KR101853085B1

KR101853085B1 - 사물인터넷을 위한 센서의 비활성 구간과 게이트웨이의 데이터 집적량 결정 방법 및 게이트웨이

Info

Publication number: KR101853085B1
Application number: KR1020170047884A
Authority: KR
Inventors: 백상헌; 고한얼; 이재욱
Original assignee: 고려대학교 산학협력단
Priority date: 2017-04-13
Filing date: 2017-04-13
Publication date: 2018-04-30

Abstract

게이트웨이에 의해 수행되는 비활성 구간 및 데이터 집적량 결정 방법이 개시된다. 상기 방법은 마코프 의사결정 프로세스를 이용하여 정책 테이블을 생성하는 단계, 복수의 센서들 각각으로부터 데이터를 수신하고, 수신된 데이터를 저장부에 저장하고, 저장된 데이터를 서버로 송신하는 단계 및 상기 정책 테이블에 포함된 복수의 센서들 각각의 비활성 구간에 기초하여 상기 복수의 센서들 각각으로 제어 신호를 송신하는 단계를 포함하고, 상기 서버로 송신하는 단계는 상기 복수의 센서들 중 제1 센서로부터 수신되어 상기 저장부에 저장된 데이터의 개수가 상기 정책 테이블에 포함된 상기 제1 센서의 데이터 집적량의 최적값과 동일한 경우, 상기 제1 센서로부터 수신되어 상기 저장부에 저장된 데이터를 일괄적으로 상기 서버로 송신하고, 상기 제어 신호는 대응하는 센서의 비활성 구간에 대한 정보를 포함한다.

Description

사물인터넷을 위한 센서의 비활성 구간과 게이트웨이의 데이터 집적량 결정 방법 및 게이트웨이{GATEWAY AND METHOD OF SLEEP SCHEDULING WITH DATA AGGREGATION FOR INTERNET OF THINGS}

본 발명의 개념에 따른 실시 예는 사물인터넷을 위한 센서의 비활성 구간과 게이트웨이의 데이터 집적량 결정 방법에 관한 것으로, 특히 단말의 비활성 구간과 서비스 제공을 위한 데이터 일관성 사이의 트레이드 오프 관계와 코어 네트워크의 부하와 서비스 제공을 위한 데이터 일관성 사이의 트레이드 오프 관계의 균형을 맞추기 위해 단말의 특성을 고려하여 단말의 비활성 구간과 게이트웨이의 데이터 축적량을 결정하는, 사물인터넷을 위한 센서의 비활성 구간과 게이트웨이의 데이터 집적량 결정 방법 및 장치에 관한 것이다.

대표적인 IoT(Internet of Things) 서비스 중 하나인 HVAC(heating, ventilation, and air conditioning) monitoring and control systems와 같은 서비스에서는 IoT 단말들이 데이터를 센싱하여 해당 데이터들을 IoT 게이트웨이(gateway, GW)를 통해 IoT 서비스 플랫폼으로 전송한다. IoT 서비스 플랫폼에 모아진 데이터들은 서비스 제공을 위해 분석된다. 이러한 IoT 서비스에서는 에너지 효율을 높이기 위해 IoT 단말들은 라디오 인터페이스를 꺼놓은 상태인 슬립 모드(sleep mode, 비활성 모드)를 사용할 수 있다. 한편, IoT GW는 코어 네트워크의 부하를 줄이기 위해 데이터를 모다두었다가 한 번에 보내는 데이터 집적(data aggregation) 방법을 사용한다. 하지만, IoT 단말이 오랜 시간 슬립 모드를 사용하거나 IoT GW가 오랜 시간 데이터를 모아두게 되면 서비스 플렛폼에서의 데이터 일관성이 떨어지게 된다. 즉, 해당 서비스에서는 다음 두 가지 트레이드 오프(trade off) 관계가 존재한다. 즉, 1) 에너지 효율과 데이터 일관성에 대한 QoS(Quality of Service) 사이의 트레이드 오프와 2) 코어 네트워크의 부하와 데이터 일관성에 대한 QoS 사이의 트레이드 오프 관계이다. 이와 같은 트레이드 오프 관계의 균형을 잡는 것은 IoT 서비스를 효과적으로 제공하기 위해 중요한 이슈이다. 슬립 모드나 데이터 집적 기법은 이미 알려진 개념이지만 이를 단말/네트워크 상황, QoS 수준 등을 종합적으로 고려하여 최적화를 시도한 기존 연구는 미미한 실정이다.

대한민국 공개특허 제2010-0106799호 (2010.10.04. 공개) 대한민국 공개특허 제2008-0071341호 (2008.08.04. 공개)

본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제는 사물인터넷 환경에서 에너지 효율과 데이터 일관성 사이의 트레이드 오프 관계 및 코어 네트워크의 부하와 데이터 일관성 사이의 트레이드 오프 관계의 균형을 맞추기 위해 단말의 특성을 고려하여 단말의 비활성 구간(sleep duration) 및 데이터 축적량을 결정하는 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 게이트웨이는 마코프 의사결정 프로세스(Markov Decision Process, MDP)를 이용하여 정책 테이블을 생성하는 정책 테이블 생성부, 복수의 센서들 각각으로부터 데이터를 수신하고, 수신된 데이터를 저장부에 저장하고, 저장된 데이터를 서버로 송신하는 데이터 송수신부, 상기 정책 테이블에 포함된 복수의 센서들 각각의 비활성 구간에 기초하여 상기 복수의 센서들 각각으로 제어 신호를 송신하는 단말 제어부, 및 상기 저장부를 포함하고, 상기 데이터 송수신부는 상기 복수의 센서들 중 제1 센서로부터 수신되어 상기 저장부에 저장된 데이터의 개수가 상기 정책 테이블에 포함된 상기 제1 센서의 데이터 집적량의 최적값과 동일한 경우, 상기 제1 센서로부터 수신되어 상기 저장부에 저장된 데이터를 일괄적으로 상기 서버로 송신하고, 상기 제어 신호는 대응하는 센서의 비활성 구간에 대한 정보를 포함한다.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 의한 비활성 구간 및 데이터 집적량 결정 방법은 게이트웨이에 의해 수행되고, 마코프 의사결정 프로세스를 이용하여 정책 테이블을 생성하는 단계, 복수의 센서들 각각으로부터 데이터를 수신하고, 수신된 데이터를 저장부에 저장하고, 저장된 데이터를 서버로 송신하는 단계 및 상기 정책 테이블에 포함된 복수의 센서들 각각의 비활성 주기에 기초하여 상기 복수의 센서들 각각으로 제어 신호를 송신하는 단계를 포함하고, 상기 서버로 송신하는 단계는 상기 복수의 센서들 중 제1 센서로부터 수신되어 상기 저장부에 저장된 데이터의 개수가 상기 정책 테이블에 포함된 상기 제1 센서의 데이터 집적량의 최적값과 동일한 경우, 상기 제1 센서로부터 수신되어 상기 저장부에 저장된 데이터를 일괄적으로 상기 서버로 송신하고, 상기 제어 신호는 대응하는 센서의 비활성 구간에 대한 정보를 포함한다.

