KR20120019837A - 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 시스템, 센서노드 스케줄링 방법 및 그 방법의 기록매체 - Google Patents

클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 시스템, 센서노드 스케줄링 방법 및 그 방법의 기록매체 Download PDF

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KR20120019837A KR1020100083349A KR20100083349A KR20120019837A KR 20120019837 A KR20120019837 A KR 20120019837A KR 1020100083349 A KR1020100083349 A KR 1020100083349A KR 20100083349 A KR20100083349 A KR 20100083349A KR 20120019837 A KR20120019837 A KR 20120019837A
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Abstract

본 발명은 클러스터 기반 무선 센서네트워크에 있어서, 중첩 커버리지를 측정하기 위한 별도의 테스트 핀이 불필요하고, 클러스터 기반 센서노드의 센싱 범위를 최대한 유지함과 동시에 각 센서노드가 균분하게 에너지를 소비토록 하여 클러스터의 생존 기간을 연장할 수 있는 효과가 있다. 이를 위해 특히, 수신신호 강도(RSSI: Received Signal Strength Indication)에 기반하여 클러스터를 구성하는 다수의 센서노드 사이의 근접 거리를 연산하고, 연산된 근접 거리에 기반하여 근접 거리 총합을 연산하는 근접 거리 연산수단; 각 센서노드의 초기 에너지와 사용 에너지에 기반하여 에너지 가중치를 연산하고, 연산된 에너지 가중치에 기반하여 에너지 가중치 총합을 연산하는 에너지 가중치 연산수단; 근접 거리, 근접 거리 총합, 에너지 가중치 및 에너지 가중치 총합에 기반하여 수면 상태 변환확률을 연산하는 수면 확률 연산수단; 및 수면 상태 변환확률에 기반하여 각 센서노드의 활성화 상태 및 수면 상태를 결정하는 센서노드 상태 제어수단;을 포함하는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 시스템이 개시된다.

