KR101189864B1

KR101189864B1 - A sampling interval adjusting technique using detection error of a sensor

Info

Publication number: KR101189864B1
Application number: KR1020090127613A
Authority: KR
Inventors: 정영진
Original assignee: 정영진
Priority date: 2009-12-21
Filing date: 2009-12-21
Publication date: 2012-10-11
Also published as: KR20110071150A

Abstract

본 발명은 초소형 센싱 디바이스, 에너지 및 통신기기 자원을 기반으로 한 유비쿼터스 센서 네트워크 환경에서, 센서가 실 세계의 상태 (온도, 습도, 조도, 등)를 체크할 때, 센서가 가진 제한된 전력의 손실를 줄이고자 센서 측정 값을 기반으로 계산된 감지 오류를 활용하여 센서 스스로 샘플링 주기를 조절하는 기법에 관한 것이다.In the ubiquitous sensor network environment based on ultra-sense sensing device, energy and communication equipment resources, the present invention reduces the limited power loss of the sensor when the sensor checks the state of the real world (temperature, humidity, illuminance, etc.). The present invention relates to a technique in which a sensor adjusts a sampling period by using a detection error calculated based on a sensor value.

본 발명을 이용하면 센서 네트워크 환경에서 센서가 현재 상태를 체크하고 전송할 때, 센서 데이터로부터 유도된 감지 오류가 사용자 지정 감지 오류 허용 범위 안에 포함되는지 검토하여, 현재 샘플링 주기가 현재 상태를 측정하기에 적절한지 평가하고, 감지 오류가 허용 범위 안에 포함되지 않아 현재 상태를 측정하기에 적절지 못할 경우, 감지 오류 증감 비율 및 감지 오류와 허용 범위의 비율에 따라 현재 샘플링 주기를 조정함으로써, 사용자 지정 허용 범위 내의 데이터 측정 정확도를 유지하면서, 센서가 데이터를 측정하고 전송하는 전력의 손실을 절감하는 효과를 얻을 수 있다.According to the present invention, when a sensor checks and transmits a current state in a sensor network environment, the detection error derived from the sensor data is included within a user-specified detection error tolerance range, so that the current sampling period is suitable for measuring the current state. If the detection error is not within the acceptable range and is not suitable for measuring the current state, then adjust the current sampling period according to the detection error increase / decrease rate and the ratio of the detection error to the allowable range, While maintaining data measurement accuracy, the sensor can reduce the power loss of measuring and transmitting data.

센서 데이터, 센서 네트워크, 감지 오류, 샘플링 주기 조정 Sensor data, sensor network, detection error, sampling cycle adjustment

Description

A sampling interval adjusting technique using detection error of a sensor}

본 발명은 센서의 데이터 측정 및 처리 기술에 관한 것으로서, 사용자가 허용한 오류 범위내에서 센서의 전력 소모를 감소시키기 위한 샘플링 주기 조정 기술에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to data measurement and processing techniques of sensors, and more particularly to sampling period adjustment techniques for reducing power consumption of sensors within an error range allowed by a user.

센서 네트워크란 센싱 기능과 정보 처리 능력, 그리고 통신 능력을 가진 다수의 센서 노드들로 구성되며, 특히 사용자가 원하는 서비스 영역에 배치된 후 자동적으로 ad-hoc 네트워크를 형성한 후 필요한 정보를 수집 및 처리를 통하여 응용 서비스를 제공하는 역할을 한다. 또한 주변 사물에 부착된 전자 태그와 함께 사물과 환경을 인식하고, 네트워크를 통해서 실시간 상황 인식 정보를 구축하고 활용하는 센서 네트워크 응용 기술은 동물관리 시스템이나 홈 네트워크, 병원환자 관리, 공해 및 생태계 감시, 전장정보 감시 및 정찰, 물류 유통 관리 등 다양한 분야에서 적용하고 활용할 수 있는 주요 기술이다. The sensor network consists of a number of sensor nodes with sensing, information processing, and communication capabilities. In particular, the sensor network is formed in the service area desired by the user and automatically forms an ad-hoc network to collect and process necessary information. Provides application service through In addition, the sensor network application technology that recognizes objects and the environment with electronic tags attached to surrounding objects and builds and utilizes real-time situational awareness information through the network includes animal management systems, home networks, hospital patient management, pollution and ecosystem monitoring, It is a key technology that can be applied and utilized in various fields such as battlefield information monitoring and reconnaissance and logistics distribution management.