본 발명의 실시 예에 따른 비활성 구간 및 데이터 집적량 결정 방법 및 게이트웨이에 의할 경우, 에너지 효율과 데이터 일관성 사이의 트레이드오프 관계 및 코어 네트워크 부하와 데이터 일관성 사이의 트레이드오프 관계의 균형을 맞출 수 있는 IoT 단말의 최적 비화성 구간 및 게이트웨이의 최적 데이터 집적량을 결정할 수 있다.

본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 상세한 설명이 제공된다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 의한 시스템을 도시한다.
도 2는 도 1에 도시된 시스템의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 도 1에 도시된 게이트웨이의 기능 블럭도이다.
도 4는 도 1에 도시된 게이트웨이에 의한 비활성 구간 명령 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 도 1에 도시된 게이트웨이의 데이터 전송 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 IoT 장치의 타입에 따른 기대 효용성을 나타내는 그래프이다.
도 6은 보상함수와 비용함수 중요도(가중치)를 변화시킴에 따라 각 스킴의 효용성을 살펴본 그래프이다.

본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 형태들로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시 예들에 한정되지 않는다.

본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시 예들을 도면에 예시하고 본 명세서에서 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 특정한 개시 형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만, 예컨대 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 벗어나지 않은 채, 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고 유사하게 제2 구성 요소는 제1 구성 요소로도 명명될 수 있다.

어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성 요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성 요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성 요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로서, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 본 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 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 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 본 명세서에 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 의한 시스템을 도시한다.

도 1을 참조하면, IoT(Internet of Things) 시스템, 비활성 구간 및 데이터 집적량 결정 시스템 등으로 불릴 수도 있는 시스템은 복수의 장치들(또는 복수의 단말들), 게이트웨이(gateway, GW) 및 서버를 포함한다.

상기 복수의 장치들 각각은 IoT 장치(IoT device) 또는 IoT 단말로 명명될 수도 있으며, 구체적인 예로 센서를 예시할 수 있다. 상기 복수의 장치들 각각은 미리 정해진 감지 동작을 수행하고, 감지 결과(감지 데이터 또는 감지값)를 상기 게이트웨이로 송신할 수 있다. 예컨대, 상기 복수의 장치들 중 어느 하나의 장치는 설치된 장소의 온도를 측정하고 측정된 온도 정보를 상기 게이트웨이로 송신할 수 있고, 상기 복수의 장치들 중 다른 하나의 장치는 설치된 장소의 습도를 측정하고 측정된 습도 정보를 상기 게이트웨이로 송신할 수 있다.

상기 복수의 장치들 각각은 제한된 배터리 용량을 가지고 있기 때문에 에너지 효율을 높이기 위해 자신이 라디오 인터페이스를 꺼놓는 비활성 모드(sleep mode)를 사용할 수 있다. 비활성 모드로 동작하는 IoT 단말은 센싱한 데이터를 즉각적으로 게이트웨이(GW)로 전송할 수 없고 데이터를 축적한다. 반면, 활성 모드(active mode)로 동작하는 IoT 단말은 센싱한 데이터를 즉각적으로 게이트웨이(GW)로 송신할 수 있다.

상기 IoT 단말은 감지 동작을 수행하는 센싱부(또는 센싱 유닛)와 센싱한 데이터를 게이트웨이로 전송하는 통신부(또는 라디오 유닛)를 포함할 수 있다. 또한, 상기 IoT 단말은 상기 센싱 유닛과 상기 라디오 유닛의 동작을 제어하기 위한 제어부 및/또는 상기 센싱부에 의해 감지된 감지 결과를 저장하기 위한 저장부를 더 포함할 수 있다.

한편, IoT 단말을 비활성 모드로 동작시킴으로써 IoT 단말에서 높은 에너지 효율을 얻을 수 있지만, 너무 오랜 시간 동안 비활성 모드를 사용하게 되면 서버가 보유한 데이터 일관성이 감소할 수 있고, 이로 인해 적절한 서비스 제공이 지연될 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 발명에서는 IoT 단말의 최적의 비활성 모드의 주기(비활성 주기)를 결정하고 이에 따르는 동작 과정을 설계하고자 한다.

상기 게이트웨이(GW)는 IoT 게이트웨이로 명명될 수도 있으며, 상기 복수의 장치들 각각으로부터 수신한 감지 결과를 상기 서버로 송신할 수 있다. 상기 게이트웨이(GW)는 코어 네트워크의 부하, 즉 상기 게이트웨이와 상기 서버 사이의 트래픽을 감소시키기 위해 상기 복수의 장치들 각각으로부터 수신된 감지 결과를 축적할 수 있다. 이때, 감지 결과는 각 IoT 단말 별로 축적될 수 있다. 예컨대, 도 1에 도시된 바와 같이 게이트웨이(GW)의 상태가 [2,3,0]일 경우 제1 IoT 단말로부터 수신된 데이터의 개수, 즉 수신 횟수가 "2"이고, 제2 IoT 단말로부터 수신된 데이터의 개수, 즉 수신 횟수가 "3"이고, 제3 IoT 단말로부터 수신된 데이터의 개수, 즉 수신 횟수가 "0"임을 의미할 수 있다.