Description

클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 시스템, 센서노드 스케줄링 방법 및 그 방법의 기록매체{SCHEDULING SYSTEM AND SCHEDULING METHOD BASED ON CLUSTER IN WIRELESS SENSOR NETWORK, AND RECORDING MEDIUM RECORDED THE SAME METHOD}
본 발명은 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 시스템에 관한 것이다. 보다 상세하게는 다수의 센서노드 사이의 근접 거리 및 각 센서노드의 에너지에 기반하여 클러스터의 센싱 커비리지를 유지하면서도 동시에 클러스터의 수명을 연장할 수 있는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 시스템, 센서노드 스케줄링 방법 및 그 방법의 기록매체에 관한 것이다.
밀도가 높은 클러스터 기반 무선센서네트워크에서 네트워크의 수명을 연장하기 위해 일부 센서노드 들만 활성화 상태로 동작하는 스케줄링 기법들이 연구되었다. CS(Coverage-aware sleep Scheduling) 기법에서 클러스터 안의 센서노드는 자 신의 센싱범위와 이웃 센서노드들의 센싱범위가 많이 중복될수록 수면상태로 변경될 확률이 높아지므로 클러스터의 커버리지를 보장할 수 있다. 또한 클 러스터의 일부 센서노드들만 활성화 상태로 동작하므로 네트워크의 수명을 연장할 수 있다.
하지만, CS 기법은 센싱범위가 많이 중복되는 센서노드들이 높은 수면확률을 갖는다. 결국 클러스터 내에 일부 센서노드에 에너지 소모가 집중될 수 밖에 없는 문제점이 있으며, 더욱이 CS 기법은 중복되는 센싱범위의 측정을 위해 테스트 핀과 같은 별도의 장비를 필요로 한다. 이러한 별도의 장비는 저비용을 지향하는 센서노드에 있어서 비용 증가라는 또 다른 문제점을 초래한다.
따라서, 별도의 장비를 부가하지 않고서도 클러스터 내에 센서노드들의 균등한 에너지 소모를 통해 클러스터 전체의 생존 기간을 연장할 수 있는 센서노드 스케줄링 시스템 또는 스케줄링 방법의 필요성이 대두된다.
본 발명은 상기와 같은 필요성에 의해 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 별도의 장비를 사용하지 않으면서, 클러스터 기반의 센서노드의 센싱 범위 유지와 함께 각 센서노드가 균분하게 에너지를 소비할 수 있는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 시스템, 센서노드 스케줄링 방법 및 그 방법의 기록매체를 제공하는 데 있다.
또한, 본 발명의 다른 목적은, 클러스터 기반의 센서노드 들의 근접 거리 및 에너지 가중치를 연산하여 각 센서노드의 수면 상태 변환확률을 연산하고 연산된 수면 상태 변환확률에 기반하여 각 센서노드의 수면 상태를 결정함으로써 클러스터의 생존 기간을 연장할 수 있는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 시스템, 센서노드 스케줄링 방법 및 그 방법의 기록매체를 제공하는 데 있다.
상기와 같은 본 발명의 목적은, 수신신호 강도(RSSI: Received Signal Strength Indication)에 기반하여 클러스터를 구성하는 다수의 센서노드 사이의 근접 거리를 연산하고, 연산된 근접 거리에 기반하여 근접 거리 총합을 연산하는 근접 거리 연산수단; 각 센서노드의 초기 에너지와 사용 에너지에 기반하여 에너지 가중치를 연산하고, 연산된 에너지 가중치에 기반하여 에너지 가중치 총합을 연산하는 에너지 가중치 연산수단; 근접 거리, 근접 거리 총합, 에너지 가중치 및 에너지 가중치 총합에 기반하여 수면 상태 변환확률을 연산하는 수면 확률 연산수단; 및 수면 상태 변환확률에 기반하여 각 센서노드의 활성화 상태 및 수면 상태를 결정하는 센서노드 상태 제어수단;을 포함하는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 시스템을 제공함으로써 달성될 수 있다.
연산된 근접 거리는 다수의 센서노드가 센싱하는 센싱범위의 중복 정도를 측정하기 위한 상대 거리 정보인 것이 바람직하다.
센싱범위는 다수의 센서노드 사이의 통신범위보다 작은 것이 바람직하다.
근접 거리는 다음의 수학식
Figure pat00001
(여기서, Sk는 k번째 센서노드의 근접 거리, Dj는 k번째 센서노드와 j번째 센서노드 사이의 거리임)
에 의하여 연산되는 것이 바람직하다.
근접 거리 총합은 다음의 수학식
Figure pat00002
(여기서, Cs는 근접 거리 총합, Sk는 k번째 센서노드의 근접 거리임)
에 의하여 연산되는 것이 바람직하다.
에너지 가중치는 다음의 수학식
Figure pat00003
(여기서, Einit은 센서노드의 초기 에너지, Euse는 센서노드의 사용 에너지, Ek는 센서노드의 에너지 가중치임)
에 의하여 연산되는 것이 바람직하다.
에너지 가중치 총합은 다음의 수학식
Figure pat00004
(여기서, CE는 에너지 가중치 총합, Ek는 센서노드의 에너지 가중치임)
에 의하여 연산되는 것이 바람직하다.
