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, 포드-폴커슨 알고리즘을 적용하였습니다.
오프라인(동기)/온라인(비동기) 매칭과 세미매칭 그리고 반매칭에 대해서도 설명드렸습니다. 이 방법은 센서와 미션으로 나타내는 두 개의 노드 집합에 대한 가장 큰 크기 또는 큰 가중치를 갖는 매칭을 찾는 것이죠.
2. Open Research Problems
센서 선택 문제는 최근 상당한 관심을 받고 있지만, 해결해야 될 중요한 문제들이 있습니다.
서로 다른 우선순위를 가질 수 있는 여러 미션을 처리하는 문제는 논의되지 않았습니다. 미션은 작은 집합으로 나눌 수 있습니다. 여러 미션은 상호 배타적이지 않을 수 있으며, 하나 이상의 작업이 미션 간에 공유될 수 있으므로 중복된 노드가 동일한 작업을 수행할 필요가 없습니다. 또한, 미션은 네트워크 수명 동안 변경될 수 있지만 일부 작업은 변경되지 않을 수 있습니다. 그리고 각 노드는 여러 작업을 수행할 수 있으므로 작업 일정을 조정하는 문제도 발생합니다. 또한 미션은 서로 다른 우선순위를 가질 수 있으므로 노드를 미션에 할당하는 처리 과정에서 이를 고려해야 합니다.
또 다른 문제는 노드 재할당입니다. 한 노드가 한 미션에 할당된 후에는 더 유용한 다른 미션에 재할당될 수 있습니다. 이 경우 해당 노드는 대체 노드를 찾아야 합니다. 이러한 노드 재할당이 미션에 미치는 영향과 관련 비용을 연구해야 합니다. 아래 그림은 우선순위가 다른 두 미션을 처리하는 예시를 보여주며, 노드가 재할당되는 경우도 보여줍니다.
이러한 상황에서 센서의 재구성은 작업 유틸리티와 정보 획득량을 모두 고려해야 하며, 기타 요소들과 함께 어떤 모드를 활성화해야 하는지 선택하는 것이 도전과제입니다.
센서의 유틸리티, 즉 센서가 작업에 얼마나 유용한지를 결정하는 문제는 앞선 포스팅에서 설명드렸습니다. 그러나 현재로서는 대부분의 방법이 센서의 위치와 같은 물리적 속성을 기반으로 유틸리티를 결정합니다. 물적 속성뿐만 아니라 의미론적인 측면을 고려하는 정보 품질 모델은 아직까지 없습니다. 예를 들어, Bisdikian의 최근 연구는 센서 샘플링 모델과 그들이 정보 품질에 미치는 영향을 살펴보았습니다. 비디오 센서를 고려한다면, 이벤트에 가장 가까운 비디오 센서가 선택에 가장 적합한 후보가 됩니다. 왜냐하면 그 센서의 이벤트에 대한 시야가 연기로 가려질 수 있기 때문입니다. 또한, 정보 획득 방법 중 일부에 내재되어 있지만, 조건부 유틸리티 문제를 더 자세히 연구해야 합니다. 조건부 유틸리티란 한 센서의 선택이 다른 센서의 유틸리티에 어떤 영향을 미치는지를 의미합니다. 예를 들어 아래 그림에서 비디오 센서 A는 혼자 선택될 경우 높은 가치를 가질 수 있습니다. 하지만 F도 선택되면 A의 가치는 낮아질 수밖에 없습니다. 이유는 두 카메라가 겹치는 영역이 많이 발생하기 때문입니다.(점 섬 사이 영역이 카메라의 커버리지를 나타냄)
이러한 센서 선택 방법을 제안하는 많은 논문들은 이론적인 측면에서 문제를 고려합니다. 그러나 연구되어야 할 다른 문제는 이러한 다양한 방법의 동적인 특성과 메시지 손실 및 노드 고장이 발생할 수 있는 현실적인 상황에서의 성능을 어떻게 평가할 것인가에 있습니다. 또한 수렴 시간, 통신 오버헤드 및 센서 네트워크 수명에 미치는 영향과 같은 이러한 방법의 다양한 성능 측면을 연구해야 합니다.
대부분의 방법에서 센서 선택 시 고려되는 비용은 에너지뿐입니다. 에너지는 센서 노드에서 가장 값진 자원일 수 있지만, 다른 자원 제약도 고려되어야 합니다. 대역폭도 제한되어 있으며, 센서 선택 시 결정적인 요소가 될 수 있습니다. 예를 들어, 센서 선택 문제의 최적 해는 6개의 센서 사용을 제안할지라도 대역폭 제약으로 인해 2개만 활성화될 수 있습니다. 이 경우 선택된 2개의 센서가 최적의 6개 센서 집합에서 선택된 것이 아닐 수도 있습니다. 이 예시는 위의 그림에서 나와 있습니다. 마지막으로 선택의 목적(모니터링, 쿼리 응답, 데이터 배포, 장애 허용 등)이 선택 방식에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 여부를 연구하는 것도 흥미로운 주제입니다. 예를 들어 모티러이 목적으로 센서를 선택하는 선택 방식은 쿼리 응답을 위해 센서를 선택하는 경우와 비교할 때 다른 요구 사항과 도전 과제를 직면할 수 있습니다.
3. Conclusion
이 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센서 선택 문제를 조사하였습니다. 우리는 아래 네 가지의 유형에서 살펴보았습니다.
- 커버리지 방법
- 대상 추적 및 위치 결정 방법
- 단일 미션 할당 방법
- 다중 미션 할당 방법
또한 다른 분야에서 유사한 선택 및 매칭 문제에 대한 설루션을 살펴보고 센서 네트워크 적용 가능성을 논의했습니다.
자 여기까지입니다. 통신이나 탐지 측면에서 센서를 어떻게 배치하고 결정하는지는 상당히 중요합니다. 제가 이 논문을 읽으면서 느낀 점은 상당히 이론적이다입니다. 물론 논문은 이론적이고 학술적이어야겠지요. 하지만 상당히 단순한 문제와 당연한 것들을 그럴듯하게 포장한 것 같습니다.
실제 필드에서는 사용자의 요구사항이 제일 중요합니다. 이것을 사용하는 사용자가 어떠한 요구를 하는지. 그리고 제약사항을 파악하고 그것을 해결하기 위해 어떠한 행위를 해야 하는지가 가장 중요합니다. 그것이 해결된 이후 성능과 커버리지 측면에서 고려가 됩니다. 물론 비용도 가장 큰 역할을 하지요.
어찌 되었든 별로 값진 논문은 아닌 것 같습니다. 감사합니다.