한편, 게이트웨이(GW)에서 데이터를 축적하는 것으로 네트워크 부하를 감소시킬 수 있지만, 게이트웨이(GW)에서 너무 오랜 시간 동안 데이터를 축적하게 되면 서버가 보유한 데이터 일관성이 감소할 수 있고, 이로 인해 적절한 서비스 제공이 지연될 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 발명에서는 게이트웨이(GW)의 최적의 데이터 축적량을 결정하고 이에 따르는 동작 과정을 설계하고자 한다.

즉, 게이트웨이(GW)는 각 IoT 단말에게 특정한 구간 동안 비활성 모드로 동작할 것을 명령하거나 비활성 구간(sleep duration)에 대한 정보를 제공함으로써 각 IoT 단말의 에너지 효율을 높일 수 있다. 비활성 구간(또는 비활성 주기)은 데이터의 종류(즉, IoT 단말)에 따라 결정되어야 한다. 예를 들어, 긴급한 데이터(화제 탐지 등)를 센싱하는 IoT 단말 같은 경우 짧은 비활성 구간을 가져야 한다. 또한, 게이트웨이(GW)는 네트워크 코어의 트래픽을 줄이면서 데이터 일관성에 대한 높은 QoS(Quality of Service)를 보장하기 위해 자신의 버퍼(저장 공간)에 데이터를 집적한 후 데이터의 수가 특정수와 같거나 커졌을 경우 해당 데이터들을 서버로 송신할 수 있다. 상기 특정수 역시 데이터의 종류(즉, IoT 단말)에 따라 상이할 수 있다. 본 발명에서는 최적의 비활성 주기 및/또는 데이터 축적량을 결정하기 위해 마코프 의사결정 프로세스(Markov decision process, MDP)를 사용한다.

상기 서버는 IoT 서버, 서비스 제공 서버 등으로 불릴 수도 있고, 서비스 제공을 위해 상기 게이트웨이로부터 수신된 감지 결과를 분석하고 분석 결과를 이용하여 도 1에 도시되지 않았으나 소정의 서비스를 제공할 수 있는 제공 장치(예컨대, 습도 조절 장치, 온도 조절 장치, 공기 조화 장치 등)를 제어하기 위한 제어 신호를 출력함으로써 사용자들에게 서비스를 제공할 수 있다.

도 2는 도 1에 도시된 시스템의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.

우선, 모든 IoT 단말들(즉, IoT device 1, 2 및 3) 각각은 초기에 액티브 모드(ative mode, 활성 모드)로 동작하는 것으로 가정한다. 모든 IoT 단말들이 액티브 모드로 동작하기 때문에 모든 IoT 단말들은 센싱한 데이터를 즉각적으로 IoT 게이트웨이로 전송할 수 있다(Step 1-4).

센싱한 데이터를 수신한 IoT 게이트웨이는 해당 데이터들을 자신의 버퍼에 저장한다. 이때, 상기 데이터들은 IoT 단말에 따라 분류되어 저장될 수 있다. 예컨대, Step 2에서 IoT 게이트웨이의 상태 [1,0,1]은 IoT 단말 1과 3 각각으로부터 수신된 하나의 데이터가 버퍼에 저장되어 있는 것을 의미한다. 특정 수의 데이터가 모아졌을 때, IoT 게이트웨이는 데이터 일관성을 만족시키기 위해 축적된 데이터들을 IoT 서버로 전송할 수 있다(Step 5).

한편, Step 6에서 IoT GW가 IoT 단말 1과 IoT 단말 2 각각에게 T₁과 T₂의 구간 동안 슬립 모드로 동작할 것으로 명령을 내리면, IoT 단말 1과 IoT 단말 2는 각각 T₁과 T₂의 구간 동안 슬립 모드로 동작한다(Step 7). 실시 예에 따라, IoT GW는 비활성 구간에 대한 정보만을 IoT 단말로 전송할 수도 있다. 이 경우, 비활성 구간에 대한 정보를 수신한 센서는 수신된 비활성 구간 동안 비활성 모드로 동작할 수 있다. 한편, IoT 단말들은 슬립 구간에 비례하여 에너지를 절약할 수 있는데, 본 실시 예에서는 T₁이 T₂보다 큰 것을 가정하였기 때문에 IoT 단말 2가 IoT 단말 1에 비해 보다 많은 에너지를 절약할 수 있다. 슬립 모드로 동작하는 동안 IoT 단말 1과 IoT 단말 2가 데이터를 센싱하였을 때(Step 8), 해당 데이터를 자신의 버퍼에 저장하게 된다. IoT 단말 3은 슬립 모드로 동작하지 않고 액티브 모드로 동작하고 있기 때문에 센싱 후 데이터를 바로 전송할 수 있다(Step 9).

슬립 구간(또는 비활성 구간)이 끝난 IoT 단말 1은 자신의 모드를 액티브 모드로 변경하여 동작한다(Step 10). 액티브 모드로 동작하는 IoT 단말 1은 슬립 구간 동안 감지하여 버퍼에 저장된 데이터를 IoT GW로 송신한다(Step 11).

그 후, IoT GW는 집적된 데이터들을 서버로 송신한다(Step 12).

IoT 단말 2 역시 슬립 구간이 끝나면 액티브 모드로 동작하고(Step 13), 자신의 버퍼에 저장된 데이터를 IoT GW로 송신한다(Step 14). IoT 단말 2의 긴 슬립 구간으로 인해, Step 9에서 센싱된 데이터는 오랜 시간동안 서버로 전송되지 못하였다. 이 경우, 해당 데이터 일관성에 대한 QoS가 감소할 수 있다.