에너지 가중치 연산수단은 각 센서노드에 구비된 것이 바람직하다.
수면 상태 변환확률은 다음의 수학식
Figure pat00005
(여기서, p(k)는 k번째 센서노드의 수면 상태 변환확률, Bs는 각 사이클에 수면 상태로 설정하고자 하는 센서노드들의 비율, N은 클러스터에 속한 센서노드의 총 개수, a와 b는 가중치 상수, Cs는 근접 거리 총합, Sk는 k번째 센서노드의 근접 거리, CE는 에너지 가중치 총합, Ek는 센서노드의 에너지 가중치임)
에 의하여 연산되는 것이 바람직하다.
수면 확률 연산수단은 다수의 센서노드를 관리하는 클러스터 헤더에 구비된 것이 바람직하다.
센서노드 상태 제어수단은 각 센서노드에 구비된 것이 바람직하다.
한편, 본 발명의 목적은 다른 카테고리로서, 근접 거리 연산수단이 수신신호 강도에 기반하여 클러스터를 구성하는 다수의 센서노드 사이의 근접 거리를 연산하는 단계(S110); 근접 거리 연산수단이 연산된 근접 거리에 기반하여 근접 거리 총합을 연산하는 단계(S120); 에너지 가중치 연산수단이 각 센서노드의 초기 에너지와 사용 에너지에 기반하여 에너지 가중치를 연산하는 단계(S130); 에너지 가중치 연산수단이 연산된 에너지 가중치에 기반하여 에너지 가중치 총합을 연산하는 단계(S140); 수면 확률 연산수단이 근접 거리, 근접 거리 총합, 에너지 가중치 및 에너지 가중치 총합에 기반하여 수면 상태 변환확률을 연산하는 단계(S150); 및 센서노드 상태 제어수단이 수면 상태 변환확률에 기반하여 각 센서노드의 활성화 상태 및 수면 상태를 결정하는 단계(S160);를 포함하는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 방법을 제공함으로써 달성될 수 있다.
수면 확률 연산수단의 수면 상태 변환확률 연산단계(S150)에서,
수면 상태 변환확률은 다음의 수학식
Figure pat00006
(여기서, p(k)는 k번째 센서노드의 수면 상태 변환확률, Bs는 각 사이클에 수면 상태로 설정하고자 하는 센서노드들의 비율, N은 클러스터에 속한 센서노드의 총 개수, a와 b는 가중치 상수, Cs는 근접 거리 총합, Sk는 k번째 센서노드의 근접 거리, CE는 에너지 가중치 총합, Ek는 센서노드의 에너지 가중치임)
에 의하여 연산되는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명의 목적은 에너지 가중치 연산수단이 클러스터를 구성하는 다수의 센서노드 각각의 초기 에너지와 사용 에너지에 기반하여 에너지 가중치를 연산하는 단계(S210); 에너지 가중치 연산수단이 연산된 에너지 가중치에 기반하여 에너지 가중치 총합을 연산하는 단계(S220); 근접 거리 연산수단이 수신신호 강도에 기반하여 다수의 센서노드 사이의 근접 거리를 연산하는 단계(S230); 근접 거리 연산수단이 연산된 근접 거리에 기반하여 근접 거리 총합을 연산하는 단계(S240); 수면 확률 연산수단이 근접 거리, 근접 거리 총합, 에너지 가중치 및 에너지 가중치 총합에 기반하여 수면 상태 변환확률을 연산하는 단계(S250); 및 센서노드 상태 제어수단이 수면 상태 변환확률에 기반하여 각 센서노드의 활성화 상태 및 수면 상태를 결정하는 단계(S260);를 포함하는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 방법을 제공함으로써 달성될 수 있다.
수면 확률 연산수단의 수면 상태 변환확률 연산단계(S250)에서,
수면 상태 변환확률은 다음의 수학식
Figure pat00007
(여기서, p(k)는 k번째 센서노드의 수면 상태 변환확률, Bs는 각 사이클에 수면 상태로 설정하고자 하는 센서노드들의 비율, N은 클러스터에 속한 센서노드의 총 개수, a와 b는 가중치 상수, Cs는 근접 거리 총합, Sk는 k번째 센서노드의 근접 거리, CE는 에너지 가중치 총합, Ek는 센서노드의 에너지 가중치임)
에 의하여 연산되는 것이 바람직하다.
한편, 본 발명의 목적은, 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공함으로써 달성될 수 있다.
상기와 같은 본 발명의 일 실시예에 의하면, 테스트 핀과 같은 별도의 센싱 커버리지 측정 장비가 불필요한 효과가 있다.
또한, 클러스터 기반 센서노드의 센싱 범위를 최대한 유지함과 동시에 각 센서노드가 균분하게 에너지를 소비토록 하여 클러스터의 생존 기간을 연장할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 구성을 나타낸 구성도,
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 센서노드 간의 거리와 중첩되는 센싱범위의 관계를 개략적으로 나타낸 도면,
도 4는 본 발명인 스케줄링 방법의 제 1실시예에 따른 방법을 순차적으로 나타낸 순서도,
도 5는 본 발명인 스케줄링 방법의 제 2실시예에 따른 방법을 순차적으로 나타낸 순서도 나타낸 순서도이다.
<스케줄링 시스템>
