KR101969490B1 - 사물 인터넷에서 로컬 네트워크를 위한 유클리드 거리 기반의 분산 센서 스케줄링 방법 및 이 방법이 적용된 기기 - Google Patents

사물 인터넷에서 로컬 네트워크를 위한 유클리드 거리 기반의 분산 센서 스케줄링 방법 및 이 방법이 적용된 기기 Download PDF

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한림대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명에서는 IoT 로컬 네트워크를위한 Euclidean distance (DSS-ED 라 약칭 함) 기반 분산 센서 스케줄링 기법을 제안한다. 다양한 IoT 애플리케이션을 지원하기 위해 DSS-ED는 다양한 변수의 특성을 종합적으로 고려하여 개별 센서 장치의 상태를 조정한다. DSS-ED는 IoT 로컬 네트워크의 제한된 네트워크 용량의 활용도를 최대화하면서 네트워크 수명을 연장하는 것을 목표로한다. 따라서 DSS-ED에서 각 센서 장치는 측정된 변수와 이상적인 값 사이의 유클리드 거리를 계산 한 다음 센서 장치는 유클리드 거리를 이웃 라우터의 거리와 비교하여 적응 적으로 자체 상태를 결정한다. DSS-ED의 성능을 평가하기 위해 DSS-ED의 성능과 LRTCP의 성능을 비교하기 위해 IEEE 802.15.4 네트워크 모델에서 실험 시뮬레이션을 수행한다. 결과는 DSS-ED가 LRTCP보다 11.1% 높은 처리량을 얻음을 보여 주며, 이는 이웃 간의 링크 품질과 싱크로부터의 거리를 추가적으로 고려하기 때문이다. 또한 DSS-ED는 LRTCP와는 달리 활성화 상태에서 센서 디바이스의 링크 품질을 높임으로써 센서 디바이스의 유휴 시간을 증가시켜 LRTCP보다 1.2 % 낮은 에너지 소비를 달성한다.

Description

사물 인터넷에서 로컬 네트워크를 위한 유클리드 거리 기반의 분산 센서 스케줄링 방법 및 이 방법이 적용된 기기 {A METHOD FOR EUCLIDEAN DISTANCE-BASED DISTRIBUTED SENSOR SCHEDULING FOR LOCAL NETWORKS ON THE INTERNET OF THINGS AND USER TERMINAL}
본원 발명은 사물 인터넷에서 로컬 네트워크를 위한 유클리드 거리 기반의 분산 센서 스케줄링 방법 및 이 방법이 적용된 기기에 대한 것으로서, 보다 구체적으로 측정된 변수와 이상적인 값을 이용하여 유클리드 거리를 계산하여 이를 기초로 센서 장치의 상태를 적응적으로 결정하는 방법에 관한 것이다.
사물 인터넷(Internet of Things; IoT)이란, 각종 사물에 컴퓨터 칩과 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술을 의미한다. 사물 인터넷 기기는 사물 인터넷이 적용되는 일반적인 기기(또는 사물)일 수 있다. 예를 들어, 사물 인터넷 기기는, 온도 센서, 습도 센서, 음향 센서, 모션 센서, 근접 센서, 가스 감지 센서, 열 감지센서 등의 각종 센서, 냉장고, CCTV, TV, 세탁기, 제습기 등의 각종 가전기기, 전등, 화재 경보기, 댁내 기기 등을 포함할 수 있다.
사용자는 사물 인터넷 단말을 이용하여 사물 인터넷 기기를 원격으로 제어할 수 있다. 사물 인터넷 단말과 사물 인터넷 기기는 무선 통신, 근거리 통신, 홈 네트워크 등 다양한 통신 기술, 통신 프로토콜 등으로 서로 연결될 수 있다.
그런데, 사물 인터넷 시스템에서는 일반적으로 사물 인터넷 기기를 지속적으로 사용하고 있으므로, 효율적인 에너지 사용을 통해 오랜 기간 동안 지속적으로 사물 인터넷 기기를 사용하는 것이 보장되어야 한다. 즉, 사물 인터넷 시스템은 사물 인터넷 기기의 사용을 오랜 기간 동안 지속할 수 있는 에너지 사용 방법이 필요하다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 본 발명의 목적은 사물 인터넷의 제한된 네트워크 용량을 최대한 활용하면서 네트워크 수명을 연장하기 위한 것이다.
발명에서 이루고자 하는 기술적 목적들은 이상에서 언급한 사항들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 본 발명의 실시예들로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 사물 인터넷에서 로컬 네트워크를 위한 유클리드 거리 기반의 분산 센서 스케줄링 방법에 있어서, 센서 장치의 잔량 에너지 및 이웃 센서 장치의 수를 포함하는 변수를 측정하는 단계; 상기 측정된 변수와 이상적인 값을 이용하여 유클리드 거리를 계산하는 단계; 상기 이웃 센서 장치로부터 계산된 이웃 유클리드 거리를 수신하는 단계; 상기 계산된 유클리드 거리와 상기 이웃 유클리드 거리를 비교하는 단계; 및 상기 비교 내용을 기초로 상기 센서 장치의 상태를 적응적으로 결정하는 단계를 포함하되, 상기 센서 장치의 상태는 테스트, 활성화, 비활성화, 슬립 단계 중 하나인 것을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 측정된 변수와 이상적인 값을 이용하여 유클리드 거리를 계산하는 단계는, 상기 측정된 변수와 상기 이상적인 값을 정규화하는 단계; 및 상기 정규화된 측정된 변수와 상기 정규화된 이상적인 값을 이용하여 상기 유클리드 거리를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 측정된 변수와 상기 이상적인 값을 정규화하는 단계는, 상기 측정된 변수와 상기 이상적인 값 중 큰 값을 1로 설정하는 단계; 및 상기 측정된 변수와 상기 이상적인 값 중 작은 값을 상기 큰 값에 비례하는 비율로 0과 1 사이의 값으로 변환하는 단계를 포함하는, 것을 특징으로 한다.