도 3은 도 1에 도시된 게이트웨이의 기능 블럭도이다.

도 3을 참조하면, 게이트웨이(IoT GW, 100)는 정책 테이블(policy table) 생성부(110), 데이터 송수신부(130), 단말 제어부(또는 장치 제어부, 150) 및 저장부(170)를 포함한다.

정책 테이블 생성부(110)는 정책 테이블을 생성하며, 정책 테이블 생성부에 의한 정책 테이블 생성 과정에 대한 상세한 설명은 후술하기로 한다.

데이터 송수신부(130)는 복수의 IoT 장치들 각각으로부터 데이터를 수신하고 수신된 데이터를 저장부(170)에 저장하여 데이터를 집적할 수 있다. 또한, 데이터 송수신부(130)는 집적된 데이터의 개수가 미리 정해진 개수(즉, 정책 테이블에 포함되어 있는 해당 IoT 단말의 데이터 축적량의 최적값)와 같아지면, 해당 IoT 장치로부터 수신되어 저장부(170)에 저장(집적)되어 있는 데이터를 일괄적으로 IoT 서버로 송신할 수 있다. 데이터 송수신부(130)의 구체적인 동작은 도 5를 참조하여 추가 설명하기로 한다.

단말 제어부(150)는 정책 테이블에 기초하여 복수의 단말들 각각에게 모드(mode)를 비활성 모드로 전환한 것을 명령하거나 비활성 구간에 대한 정보를 송신할 수 있다. 단말 제어부(150)에 의해 송신되는 명령 또는 정보는 제어 신호로 명명될 수도 있다. 단말 제어부(150)의 구체적인 동작은 도 4를 참조하여 설명하기로 한다.

저장부(170)에는 각 IoT 장치로부터 수신된 데이터가 저장될 수 있다. 각 데이터는 IoT 장치를 식별할 수 있는 식별 정보, 감지(센싱)된 데이터의 종류(예컨대, 온도, 습도 등) 및 감지 시간 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.

도 4는 도 1에 도시된 게이트웨이에 의한 비활성 구간 명령 동작을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 4를 통하여 설명되는 동작은 게이트웨이에 포함된 단말 제어부에 의해 수행될 수 있다.

IoT GW는 정책 테이블을 확인해서 현재 상태에 맞는 IoT 단말의 비활성 구간(즉,

)을 확인한다(S100). 이때, 해당 IoT 단말의 최적 비활성 구간이 "0"인 경우, IoT GW는 해당 IoT 단말을 재우지 않는다(즉, 비활성 모드로 동작할 것을 명령하지 않거나 비활성 주기 정보를 전송하지 않는다).

S200 단계에서, IoT GW는 해당 단말에게 비활성 구간

동안 비활성 모드로 동작할 것을 명령할 수 있다. 또한, IoT GW는 비활성 구간의 확인을 위해 해당 IoT 단말을 위한 타이머를

로 설정하고(S300), 타이머 값을 순차적으로 감소시킨다(S400).

S500 단계에서, IoT GW는 타이머 값이 "0"인지 여부를 결정하고, 타이머 값이 "0"인 경우 S100 단계를, 타이머 값이 "0"이 아닌 경우 S400 단계를 재차 반복 수행할 수 있다.

도 5는 도 1에 도시된 게이트웨이의 데이터 전송 동작을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 5를 통하여 설명되는 동작은 게이트웨이에 포함되는 데이터 송수신부에 의해 수행될 수 있다.

IoT GW는 정책 테이블을 확인하여 IoT 단말에서 전송된 데이터 축적량의 최적값(즉,

)을 확인한다(S300).

이후, IoT GW는 해당 IoT 단말로부터 수신되어 축적된 데이터의 개수, 즉 데이터 축적량

을 확인하고(S320), 데이터 축적량

과 최적의 데이터 축적량

을 비교하고(S340),

과

이 같은 경우 S360 단계를,

과

이 같지 않은 경우 S320 단계를 수행한다.

해당 IoT 단말로부터 수신되어 저장된 데이터의 개수와 데이터 축적량의 최적값이 같은 경우, IoT GW는 해당 단말로부터 수신되어 자신의 버퍼(또는 저장부)에 저장되어 있는 데이터를 IoT 서버로 송신할 수 있다(S360).

이하에서는, 정책 테이블을 생성하기 위한 구체적인 내용에 관해 설명한다. 이하에서 설명되는 정책 테이블 생성 동작은 IoT GW에 포함되는 정책 테이블 생성부에 의해 수행될 수 있다. 상기 정책 테이블에는 후술되는 총 보상 함수를 최대화하는 각 IoT 장치의 비활성 구간에 대한 정보, 각 IoT 장치로부터 수신되어 게이트웨이에 집적되는 데이터의 최적값에 대한 정보 등이 포함될 수 있다.

IoT 단말을 비활성 모드로 동작하게 함으로써 IoT 단말의 소모 에너지를 절약할 수 있다. 그러나, 장시간의 비활성 모드가 적용된다면, IoT 서버로 데이터가 전송되지 못하고, 그로 인하여 데이터 일관성에 대한 QoS가 감소할 수 있다. 따라서, 비활성 구간(또는 슬립 구간)은 IoT 단말의 에너지 효율과 데이터 일관성에 대한 QoS를 균형시키기 위한 적절한 값으로 결정되어야 한다.

