대학 과목 썸네일형 리스트형 논문 리뷰(최종 정리) : A Survey of Sensor Selection Schemes in Wireless Sensor Networks 센서 네트워크 구성 시 특정 목적(임무)을 달성하기 위해 가장 효율적으로 센서를 배치/활성/비활성화하는 방법에 대한 논문을 리뷰하였습니다. 최종적으로 정리를 해보겠으니 즐겁게 읽어 주시기 바랍니다. 1. Introduction 센서 네트워크 구성 시 성능(utility)을 최대로 하면서 비용을 최소화(수명을 최대화) 할 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다. 우선 센서를 아래와 같은 관점에서 센서 선택방법을 분류를 해 보겠습니다. (1) 통신/탐지 반경(coverage) : 관심 위치 또는 목표의 통신/탐지 반경을 보장하기 위한 선택 기법 (2) 목표물 탐지 및 위치를 결정하는 정확도 측면(Accuracy) : 목표 추적 및 위치 결정을 위해 센서를 선택하는 기법 (3) 단일 미션 할당 : 미션이 하나일 .. 더보기 논문 리뷰 : A Survey of Sensor Selection Schemes in Wireless Sensor Networks(5차 : 문제 관점) 이번 논문에 대한 마지막 포스팅입니다. 기본적으로 제가 작성하는 논문과 결이 달라 논문 리뷰 시 상당히 힘들었습니다. 그래도 마지막이니 끝까지 달려 보시죠. 1. 이전 포스팅 복습 이전 포스팅의 경우 센서와 미션의 관점에서 목표하는 임무를 달성하기 위해 센서 노드를 어떻게 선택하느냐의 문제를 다뤘습니다. 그리고 미션이 단일 미션인지 또는 복합 미션인지에 따라서 알고리즘도 달라졌었지요. 특히 단일 미션일 경우 단순 커버리지나 추적성능관점에서만 보았는데 복합 미션일 때는 응용관점에서 바라본 것이 특징이었습니다. 그리고 이러한 센서-미션할당에서 어떠한 알고리즘을 어떻게 사용하는지에 대한 상세한 설명이 있었습니다. 첫 번째가 플로우 기반 접근 방식으로 최대 플로우를 찾음으로써 센서 할당을 결정하는 것이죠. 이때.. 더보기 논문 리뷰 : A Survey of Sensor Selection Schemes in Wireless Sensor Networks(4차 : Mission 관점) 이번에는 임무 수행 관점에서 센서를 어떻게 배치 또는 선택하는지 알아보겠습니다. 우선 이전 포스팅 관련하여 잠깐 복습을 진행하도록 하겠습니다. 1. 이전 포스팅 복습 이전 포스팅에서는 목표물을 탐지 또는 위치추적을 위해 어떻게 센서를 활성/비활성 그리고 배치시키는지 알아보았습니다. 특히 엔트로피 기반/동적 정보 기반/ 평균 제곱오차 기반의 3가지 축에서 살펴보았었죠. 엔트로피 기반에서는 탐욕 알고리즘을 사용하여 즉각적으로 엔트로피를 최소화시키는 방향으로 센서를 선택하였는데, 단일노드에 수행하는 중앙집중 방식이므로 비효일 적이며, 많은 시나리오에 적용하기 적합하지 않습니다. 동적 정보 기반은 수집된 정보에 기반하여 정보 획득을 최대로 하는 것이 목표이고 탐지 품질/추적 품질/확장성/생존성/자원 사용개선 시.. 더보기 논문 리뷰 : A Survey of Sensor Selection Schemes in Wireless Sensor Networks(3차 : Tracking 관점) 이번에는 Tracking의 정확도 관점에서 센서를 어떻게 배치 또는 선택하는지 알아보겠습니다. 우선 이전 포스팅 관련하여 잠깐 복습을 진행하도록 하겠습니다. 1. 이전 포스팅 복습 이전 포스팅에서는 센서가 고정돼있거나 움직일 경우 어떻게 센서를 그룹화하고 배치 또는 활성/비활성화하는지에 대하여 알아보았습니다. 특히 센서가 고정되어 있을 때는 lenear programing과 DSC(Disjoint Set Cover) 조건에서 NP-complete임을 증명하고 휴리스틱(경험) 기반에 의해 근사화하는 것을 알아보았죠. 그리고 센서가 움직일 경우에는 Bidding protocol을 사용하여 커버리지의 빈틈을 채우는 방법을 알아보았습니다. 