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 구성을 나타낸 구성도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명인 스케줄링 시스템의 일 실시예는 근접 거리 연산수단(10), 에너지 가중치 연산수단(20), 수면 확률 연산수단(30) 및 센서노드 상태 제어수단(40)으로 구성된다.
본 실시예는 근접 거리 연산수단(10)이 클러스터를 구성하는 다수의 센서노드(SN) 사이의 근접 거리와 근접 거리 총합을 연산하고, 에너지 가중치 연산수단(20)이 각 센서노드(SN)의 초기 에너지, 사용 에너지에 기반한 에너지 가중치 및 에너지 가중치 총합을 연산하면, 수면 확률 연산수단(30)이 수면 상태 변환확률을 연산하고, 이를 토대로 센서노드 상태 제어수단(40)이 각 센서노드(SN)의 활성화 상태 및 수면 상태를 결정함으로써 클러스터의 커버리지를 최대한 유지하는 동시에 클러스터의 수명을 연장할 수 있도록 작용한다. 이러한 본 발명의 스케줄링 시스템에 대응하는 기법은 ECSR(Energy-Coverage aware sleep Scheduling based on RSSI) 기법이라 명명될 수 있을 것이다.
근접 거리 연산수단(10)은 수신신호 강도(RSSI: Received Signal Strength Indication)에 기반하여 다수의 센서노드(SN) 사이의 근접 거리를 연산하고, 연산된 근접 거리에 기반하여 근접 거리 총합을 연산하는 역할을 한다. 여기서, 근접 거리는 다수의 센서노드(SN)가 센싱하는 센싱범위의 중복 정도를 측정하기 위한 상대 거리 정보를 의미한다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 센서노드 간의 거리와 중첩되는 센싱범위의 관계를 개략적으로 나타낸 도면이다. 2개의 센서노드(SN1, SN2) 간에 상대 거리 정보(L1, L2)와 중첩되는 센싱범위(S1, S2)는 도 2 및 도 3에서 알 수 있듯이, 상호 반비례 관계에 있다는 것을 알 수 있다.
따라서, 근접 거리는 다음의 수학식 1
Figure pat00008
(여기서, Sk는 k번째 센서노드의 근접 거리, Dj는 k번째 센서노드와 j번째 센서노드 사이의 거리임)
에 의하여 연산될 수 있다.
그리고, 근접 거리 총합은 근접 거리와의 비를 나타내기 위해 필요한 정보로서, 근접 거리 총합은 다음의 수학식 2
Figure pat00009
(여기서, Cs는 근접 거리 총합, Sk는 k번째 센서노드의 근접 거리임)
에 의하여 연산될 수 있다.
이러한 근접 거리 연산수단(10)은 근접 거리 및 근접 거리 총합을 연산토록 하는 프로그램이 저장된 메모리와 프로그램을 실행할 수 있는 소정의 마이크로 프로세서로 구성되어 각각의 센서노드(SN)에 구비될 수 있으며, 센서노드(SN)는 송수신모듈(미도시)이 구비되어 연산된 근접 거리에 대응하는 근접 거리 정보를 다수의 센서노드 중 클러스터 헤더로 송신할 수 있다.
에너지 가중치 연산수단(20)은 클러스터를 구성하는 각 센서노드(SN)의 초기 에너지와 사용 에너지에 기반하여 에너지 가중치를 연산하고, 연산된 에너지 가중치에 기반하여 에너지 가중치 총합을 연산하는 역할을 한다.
에너지 가중치는 다음의 수학식 3
Figure pat00010
(여기서, Einit은 센서노드의 초기 에너지, Euse는 센서노드의 사용 에너지, Ek는 센서노드의 에너지 가중치임)
에 의하여 연산될 수 있다. 다만, Euse의 경우 각 센서노드와 클러스터 헤더 사이의 거리, 센서노드가 활성화 상태일 때의 초당 소비 에너지, 초당 패킷 전송률, 각 패킷을 전송하는데 소비되는 에너지, 센서노드의 수신 또는 대기 상태에서의 소비되는 에너지에 기초하여 연산될 수 있는데, 이는 F. Chen and Q. Zhao,“On the Lifetime of Wireless Sensor Networks,” Proceedings of IEEE Communications Letters, pp. 976-978, Nov. 2005.에 자세히 소개되어 있으므로, 설명은 생략한다.
또한, 에너지 가중치 총합은 다음의 수학식 4
Figure pat00011
(여기서, CE는 에너지 가중치 총합, Ek는 센서노드의 에너지 가중치임)
에 의하여 연산될 수 있다.
이러한 에너지 가중치 연산수단(20)은 근접 거리 연산수단(10)과 마찬가지로 각 센서노드(SN)에 구비될 수 있으며, 사용 에너지 및 에너지 가중치를 연산할 수 있는 프로그램이 저장된 메모리와 프로그램을 실행할 수 있는 마이크로 프로세서로 구성될 수 있다. 센서노드(SN)는 송수신모듈(미도시)이 구비되어 연산된 에너지 가중치에 대응하는 에너지 가중치 정보를 클러스터 헤더에 송신할 수 있다.
수면 확률 연산수단(30)은 근접 거리, 근접 거리 총합, 에너지 가중치 및 에너지 가중치 총합에 기반하여 수면 상태 변환확률을 연산하는 역할을 한다.
여기서, 수면 상태 변환확률은 다음의 수학식 5
Figure pat00012
(여기서, p(k)는 k번째 센서노드의 수면 상태 변환확률, Bs는 각 사이클에 수면 상태로 설정하고자 하는 센서노드들의 비율, N은 클러스터에 속한 센서노드의 총 개수, a와 b는 가중치 상수, Cs는 근접 거리 총합, Sk는 k번째 센서노드의 근접 거리, CE는 에너지 가중치 총합, Ek는 센서노드의 에너지 가중치임)
