KR20110110919A - 지리정보시스템 기반의 센서 초기 배치 방법, 이를 이용한 최적의 센서 배치 방법 및 장치, 및 이를 구현하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체 - Google Patents

지리정보시스템 기반의 센서 초기 배치 방법, 이를 이용한 최적의 센서 배치 방법 및 장치, 및 이를 구현하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체 Download PDF

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KR20110110919A KR1020100030217A KR20100030217A KR20110110919A KR 20110110919 A KR20110110919 A KR 20110110919A KR 1020100030217 A KR1020100030217 A KR 1020100030217A KR 20100030217 A KR20100030217 A KR 20100030217A KR 20110110919 A KR20110110919 A KR 20110110919A
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김용호
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함명원
조동호
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인천대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명은 무선 센서 네트워크에 있어서 시스템 구축 비용을 최소화하고 시스템 성능을 개선할 수 있는 최적의 센서 배치 방법 및 이를 구현한 장치에 관한 것으로, 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS)을 이용하여 센서 배치시 노드간 연결성(Connectivity)과 센싱 반경(Coverage)을 만족하면서 센서의 수를 최소화하여 초기 배치하고, 담금질(Simulated Annealing, SA) 기법을 적용하여 초기 배치된 센서를 재배치함으로써 무선 센서 네트워크의 구축 비용을 절감하는 동시에 시스템 성능을 개선할 수 있다.

Description

지리정보시스템 기반의 센서 초기 배치 방법, 이를 이용한 최적의 센서 배치 방법 및 장치, 및 이를 구현하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체 {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}
본 발명은 최적의 센서 배치 방법 및 이를 구현한 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 무선 센서 네트워크에 있어서 시스템 구축 비용을 최소화하고 시스템 성능을 개선할 수 있는 지리정보시스템 기반의 센서 초기 배치 방법, 이를 이용한 최적의 센서 배치 방법 및 이를 구현한 장치, 및 이를 구현하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체에 관한 것이다.
무선 센서 네트워크(WSN, Wireless Sensor Network)는 센서로 센싱 가능하고, 수집된 정보를 가공하는 프로세서가 달려 있으며 이를 전송하는 소형 무선 송수신 장치이며, 센서노드(Sensor Node)와 이를 수집하여 외부로 내보내는 싱크노드(Sink Node)로 구성된 네트워크이다. 이러한 무선 센서 네트워크는 기존의 네트워크와 다르게 의사소통의 수단이 아니라 자동화된 원격 정보 수집을 기본 목적으로 하며 과학적, 의학적, 군사적, 상업적 용도 등 다양한 응용 개발에 폭넓게 활용된다. 예를 들어, 무선 센서 네트워크의 전형적인 애플리케이션들은 감시와 추적, 제어의 역할을 하며, 몇몇 특정 애플리케이션은 거주지 감시와 객체 추적, 핵 원자로 제어, 화재 감시, 트래픽 감시를 한다.
이와 같은 무선 센서 네트워크를 효과적으로 구축하기 위해 구축비용, 보안 및 관리기술, 센서의 에너지 소비, 크기, 배치 등 고려해야할 여러 문제들이 있으며, 특히, 센서배치 문제에 관한 연구는 센서노드의 수, 센싱 반경(Coverage) 및 연결성(Connectivity)과 같은 제약된 자원하에서 네트워크 구축비용을 절감하고 정보전달 기능을 효과적으로 제공한다는 측면에서 중요한 의미를 가진다.
기존 센서 배치 알고리즘은 에너지 효율과 이벤트 감지율을 부분적으로 향상시키는 기법을 제안하였으나, 연결성(Connectivity)과 센싱 반경(Coverage)의 관점에서 종합적으로 전체 시스템 성능을 최적화하기에는 미흡한 실정이다. 따라서, 시스템 구축 비용을 절감하기 위해 최적으로 센서를 배치할 수 있는 방법이 요구되고 있는 실정이다.
본 발명은 무선 센서 네트워크 구축에 있어서, 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS)을 이용하여 센서 배치시 노드간 연결성(Connectivity)과 센싱 반경(Coverage)을 만족하면서 센서의 수를 최소화하여 상기 센서를 초기 배치함으로써 무선 센서 네트워크의 시스템 구축 비용을 절감하는 동시에 시스템 성능을 개선할 수 있는 센서 초기 배치 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS)을 이용하여 센서 배치시 노드간 연결성(Connectivity)과 센싱 반경(Coverage)을 만족하면서 센서의 수를 최소화하여 상기 센서를 초기 배치하고, 담금질(Simulated Annealing, SA) 기법을 적용하여 초기 배치된 센서를 재배치함으로써 무선 센서 네트워크의 구축 비용을 절감하는 동시에 시스템 성능을 개선할 수 있는 최적의 센서 배치 방법 및 이를 구현한 장치를 제공하는데 또 다른 목적이 있다.
