센서 노드들의 위치를 알아내는 센서 네트워크에서의 위치 추정 문제는 센서 네트워크의 필수적이며 가장 기본적인 문제이나 근본적인 난해성에 정보의 불확실성, 가용 자원의 한계 등으로 인해 현실적으로 매우 해결하기 어려운 문제이다. 본 연구에서는 앵커없는 분할정 ...

센서 노드들의 위치를 알아내는 센서 네트워크에서의 위치 추정 문제는 센서 네트워크의 필수적이며 가장 기본적인 문제이나 근본적인 난해성에 정보의 불확실성, 가용 자원의 한계 등으로 인해 현실적으로 매우 해결하기 어려운 문제이다. 본 연구에서는 앵커없는 분할정복법 방식의 센서네트워크의 효율적인 새로운 위치 추정 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘에서 지역 맵을 구할 패치(전체 맵에서 일종의 중첩되는 부분 영역)를 선택하는 두 가지 방법을 제안하였는데, 이는 전체 맵을 구성하기 위한 패치의 개수를 줄여주어 수행 속도를 향상시킬 수 있다. 또한, 본 연구에서는 새로운 병합 휴리스틱 함수를 제안하였는데, 이는 병합 순서를 조절하여 위치 추정 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있다. 센서 노드의 개수와 차수를 변화시키면서 다양한 환경에서 개발된 새로운 알고리즘의 성능을 실험하였다.

Node localization is an essential problem in wireless sensor networks. In this research, we develop a new efficient localization algorithm which is one of anchor-free methods using map stitching techniques. In this research, we propose two new metho ...

Node localization is an essential problem in wireless sensor networks. In this research, we develop a new efficient localization algorithm which is one of anchor-free methods using map stitching techniques. In this research, we propose two new methods to select a patch (small overlapping subregions of the global map) for a local map, which can reduce the number of patches in global map construction and improve the speed of execution. And we also propose new stitching heuristic functions that control the stitching order , which can make a great influence on the performance of the localization algorithm. We experimentally studies the performance of our algorithms under various conditions.

센서 노드들의 위치를 알아내는 센서 네트워크에서의 위치 추정 문제는 센서 네트워크의 필수적이며 가장 기본적인 문제이나 근본적인 난해성에 정보의 불확실성, 가용 자원의 한계 등으로 인해 현실적으로 매우 해결하기 어려운 문제이다. 본 연구에서는 앵커없는 분할정 ...

센서 노드들의 위치를 알아내는 센서 네트워크에서의 위치 추정 문제는 센서 네트워크의 필수적이며 가장 기본적인 문제이나 근본적인 난해성에 정보의 불확실성, 가용 자원의 한계 등으로 인해 현실적으로 매우 해결하기 어려운 문제이다. 본 연구에서는 앵커없는 분할정복법 방식의 센서네트워크의 효율적인 새로운 위치 추정 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘에서 지역 맵을 구할 패치(전체 맵에서 일종의 중첩되는 부분 영역)를 선택하는 두 가지 방법을 제안하였는데, 이는 전체 맵을 구성하기 위한 패치의 개수를 줄여주어 수행 속도를 향상시킬 수 있다. 또한, 본 연구에서는 새로운 병합 휴리스틱 함수를 제안하였는데, 이는 병합 순서를 조절하여 위치 추정 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있다. 센서 노드의 개수와 차수를 변화시키면서 다양한 환경에서 개발된 새로운 알고리즘의 성능을 실험하였다.

본 연구에서는 앵커없는 분할정복법 방식의 센서네트워크의 효율적인 새로운 위치 추정 알고리즘을 개발하였다.
무선 센서 네트워크에서는 수백 혹은 수천 개에 이르는 작고 값이 싼 센스 노드들이 일정한 지역에 조밀하고 무작위(random)로 분산 배치되어 있고, 각 센 ...

본 연구에서는 앵커없는 분할정복법 방식의 센서네트워크의 효율적인 새로운 위치 추정 알고리즘을 개발하였다.
무선 센서 네트워크에서는 수백 혹은 수천 개에 이르는 작고 값이 싼 센스 노드들이 일정한 지역에 조밀하고 무작위(random)로 분산 배치되어 있고, 각 센서가 자신의 주변 환경을 감지하고 센서들 간에 혹은 중앙 시스템과 서로 교신하며 각 센서 노드에 의해 감지된 데이터를 처리하는데, 그 데이터는 보통 감지된 위치를 알아야만 의미가 있으므로 센서 노드들의 위치를 알아내는 센서 네트워크에서의 위치 추정 문제는 센서 네트워크의 필수적이며 가장 기본적인 문제 중 하나이다. 하지만, 센서 네트워크의 위치 추정 문제는 근본적인 난해성에 정보의 불확실성, 가용 자원의 한계 등으로 인해 현실적으로 매우 해결하기 어려운 문제이다.
본 연구결과인 효율적인 센서 네트워크의 위치 추정 해법은 시장 규모의 점진적으로 커지고 있는 센서 네크워크 시장에서 환경감시 시스템, 교량 및 대형 구조물 모니터링, 지능형 교통 시스템, 군사시설 침입감시 시스템, 공장 자동화 시스템, 스마트 홈 제어시스템 등의 다양한 응용 분야에서 사용될 것으로 예측된다.