상기 비교 내용을 기초로 센서 장치의 상태를 적응적으로 결정하는 단계는, 활성화된 이웃 센서 장치의 수가 이웃 임계치 보다 작거나 같고, 상기 유클리드 거리가 상기 이웃 센서 장치와 비교하여 가장 작은 경우, 상기 센서 장치의 상태를 활성 상태로 변경하고, 그렇지 않은 경우, 상기 센서 장치의 상태를 비활성화로 변경하는 단계를 포함하는, 것을 특징으로 한다.
상기 이웃 임계치는 사용자에 의해 미리 정의되는, 것을 특징으로 한다.
상기 센서 장치의 상태가 활성화된 경우, 타이머가 동작되고, 상기 타이머가 만료되면 상기 센서 장치의 상태를 테스트 상태로 변경하는 것을 특징으로 한다.
상기 센서 장치가 비활성화된 경우, 상기 센서 장치는 상기 이웃 센서 장치의 제어 메시지를 듣기 위한 라디오를 켜고, 타이머가 동작되고, 상기 타이머가 만료되면 상기 센서 장치를 슬립 상태로 변경하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시예들에 따르면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다.
본 발명의 방법을 통해 종래 LRTCP를 이용한 방법보다 11.1% 높은 처리량을 얻음을 보여 주며, 이는 이웃 간의 링크 품질과 싱크로부터의 거리를 추가적으로 고려하기 때문이다. 또한 본 발명의 방법은 LRTCP와는 달리 활성화 상태에서 센서 장치의 링크 품질을 높임으로써 센서 장치의 유휴 시간을 증가시켜 LRTCP보다 1.2% 낮은 에너지 소비를 달성하여 네트워크 수명을 연장시키는 효과를 달성할 수 있다.
본 발명의 실시 예들에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 이하의 본 발명의 실시 예들에 대한 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 도출되고 이해될 수 있다. 즉, 본 발명을 실시함에 따른 의도하지 않은 효과들 역시 본 발명의 실시 예들로부터 당해 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 도출될 수 있다.
이하에 첨부되는 도면들은 본 발명에 관한 이해를 돕기 위한 것으로, 상세한 설명과 함께 본 발명에 대한 실시 예들을 제공한다. 다만, 본 발명의 기술적 특징이 특정 도면에 한정되는 것은 아니며, 각 도면에서 개시하는 특징들은 서로 조합되어 새로운 실시 예로 구성될 수 있다. 각 도면에서의 참조 번호(reference numerals)들은 구조적 구성요소(structural elements)를 의미한다.
도 1은 IoT 네트워크 시스템의 일 실시 예를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일 실시예로서, 본 발명이 동작하는 과정에서 사용자 기기와 이웃 기기 간의 관계를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예로서, 본 발명의 DSS-ED가 동작하는 순서도를 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예로서, 각 센서 장치의 상태를 적응적으로 결정하는 것을 나타낸다.
도 5는 센서 장치의 수가 증가할 때 처리량의 변화를 나타내는 도면이다.
도 6은 센서 장치의 수가 증가함에 따라 각 센서 장치의 에너지 소비 변화를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명과 관련된 사용자 기기를 설명하기 위한 블록도이다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
이하의 실시 예들은 본 발명의 구성요소들과 특징들을 소정 형태로 결합한 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려될 수 있다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있으며, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 본 발명의 실시 예를 구성할 수도 있다. 또한, 본 발명의 실시 예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시 예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시 예에포함될 수 있고, 또는 다른 실시 예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다.
도면에 대한 설명에서, 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 절차 또는 단계 등은 기술하지 않았으며, 당업자의 수준에서 이해할 수 있을 정도의 절차 또는 단계는또한 기술하지 아니하였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함(comprising 또는 including)"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈(module)" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사 관련어는 본 발명을 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 실시 형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.
또한, 본 발명의 실시 예들에서 사용되는 특정 용어들은 본 발명의 이해를돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.
이하에서는 IoT에 대해서 설명하도록 한다.
도 1은 IoT 네트워크 시스템의 일 실시 예를 나타낸다.
사물 인터넷(IoT, Internet of Things)은 유/무선 통신을 이용하는 사물 상호 간의 네트워크를 의미할 수 있다. 따라서 본 문서에서 언급될 사물 인터넷(IoT)은 IoT 네트워크 시스템, USN(Ubiquitous Sensor Network) 통신 시스템, MTC(Machine Type Communications) 통신 시스템, MOC(Machine Oriented Communication) 통신 시스템, M2M(Machine to Machine) 통신 시스템 또는 D2D(Device to Device) 통신 시스템 등의 다양한 용어로 사용될 수 있다. 본 문서에서 언급될 IoT 네트워크 시스템은 IoT 기기, 액세스 포인트(AP), 게이트웨이, 통신망, 서버 등으로 구성될 수 있다. 하지만, 이러한 구성요소들은 IoT 네트워크 시스템을 설명하기 위하여 분류된 것이며, IoT 네트워크 시스템의 범위를 제한하기 위한 것은 아니다.
또한, IoT 네트워크 시스템은 IoT 네트워크 시스템 내의 2개 이상의 구성 요소 간의 정보 교환(통신)을 위해 UDP(User Datagram Protocol), TCP(Transmission Control Protocol) 등의 전송 프로토콜, 6LoWPAN(IPv6 Low-power Wireless Personal Area Networks) 프로토콜, IPv6 인터넷 라우팅 프로토콜, 그리고 CoAP(constrained application protocol), HTTP(hypertext transfer protocol), MQTT(message queue telemetry transport), MQTT-S(MQTT for sensors networks) 등의 어플리케이션 프로토콜을 이용할 수 있다.