또한, 본 발명은 지리정보시스템 기반의 센서 초기 배치 방법, 이를 이용한 최적의 센서 배치 방법 및 장치를 구현하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체를 제공하는데 또 다른 목적이 있다.
상기 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일실시 형태에 따른 지리정보시스템 기반의 센서 초기 배치 방법은, 무선 센서 네트워크 구축시 센서들을 최적화하여 배치하는 방법에 있어서, 지리정보시스템에서 센서가 배치될 표적 공간에 대한 지리 정보 및 전파환경 정보를 획득하는 단계; 상기 획득된 지리정보 및 전파환경 정보를 이용해 노드간 연결성 및 센싱 반경에 대한 파라미터로 변환하는 단계; 및 상기 파라미터를 기초로 상기 표적 공간에 상기 센서들을 배치하는 단계;를 포함한다.
이때, 상기 노드간 연결성에 대한 파라미터는 센서간 간격의 평균값일 수 있으며, 상기 센싱 반경에 대한 파라미터는 센서가 감지할 수 있는 거리를 반지름으로 하는 격자 영역 각각에 배치되는 센서의 수일 수 있다. 또한, 상기 센서 반경에 대한 파라미터는 상기 격자 영역에 적어도 하나 이상의 센서가 배치되는 조건을 만족하는 것일 수 있으며, 상기 센서 배치 단계는 수학식
Figure pat00001
을 만족하는 것일 수 있다. 여기서, ds는 각 센서간 이격거리, dk는 센서간 거리의 평균값, Dcov는 센서의 센싱 범위가 일정한 거리(센싱 반경)이다.
한편, 본 발명의 다른 일실시 형태에 따른 지리정보시스템 기반의 최적 센서 배치 방법은, 지리정보시스템으로부터 센서가 배치될 표적 공간에 대한 지리정보 및 전파환경 정보를 획득하는 단계; 상기 획득된 지리정보 및 전파환경 정보를 이용해 노드간 연결성 및 센싱 반경에 대한 파라미터로 변환하는 단계; 상기 파라미터를 기초로 상기 표적 공간에 센서들을 초기 배치하는 단계; 상기 초기 배치된 센서들을 담금질(Simulated Annealing) 기법을 이용해 재배치하는 단계;를 포함한다.
이때, 상기 노드간 연결성에 대한 파라미터는 센서간 간격의 평균값일 수 있으며, 상기 센싱 반경에 대한 파라미터는 센서가 감지할 수 있는 거리를 반지름으로 하는 격자 영역 각각에 배치되는 센서의 수일 수 있다. 또한, 상기 센서 반경에 대한 파라미터는 상기 격자 영역에 적어도 하나 이상의 센서가 배치되는 조건을 만족하는 것일 수 있다.
또한, 상기 센서 초기 배치 단계는, 상기 센서 반경에 대한 파라미터를 만족하는 동시에 상기 격자 영역에 배치되는 센서간 거리가 상기 평균값이 유지되도록 센서를 배치하는 단계일 수 있으며, 상기 센서 초기 배치 단계는 수학식
Figure pat00002
을 만족하는 것일 수 있으며, 여기서, ds는 각 센서간 이격거리, dk는 센서간 거리의 평균값, Dcov는 센서의 센싱 범위가 일정한 거리(센싱 반경)이다.
또한, 상기 지리정보 및 전파환경 정보를 획득하는 단계 전에, 센서 배치에 대한 비용 함수를 산출하는 단계;를 더 포함할 수 있으며, 상기 비용 함수는 하기 수학식을 만족하는 것일 수 있으며,
Figure pat00003
, 여기서, C1, C2, C3는 각 함수의 상대적인 비중을 나타내는 상수이며, nsen는 배치되는 센서의 개수이고, ncon는 연결성 조건이 만족되는 링크의 개수이며, ncov는 센싱 반경 조건이 만족되는 셀의 개수이다.
또한, 상기 센서를 재배치하는 단계는, 상기 비용 함수가 최소가 되도록 담금질 기법을 이용해 센서를 추가, 제거, 이동하는 과정을 일정 횟수 동안 반복하는 것일 수 있다.
한편, 본 발명의 또 다른 일실시 형태에 따르면, 상기 지리정보시스템 기반의 센서 초기 배치 방법 및 상기 지리정보시스템 기반의 최적 센서 배치 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
한편, 본 발명의 또 다른 일실시 형태에 따른 지리정보시스템 기반의 최적 센서 배치 장치는, 지리정보시스템으로부터 표적 공간에 대한 지리정보 및 전파환경 정보를 획득하는 지리정보 획득부; 상기 획득된 지리정보 및 전파환경 정보를 이용해 연결성 및 센싱 반경에 대한 파라미터를 산출하는 파라미터 산출부; 상기 산출된 파라미터를 이용해 상기 표적 공간에 센서들을 초기 배치하는 센서 초기 배치부; 및 상기 초기 배치된 센서를 담금질(Simulated Annealing) 기법을 이용해 재배치하는 센서 최적화부;를 포함한다.