에 의하여 연산될 수 있으며, 수면 확률 연산수단(30)은 클러스터 내의 모든 센서노드(SN)에 대하여 수면 상태 변환확률을 연산하는 것이므로 연산량이 많아 클러스터 헤더에 의해 수행된다. 이 경우, 연산 프로그램을 저장하는 메모리와 이를 실행할 수 있는 프로세서가 구비된다. 또한, 연산된 수면 상태 변환확률에 대응하는 수면 상태 변환확률 정보는 클러스터 헤더가 각 센서노드(SN)에 전달하게 된다.
센서노드 상태 제어수단(40)은 수면 상태 변환확률에 기반하여 클러스터 내의 각 센서노드(SN)의 활성화 상태 및 수면 상태를 결정하는 역할을 한다. 센서노드 상태 제어수단(40)은 각 센서노드에 내장되어 있는 마이크로 프로세서를 포함한다.
<스케줄링 방법>
<제 1실시예 >
도 4는 본 발명인 스케줄링 방법의 제 1실시예에 따른 방법을 순차적으로 나타낸 순서도이다. 도 4를 참조하면, 제 1실시예는 우선, 근접 거리 연산수단(10)이 수신신호 강도(RSSI: Received Signal Strength Indication)에 기반하여 클러스터를 구성하는 다수의 센서노드 사이의 근접 거리를 연산한다(S110).
다음, 근접 거리 연산수단(10)이 연산된 근접 거리에 기반하여 근접 거리 총합을 연산한다(S120).
다음, 에너지 가중치 연산수단(20)이 각 센서노드의 초기 에너지와 사용 에너지에 기반하여 에너지 가중치를 연산한다(S130).
다음, 에너지 가중치 연산수단(20)이 연산된 에너지 가중치에 기반하여 에너지 가중치 총합을 연산한다(S140).
다음, 수면 확률 연산수단이 근접 거리, 근접 거리 총합, 에너지 가중치 및 에너지 가중치 총합에 기반하여 수면 상태 변환확률을 연산한다(S150).
여기서 수면 상태 변환확률은 다음의 수학식
Figure pat00013
(여기서, p(k)는 k번째 센서노드의 수면 상태 변환확률, Bs는 각 사이클에 수면 상태로 설정하고자 하는 센서노드들의 비율, N은 클러스터에 속한 센서노드의 총 개수, a와 b는 가중치 상수, Cs는 근접 거리 총합, Sk는 k번째 센서노드의 근접 거리, CE는 에너지 가중치 총합, Ek는 센서노드의 에너지 가중치임)
에 의하여 연산될 수 있다.
마지막으로, 센서노드 상태 제어수단이 수면 상태 변환확률에 기반하여 각 센서노드의 활성화 상태 및 수면 상태를 결정함으로써(S160) 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 방법의 제 1실시예가 수행될 수 있다.
<제 2실시예 >
도 5는 본 발명인 스케줄링 방법의 제 2실시예에 따른 방법을 순차적으로 나타낸 순서도이다. 도 5를 참조하면, 우선 에너지 가중치 연산수단(20)이 클러스터를 구성하는 다수의 센서노드 각각의 초기 에너지와 사용 에너지에 기반하여 에너지 가중치를 연산한다(S210).
다음, 에너지 가중치 연산수단(20)이 연산된 에너지 가중치에 기반하여 에너지 가중치 총합을 연산한다(S220).
다음, 근접 거리 연산수단(10)이 수신신호 강도(RSSI: Received Signal Strength Indication)에 기반하여 다수의 센서노드 사이의 근접 거리를 연산한다(S230).
다음, 근접 거리 연산수단(10)이 연산된 근접 거리에 기반하여 근접 거리 총합을 연산한다(S240).
다음, 수면 확률 연산수단(30)이 근접 거리, 근접 거리 총합, 에너지 가중치 및 에너지 가중치 총합에 기반하여 수면 상태 변환확률을 연산한다(S250).
여기서, 수면 상태 변환확률은 다음의 수학식
Figure pat00014
(여기서, p(k)는 k번째 센서노드의 수면 상태 변환확률, Bs는 각 사이클에 수면 상태로 설정하고자 하는 센서노드들의 비율, N은 클러스터에 속한 센서노드의 총 개수, a와 b는 가중치 상수, Cs는 근접 거리 총합, Sk는 k번째 센서노드의 근접 거리, CE는 에너지 가중치 총합, Ek는 센서노드의 에너지 가중치임)
에 의하여 연산되는 것이 바람직하다.
마지막으로, 센서노드 상태 제어수단(40)이 수면 상태 변환확률에 기반하여 각 센서노드의 활성화 상태 및 수면 상태를 결정함으로써(S260) 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 방법의 제 2실시예가 수행될 수 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 상술한 본 발명의 기술적 구성은 본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자가 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해되어야 한다. 아울러, 본 발명의 범위는 상기의 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어진다. 또한, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
SN, SN1, SN2: 센서노드
L1, L2: 센서노드 간 거리
S1, S2: 센싱 중복 범위
10: 근접 거리 연산수단
20: 에너지 가중치 연산수단
30: 수면 확률 연산수단
40: 센서노드 상태 제어수단

