 좌표이고, (xi, yi)는 각 앵커 노드의 좌표 정보로써, 모든 노드들은 위치 추정 시 양 끝에 배치된 총 4개의 앵커 노드를 통해 측위 한다. 따라서 보정된 노드들의 추정 거리 d를 통해 오차를 감소시켜 전체 센서 노드의 위치를 추정한다.
Figure 112013010239711-pat00008
--- (7)
Figure 112013010239711-pat00009
--- (8)
Figure 112013010239711-pat00010
--- (9)
Figure 112013010239711-pat00011
--- (10)
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하기 위한 프로그램, 그 프로그램이 기록된 기록 매체 등을 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리 범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리 범위에 속하는 것이다.
1 : 앵커 노드 정보 저장부
2 : 이웃 노드 정보 저장부
3 : 추정거리 산출부
4 : 추정거리 보정부
5 : 오차 보정부
A : 앵커 노드
n : 일반 노드

Claims (10)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 고정된 위치 정보를 갖는 앵커 노드에서 자신의 위치 정보를 브로드캐스트하는 단계;
    상기 앵커 노드의 위치 정보를 수신한 일반 노드에서 이웃한 노드의 밀집도에 대응하여 이웃 노드의 거리를 추정하는 단계;
    각 노드에서 추정한 추정 거리를 통해 1-홉 거리를 기준으로 통신 반경을 변경하여 전파한 후, 추정 거리 센싱 반경 내 존재하는 노드에 따라 상기 추정 거리를 보정하는 단계;
    상기 추정 거리를 보정한 거리와 상기 앵커 노드 간 실제 거리의 차이의 오차 비율을 계산하여 상기 보정 거리의 오차를 보정하는 단계; 및
    오차가 보정된 거리를 이용하여 각 노드의 위치를 추정하는 단계를 포함하며,
    상기 이웃 노드의 거리를 추정하는 단계에서, 상기 각 노드는 정규분포(Normal Distribution) 수치에 근거하여 이웃 노드의 수에 따라 거리를 측정하며,
    상기 이웃 노드의 수에 따라 거리를 측정하는 상기 추정 거리(dEst(k))의 산출식은 다음과 같은 비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 기법.
    Figure 112014042159718-pat00012

    (여기서, r은 센서 노드의 통신 반경이고, n은 자신의 이웃 노드 수임)
  4. 제3항에 있어서,
    상기 추정 거리를 보정하는 단계는,
    상기 통신 반경을 상기 추정 거리만큼 감소시키는 단계; 및
    이웃 노드 간 반경 내에 상기 추정 거리의 산출식을 재적용하여 해당 노드의 추정 거리를 보정하는 단계를 포함하는 비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 기법.
  5. 고정된 위치 정보를 갖는 앵커 노드에서 자신의 위치 정보를 브로드캐스트하는 단계;
    상기 앵커 노드의 위치 정보를 수신한 일반 노드에서 이웃한 노드의 밀집도에 대응하여 이웃 노드의 거리를 추정하는 단계;
    각 노드에서 추정한 추정 거리를 통해 1-홉 거리를 기준으로 통신 반경을 변경하여 전파한 후, 추정 거리 센싱 반경 내 존재하는 노드에 따라 상기 추정 거리를 보정하는 단계;
    상기 추정 거리를 보정한 거리와 상기 앵커 노드 간 실제 거리의 차이의 오차 비율을 계산하여 상기 보정 거리의 오차를 보정하는 단계; 및
    오차가 보정된 거리를 이용하여 각 노드의 위치를 추정하는 단계를 포함하며,
    상기 보정 거리의 오차를 보정하는 단계는,
    상기 앵커 노드 간 직선 거리와 상기 앵커 노드 사이의 최소 경로를 통한 추정 누적 거리를 연산하는 단계;
    상기 직선 거리와 상기 추정 누적 거리의 비율을 연산하는 단계; 및
    상기 추정 거리와 상기 비율을 통해 1-홉 최종 추종거리를 산출하는 단계를 포함하는 비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 기법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 앵커 노드는 정방형의 범위를 형성하는 4개를 이용하며, 상기 4개의 앵커 노드 중에서 가장 최단 경로를 가지는 앵커 노드 2개를 이용하여 상기 1홉 최종 추종거리를 산출하는 비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 기법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 각 노드의 위치를 추정하는 단계에서, 상기 1-홉 최종 추종거리와, 측위 노드의 좌표 정보와 상기 4개의 앵커 노드 각각의 좌표 정보로부터 상기 측위 노드의 위치를 추정하는 비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 기법.
  8. 삭제
  9. 센서 노드의 위치 추정의 기반 정보로 활용되는 앵커 노드에서 전송된 메시지를 수신하여, 앵커 노드 정보 및 1-홉 내에 위치한 이웃 노드 정보를 저장하는 노드 정보 저장부;
    이웃한 노드의 밀집도에 대응하여 이웃 노드의 거리를 추정하는 추정거리 산출부;
    센싱 반경을 조절하여 센싱 반경 내에 존재하는 노드에 따라 추정거리를 보정하는 추정거리 보정부; 및
    보정거리와 상기 앵커 노드 간 실제 거리 차이의 오차 비율을 연산하여 보정거리의 오차를 보정하는 오차 보정부를 포함하며,
    상기 노드 정보 저장부는,
    앵커 노드 ID, 자신을 기준으로 한 홉 수, 좌표정보를 저장하는 앵커 노드 정보 저장부; 및
    앵커 노드에서 최소경로를 통해 수신 받은 노드 ID, 최단경로 누적 홉 수, 1-홉 내의 이웃 노드 리스트를 저장하는 이웃 노드 정보 저장부를 포함하는 비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 장치.
  10. 센서 노드의 위치 추정의 기반 정보로 활용되는 앵커 노드에서 전송된 메시지를 수신하여, 앵커 노드 정보 및 1-홉 내에 위치한 이웃 노드 정보를 저장하는 노드 정보 저장부;
    이웃한 노드의 밀집도에 대응하여 이웃 노드의 거리를 추정하는 추정거리 산출부;
    센싱 반경을 조절하여 센싱 반경 내에 존재하는 노드에 따라 추정거리를 보정하는 추정거리 보정부; 및
    보정거리와 상기 앵커 노드 간 실제 거리 차이의 오차 비율을 연산하여 보정거리의 오차를 보정하는 오차 보정부를 포함하며,
    상기 추정거리 보정부는, 상기 센싱 반경을 상기 추정거리에 대응하여 조절하는 센싱 반경 조절부를 더 포함하는 비 균일 무선 센서 네트워크에서의 거리 비종속 위치 인식 장치.
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