이때, 상기 연결성에 대한 파라미터는 센서간 간격의 평균값이며, 상기 센싱 반경에 대한 파라미터는 상기 센싱 반경을 반지름으로 하는 격자 영역 각각에 배치되는 센서의 수이다. 또한, 상기 센서 반경에 대한 파라미터는 상기 격자 영역에 적어도 하나 이상의 센서가 배치되는 조건을 만족하는 것일 수 있다. 또한, 상기 센서 초기 배치부는 상기 센서 반경에 대한 파라미터를 만족하는 동시에 상기 격자 영역에 배치되는 센서간 거리가 상기 평균값이 유지되도록 센서를 배치하는 것일 수 있다.
한편, 본 발명의 또 다른 일실시 형태에 따르면, 상기 지리정보시스템 기반의 최적 센서 배치 장치를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
본 방법에 따르면, 무선 센서 네트워크의 구축에 있어서, 센서의 초기 배치시뿐만 아니라 최종 배치시에도 시스템 구축 비용을 절감하고, 시스템 성능을 개선하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일실시 형태에 따른 최적의 센서 배치 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 2는 본 발명에 따른 최적의 센서 배치 방법과 관련하여, 센서노드간 연결성(Connectivity) 조건을 만족하는 경우를 나타내는 예시도이다.
도 3은 본 발명에 따른 최적의 센서 배치 방법과 관련하여, 센서노드간 센싱 반경(Coverage) 조건을 만족하는 경우를 나타내는 예시도이다.
도 4는 도 1에 도시된 최적의 센서 배치 방법과 관련하여, 초기 센서 배치 단계를 상세하게 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 도 4에 도시된 초기 센서 배치와 관련하여, 센서노드간 연결성 및 센싱 반경 조건을 모두 만족하는 경우를 나타내는 예시도이다.
도 6은 도 4에 도시된 초기 센서 배치에 따라 센서가 배치된 상태를 나타내는 예시도이다.
도 7은 도 1에 도시된 최적의 센서 배치 방법과 관련하여, 초기 센서 위치 보정 단계를 실행하기 위한 알고리즘을 나타내는 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일실시 형태에 따른 최적의 센서 배치 장치의 전체 구성을 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 9는 본 발명의 일실시 형태에 따른 최적의 센서 배치 방법과 관련하여, 초기 센서 배치 단계를 적용한 시뮬레이션 결과 및 비용 절감을 나타내는 도이다.
도 10은 본 발명의 일실시 형태에 따른 최적의 센서 배치 방법과 관련하여, 초기 센서 위치 보정 단계를 적용한 경우의 비용 절감을 나타내는 그래프이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 이하 설명 및 첨부된 도면들에서 실질적으로 동일한 구성요소들은 각각 동일한 부호들로 나타냄으로써 중복 설명을 생략하기로 한다. 또한 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시 형태에 따른 최적의 센서 배치 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 최적의 센서 배치 방법은 지리정보 획득 단계(S110), 센서 배치 관련 파라미터 산출 단계(S120), 센서 초기 배치 단계(S130) 및 센서 재배치 단계(최적 배치 단계)(S140)를 포함하여 이루어진다.
지리정보 획득 단계(S110)에서는 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS)으로부터 건물의 내부 또는 외부, 거리 등의 센서가 배치될 수 있는 전체 표적 공간에 대한 지리정보와 함께 노드간 연결성(Connectivity)과 관련된 전파 및 간섭 환경 등의 특성화된 정보를 획득한다.
여기서, 지리정보는 표적 공간에 대한 구조와 그에 포함된 구성요소, 예를 들어 벽체, 문, 가구 등에 관한 정보를 포함할 수 있으며, 2차원 공간을 나타내는 정보이거나 또는 3차원 공간을 나타내는 정보일 수 있다. 또한, 연결성은 노드 간 연결 여부의 성질을 말하며, 본 발명에서는 무선 센서 네트워크에 있어서 직접 또는 간접적인 방법으로 센서노드뿐만 아니라 싱크노드를 포함한 모든 노드들이 연결되어야 함을 의미한다. 이를 만족하는 예를 도 2에 도시한다.
그리고, 본 발명에서 이용하고자 하는 지리정보시스템이란 지리정보를 수집, 저장, 분석 및 출력하는데 사용되는 종합적 공간 정보의 처리를 위한 컴퓨터 시스템으로서 새로운 정보의 추가 및 수정이 용이하여 과학적, 의학적, 군사적, 상업적 용도 등의 각종 분야에서 지리정보 활용시 많이 이용되고 있는 시스템이다. 특히, 지리정보시스템은 특정 지역의 지역적 특성화된 정보를 수집, 검색 및 분석하여 자료들을 관리하기 때문에 지리정보를 센서 배치에 활용함에 있어 매우 유용한 면이 있다.