무선 센서 네트워크(wireless sensor network: WSN)에서 복수의 IoT 기기들(110, 112, 114 및 116) 각각은 싱크 노드 또는 센서 노드로 사용될 수 있다. 상기 싱크 노드는 기지국(base station)이라고도 불리며, WSN과 외부 네트워크(예컨대, 인터넷)를 연결하는 게이트웨이의 역할을 하고, 각 센서 노드로 태스크(task)를 부여하고 상기 각 센서 노드에 의해 감지된 이벤트(event)를 수집할 수 있다. 센서 노드는 감각 정보(sensory information)의 처리와 수집(gathering)을 수행할 수 있는 WSN 내의 노드이고, 상기 센서 노드는 상기 WSN 내에 서 서로 접속된 노드들 사이에서 통신을 수행할 수 있는 노드일 수 있다.
복수의 IoT 기기들(110, 112, 114 및 116)은 자체 전력을 사용하여 동작하는 능동 IoT 기기와 외부에서 무선으로 가해진 전력에 의하여 동작하는 수동 IoT 기기를 포함할 수 있다. 상기 능동 IoT 기기는 냉장고, 에이컨, 전화기, 자동차 등을 포함할 수 있다. 상기 수동 IoT 기기는 RFID(Radio Frequency Identification) tag나 NFC tag를 포함할 수 있다.
IoT 기기들(110, 112, 114, 및 116)은 센서를 이용하여 데이터를 수집하거나 상기 수집된 데이터를 유/무선 통신 인터페이스를 통하여 외부로 전송할 수 있다. 또한, 상기 유/무선 통신인터페이스를 통하여 제어정보 및/또는 데이터를 송신 및/또는 수신할 수 있다. 상기 유선 또는 무선 통신인터페이스는 상기 접근 가능한 인터페이스 중 하나일 수 있다.
IoT 기기들(110, 112 및 114)은 엑세스 포인트(120)를 통하여 통신망에 연결되거나 다른 IoT 기기에 연결될 수 있다. 엑세스 포인트(120)는 하나의 IoT 기기에 내장될 수 있다. 예를 들면, 엑세스 포인트(120)는 텔레비전에 내장될 수 있다. 이때, 사용자는 텔레비전을 디스플레이를 통하여 엑세스 포인트(120)에 연결된 적어도 하나의 IoT 기기를 모니터링(monitoring)하거나 제어할 수 있다. 또한, 상기 엑세스 포인트(120)는 IoT 기기 중 하나에 포함될 수 있다. 예를 들면, 휴대폰은 IoT 기기이면서 동시에 다른 IoT 기기에 연결되는 엑세스 포인트(120)일 수 있다. 이때, 상기 휴대폰은 이동 통신망 또는 근거리 무선 네트워크를 통하여 통신망(130)에 연결될 수 있다.
게이트웨이(125)는 엑세스 포인트(120)를 외부 통신망(예를 들면, 인터넷망이나 공중 통신망)에 접속하도록 프로토콜을 변경할 수 있다. IoT 기기들(110, 112 및 114)은 게이트웨이(125)를 통하여 외부 통신망에 연결될 수 있다. 경우에 따라서는 게이트웨이(125)는 엑세스 포인트(120)에 통합되어 구성될 수 있다. 다른 경우에는, 엑세스 포인트(120)가 제1 게이트웨이의 기능을 수행하고 게이트웨이(125)는 제2 게이트웨이의 기능을 수행할 수도 있다.
통신망(130)은 인터넷 및/또는 공중 통신망(Public communication network)을 포함할 수 있다. 상기 공중 통신 망은 이동통신망(mobile cellular network)을 포함할 수 있다. 통신망(130)은 IoT 기기들(110, 112, 114 및 116)에서 수집된 정보가 전송되는 채널일 수 있다. 바람직하게, 통신망(130)은 인터넷을 연결하는 백본망일 수 있다.
통신망(130)은 IoT 기기들(110, 112, 114 및 116)에서 센싱된 데이터들을 서버(140)에 전송할 수 있다. 서버(140)는 전송된 데이터를 저장하거나 분석할 수 있다.
또한, 서버(140)는 분석된 결과를 통신망(130)을 통하여 전송할 수 있다. 서버(140)는 IoT 기기들(110, 112, 114 및 116) 중 적어도 하나와 연관된 정보를 저장할 수 있고, 서버(140)는 상기 저장된 정보를 기준으로 관련 IoT 기기에서 전송된 데이터를 분석할 수 있다.
또한, 서버 (140)는 분석결과를 상기 관련 IoT 기기나 사용자 기기에게 통신망을 통하여 송신할 수 있다. 예를 들면, 사용 자의 혈당을 실시간으로 측정하는 IoT 기기의 경우, 서버(140)는 사용자가 미리 설정한 혈당 한계치를 미리 저장하고 상기 측정된 혈당을 통신망(130)을 통하여 전송받을 수 있다.
이때, 서버(140)는 상기 혈당 한계치와 상 기 전송된 혈당치를 비교하여 위험 여부를 알리는 정보를 사용자 기기 및/또는 관련 IoT 기기에 전송할 수 있다.
본 발명에서는 IoT (Internet of Things) 로컬 네트워크를 위한 유클리드 거리 (DSS-ED) 기반의 분산 센서 스케줄링 기법을 제시한다. 이 네트워크는 IoT 로컬 네트워크의 제한된 네트워크 용량을 최대한 활용하면서 네트워크 수명을 연장하는 것을 목표로 한다. 다양한 IoT 애플리케이션. 이를 위해 DSS-ED는 다양한 변수의 특성을 종합적으로 고려하여 개별 센서 장치의 상태를 조정한다.