센서 네트워크에서 활용되는 센서 노드는 제한된 메모리와 전력 및 낮은 통신 대역폭이라는 특성상 한계를 갖고 있기 때문에, 센서 네트워크를 원활히 활용하기 위해서는 센서의 제한된 메모리 및 전력의 낭비를 최소화하기 위한 데이터 축소, 샘플링 주기 조정, 통신 스케줄 조정, 등의 다양한 기법들이 활용되고 있다. The sensor nodes utilized in the sensor network have limitations in terms of limited memory, power, and low communication bandwidth. Therefore, in order to utilize the sensor network smoothly, data reduction, sampling cycle adjustment, Various techniques such as communication schedule adjustment and the like are utilized.

그 중 센서의 샘플링 주기 조정 기법은 매 샘플링 시간마다 데이터를 측정하고 전송하는 센서의 샘플링 주기를 필요에 의해 늘이거나 줄임으로써, 센서의 전력 소모를 감소시키거나 현재 상태를 보다 자세히 측정할 때 사용된다.Among them, the sensor's sampling period adjustment technique is used to reduce the power consumption of the sensor or to measure the current state in more detail by increasing or decreasing the sampling period of the sensor that measures and transmits data at every sampling time. .

하지만, 센서가 샘플링 간격을 줄여 현재 상태를 자세히 측정할 때는 센서의 전력이 급격히 소모되고, 샘플링 간격을 늘려 센서의 전력 소모를 줄이면, 현재 상태를 적절히 감지하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 다양한 상황에 따라 적절하게 샘플링 주기를 조정하는 기술이 필요하다.However, when the sensor measures the current state in detail by reducing the sampling interval, the power of the sensor is rapidly consumed, and if the sensor power consumption is increased by increasing the sampling interval, it is difficult to properly detect the current state. Therefore, there is a need for a technique for adjusting the sampling period according to various situations.

기존에는 규칙 (Rule), 데이터 예측(Prediction), 칼멘 필터 (Kalmen filter) 기법을 이용하여 샘플링 주기를 조정하였으며, 서버-클라이언트 모듈을 두어, 센서에서 사용자에 의해 정해진 샘플링 범위를 벗어나는 샘플링 주기가 센서에서 계산되면, 서버에서 새로운 샘플링 주기를 센서에 지정하였다. 하지만, 이러한 기존 분석 기법들은 대부분 센서 측정 값과 샘플링 주기의 관계성에 대해 평가하지 않고, 현재 센서 측정값에 기반하여 샘플링 주기를 조정하기 때문에, 센서가 다양한 현재 상태를 측정하기 위해서 새로운 샘플링 주기를 지정할 때마다 클라이언트와 서버와의 데이터 송수신 비용이 필요한 문제점이 있다.In the past, sampling periods were adjusted using rule, data prediction, and Kalmen filter techniques. With server-client module, sampling periods beyond the sampling range defined by users in the sensor When calculated at, the server assigned a new sampling period to the sensor. However, most of these existing analytical techniques do not evaluate the relationship between sensor readings and sampling cycles, and adjust the sampling cycle based on current sensor readings, so that sensors can specify new sampling cycles to measure various current states. There is a problem that the cost of sending and receiving data between the client and server each time.

규칙 기반 샘플링 주기 조정 (미국특허, 출원인 : Kosuge , et al., 특허명 : Monitoring system and method, 등록번호 : US7626508, 등록일 : Dec. 1, 2009) 의 경우, 사용자가 센서 측정 값에 따라 해당하는 샘플링 주기를 일일이 설정해 주거나 규칙을 만들어 주어야 한다. 따라서, 다양한 상황에 따라 샘플링 주기를 조정하는 데 한계를 가지고 있다.For rule-based sampling interval adjustment (US Patent, Applicant: Kosuge, et al., Patent Name: Monitoring system and method, Registration Number: US7626508, Registration Date: Dec. 1, 2009) You have to set the cycles or make a rule. Therefore, there is a limit in adjusting the sampling period according to various situations.