따라서, 본 발명에서는 지리정보시스템으로부터 센서가 배치될 전체 표적 공간에 대한 지리정보와 함께 센서노드간 연결성과 관련되는 전파환경 정보를 획득하여 연결성을 만족하도록 센서를 초기 배치하는데 활용하고자 한다.
그런 다음, 센서배치 관련 파라미터 산출 단계(S120)에서는 획득한 지리정보 및 전파환경 정보를 이용하여 연결성 및 센싱 반경(Coverage)과 관련한 파라미터를 산출한다.
여기서, 센싱 반경은 표적 공간의 모든 부분이 적어도 하나 이상의 센서노드의 센싱 범위 안에 포함되어야 함을 의미하는 것이며, 이를 만족하는 예를 도 3(a)에 도시한다. 도 3(a)를 참조하면, 원이 각 센서노드의 센싱 가능한 범위를 나타내며 표적 공간의 모든 부분이 센싱 반경 조건을 만족하고 있음을 알 수 있다.
즉, 센서배치 관련 파라미터 산출 단계(S120)에서 산출하는 연결성과 관련한 파라미터는 두 센서간 연결 조건이 만족되는 거리이며, 센싱 반경과 관련한 파라미터는 센서의 센싱 가능한 범위에 포함되는 센서 수이다.
구체적으로, 센서배치 관련 파라미터 산출 단계(S120)에서는 획득한 지리정보 및 전파환경 정보를 이용해 두 센서간 연결성 조건이 만족되는 거리를 산출한다. 상기 거리는 하기 수학식 1로 표현된다.
Figure pat00004
여기서, dij는 송신 센서(i)와 수신 센서(j)간 연결성 조건이 만족되는 거리, Pt는 수신 전력, N0은 백색잡음에 의한 잡음전력을 나타낸다.
그리고, 센서배치 관련 파라미터 산출 단계(S120)에서는 각 센서노드의 센싱 가능한 범위가 일정한 거리(Dcov)라고 가정하고, 반지름이 Dcov인 각 격자 영역을 셀(cell)이라고 정의하고, 각 셀에 최소 하나 이상의 센서가 배치되는 것을 센싱 반경 조건을 만족하는 것으로 한다. 획득한 지리정보를 이용해 센싱 반경 조건을 만족하는 셀의 수(k)를 구하고, 모든 셀에 위치한 센서의 수를 nk라 한다. 따라서, 각 셀에서의 센싱 반경 조건을 만족 여부는 하기 수학식 2와 같이 표현되며, 이를 만족하는 경우와 그렇지 않은 경우를 각각 도 3의 (b) 및 (c)에 도시한다.
Figure pat00005
그런 다음, 센서 초기 배치 단계(S130)에서는 산출된 연결성 조건과 센싱 반경 조건이 모두 만족하도록 표적 공간에 센서를 초기 배치한다. 이러한 센서 초기 배치 단계(S130)에 대한 상세한 설명은 아래 도 4를 참조하여 상세하게 설명하도록 한다.
그런 다음, 센서 재배치 단계(최적 배치 단계)(S140)에서는 담금질(Simulated Annealing, SA) 기법을 이용하여 센서 초기 배치를 최적화한다. 여기서, SA 기법은 경로탐색 또는 센서배치 등의 최적화 문제에 대한 일반적인 탐색 지향적 알고리즘으로서, 광대한 탐색 공간 안에서 해를 반복해 개선함으로써 주어진 함수의 전역 최적해에 대한 좋은 근사를 구하는데 활용된다.
따라서, 이러한 SA 기법을 센서 배치 문제에 적용하기 위해서는 센서 배치 문제를 공식화하고 그것의 목적함수(예를 들어, 시스템 비용 함수)를 구함에 있어서 현재의 센서배치 해(X)에 대해 이웃하는 새로운 해(Y)를 얻고 각각의 목적함수를 비교해 시스템 비용이 감소하는 방향으로 결과에 따라 센서를 이동, 추가, 제거한다. 이러한 과정을 충분히 반복하여 최종적으로 센서의 최적 배치를 달성할 수 있다.
이를 위해, 본 발명에서는 센서의 초기배치 전에, 시스템 비용을 최소화하도록 연결성 조건과 센싱 반경 조건과 함께 배치되는 센서의 수를 포함하는 전체 시스템 비용 함수(F)를 도출하는 단계를 우선 수행한다. 상기 전체 시스템 비용 함수(F)는 하기 수학식 3과 같이 표현된다.
Figure pat00006
여기서, fnum은 배치되는 센서의 수와 관계되는 함수, fcon은 연결성과 관계되는 함수, fcov는 센싱 반경과 관계되는 함수이다.