Claims (16)

  1. 수신신호 강도에 기반하여 클러스터를 구성하는 다수의 센서노드 사이의 근접 거리를 연산하고, 상기 연산된 근접 거리에 기반하여 근접 거리 총합을 연산하는 근접 거리 연산수단;
    상기 각 센서노드의 초기 에너지와 사용 에너지에 기반하여 에너지 가중치를 연산하고, 상기 연산된 에너지 가중치에 기반하여 에너지 가중치 총합을 연산하는 에너지 가중치 연산수단;
    상기 근접 거리, 상기 근접 거리 총합, 상기 에너지 가중치 및 상기 에너지 가중치 총합에 기반하여 수면 상태 변환확률을 연산하는 수면 확률 연산수단; 및
    상기 수면 상태 변환확률에 기반하여 상기 각 센서노드의 활성화 상태 및 수면 상태를 결정하는 센서노드 상태 제어수단;을 포함하는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 연산된 근접 거리는 상기 다수의 센서노드가 센싱하는 센싱범위의 중복 정도를 측정하기 위한 상대 거리 정보인 것을 특징으로 하는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 시스템.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 센싱범위는 상기 다수의 센서노드 사이의 통신범위보다 작은 것을 특징으로 하는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 시스템.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 근접 거리는 다음의 수학식
    Figure pat00015