한편, IoT GW에 집적된 데이터의 최대 개수 또한 데이터 일관성에 대한 QoS에 영향을 미치기 때문에 IoT GW에 집적되는 데이터의 최대 개수 역시 적절한 값으로 결정되어야 한다. 따라서, 각 IoT 단말의 비활성 구간과 IoT GW에 집적된 데이터의 개수는 데이터 일관성에 대한 QoS를 고려하여 결정되어야 한다. 또한, QoS 감소의 정도는 데이터의 종류(즉, IoT 단말의 종류)에 의존하기 때문에, 비활성 구간과 집적된 데이터의 개수는 데이터의 종류에 따라 상이하게 결정될 필요가 있다. 이를 위해, 본 발명에서는 5 개의 엘리먼트, 즉 1) 결정 시점(decision epoch), 2) 액션(action), 3) 상태(state), 4) 전이 확률(transition probability) 및 5) 보상 및 비용 함수(reward and cost functions)를 갖는 MDP(Markov decision process) 모델을 설계하였다. MDP 모델에 사용된 변수, 용어 등에 관한 간단한 설명은 표 1과 같다.

Notation	Description
	State at the decision epoch
	Action chosen at the decision epoch
	Duration of each decision epoch
	Action set
	Action vector set for sleep duration
	Action vector set for aggregation or transmitting data
	State space
	State for the mode of IoT devices
	State for the previous sleep action
	State for the number of data aggregated in IoT GW
	State for the time elapsed from the last transmission
	Weighted factor to balance the reward and cost functions
	Weighted factor to balance the transmission and inconsistency cost functions
	Weighted factor to balance two inconsistency cost functions
	Energy saved during unit time
	Unit connection setup cost
	Unit data delivery cost

A. 결정 시점(Decision Epoch)

은 연속되는 결정(successive decisions)이 수행되는 시점들(time epoch)을 의미하며, 확률 변수(random variable)

와

각각은 결정 시점

에서 선택된 상태(state)와 액션(action)을 의미한다. 또한,

는 각 결정 시점들의 구간(duration)을 의미한다.

B. 액션(Action)

액션 백터 집합(action vector set)

는 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.

수학식 1에서

는 액션들의 가능한 조합의 총개수를,

는 k 번째로 가능한 액션들의 조합을 의미한다. 각 결정 시점에서, IoT GW는 IoT 장치들에게 특정 구간 동안 비활성 모드로 동작할 것을 명령하고 데이터를 버퍼(또는 저장부)에 데이터를 집적(저장)할 것인지 IoT 서버로 송신할 것인지 여부를 결정한다(즉, IoT GW는 두 가지 종류의 액션을 수행한다). 따라서, 액션 백터 집합

에서 하나의 벡터는 두 개의 백터, 즉 1) 비활성 구간에 대한 액션 벡터

와 2) 데이터를 집적할 것인지 전송할 것인지에 대한 결정에 대한 액션 벡터

를 결합함으로써 생성될 수 있다. 즉,

이며, 여기서

는 두 개의 벡터 사이의 컨케트네이션(concatenation) 연산을 의미한다.

현재 상태 정보에 기초하여, IoT GW는 IoT 장치들 각각에게 특정 구간 동안 비활성 모드로 동작할 것을 명령할 수 있다. 따라서, 벡터

는

로 표현될 수 있다. 여기서

는 i 번째 IoT 장치에게 명령된 비활성 구간을,

는 IoT 장치의 개수를 의미할 수 있다. IoT GW는 오로지 활성 모드에 있는 IoT 장치에게만 비활성 모드로 동작할 것을 명령할 수 있으며,

은 IoT GW가 i 번째 IoT 장치에게 명령하지 않음을 의미한다. 즉, i 번째 IoT 장치는 활성 모드로 동작한다.

한편, IoT GW는 IoT 장치에 따라 데이터를 분류하고, 데이터를 자신의 버퍼(또는 저장부)에 집적(저장)할 것인지 데이터를 IoT 서버로 송신할 것인지 여부를 결정한다. 따라서, 벡터

는

로 표현될 수 있으며, 여기서

는 i 번째 IoT 장치로부터 수신된 데이터를 집적할 것인지 송신할 것인지 여부를 나타낸다. 즉,

는 IoT GW가 i 번째 IoT 장치로부터 수신된 데이터를 집적(저장)함을 의미하고,

는 IoT GW가 i 번째 IoT 장치로부터 수신된 데이터를 송신함을 의미한다.

C. 상태(State)

상태 공간(state space)

는 수학식 2에 의해 정의된다.

수학식 2에서,

은 IoT 장치들의 상(phase, 즉 IoT 장치의 활성/비활성 모드 및 잔여 비활성 구간)을 표현하는 벡터 집합을 의미한다. 또한,

는 이전에 명령된 비활성 구간을 표현하는 벡터 집합을,

는 IoT GW에 집적된 데이터의 개수를 나타내는 벡터 집합을 의미한다. 한편,

는 IoT 서버로의 마지막 전송 시점으로부터 경과한 시간을 나타내는 벡터 집합을 의미한다.

은 수학식 3과 같이 표현될 수 있다.

수학식 3에서,

은 IoT 디바이스의 상(phase)의 가능한 조합의 총 개수를 의미한다. 또한,

는

의 k 번째 요소(element)를 의미하며 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.

수학식 4에서,

은 i 번째 IoT 장치의 상(phase)을 나타내다. 즉,

은 i 번째 IoT 장치가 자신의 모드를 활성 모드로 변경한 직후의 상황을 의미하고,

은 i 번째 IoT 장치가 활성 모드에 있음을 의미한다. 한편,

은 i 번째 IoT 장치가 비활성 모드에 있음을 의미하며,

의 값은 잔여 비활성 구간(remained sleep duration)을 의미할 수 있다.

는 수학식 5와 같이 표현될 수 있다.

수학식 5에서,

는 이전에 명령된 비활성 구간의 가능한 조합의 개수를 의미하며,

는 k 번째 가능한 비활성 구간의 조합을 의미한다. 따라서,

는 수학식 6과 같이 표현될 수 있다.

수학식 6에서,

는 i 번째 IoT 장치로 이전에 명령된 비활성 구간을 의미한다.

한편,

는 수학식 7과 같이 표현될 수 있다.

수학식 7에서,

는 IoT GW에서 집적된 데이터의 개수의 가능한 조합의 개수를 의미하고,

는

의 k 번째 요소를 의미하며 수학식 8과 같이 표현될 수 있다.