이러한 함수들은 시스템 운용 상황에 따라 달리 정해지며, 시스템 비용이 센서의 개수가 많을수록, 연결성 및 센싱 반경 성능이 좋지 않을수록 높게 나타나는 점을 고려하여 fnum은 단조 증가, fcon 및 fcov는 연결성 및 센싱 반경 각각의 성능에 단조 감소하는 함수로 취할 수 있다. 따라서, 전체 시스템 비용 함수(F)는 하기 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00007
여기서, C1, C2, C3는 각 함수의 상대적인 비중을 나타내는 상수이며, nsen는 배치되는 센서의 개수이고, ncon는 연결성 조건이 만족되는 링크의 개수이며, ncov는 센싱 반경 조건이 만족되는 셀의 개수이다.
이와 같이, 본 발명에서는 센서 초기 배치 단계(S130)에서 상기 전체 시스템 비용 함수(F)를 고려하여 센서노드간의 연결성 조건과 표적공간의 센싱 반경 조건을 만족시키도록 센서들을 초기 배치한다. 그리고, 센서 재배치 단계(S140)에서 상기 전체 시스템 비용 함수(F)가 최소가 되도록 SA 기법을 적용하여 초기 배치된 센서들을 제거 및 이동하거나 센서를 추가하는 과정을 일정 횟수 동안 반복함으로써 최적의 센서 배치를 완료한다.
도 2는 본 발명에 따른 최적의 센서 배치 방법과 관련하여, 센서노드간 연결성 조건을 만족하는 경우를 나타내는 예시도이다. 도 2를 참조하면, 실선 부분이 각 센서노드간 통신이 가능한 링크를 나타내며, 전체 표적 공간에 대해 모든 센서노드가 연결성 조건을 만족하도록 배치되어 있다.
도 3은 본 발명에 따른 최적의 센서 배치 방법과 관련하여, 센서노드간 센싱 반경 조건을 만족하는 경우를 나타내는 예시도이다. 먼저, 도 3(a)를 참조하면, 원이 각 센서노드의 센싱 가능한 범위를 나타내며 전체 표적 공간이 센서노드의 센싱 범위에 포함되도록 센서가 배치되어 있다. 그리고, 도 3(b) 및 (c)를 참조하면, 도 3(b)는 각 셀에 최소 하나 이상의 센서가 배치되는 센싱 반경 조건(nk≥1)을 만족하는 경우이며, 도 3(c)는 센싱 반경 조건을 만족하지 않는 경우이다.
도 4는 도 1에 도시된 최적의 센서 배치 방법과 관련하여, 센서 초기 배치 단계(S130)를 상세하게 설명하기 위한 순서도이다.
도 4를 참조하면, 전체 표적 공간에 산출된 센싱 반경 관련 파라미터에 따라 센서를 배치한다(S131). 그리고, 배치된 센서의 수가 센싱 반경 조건(nk≥1)을 만족하는지 확인하고(S132), 이를 만족하지 않을 경우, 센서를 재배치한다(S131). 즉, 본 발명에서는 센서의 센싱 반경 조건을 만족하는 셀에 적어도 하나 이상의 센서가 배치되도록 한다. 이를 만족하는 경우의 센서 초기 배치 예를 도 5(a)에 도시한다.
그런 다음, 배치된 센서의 수가 센싱 반경 조건을 만족할 경우, 연결성 관련 파라미터에 따라 센서를 배치한다(S133). 이때, 연결성 조건인 두 센서간 거리(dij)의 평균값(dk)은 지리정보시스템으로부터 주어지는 것으로 가정한다. 그리고, 배치된 두 센서간 거리가 평균값(dk)을 만족하는지 확인하고(S134), 이를 만족하지 않을 경우, 센서를 재배치한다(S133). 즉, 본 발명에서는 각각의 셀에 두 센서간 거리(dij)의 평균값(dk)이 유지되도록 센서를 배치한다. 이를 만족하는 경우의 센서 초기 배치 예를 도 5(b)에 도시한다.
이와 같이, 센서 초기 배치 단계(130)에 따라 전체 표적 공간의 각 셀에 대한 연결성 및 센싱 반경 조건을 만족하도록 초기 배치되는 센서 간 이격거리(ds)는 하기 수학식 5와 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00008
그런 다음, 연결성 조건을 만족할 경우, 센서 재배치 단계(S140)를 진행한다.
도 5는 도 4에 도시된 센서 초기 배치 단계(S130)와 관련하여, 인접한 두 셀에 대해 센서노드간 연결성 및 센싱 반경 조건을 각각 만족하는 경우를 나타내는 예시도이다. 도 5(a)를 참조하면, 센싱 반경 조건을 제약조건으로 하여 이를 만족하는 경우임을 알 수 있으며, 도 5(b)를 참조하면, 연결성 조건을 제약 조건으로 하여 이를 만족하는 경우임을 알 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 최적의 센서 배치 방법에 있어서, 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS)을 고려하지 않는 상태에서, 연결성과 센싱 반경을 만족하는 센서 초기 배치 단계를 적용한 경우의 예시도이다. 본 발명에서는 지리정보시스템으로부터 획득한 지리정보 및 전파환경 정보를 이용해 각 셀에서의 두 센서간 평균 거리(dk) 및 센싱 반경(Dcov)을 알고 있는 것으로 가정한다. 도 6을 참조하면, 전체 표적 공간의 테두리 영역에 위치한 노드들을 제외한 모든 노드들이 4개의 연결성을 유지하며, 각 셀에서의 노드간 간격이 dk 이하가 되도록 하여 노드 수를 최소화하여 초기 배치되어 있다.