    (여기서, Sk는 k번째 센서노드의 근접 거리, Dj는 k번째 센서노드와 j번째 센서노드 사이의 거리임)
    에 의하여 연산되는 것을 특징으로 하는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 시스템.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 근접 거리 총합은 다음의 수학식
    Figure pat00016

    (여기서, Cs는 근접 거리 총합, Sk는 k번째 센서노드의 근접 거리임)
    에 의하여 연산되는 것을 특징으로 하는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 시스템.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 에너지 가중치는 다음의 수학식
    Figure pat00017

    (여기서, Einit은 센서노드의 초기 에너지, Euse는 센서노드의 사용 에너지, Ek는 센서노드의 에너지 가중치임)
    에 의하여 연산되는 것을 특징으로 하는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 시스템.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 에너지 가중치 총합은 다음의 수학식
    Figure pat00018

    (여기서, CE는 에너지 가중치 총합, Ek는 센서노드의 에너지 가중치임)
    에 의하여 연산되는 것을 특징으로 하는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 시스템.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 에너지 가중치 연산수단은 상기 각 센서노드에 구비된 것을 특징으로 하는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 시스템.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 수면 상태 변환확률은 다음의 수학식
    Figure pat00019

    (여기서, p(k)는 k번째 센서노드의 수면 상태 변환확률, Bs는 각 사이클에 수면 상태로 설정하고자 하는 센서노드들의 비율, N은 클러스터에 속한 센서노드의 총 개수, a와 b는 가중치 상수, Cs는 근접 거리 총합, Sk는 k번째 센서노드의 근접 거리, CE는 에너지 가중치 총합, Ek는 센서노드의 에너지 가중치임)
    에 의하여 연산되는 것을 특징으로 하는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 시스템.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 수면 확률 연산수단은 상기 다수의 센서노드를 관리하는 클러스터 헤더에 구비된 것을 특징으로 하는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 시스템.
  11. 제 1항에 있어서,
    상기 센서노드 상태 제어수단은 상기 각 센서노드에 구비된 것을 특징으로 하는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 시스템.
  12. 근접 거리 연산수단이 수신신호 강도에 기반하여 클러스터를 구성하는 다수의 센서노드 사이의 근접 거리를 연산하는 단계(S110);
    상기 근접 거리 연산수단이 상기 연산된 근접 거리에 기반하여 근접 거리 총합을 연산하는 단계(S120);
    에너지 가중치 연산수단이 상기 각 센서노드의 초기 에너지와 사용 에너지에 기반하여 에너지 가중치를 연산하는 단계(S130);
    상기 에너지 가중치 연산수단이 상기 연산된 에너지 가중치에 기반하여 에너지 가중치 총합을 연산하는 단계(S140);
    수면 확률 연산수단이 상기 근접 거리, 상기 근접 거리 총합, 상기 에너지 가중치 및 상기 에너지 가중치 총합에 기반하여 수면 상태 변환확률을 연산하는 단계(S150); 및
    센서노드 상태 제어수단이 상기 수면 상태 변환확률에 기반하여 상기 각 센서노드의 활성화 상태 및 수면 상태를 결정하는 단계(S160);를 포함하는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 방법.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 수면 확률 연산수단의 수면 상태 변환확률 연산단계(S150)에서,
    상기 수면 상태 변환확률은 다음의 수학식
    Figure pat00020

    (여기서, p(k)는 k번째 센서노드의 수면 상태 변환확률, Bs는 각 사이클에 수면 상태로 설정하고자 하는 센서노드들의 비율, N은 클러스터에 속한 센서노드의 총 개수, a와 b는 가중치 상수, Cs는 근접 거리 총합, Sk는 k번째 센서노드의 근접 거리, CE는 에너지 가중치 총합, Ek는 센서노드의 에너지 가중치임)
    에 의하여 연산되는 것임을 특징으로 하는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 방법.
  14. 에너지 가중치 연산수단이 클러스터를 구성하는 다수의 센서노드 각각의 초기 에너지와 사용 에너지에 기반하여 에너지 가중치를 연산하는 단계(S210);
    상기 에너지 가중치 연산수단이 상기 연산된 에너지 가중치에 기반하여 에너지 가중치 총합을 연산하는 단계(S220);
    근접 거리 연산수단이 수신신호 강도에 기반하여 상기 다수의 센서노드 사이의 근접 거리를 연산하는 단계(S230);
    상기 근접 거리 연산수단이 상기 연산된 근접 거리에 기반하여 근접 거리 총합을 연산하는 단계(S240);
    수면 확률 연산수단이 상기 근접 거리, 상기 근접 거리 총합, 상기 에너지 가중치 및 상기 에너지 가중치 총합에 기반하여 수면 상태 변환확률을 연산하는 단계(S250); 및
    센서노드 상태 제어수단이 상기 수면 상태 변환확률에 기반하여 상기 각 센서노드의 활성화 상태 및 수면 상태를 결정하는 단계(S260);를 포함하는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 방법.
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 수면 확률 연산수단의 수면 상태 변환확률 연산단계(S250)에서,
    상기 수면 상태 변환확률은 다음의 수학식
    Figure pat00021

    (여기서, p(k)는 k번째 센서노드의 수면 상태 변환확률, Bs는 각 사이클에 수면 상태로 설정하고자 하는 센서노드들의 비율, N은 클러스터에 속한 센서노드의 총 개수, a와 b는 가중치 상수, Cs는 근접 거리 총합, Sk는 k번째 센서노드의 근접 거리, CE는 에너지 가중치 총합, Ek는 센서노드의 에너지 가중치임)
    에 의하여 연산되는 것임을 특징으로 하는 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 방법.
  16. 제 12항 내지 제 15항 중 어느 한 항에 따른 센서노드 스케줄링 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
KR1020100083349A 2010-08-27 2010-08-27 클러스터 기반 무선 센서네트워크의 센서노드 스케줄링 시스템, 센서노드 스케줄링 방법 및 그 방법의 기록매체 KR101157518B1 (ko)

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