DSS-ED에서 각 센서 장치는 측정된 변수와 이상적인 값 사이의 유클리드 거리를 먼저 계산 한 다음 이웃에 계산 된 결과를 알린다. 그 후, 센서 장치는 그 유클리드 거리를 이웃 거리의 유클리드 거리와 비교함으로써 자신의 상태를 적응적으로 결정한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예로서, 본 발명이 동작하는 과정에서 사용자 기기와 이웃 기기 간의 관계를 나타내는 도면이다.
도 2는 사용자 기기(200)와 이웃 기기(240)가 각각의 송수신부(210, 250)을 통해 네트워크로 연결되어 있는 내용을 나타낸다. 도 2에서는 하나의 이웃 기기만이 나타내어져 있으나, 이웃 기기는 복수로 존재할 수 있고, 복수의 기기가 사용자 기기(200)의 송수신부(210)와 네트워크로 연결될 수 있다. 사용자 기기(200)와 이웃 기기(240)는 프로세서(220, 260), 메모리(225, 265)와 센싱장치(230, 270)을 포함할 수 있다. 사용자 기기(200)와 이웃 기기(240)에 포함된 각 유닛들을 통해서 이하에서 설명되는 본 발명의 방법이 동작될 수 있다.
최근 IoT (Internet of Things)는 스마트 도시, 스마트 팩토리 및 스마트 팜과 같은 대규모 모니터링 응용 프로그램의 핵심 기술로 큰 주목을 받고 있다. IoT 응용 프로그램에서는 많은 리소스가 제한되어 있다. 센서는 IoT 로컬 네트워크를 구성하며 수집 된 데이터는 손실 무선 링크를 통해 싱크 또는 게이트웨이로 전달된다. 따라서 IoT 로컬 네트워크는 무선 센서 네트워크 (WSN)와 매우 유사하다.
에너지 효율은 IoT 로컬 네트워크의 전통적으로 중요한 성능 요소이지만 다양한 IoT 애플리케이션을 지원하기 위해 IoT 로컬 네트워크의 제한된 네트워크 용량 활용을 극대화하는 것이 필수적이다. 센서 스케줄링 메커니즘은 감지 영역에 배치 된 센서 장치의 중복성을 고려한다. 상태 또는 동작을 제어함으로써 감지 데이터 전달을위한 무선 연결을 유지하면서 네트워크 수명을 연장한다.
현재까지 센서 장치의 중복성을 고려한 센서 스케줄링에 대한 많은 연구가 수행되었다. 센서 장치간의 연결성을 유지하면서 네트워크 수명을 연장하기 위해 적응형 자체 구성 센서 네트워크 토폴로지(ASCENT)이 제안되었다. 여기서, 센서 장치의 네가지 상태 (예: 테스트, 활성, 비활성화, 슬립)에 대한 상태 전이를 지원하는 내용이 언급되었으나, ASCENT는 센서 장치가 활성 상태가 되면 영구적으로 상태를 유지한다는 점에서 부하 분산 문제를 해결할 수 없었다. 이후 연구에서 듀티 사이클 적응을 위한 잔여 에너지 인식 기법(READC)이 제안되었으나, 이 시스템은 잔여 에너지 레벨을 고려하여 센서 장치의 듀티 사이클을 조정하여 센서 장치의 휴면 및 휴면 상태를 적응시켰지만, READC는 오르지 센서 장치의 잔여 에너지에만 초점을 맞추어서 패킷 손실을 증가시켰다. 그리하여, 네트워크 연결성을 향상시키고 네트워크 수명을 연장하기 위한 LRTCP(lightweight redundancy-aware topology control protocol)가 제안되었다. LRTCP는 이웃 노드의 수와 센서 장치의 잔류 에너지 레벨에 따라 결정되는 중복 정도에 따라 센서 장치의 상태를 적응적으로 조정한다. 그러나 LRTCP는 센서 장치 간의 링크 품질을 고려하지 않아 네트워크 성능을 저하시키는 문제점을 가지고 있다.
이하에서는 상기 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 사물 인터넷에서 로컬 네트워크를 위한 유클리드 거리 기반의 분산 센서 스케줄링 방법(Distributed Sensor Scheduling Scheme Using Euclidean Distance for Large-Scale Internet of Things Local Networks, DSS-ED)에 대해 설명하도록 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예로서, 본 발명의 DSS-ED가 동작하는 순서도를 나타낸 것이다.
사용자 기기는 센서 장치의 잔량 에너지 및 이웃 센서 장치의 수를 포함하는 변수를 측정할 수 있다(S310). 사용자 기기의 제어부는 센서 장치에 남은 에너지의 양을 측정하여 메모리에 기록시키도록 제어한다. 그리고, 사용자 기기의 제어부는 일정 거리 내에 존재하는 이웃 센서 장치의 수를 측정하여 메모리에 기록시키도록 제어할 수 있다.
사용자 기기는 측정된 변수와 이상적인 값을 이용하여 유클리드 거리를 계산할수 있다(S320). 본 단계에 대해서는 이후 다시 자세하게 설명하도록 한다.
사용자 기기는 이웃 센서 장치로부터 계산된 이웃 유클리드 거리를 수신할 수있다(S330). 사용자 기기의 수신부는 사용자 기기와 일정 거리 내 존재하는 이웃 센서 장치를 포함하는 이웃 기기가 S320과 같은 동작을 통해 계산한 유클리드 거리를 전송하면 이를 수신할 수 있다.
사용자 기기는 계산된 유클리드 거리와 수신한 이웃 유클리드 거리를 비교할 수있다(S340).
사용자 기기는 비교 내용을 기초로 센서 장치의 상태를 적응적으로 결정할 수 있다(S350). 계산된 유클리드 거리와 수신한 이웃 유클리드 거리를 비교하여 센서 장치의 상태를 결정하는 내용은 이하에서 자세히 설명하도록 한다.