도 7은 도 6에 도시된 센서 초기 배치에 대해 센서 재배치 단계를 실행하기 위해 적용된 SA 기법의 의사코드를 나타내는 예시도이다. 도 7에 도시된 의사코드를 통해 시스템 비용을 절감하는 방향으로 센서를 추가, 제거, 이동하는 과정을 일정 횟수 동안 반복함으로써 센서 초기 배치를 최적화할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시 형태에 따른 최적의 센서 배치 장치의 전체 구성을 개략적으로 나타내는 블록도이다. 도 8을 참조하면, 본 실시예에 따른 최적의 센서 배치 장치(200)는 지리정보 획득부(210), 파라미터 산출부(220), 센서 초기 배치부(230) 및 센서 최적화부(240)를 포함하여 이루어진다.
지리정보 획득부(210)는 지리정보시스템으로부터 센서가 배치될 전체 표적 공간에 대한 지리정보와 함께 노드간 전파/간섭 환경 등 지역적 특성화된 정보를 획득한다.
그리고 파라미터 산출부(220)는 획득한 지리정보 및 전파환경 정보를 이용해 연결성 및 센싱 반경과 관련한 파라미터를 산출한다. 구체적으로, 파라미터 산출부(220)는 연결성과 관련한 파라미터로 노드간 연결성을 만족하는 간격을 산출하며, 센싱 반경과 관련한 파라미터로 센싱 가능한 범위에 포함되는 센서의 수를 산출한다. 여기서, 센싱 가능한 범위는 센싱 반경을 반지름으로 하는 격자 영역이며, 이를 셀이라고 정의하며, 본 발명에서는 센싱 반경 조건을 각 셀에 적어도 하나 이상의 센서가 포함되는 것으로 가정한다.
그리고, 센서 초기 배치부(230)는 산출한 센싱 반경 조건 및 노드간 연결성을 만족하는 간격을 반영하여 센서들을 초기 배치한다. 그리고, 센서 최적화부(240)는 초기 배치된 센서의 배치를 최적화한다. 이를 위해, 센서 최적화부(240)는 담금질(SA, Simulated Annealing) 기법을 이용하여 초기 배치된 센서를 재배치한다.
상술한 본 발명에 의하면, 전체 표적 공간에 센서를 배치함에 있어서, 지리정보시스템을 이용해 노드간 연결성과 센싱 반경을 만족하면서 센서 노드의 수를 최소화하여 센서를 초기 배치함으로써 전체 표적 공간의 세부적 공간 특성에 맞도록 센서를 배치할 수 있을 뿐만 아니라 시스템 구축 비용을 절감할 수 있고, 또한, 초기 배치된 센서에 대해 SA 기법을 적용하여 시스템 비용을 더욱 절감하는 방향으로 센서 배치를 최적화할 수 있다. 따라서, 본 발명은 시스템 구축 비용과 성능을 개선할 수 있다.
[실시예]
이하, 상술한 본 발명의 최적의 센서 배치 방법을 실제로 적용하여 시뮬레이션한 경우에 대해 도 9 및 도 10을 참조하여 설명한다. 여기서, SA 기법을 적용하기 위한 시뮬레이션 환경은 하기 표 1과 같다. 그리고, 각 셀에 대해 실내/실외 특성을 부여하여 연결성 만족 조건(dk)을 달리 설정하였다. 그리고, 지리정보시스템으로부터 얻는 다양한 dk 값을 감안하여 전체 표적 공간에 dk 값을 네 가지 부류로 구별하여 랜덤하게 각 셀에 고르게 설정되도록 하였다.
파라미터 값
셀 수(Number of grids) 16
Ncon 4
Ncov 1
센서 배치 영역(Area) 900㎡(30m×30m)
dk 7.5m, 3.57m, 2.5m, 1.875m(k: 랜덤)
최대 거리(max_move) 3m
비용 함수(F) C1×nsen-C2×ncon-C3×ncov(C1=1,C2=103,C3=104)
도 9는 본 발명의 일실시 형태에 따른 최적의 센서 배치 방법에 있어서 센서 초기 배치 단계를 적용하여 시뮬레이션한 결과를 나타낸 배치도 및 비용 절감 그래프이다.
먼저, 도 9의 (a) 및 (b)는 각각 지리정보시스템으로부터 획득한 dk에 따라 센서 초기 배치가 완료되기 전, 후의 상태를 나타낸 것으로, 도 9(b)에 따르면, 서로 다른 dk 값에 따라 센서들이 랜덤하면서 고르게 배치된 것을 알 수 있다.