수학식 8에서,

는 i 번째 IoT 장치로부터 수신되어 집적된 데이터의 개수를 의미한다.

는 수학식 9과 같이 표현될 수 있다.

수학식 9에서,

는 마지막 전송으로부터 경과된 시간의 가능한 조합의 개수를 의미하며,

는 마지막 전송으로부터 경과된 시간의 k 번째 가능한 조합을 나타내며 수학식 10과 같이 표현될 수 있다.

수학식 10에서,

는 i 번째 IoT 장치로부터 수신된 데이터를 마지막으로 전송한 시점으로부터 경과한 시간을 의미한다.

D. 전이 확률(Transition Probability)

IoT GW가 각 결정 시점(decision epoch)에 두 개의 액션 벡터, 즉

와

를 선택하는 예를 고려해보자.

과

는 선택된 액션

에 의해 영향을 받는다. 또한,

와

역시 선택된 액션

에 의해 영향을 받는다. 한편, IoT 장치의 모드(mode)가 활성 모드로 변화할 때 비활성 모드 동안에 IoT 장치에 집적된 데이터는 IoT GW로 전송된다. 이때, IoT GW로 전송된 데이터의 개수는 비활성 구간에 의존한다. 즉,

는

과

의 영향을 받는다. 요컨대, 현재 상태(current state)

에서 다음 상태(next state)

로의 전이 확률은 수학식 11과 같이 정의된다.

의 전이 확률은 다음과 같이 유도될 수 있다. 각 IoT 장치의 모드는 독립적이기 때문에

이다. 반면에, i 번째 IoT 장치가 액티브 모드에 있을 때(즉,

), IoT GW는 i 번째 IoT 장치에게 비활성 모드로 전환할 것을 명령할 수 있다. 그러면, 다음 상태(next state)에서의 i 번째 IoT 장치의 잔여 비활성 구간

는 i 번째 IoT 장치에게 명령된 비활성 구간

으로 변경된다. 따라서,

는 수학식 12와 같이 유도될 수 있다.

IoT GW가 i 번째 IoT 장치에게 명령하지 않는다면(즉,

), i 번째 IoT 장치는 활성 모드를 유지한다(즉,

). 반면에, IoT 장치가 비활성 모드에 있다면, 잔여 비활성 구간은 차례차례 감소한다. 따라서, 대응되는 확률은 수학식 13과 같이 정의될 수 있다.

각 IoT 장치에게 명령된 비활성 구간을 위한 액션은 독립적이기 때문에

이다. IoT GW가 i 번째 IoT 장치에게 비활성 구간

을 명령할 때, 명령된 비활성 구간은 선택된 액션

으로 변경된다. 따라서, 수학식 14를 얻을 수 있다.

IoT GW는 IoT 장치에 따라 데이터를 분류하고 분류된 데이터를 독립적으로 전송한다. 따라서,

는

로 계산될 수 있다. 한편, i 번째 IoT 장치로부터 수신된 데이터에 대한 선택된 액션

가 "1"이고(즉, IoT GW가 데이터를 IoT 서버로 송신하고) i 번째 IoT 장치가 활성 모드에 있지 않는다면(즉,

),

은 항상 "0"이다. 따라서, 수학식 15와 같은 대응되는 확률을 얻을 수 있다.

i 번째 IoT 장치의 데이터 감지 시간(감지 간격)이

을 평균으로 갖는 지수 분포(exponential distribution)을 따른다고 가정하면,

시간 내에 i 번째 IoT 장치에 의해 데이터가 감지될 확률은

이다. 반면에, 활성 모드에 있는 i 번째 IoT 장치(즉,

)는 감지 후에 바로 데이터를 송신한다. 따라서,

는

시간 내에 i 번째 IoT 장치에 의해 데이터가 감지되는 확률로 다음 상태에서 "1" 증가한다. 반면에, i 번째 IoT 장치로부터의 데이터에 대한 선택된 액션(

)이 "1"일 때, 미리 IoT GW에 집적된 데이터는 IoT 서버로 송신된다. 따라서, IoT GW가 i 번째 IoT 장치로부터의 데이터를 송신하고 i 번째 IoT 장치가 활성 모드에 있을 때(즉,

and

),

는 데이터 감지 확률에 따라 "1"이 되거나 "0"이 될 수 있다. 대응되는 전이 확률은 수학식 16과 같이 도출될 수 있다.

한편, IoT GW가 i 번째 IoT 장치로부터의 데이터를 집적할 때(즉,

),

은

에 기초하여 변화한다. 즉,

시간 내에 i 번째 IoT 장치에 의해 데이터가 감지될 때

인 반면,

시간 내에 i 번째 IoT 장치에 의해 데이터가 감지되지 않은 때

이다. 따라서,

는 수학식 17과 같다.

i 번째 IoT 장치의 모드가 비활성 모드에서 활성 모드로 변할 때(즉,

가 "0"에서 "-1"로 변할 때), i 번째 IoT 장치에 집적된 데이터는 일괄적으로 IoT GW로 전송된다. 즉,

이고

동안 집적된 데이터의 개수가

일 때,

는 다음 상태에서

만큼 증가한다. 한편, i 번째 IoT 장치의 데이터 감지 시간은

을 평균으로 갖는 지수 분포(exponential distribution)을 따른다고 가정하였기 때문에,

동안 집적된 데이터의 평균 개수는

이다. 그러면,

동안 집적된 데이터의 개수가

일 확률은 평균이

인 푸아송 분포(Poisson distribution)로 정의될 수 있다. 한편,

은 IoT GW가 i 번째 IoT 장치로부터의 데이터를 집적할지 전송할지 여부(즉,

)에 의존한다. 즉, 수학식 16 및 수학식 17과 유사하게,

이고

일 때, 각각

이고

이다. 따라서, 대응되는 확률은 수학식 18과 수학식 19와 같이 정의된다.