DSS-ED는 센서 장치의 상태를 조정하여 IoT 로컬 네트워크의 제한된 네트워크 용량의 활용도를 극대화하면서 네트워크 수명을 연장한다. 센서 장치는 다양한 서비스 요구 사항을 가진 다양한 IoT 애플리케이션에 사용된다. 다양한 응용 프로그램을 지원하기 위해 DSS-ED는 네트워크 용량과 관련된 다양한 변수를 고려하고 변수 집합의 구성은 대상 응용 프로그램에 따라 다르다. 각 센서 장치는 수학식 1에 주어진 변수 집합을 유지한다.
[수학식 1]
Figure 112017115401666-pat00001
여기서, i는 각 응용 프로그램의 색인이고,
Figure 112017115401666-pat00002
는 i번째 응용 프로그램에 대한 변수의 최대 색인이며,
Figure 112017115401666-pat00003
는 i번째 응용 프로그램에 대한 변수 세트이며,
Figure 112017115401666-pat00004
는 i번째 응용 프로그램에 대한 i번째 변수이다.
센서 장치는 주기적으로 모든 변수를 측정하고 변수 세트를 업데이트한다. 측정된 변수의 특성은 변수 유형에 따라 다르므로 센서 장치는 변수 세트에 대한 이상적인 값을 유지한다. 이 값은 각 측정된 변수와 비교되어 센서 장치의 상태를 확인하는데 사용된다. 각 이상적인 값은 사용자가 네트워크 용량을 최대한 활용하도록 활용하도록 설정될 수 있다. 예를 들어, 센서 장치의 최대 에너지 레벨이 50 mW 인 경우, 이상적인 값은 50 mW로 설정된다. V(i)를 위해 설정된 이상 값은 다음과 같이 나타낼 수 있다.
　[수학식 2]
Figure 112017115401666-pat00005
Figure 112017115401666-pat00006
는
Figure 112017115401666-pat00007
에 대한 이상적인 값이다.
그런 다음 센서 장치는 측정된 변수와 이상적인 값 사이의 유클리드 거리를 계산한다. 이를 위해, 센서 장치는 우선 측정된 변수와 이상적인 값을 모두 0과 1 사이의 값으로 변환하기 위해 정규화를 수행하고 큰 값을 1로 설정하고 작은 값을 큰 값에 비례하는 비율로 설정한다. 예를 들어, 표 1은 잔류 에너지에 대한 측정된 변수 및 이상적인 값을 각각 0.5 및 1로 변환한 정규화의 예를 보여준다. 표 1의 예에서 이웃 수(사용자 기기 주위에 존재하는 이웃 기기 또는 이웃 기기 내 센서 장치의 수)의 경우, 측정된 변수와 이상적인 값은 각각 1과 0.2로 변환될 수 있다.
Example of normalization.
Variable type Before normalization After normalization
Measured variable Ideal
value		 Measured variable Ideal
value
Residual energy 50 W 100 W 0.5 1
Number of neighbors 10 2 1 0.2
Link quality 10 Mbps 100 Mbps 0.1 1
정규화 후, 센서 장치는 두 개의 변환 된 값, 즉 정규화 된 측정된 변수와 정규화 된 이상적인 값 사이의 유클리드 거리를 계산한다.
　[수학식 3]
Figure 112017115401666-pat00008
여기서,
Figure 112017115401666-pat00009
는 l번째 센서 장치의 i번째 응용 프로그램을 위한 유클리드 거리이고,
Figure 112017115401666-pat00010
와
Figure 112017115401666-pat00011
는 j번째 측정된 변수의 정규화된 값과 i번째 응용 프로그램의 이상적인 값을 나타낸다.
그 다음, 센서 장치는 주기적으로 이웃들에게 계산된 유클리드 거리를 알려준다. 각 센서 장치는 이웃 사람들과 유클리드 거리를 받으면 유클리드 거리의 목록을 테이블에 유지하고 카운트한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예로서, 각 센서 장치의 상태를 적응적으로 결정하는 것을 나타낸다.
센서 장치는 Test(테스트), Active(활성화), Passive(비활성화) 및 Sleep(슬립)의 네 가지 상태를 가지며 상태 전환을 위해 각 상태에 타이머를 설정한다. 그림에서 Test, Active, Passive 및 Sleep 상태의 타이머는 각각
Figure 112017115401666-pat00012
,
Figure 112017115401666-pat00013
,
Figure 112017115401666-pat00014
및
Figure 112017115401666-pat00015
로 표시된다.
테스트는 센서 장치가 유클리드 거리를 포함한 제어 메시지를 교환하는 센서 장치의 초기 상태이다.
활성화 상태의 이웃의 수가 이웃 임계치(NT)보다 작거나 같고 유클리드 거리가 이웃 노드 중 가장 작은 경우 센서 노드는 타이머
Figure 112017115401666-pat00016
를 검사하여 상태를 활성 상태로 변경한다. 그렇지 않으면 센서 장치의 상태가 비활성화 상태로 변경된다. 이웃 임계치는 사용자에 의해 미리 정의되고, 최대 활성화 상태의 이웃의 수를 의미한다. 활성 상태에서 센서 장치는 주변 환경의 변화를 감지하고 감지된 데이터를 싱크로 전송한다. 타이머
Figure 112017115401666-pat00017
가 만료되면 센서 장치는 상태를 테스트 상태로 변경한다. 한편, 센서 장치는 비활성화 상태에 있는 동안 이웃의 제어 메시지를 듣기 위해서 라디오를 켠다. 이 상태에서, 센서 디바이스는 타이머
Figure 112017115401666-pat00018
가 만료되면 슬립 상태로 상태를 변경한다. 센서 장치는 절전 상태에서 에너지를 절약하기 위해 라디오를 끈다. 슬립 상태에서 타이머
Figure 112017115401666-pat00019
가 만료되면 센서 장치는 비활성화 상태로 상태를 변경한다.