그리고, 도 9의 (c) 및 (d)는 표적 공간상에 일정 개수의 센서를 dk에 따라 셀마다 개수를 달리하여 균일한 간격으로 배치한 지리정보시스템 기반의 센서 초기 배치와 특별한 규칙 없이 센서를 무작위로 랜덤 배치한 경우에 있어서, 차등계수(G)에 따른 초기 시스템 비용과 그 개선율을 각각 나타낸 그래프이다. 여기서, 도 9(c)는 지리정보시스템의 오차크기가 '0'인 경우이며, 도 9(d)는 지리정보시스템의 오차크기가 '1'인 경우이다.
따라서, 도 9의 (c) 및 (d)를 참조하면, 기존의 랜덤 배치한 경우의 시스템 비용(①, ④) 대비 지리정보시스템을 기반으로 하여 센서 초기 배치한 경우의 시스템 비용(②, ⑤)이 약 2.2% ~ 8.6% 개선됨을 알 수 있다. 또한, 차등계수(G)가 1에서 멀어질수록 dk값의 분산이 커지고 이에 따라 지리정보를 이용하는 이득이 작용하여 임의의 랜덤 배치 대비 본 발명의 성능이 더 우수하게 된다. 또한, 지리정보시스템의 오차크기가 '1'인 경우(⑥)에 비해 지리정보시스템의 오차크기가 '0'인 경우(⑤) 비용 개선률이 높게 나타남을 알 수 있다. 이는 지리정보시스템의 지리정보의 오차가 커지면 본 발명에 따른 방법의 성능 저하를 의미한다.
도 10은 본 발명의 일실시 형태에 따른 최적의 센서 배치 방법과 관련하여, 센서 초기 배치 후 센서 재배치를 적용하여 시뮬레이션한 결과를 나타낸 비용 절감그래프이다. 여기서, 본 발명에 따른 센서 재배치는 지리정보시스템 기반의 센서 초기 배치 후, SA 기법을 적용하여 센서의 추가, 이동, 제거를 일정 횟수 반복하여 최종해를 얻는 과정이다.
도 10의 (a) 및 (b)를 참조하면, 기존의 랜덤 배치 후, SA 기법을 적용한 경우의 시스템 비용(①, ④) 대비 지리정보시스템 기반의 센서 초기 배치 후, SA 기법을 적용한 경우의 시스템 비용(②, ⑤)이 1.9% ~ 8.4% 개선됨을 알 수 있다. 또한, 차등계수(G)의 상승에 따라 본 발명에 따른 방법의 시스템 비용 개선률이 더 좋아지는 것을 알 수 있다. 또한, 지리정보시스템의 오차크기가 '1'인 경우(⑥)에 비해 지리정보시스템의 오차크기가 '0'인 경우(⑤) 비용 개선률이 높게 나타남을 알 수 있다. 이로부터 지리정보시스템의 오차유무가 시스템 최종 비용의 개선률 증감에도 영향을 주는 것을 알 수 있다.
따라서, 상술한 시뮬레이션 결과에서 알 수 있듯이, 기존의 임의 초기 배치 대비 본 발명에 따른 지리정보시스템 기반의 센서 초기 배치시 시스템 구축 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라, 이후 SA 기법을 적용한 최종 배치시에서도 시스템 구축 비용을 더욱 절감할 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들을 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 한다.
200: 최적의 센서 배치 장치 210: 지리정보 획득부
220: 파라미터 산출부 230: 센서 초기 배치부
240: 센서 최적화부

Claims (21)

  1. 무선 센서 네트워크 구축시 센서들을 최적화하여 배치하는 방법에 있어서,
    지리정보시스템에서 센서가 배치될 표적 공간에 대한 지리 정보 및 전파환경 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 지리정보 및 전파환경 정보를 이용해 노드간 연결성 및 센싱 반경에 대한 파라미터로 변환하는 단계; 및
    상기 파라미터를 기초로 상기 표적 공간에 상기 센서들을 배치하는 단계;를 포함하는 지리정보시스템 기반의 센서 초기 배치 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 노드간 연결성에 대한 파라미터는 센서간 간격의 평균값인 것을 특징으로 하는 지리정보시스템 기반의 센서 초기 배치 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 센싱 반경에 대한 파라미터는 센서가 감지할 수 있는 거리를 반지름으로 하는 격자 영역 각각에 배치되는 센서의 수인 것을 특징으로 하는 지리정보시스템 기반의 센서 초기 배치 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 센서 반경에 대한 파라미터는 상기 격자 영역에 적어도 하나 이상의 센서가 배치되는 조건을 만족하는 것을 특징으로 하는 지리정보시스템 기반의 센서 초기 배치 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 센서 배치 단계는 하기 수학식을 만족하는 것을 특징으로 하는 지리정보시스템 기반의 센서 초기 배치 방법.