상기 수학식에서

는 평균(mean)이

인 푸아송 분포의 확률 질량 함수(probability mass function, PMF)를 의미한다.

i 번째 IoT 장치가 비활성 모드에 있을 때(즉,

), i 번째 IoT 장치는 IoT GW로 어떠한 데이터도 전송할 수 없다. 따라서,

는 수학식 20과 같이 정리될 수 있다.

IoT GW는 각각의 IoT 장치로부터의 데이터를 독립적으로 전송하기 때문에, 각 IoT 장치를 위한 마지막 전송으로부터 경과된 시간 또한 독립적이다. 따라서,

는

로 유도될 수 있다. IoT GW가 i 번째 IoT 장치로부터의 데이터를 전송하지 않을 때(즉,

), 마지막 전송 시점으로부터의 경과 시간 또한 증가하기 된다. 한편, IoT GW가 i 번째 IoT 장치로부터의 데이터를 전송할 때(즉,

), IoT 서버로의 마지막 전송 시점으로부터 경과된 시간은 "0"이다. 결과적으로, 대응되는 확률은 수학식 21과 수학식 22와 같이 정리될 수 있다.

E. 보상 함수와 비용 함수(Reward and Cost Functions)

보상(또는 효용) 및 비용 함수를 정의하기 위해서, 비활성 모드로 인한 에너지 절감과 데이터 일관성에 대한 QoS(Quality of Service)를 고려할 필요가 있다. 또한, IoT GW와 IoT 서버 사이의 접속 설정 비용(connection setup cost)과 전달 비용(delivery cost)을 고려할 필요가 있다. 우선, 총 보상 함수(total reward function)

는 수학식 23과 같이 정의될 수 있다.

수학식 23에서,

은 에너지 절감과 관련된 보상 함수를 의미하고,

는 전송 비용과 데이터 일관성에 대한 QoS와 관련된 비용 함수를 의미한다. 또한,

은

와

의 관계의 균형을 맞추기 위한 가중치를 의미한다.

IoT GW는 활성 모드(즉,

)에 있는 IoT 장치에게만

구간 동안 비활성 모드로 동작할 것을 명령할 수 있다. 그러면, 에너지는 각 IoT 장치의 비활성 구간(즉,

)에 비례하여 절약될 수 있다. 따라서,

는 수학식 24와 같이 정의될 수 있다.

수학식 24에서,

는 단위 시간 동안 절약된 에너지를 의미한다.

전송 비용과 데이터 일관성에 대한 QoS와 관련된 비용 함수

는 수학식 25와 같이 표현될 수 있다.

수학식 25에서,

와

각각은 전송과 비일관성 비용 함수를 의미한다. 또한,

는

와

관계의 균형을 맞추기 위한 가중치를 의미한다.

와

각각을 IoT GW로부터 IoT 서버로의 단위 접속 설정 비용과 단위 데이터 전송 비용이라 하면,

는 수학식 26과 같이 표현될 수 있다.

데이터 일관성에 대한 QoS는 1) IoT 장치의 비활성 모드와 2) IoT GW에서의 데이터 집적에 의해 감소될 수 있다. 따라서,

는 수학식 27과 같이 표현될 수 있다.

수학식 27에서,

와

각각은 IoT 장치의 비활성 모드와 IoT GW에서의 데이터 집적으로 인한 데이터 일관성에 대한 QoS 감소를 반영하는 비일관성 비용 함수를 의미하고,

는 두 개의 비일관성 비용 함수를 균형맞추기 위한 가중치이다.

비일관성은 집적된 데이터의 양과 데이터 집적으로부터 경과된 시간에 비례하기 때문에, 비일관성 비용 함수는 다음과 같이 정의될 수 있다. IoT 장치가

구간 동안 비활성 모드에 있을 때(즉, 선택된 액션이

일 때),

구간 동안 발생하는 데이터의 평균 개수는

로 계산될 수 있다. 반면에, i 번째 IoT 장치의 상태가 비활성 모드로 변경된 직후 데이터가 발생한다면,

는 첫번째 집적으로부터 최대 경과 시간으로 고려될 수 있다. 따라서,

는 수학식 28과 같이 주어진다.

수학식 28에서,

과

각각은 데이터의 양과 첫번째 집적으로부터 경과된 시간에 대한, i 번째 IoT 장치로부터의 데이터에 대한 일관성 감도(consistency sensitivity)를 반영하는 계수(coefficient)를 의미한다.

또는

가 증가(또는 감소)함에 따라 i 번째 IoT 장치로부터의 데이터는 일관성에 대해 더욱 민감(또는 일관성에 대해 덜 민감)하다.

IoT GW가 i 번째 IoT 장치에 대해 집적 액션을 선택할 때(즉,

), 데이터의 양과 첫번째 집적으로부터 경과된 시간은

과

이다. 따라서,

는 수학식 29와 같이 표현될 수 있다.

F. 최적 방정식(Optimality Equation)

예상되는 총 보상, 즉 기대 효용을 최대화하고 최적 정책(optimal policy)을 획득하기 위하여, J. Pan and W. Zhang의 "An MDP-Based Handover Decision Algorithm in Hierarchical LTE Networks(in Proc. IEEE Vehicular Technology Conference (VTC) 2012 fall, Sep. 2012)"와 H. Tabrizi, G. farhadi, and J. Cioffi의 "A Learning-based Network Selection Method in Heterogeneous Wireless Systems(in Proc, IEEE Global Telecommunications Conference (Globecom) 2011, Dec. 2011.)"에 개시된 the expected total discount reward optimality criterion을 선택하였다.

초기 상태(initial state)가

일 때

를 최대 예상 총 보상(즉, 기대 효용)이라 하면,

는 수학식 30과 같이 표현될 수 있다.

수학식 30에서,

는 초기 상태

를 갖는 정책(policy)

가 주어졌을 때의 예상 총 보상을 의미한다.

