대학 과목/무선 모뎀 통신 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 Error Function : 오차 함수 심화편(통신 관점) 앞서 오차함수의 개념을 알아보았다. 이제 오차함수가 어디에 어떻게 사용되는지 심층적으로 알아보겠다. 물론 앞서 설명한 개념과 가우스 확률분포의 적분이 오차함수인 것인 이해 해야 한다. 1. 오차함수 정리 : 통신 관점 아래의 가우시안 확률분포 식을 보면 시그마(분산)에 따라서 높이와 x축이 달라지는 것을 알 수 있다. 앞서 말했지만 아래 그래프를 적분하면 오차함수라고 하였다(가우시안 확률분포의 넓이는 오차이다). 즉, 그래프가 x축에 넓게 퍼져 있으면(시그마가 3인 경우) 그만큼 에러가 날 확률이 높아지게 된다. 이를 통신관점에서 한번 바라보자. 우리가 가우시안 잡음이라고 통신에서는 많이 이야기 한다. 아래 그림의 가우시안 잡음은 모든 값을 다 더하면 0이 되는, 즉 평균이 0이 되는 잡음을 말한다. 이.. 더보기 Error Function : 오차함수의 개념 항상 수학이나 공학등을 하다 보면 다양한 수식을 접하게 된다. 그러다 보면 어느새 수식에만 매몰된 경우가 많고 정확한 이해를 하지 않고 너무 가는 경우들이 왕왕 있다. 따라서, 우리는 원하는 포인트의 의미와 개념을 정확히 이해할 필요가 있다. 1. 오차함수의 개념 오차함수를 수학적으로 나타내면 아래와 같다. 그리고 저 수식에 대하여 가우스 적분과 가우스 정규분포를 유도해서 설명이 되어 있을 것이다. 그리고 유도를 했으니 끝이다라는 자료를 많이들 접하셨을 텐데 저는 개념적으로 간단히 설명드리겠다. 오차함수는 직관적으로 설명하자면, 우리가 원하는 값에 예측된(계측된) 값이 얼마큼 도달했느냐이다. 투수가 공을 던지더라도 스트라이크존에 항상 들어갈 수 없을 것이다. 그러다 보면 A라는 투수의 정확도는 89%, .. 더보기 이전 1 다음