이하에서는 본 발명 DSS-ED이 적용된 실험 시뮬레이션에 대해서 설명한다.
실험 시뮬레이션은 DSS-ED의 성능을 평가하기 위해 수행된다. DSS-ED의 유효성을 확인하기 위해 시뮬레이션 결과를 LRTCP의 결과와 비교한다. 시뮬레이션에서 센서 디바이스는 무작위로 100x100m2 영역에 배치되며 각 영역은 1,024 바이트의 데이터를 싱크로 전송한다. 우리는 싱크로부터의 거리, 잔여 에너지, 이웃 수, 링크 품질을 고려하여 이상 변수가 각각 0m, 100w, 3 및 250 kbps라고 가정한다. 변수들에 관하여, LRTCP에서 2개의 변수 (즉, 잔여 에너지 및 이웃의 수)만 채택되지만, DSS-ED는 4개의 상이한 유형의 변수를 사용한다. 자세한 시뮬레이션 파라미터는 표 2에 나열되어 있다.
Simulation parameters.
Parameter Value Parameter Value
MAC/PHY model IEEE 802.15.4 MAC header 15 Bytes
Data rate 250 kbps Payload 1,003 Bytes
Size of the sensing field 500×500 m2 Idle energy consumption 16.4 mW
Number of sensor nodes 100 Tx energy consumption 17.9 mW
Transmission range 20 m Rx energy consumption 15.7 mW
PHY header 6 Bytes Sleep energy consumption 0.2 μW
LRTCP(Topology Control Protocol)은 무선 센서 네트워크를 위한 분산형 경량 이중화 인식 방법으로, 네트워크를 그룹으로 나누어 동일한 작업 영역에서 센서 중복성을 활용하여 최소한의 작업 노드를 유지하고 중복 노드를 꺼서 연결된 백본을 유지 관리하는 것이다. LRTCP는 일부 적격성 규칙에 따라 중복성을 기준으로 통신 측면에서 동등한 노드를 식별한다.
이하에서는 본원 발명과 LRTCP를 비교하여 본원 발명의 효과를 나타낸다.
도 5는 센서 장치의 수가 증가할 때 처리량의 변화를 나타내는 도면이다.
전반적으로 DSS-ED는 LRTCP보다 높은 처리량을 얻는다. 이는 DSS-ED가 센서 장치의 상태를 결정하기 위해 인접 라우터와 싱크와의 거리를 추가로 고려하여 패킷 손실률과 홉수를 줄이기 때문이다. 평균적으로 DSS-ED는 LRTCP보다 11.1% 높은 처리량을 얻는다. 두 경우 모두 센서 장치의 수가 30개 미만이면 센서 장치 수가 증가하면 처리량이 급격히 증가한다. 그러나, 센서 디바이스의 수가 30을 초과하면 처리량은 거의 일정해진다. 그 이유는 활성화된 이웃 노드의 수가 NT에 도달할 때 센서 디바이스가 자신의 상태를 절전 상태로 변경하기 때문이다.
도 6은 센서 장치의 수가 증가함에 따라 각 센서 장치의 에너지 소비 변화를 나타내는 도면이다.
DSS-ED와 LRTCP 모두 유사한 곡선을 나타내며 이웃 수와 남은 에너지는 일반적으로 두 경우의 변수로 고려된다. 그러나 DSS-ED의 에너지 소비량은 LRTCP의 에너지 소비량보다 약간 작다. 보다 구체적으로, DSS-ED는 LRTCP와 비교하여 1.2% 더 낮은 에너지 소비를 달성한다. 그 이유는 DSS-ED가 LRTCP와 달리 센서 장치를 활성화 상태에서 더 나은 링크 품질로 유지함으로써 센서 장치의 유휴 시간을 증가시키기 때문이다.
도 7은 본 발명과 관련된 사용자 기기를 설명하기 위한 블록도이다.
도 7를 참조하면, 사용자 기기(700)는 무선 통신부(710), 센싱부(720), 카메라(730), 출력부(740), 메모리(750), GPS 모듈(760), 영상 처리부(770), 제어부(780) 및 전원공급모듈(790) 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다.
도 7에 도시된 구성 요소들은 필수적인 것은 아니어서, 그보다 많은 구성 요소들을 갖거나 그보다 적은 구성 요소들을 갖는 사용자 기기(700)이 구현될 수 있다.
이하, 상기 구성 요소들에 대해 상세히 설명하도록 한다.
무선 통신부(710)는 사용자 기기(700)과 외부 장치 사이의 무선 통신 기능을 제공하는 모듈로서, 사용자 기기(700)을 제어하기 위한 이동 단말기 또는 타겟 객체에 착용된 웨어러블 장치 등과 무선 통신을 가능하게 한다. 이를 위해, 무선 통신부(710)는 이동통신망으로 접속하게 하는 이동 통신 모듈, 무선 인터넷망으로 접속하게 하는 무선 인터넷 모듈, 무선 근거리 통신 연결을 가능하게 하는 근거리 통신 모듈 등을 포함할 수 있다.
센싱부(720)는 충격 감지 센서(721) 또는 고도 감지 센서(722) 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다. 이 외에, 가속도 센서, 자이로 센서 등을 더 포함할 수 있다. 충격 감지 센서(721)는 사용자 기기(700)에 가해지는 충격의 정보를 감지하는 센서로, 미리 설정된 기준값 이상의 충격이 감지되면 위험 상황이 발생한 것으로 판단하여 외부로 설정된 출력을 제공할 수 있다. 또한, 고도 감지 센서(722)는 사용자 기기(700)의 비행 고도 변화를 감지하는 센서로, 단위 시간 동안의 비행 고도 변화가 미리 설정된 기준값 이상인 경우 위험 상황이 발생한 것으로 판단하여 외부로 출력을 제공할 수 있다. 센싱부(720)는 상기 설명한 본 발명의 내용이 수행되도록 제어될 수 있다.