    Figure pat00009

    여기서, ds는 각 센서간 이격거리, dk는 센서간 거리의 평균값, Dcov는 센서의 센싱 범위가 일정한 거리(센싱 반경)이다.
  6. 지리정보시스템으로부터 센서가 배치될 표적 공간에 대한 지리정보 및 전파환경 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 지리정보 및 전파환경 정보를 이용해 노드간 연결성 및 센싱 반경에 대한 파라미터로 변환하는 단계;
    상기 파라미터를 기초로 상기 표적 공간에 센서들을 초기 배치하는 단계;
    상기 초기 배치된 센서들을 담금질(Simulated Annealing) 기법을 이용해 재배치하는 단계;를 포함하는 지리정보시스템 기반의 최적 센서 배치 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 노드간 연결성에 대한 파라미터는 센서간 간격의 평균값인 것을 특징으로 하는 지리정보시스템 기반의 최적 센서 배치 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 센싱 반경에 대한 파라미터는 센서가 감지할 수 있는 거리를 반지름으로 하는 격자 영역 각각에 배치되는 센서의 수인 것을 특징으로 하는 지리정보시스템 기반의 최적 센서 배치 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 센서 반경에 대한 파라미터는 상기 격자 영역에 적어도 하나 이상의 센서가 배치되는 조건을 만족하는 것을 특징으로 하는 지리정보시스템 기반의 최적 센서 배치 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 센서 초기 배치 단계는, 상기 센서 반경에 대한 파라미터를 만족하는 동시에 상기 격자 영역에 배치되는 센서간 거리가 상기 평균값이 유지되도록 센서를 배치하는 단계인 것을 특징으로 하는 지리정보시스템 기반의 최적 센서 배치 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 센서 초기 배치 단계는 하기 수학식을 만족하는 것을 특징으로 하는 지리정보시스템 기반의 최적 센서 배치 방법.
    Figure pat00010

    여기서, ds는 각 센서간 이격거리, dk는 센서간 거리의 평균값, Dcov는 센서의 센싱 범위가 일정한 거리(센싱 반경)이다.
  12. 제6항에 있어서,
    상기 지리정보 및 전파환경 정보를 획득하는 단계 전에, 센서 배치에 대한 비용 함수를 산출하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지리정보시스템 기반의 최적 센서 배치 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 비용 함수는 하기 수학식을 만족하는 것을 특징으로 하는 지리정보시스템 기반의 최적 센서 배치 방법.
    Figure pat00011

    여기서, C1, C2, C3는 각 함수의 상대적인 비중을 나타내는 상수이며, nsen는 배치되는 센서의 개수이고, ncon는 연결성 조건이 만족되는 링크의 개수이며, ncov는 센싱 반경 조건이 만족되는 셀의 개수이다.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 센서를 재배치하는 단계는, 상기 비용 함수가 최소가 되도록 담금질 기법을 이용해 센서를 추가, 제거, 이동하는 과정을 일정 횟수 동안 반복하는 것을 특징으로 하는 지리정보시스템 기반의 최적 센서 배치 방법.
  15. 제1항 내지 제14항 중 어느 한 항에 기재된 센서 배치 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  16. 지리정보시스템으로부터 표적 공간에 대한 지리정보 및 전파환경 정보를 획득하는 지리정보 획득부;
    상기 획득된 지리정보 및 전파환경 정보를 이용해 연결성 및 센싱 반경에 대한 파라미터를 산출하는 파라미터 산출부;
    상기 산출된 파라미터를 이용해 상기 표적 공간에 센서들을 초기 배치하는 센서 초기 배치부; 및
    상기 초기 배치된 센서를 담금질(Simulated Annealing) 기법을 이용해 재배치하는 센서 최적화부;를 포함하는 최적의 센서 배치 장치.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 연결성에 대한 파라미터는 센서간 간격의 평균값인 것을 특징으로 하는 지리정보시스템 기반의 최적 센서 배치 장치.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 센싱 반경에 대한 파라미터는 상기 센싱 반경을 반지름으로 하는 격자 영역 각각에 배치되는 센서의 수인 것을 특징으로 하는 지리정보시스템 기반의 최적 센서 배치 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 센서 반경에 대한 파라미터는 상기 격자 영역에 적어도 하나 이상의 센서가 배치되는 조건을 만족하는 것을 특징으로 하는 지리정보시스템 기반의 최적 센서 배치 장치.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 센서 초기 배치부는 상기 센서 반경에 대한 파라미터를 만족하는 동시에 상기 격자 영역에 배치되는 센서간 거리가 상기 평균값이 유지되도록 센서를 배치하는 것을 특징으로 하는 지리정보시스템 기반의 최적 센서 배치 장치.
  21. 제16항 내지 제20항 중 어느 한 항에 기재된 지리정보시스템 기반의 최적 센서 배치 장치를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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