M. Puterman의 "Markov Decision Processes: Discrete Stochastic Dynamic Programming(Hoboken, NJ: Wiley, 1994)"에 의할 경우, 최적 방정식은 수학식 31과 같다.

수학식 31에서,

는 MDP(Markov Decision Processes) 모델에서의 할인 계수(discount factor)를 의미한다.

가 1에 가까울수록 미래 보상(future reward)에 더 큰 가중치를 주게 된다. 최적 방정식을 이용한 해결 방법은 최대 예상 총 보상과 최적 정책(optimal policy)에 대응한다. 최적 방정식을 해결하고 최적 정책

을 획득하기 위해, 평가치 반복법(value iteration) 알고리즘으로 불리는 제1 알고리즘(Algrithm 1)을 사용하였다. 여기서,

이다.

본 발명의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 진행하고 기존의 방법들과 비교를 수행하였다. 도 6과 도 7에서,

는 본 발명,

은 IoT 단말들이 비활성 모드를 사용하지 않고 데이터 축적량은 최적의 값을 사용하는 방법,

은 IoT 단말들이

에 비례하여 비활성 구간을 결정하고 데이터 축적량은 최적의 값을 사용하는 방법,

는 IoT 단말이 최적의 비활성 구간을 사용하지만 IoT GW에서는 데이터 축적을 사용하지 않는 방법, 마지막으로

는 IoT 단말이 최적의 비활성 구간을 사용하고 IoT GW에서는 K 개의 데이터를 모아 전송하는 방법에 따른 시뮬레이션 결과를 도시한다.

도 5는 IoT 장치의 타입에 따른 기대 효용성을 나타내는 그래프이다. 도 5에서 볼 수 있듯이 모든 IoT 장치 타입에 대해 본 발명의 효용성이 가장 높은 것을 확인할 수 있다. 이는 본 발명이 IoT 단말에 따라(즉, 단말에서 전송되는 데이터의 종류에 따라) 적절한 비활성 주기와 데이터 축적량을 정하기 때문이다.

도 6은 보상함수와 비용함수 중요도(가중치)를 변화시킴에 따라 각 스킴의 효용성을 살펴본 그래프이다. 도 6을 참조하면, 보상함수와 비용함수의 중요도를 변화하더라도 본 발명에서 제시한 방법의 효용성이 가장 큰 것을 확인할 수 있다. 이는 본 발명이 중요도가 변함에 따라 적응적으로 최적의 비활성 주기를 결정하여 IoT 단말에게 명령하고, IoT 단말로부터 수신된 데이터를 적절한 수까지만 집적하기 때문이다.

본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 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 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

100 : 게이트웨이
110 : 정책 테이블 생성부
130 : 데이터 송수신부
150 : 단말 제어부
170 : 저장부

Claims

마코프 의사결정 프로세스(Markov Decision Process, MDP)를 이용하여 정책 테이블을 생성하는 정책 테이블 생성부;
복수의 센서들 각각으로부터 데이터를 수신하고, 수신된 데이터를 저장부에 저장하고, 저장된 데이터를 서버로 송신하는 데이터 송수신부;
상기 정책 테이블에 포함된 복수의 센서들 각각의 비활성 구간에 기초하여 상기 복수의 센서들 각각으로 제어 신호를 송신하는 단말 제어부; 및
상기 저장부를 포함하고,
상기 데이터 송수신부는 상기 복수의 센서들 중 제1 센서로부터 수신되어 상기 저장부에 저장된 데이터의 개수가 상기 정책 테이블에 포함된 상기 제1 센서의 데이터 집적량의 최적값과 동일한 경우, 상기 제1 센서로부터 수신되어 상기 저장부에 저장된 데이터를 일괄적으로 상기 서버로 송신하고,
상기 제어 신호는 대응하는 센서의 비활성 구간에 대한 정보를 포함하는,
게이트웨이.
제1항에 있어서,
상기 정책 테이블 생성부는 제1 수학식에 의해 정의되는 전체 보상 함수(
)를 최대화하는 상기 정책 테이블을 생성하고,
상기 제1 수학식은
이고,
상기
는 상태 공간(state space)을 의미하고,
상기
는 액션 벡터 집합(action vector set)을 의미하고,
상기
은 가중치를 의미하고,
상기
는 보상 함수를 의미하고,
상기
는 비용 함수를 의미하는,
게이트웨이.
게이트웨이에 의해 수행되는 비활성 구간 및 데이터 집적량 결정 방법에 있어서,
마코프 의사결정 프로세스를 이용하여 정책 테이블을 생성하는 단계;
복수의 센서들 각각으로부터 데이터를 수신하고, 수신된 데이터를 저장부에 저장하고, 저장된 데이터를 서버로 송신하는 단계; 및
상기 정책 테이블에 포함된 복수의 센서들 각각의 비활성 구간에 기초하여 상기 복수의 센서들 각각으로 제어 신호를 송신하는 단계를 포함하고,
상기 서버로 송신하는 단계는 상기 복수의 센서들 중 제1 센서로부터 수신되어 상기 저장부에 저장된 데이터의 개수가 상기 정책 테이블에 포함된 상기 제1 센서의 데이터 집적량의 최적값과 동일한 경우, 상기 제1 센서로부터 수신되어 상기 저장부에 저장된 데이터를 일괄적으로 상기 서버로 송신하고,
상기 제어 신호는 대응하는 센서의 비활성 구간에 대한 정보를 포함하는,
비활성 구간 및 데이터 집적량 결정 방법.
제3항에 있어서,
상기 정책 테이블을 생성하는 단계는 제1 수학식에 의해 정의되는 전체 보상 함수(
)를 최대화하는 상기 정책 테이블을 생성하고,
상기 제1 수학식은
이고,
상기
는 상태 공간(state space)을 의미하고,
상기
는 액션 벡터 집합(action vector set)을 의미하고,
상기
은 가중치를 의미하고,
상기
는 보상 함수를 의미하고,
상기
는 비용 함수를 의미하는,
비활성 구간 및 데이터 집적량 결정 방법.