사용자 기기(700)은 적어도 하나의 카메라(730)를 구비할 수 있고, 카메라(130)를 통해 운행 중 또는 운행 정지 중 영상을 촬영하여 메모리(750)에 저장할 수 있다.
출력부(740)는 디스플레이부(741), 음향 출력부(742), IR 출력부(743) 또는 LED 출력부(744) 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다.
디스플레이부(741)는 터치 센서와 상호 레이어 구조를 이루거나 일체형으로 형성됨으로써, 터치 스크린을 구현할 수 있다. 이러한 터치 스크린은, 사용자 기기(700)과 사용자 사이의 입력 인터페이스를 제공하는 사용자 입력부로써 기능함과 동시에, 사용자 기기(700)과 사용자 사이의 출력 인터페이스를 제공할 수 있다.
음향 출력부(742)는 무선 통신부(710)로부터 수신되거나 메모리(750)에 저장된 오디오 데이터를 출력할 수 있다. 이러한 음향 출력부(742)에는 리시버(receiver), 스피커(speaker), 버저(buzzer) 등이 포함될 수 있다.
IR 출력부(743)는 적어도 하나의 적외선 센서를 포함하여 구성될 수 있고, 설정된 제어 신호에 따라 적외선 센서를 구동시켜 적외선을 출력할 수 있다. 이때, 적외선 출력 시간과 출력 방향을 조절할 수 있다.
LED 출력부(744)는 적어도 하나의 LED로 구성될 수 있고, 설정된 제어 신호에 따라 설정된 기호, 문자, 숫자 등을 출력하도록 LED 출력부를 제어할 수 있다.
메모리(750)는 사용자 기기(700)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장한다. 메모리(750)는 사용자 기기(700)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 사용자 기기(700)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다.
GPS 모듈(760)은 사용자 기기(700)의 위치(또는 현재 위치)를 획득하기 위한 모듈로서, GPS모듈을 활용하면, GPS 위성에서 보내는 신호를 이용하여 사용자 기기의 위치를 획득할 수 있다.
영상 처리부(770)는 카메라(730)에서 촬영한 영상의 데이터를 분석하여 타겟 객체를 검출하거나, 촬영한 영상의화질을 필터링하는 등의 촬영 영상의 처리를 수행할 수 있다.
제어부(780)는 응용 프로그램과 관련된 동작 외에도, 통상적으로 사용자 기기(700)의 전반적인 동작을 제어한다. 제어부(780)는 위에서 살펴본 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나 메모리(750)에 저장된 응용 프로그램을 구동함으로써, 사용자에게 적절한 정보 또는 기능을 제공 또는 처리할 수 있다. 특히, 본원 발명의 지역 밀도 인식 데이터 수집 방법은 제어부(780)에 의해 동작될 수 있다.
또한, 제어부(780)는 메모리(750)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, 도 10와 함께 살펴본 구성요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 제어부(780)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, 사용자 기기(700)에 포함된 구성요소들 중 적어도 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다. 제어부(780)는 상기 설명한 본 발명이 수행되도록 사용자 기기(700)내 각 유닛을 제어할 수 있다.
전원공급부(790)는 제어부(780)의 제어 하에서, 외부의 전원, 내부의 전원을 인가 받아 사용자 기기(700)에 포함된 각 구성요소들에 전원을 공급한다. 이러한 전원공급부(790)는 배터리를 포함하며, 상기 배터리는 내장형 배터리 또는 교체가능한 형태의 배터리가 될 수 있다.
상기 각 구성요소들 중 적어도 일부는, 이하에서 설명되는 다양한 실시 예들에 따른 사용자 기기의 동작, 제어, 또는 제어방법을 구현하기 위하여 서로 협력하여 동작할 수 있다. 또한, 상기 사용자 기기의 동작, 제어, 또는 제어방법은 상기 메모리(750)에 저장된 적어도 하나의 응용 프로그램의 구동에 의하여 사용자 기기 상에서 구현될 수 있다.
한편, 상술된 실시예들은 컴퓨터에 의하여 실행 가능한 명령어 및 데이터를 저장하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 상기 명령어 및 데이터 중 적어도 하나는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 소정의 프로그램 모듈을 생성하여 소정의 동작을 수행할 수 있다.
컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체란, 예를 들어 하드디스크 등과 같은 마그네틱 저장매체, CD 및 DVD 등과 같은 광학적 판독매체 등을 의미할 수 있으며, 네트워크를 통해 접근 가능한 서버에 포함되는 메모리를 의미할 수도 있다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 전자 장치 또는 서버의 메모리가 될 수도 있다. 또한, 전자 장치 또는 서버와 네트워크를 통하여 연결된 단말, 서버 등에 포함되는 메모리가 될 수도 있다.