이번 포스팅에서는 Tracking과 Localization 관점에서 센서.. 더보기 논문 리뷰 : A Survey of Sensor Selection Schemes in Wireless Sensor Networks(2차 : Coverage 관점) 이전 논문 리뷰에 이어 진행하겠습니다. 이 논문은 페이지가 압도적으로 많이 있습니다. 그래도 하나하나 살펴보며 여러분들과 저의 시야를 확장할 수 있는 기회가 되었으면 합니다. 1. 이전 포스팅 복습 이전 포스팅에서는 왜 다중 센서들을 서로소 집합으로 나누고 할당을 하는지 알아보았습니다. 그리고 NP-Complete도 알아보았죠. NP-Complete는 어떤 비경론적 알고리즘으로 다항 시간에 해결할 수 있는 문제들의 집합이라고 말씀드렸습니다. 이와 관련된 내용을 다시 한번 더 설명해 보죠. P 문제의 경우 정렬 문제와 같이 결정론적 튜링 머신으로 쉽게 풀 수 있는 문제들입니다. NP 문제는 비 결정론적 튜링머신으로 다항시간 내에 풀어낼 수 있는, 즉 시간이 오래 걸리는 문제들을 말합니다. 그리고 모든 NP.. 더보기 논문 리뷰 : A Survey of Sensor Selection Schemes in Wireless Sensor Networks(1차) 육상 또는 수중에서 통신/탐지를 하기 위해서는 다수의 안테나(센서)가 필요합니다. 이때, 안테나(센서)의 개수가 무한정 많으면 누구나 어디서든 고 품질의 통신/탐지가 가능할 것입니다. 하지만 자원은 한정되어 있기 때문에 목적에 맞게 다수의 안테나(센서)를 적절한 위치/방법으로 설치하는 것이 좋겠지요. 그러면 어떠한 점들을 고려해야 하는지 알아보겠습니다. 설명하기에 앞서 이 논문은 정말 재미없고 특별한 기술이 있는 것도 아니며, 단순히 남의 논문을 분석하여 사실관계만 적은 논문입니다. 개인적으로 이런 방식의 논문이 있는것도 놀랍습니다. 거기다가 그림도 없고 엄청난 양의 영어만 있습니다. 하지만 어쩌겠습니까. 리뷰를 하라고 하니 리뷰를 해야겠지요. 시작하겠습니다. 1. Introduction 센서 네트워크의.. 더보기 Elbow method : 변화 지점 탐지 시 최적의 군집 수 구하기(K-means) 이전 포스팅에서 시계열 신호에 대한 변화 지점 탐지를 실시해 보았습니다. 이때, 우리는 변화 지점을 알고 있다고 가정하고 시뮬레이션을 해 보았는데 변화 지점을 모를 경우 어떻게 문제를 해결하는지 알아보겠습니다. 1. 변화 지점 탐지 시 변화지점 개수를 모를 경우 아래 그림을 확인해 보면 변화지점 2개일 때는 정확히 신호의 상승과 하강을 찾아낼 수 있으나 그렇지 않을 경우에는 과소탐지 또는 과적탐지를 하는 것을 알 수 있습니다. 그렇기 때문에 우리는 최적의 변화지점 개수를 우선적으로 알아내야 합니다. (1) 변화지점 1개 : 과소탐지 (2) 변화지점 2개 (3) 변화지점 4개 : 과적탐지 2. Elbow method : 변화 지점 탐지 시 최적의 군집 수 구하기 우선 군집(클러스터)의 개념부터 알아보도록 .. 더보기 Change Point Analysis : 데이터의 평균, 분산 변화 지점을 찾는 분석 기술(PELT, Anomaly), 주식 응용 가능 이전 강의에서 웨이블릿 변환을 알아보았습니다. 이때, 특정 시점에서 변화되는 양을 정량적으로 찾아야 되는데 이때 변화되는 시점을 Change Point Analysis(CPA) 기법을 사용할 것입니다. 1. CPA 개념 수학적인 것은 다음 강의에서 설명 드리겠으며, 이번 포스팅에서는 개념적으로 CPA를 이해해 보겠습니다. 아래는 이전 강의에서의 CWT(Continuous Wave Transform) 결과인데 빨간색 화살표처럼 어디가 시작이고 끝인지를 알아야겠지요. 이를 찾기 위해 CPA 기술이 필요하게 됩니다. 이때, CPA 접근방법은 평균적 또는 분산적 접근 방법이 있습니다. 이번 포스팅에서 평균적 그리고 분산적 접근 방법을 간단히 알아보도록 하겠습니다. 2. 평균적 CPA 접근 방법 (1) C언어적 .. 더보기 이전 1 2 3 다음