이상과 첨부된 도면을 참조하여 실시예를 설명하였지만, 일 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 일 실시예가 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (15)

  1. 사물 인터넷에서 로컬 네트워크를 위한 유클리드 거리 기반의 분산 센서 스케줄링 방법에 있어서,
    센서 장치의 잔량 에너지 및 이웃 센서 장치의 수를 포함하는 변수를 측정하는 단계;
    상기 측정된 변수와 이상적인 값을 이용하여 유클리드 거리를 계산하는 단계;
    상기 이웃 센서 장치로부터 계산된 이웃 유클리드 거리를 수신하는 단계;
    상기 계산된 유클리드 거리와 상기 이웃 유클리드 거리를 비교하는 단계; 및
    상기 비교 내용을 기초로 상기 센서 장치의 상태를 적응적으로 결정하는 단계를 포함하되,
    상기 센서 장치의 상태는 테스트, 활성화, 비활성화, 슬립 단계 중 하나인 것을 포함하는, 사물 인터넷에서 로컬 네트워크를 위한 유클리드 거리 기반의 분산 센서 스케줄링 방법
  2. 제1항에 있어서,
    측정된 변수와 이상적인 값을 이용하여 유클리드 거리를 계산하는 단계는,
    상기 측정된 변수와 상기 이상적인 값을 정규화하는 단계; 및
    상기 정규화된 측정된 변수와 상기 정규화된 이상적인 값을 이용하여 상기 유클리드 거리를 계산하는 단계를 포함하는, 사물 인터넷에서 로컬 네트워크를 위한 유클리드 거리 기반의 분산 센서 스케줄링 방법
  3. 제2항에 있어서,
    상기 측정된 변수와 상기 이상적인 값을 정규화하는 단계는,
    상기 측정된 변수와 상기 이상적인 값 중 큰 값을 1로 설정하는 단계; 및
    상기 측정된 변수와 상기 이상적인 값 중 작은 값을 상기 큰 값에 비례하는 비율로 0과 1 사이의 값으로 변환하는 단계를 포함하는, 사물 인터넷에서 로컬 네트워크를 위한 유클리드 거리 기반의 분산 센서 스케줄링 방법
  4. 제1항에 있어서,
    상기 비교 내용을 기초로 센서 장치의 상태를 적응적으로 결정하는 단계는,
    활성화된 이웃 센서 장치의 수가 이웃 임계치 보다 작거나 같고, 상기 유클리드 거리가 상기 이웃 센서 장치와 비교하여 가장 작은 경우, 상기 센서 장치의 상태를 활성 상태로 변경하고, 그렇지 않은 경우, 상기 센서 장치의 상태를 비활성화로 변경하는 단계를 포함하는, 사물 인터넷에서 로컬 네트워크를 위한 유클리드 거리 기반의 분산 센서 스케줄링 방법
  5. 제4항에 있어서,
    상기 이웃 임계치는 사용자에 의해 미리 정의되는, 사물 인터넷에서 로컬 네트워크를 위한 유클리드 거리 기반의 분산 센서 스케줄링 방법
  6. 제4항에 있어서,
    상기 센서 장치의 상태가 활성화된 경우, 타이머가 동작되고, 상기 타이머가 만료되면 상기 센서 장치의 상태를 테스트 상태로 변경하는, 사물 인터넷에서 로컬 네트워크를 위한 유클리드 거리 기반의 분산 센서 스케줄링 방법
  7. 제4항에 있어서,
    상기 센서 장치가 비활성화된 경우, 상기 센서 장치는 상기 이웃 센서 장치의 제어 메시지를 듣기 위한 라디오를 켜고, 타이머가 동작되고, 상기 타이머가 만료되면 상기 센서 장치를 슬립 상태로 변경하는, 사물 인터넷에서 로컬 네트워크를 위한 유클리드 거리 기반의 분산 센서 스케줄링 방법
  8. 통신부;
    메모리;
    센서 장치; 및
    제어부를 포함하는 사용자 기기에서,
    상기 제어부는 상기 센서 장치의 잔량 에너지 및 이웃 센서 장치의 수를 포함하는 변수를 측정하고, 상기 측정된 변수와 이상적인 값을 이용하여 유클리드 거리를 계산하고, 상기 이웃 센서 장치로부터 계산된 이웃 유클리드 거리를 수신하고, 상기 계산된 유클리드 거리와 상기 이웃 유클리드 거리를 비교하고, 상기 비교 내용을 기초로 상기 센서 장치의 상태를 적응적으로 결정하도록 제어하되,
    상기 센서 장치의 상태는 테스트, 활성화, 비활성화, 슬립 단계 중 하나인 것을 포함하는, 사용자 기기
  9. 제8항에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 측정된 변수와 상기 이상적인 값을 정규화하고, 상기 정규화된 측정된 변수와 상기 정규화된 이상적인 값을 이용하여 상기 유클리드 거리를 계산하도록 제어하는, 사용자 기기
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 측정된 변수와 상기 이상적인 값 중 큰 값을 1로 설정하고, 상기 측정된 변수와 상기 이상적인 값 중 작은 값을 상기 큰 값에 비례하는 비율로 0과 1 사이의 값으로 변환하도록 제어하는, 사용자 기기
  11. 제8항에 있어서,
    상기 제어부는, 활성화된 이웃 센서 장치의 수가 이웃 임계치 보다 작거나 같고, 상기 유클리드 거리가 상기 이웃 센서 장치와 비교하여 가장 작은 경우, 상기 센서 장치의 상태를 활성 상태로 변경하고, 그렇지 않은 경우, 상기 센서 장치의 상태를 비활성화로 변경하도록 제어하는, 사용자 기기
  12. 제11항에 있어서,
    상기 이웃 임계치는 사용자에 의해 미리 정의되는, 사용자 기기
  13. 제11항에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 센서 장치의 상태가 활성화된 경우, 타이머가 동작되고, 상기 타이머가 만료되면 상기 센서 장치의 상태를 테스트 상태로 변경하도록 제어하는, 사용자 기기
  14. 제11항에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 센서 장치가 비활성화된 경우, 상기 센서 장치는 상기 이웃 센서 장치의 제어 메시지를 듣기 위한 라디오를 켜고, 타이머가 동작되고, 상기 타이머가 만료되면 상기 센서 장치를 슬립 상태로 변경하도록 제어하는, 사용자 기기
  15. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 사용자 단말의 동작 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 비일시적 기록 매체.
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