데이터 예측 기반 샘플링 주기 조정(논문, 저자명 : A Djafari Marbini, L. E. Sacks, 논문명 : Adaptive Sampling Mechanisms in Sensor Networks, 게제지 : London Communications Symposium, 출판일:2003)의 경우, 다양한 응용에 따라 각각 데이터 예측 모델을 구축하는 비용이 필요하며, 데이터를 예측할 때 많은 계산 비용이 필요한 경우도 있다.Sampling Cycle Adjustment Based on Data Prediction (Article, Author: A Djafari Marbini, LE Sacks, Title: Adaptive Sampling Mechanisms in Sensor Networks, Journal: London Communications Symposium, Publication Date: 2003) The cost of constructing the data base is often high, and sometimes the computation cost is high when predicting the data.

칼멘 필터는 하나의 시스템이 시간에 따른 변화를 적절하게 예측할 수 있도록 잡음 (noise) 으로부터 신호 (signal) 를 찾아내기위해 사용된다. 칼멘 필터를 사용한 샘플링 주기 조정 기법 (논문, 저자명 : Ankur Jain Edward Y. Chang, 논문명 : Adaptive Sampling for Sensor Networks, 게제지 : ACM International Conference Proceeding Series, 72권, 10-16페이지, 출판일:2004년 8월)의 경우, 먼저 중앙 서버에서 센서에 샘플링 주기를 지정한다. 그리고 센서에서는 측정한 현재 데이터를 이전에 저장된 데이터 벡터와 비교하여 그 차이에 따른 오류 추정치를 유도한 후, 서버로부터 지정된 샘플링 주기에 기반하여 센서의 샘플링 주기를 계산한다. 그리고 계산된 샘플링 주기가 센서에서 허용된 샘플링 주기 범위를 넘는다면, 서버에 새로운 샘플링 주기를 요청한다. 따라서 칼멘 필터에 의해 예측되는 값의 오류가 커질 경우, 서버와의 통신 비용이 더 필요하게 된다.The Carmen filter is used to find a signal from noise so that a system can properly predict changes over time. Sampling Period Adjustment Technique Using Carmen Filter (Article, Author: Ankur Jain Edward Y. Chang, Title: Adaptive Sampling for Sensor Networks, Journal: ACM International Conference Proceeding Series, Vol. 72, pp. 10-16, Publication Date: 2004 (August), first assign a sampling cycle to the sensor from the central server. The sensor compares the measured current data with a previously stored data vector, derives an error estimate according to the difference, and then calculates the sampling period of the sensor based on the sampling period specified from the server. If the calculated sampling period exceeds the sampling period allowed by the sensor, the server requests a new sampling period. Therefore, if the error of the value predicted by the Carmen filter becomes large, the communication cost with the server becomes more necessary.

본 발명은 상기되는 문제점을 해결하기 위하여 제안되는 것으로서, 센서가 매 샘플링 시간마다 현재 상태를 측정할 때, 다른 센서 노드 및 서버와의 통신 없이 센서 스스로 센서의 현재 샘플링 주기에 대한 감지 오류를 계산하고 검토한 후, 사용자가 지정한 감지 오류 허용 범위 내에서 샘플링 주기를 조정함으로써, 센서의 전력 소모를 감소시키면서 사용자가 지정한 허용 범위 내에서 현재 상황을 적절히 측정할 수 있는 샘플링 조정 기법을 제안하는 것을 목적으로 한다.The present invention is proposed to solve the above problems, when the sensor measures the current state every sampling time, the sensor itself calculates the detection error for the current sampling period of the sensor without communication with other sensor nodes and servers After reviewing, by adjusting the sampling period within the user specified detection error tolerance, we propose a sampling adjustment technique that can properly measure the current situation within the user specified tolerance while reducing the power consumption of the sensor. do.

상기 목적을 달성하기 위해 본 발명은, 센서가 현재 상태를 측정하는 매 샘플링 주기마다 현재 측정값과 센서에 저장된 이전 샘플링 값의 차와 샘플링 주기로부터 감지 오류를 계산하고, 감지 오류가 사용자가 지정한 감지 오류 허용 범위에 항상 포함되도록 샘플링 주기를 조정한다. 감지 오류가 사용자가 지정한 감지 오류 허용 범위에 포함되지 않을 경우, 새로운 샘플링 주기를 지정한다. 따라서, 감지 오류가 사용자 지정 감지 오류 허용 범위에 포함되면, 현재 샘플링 주기를 계속 사용하고, 포함되지 않을 경우, 도 6의 샘플링 주기 계산식에 따라 새로운 샘플링 주기를 계산한다.In order to achieve the above object, the present invention calculates a detection error from the sampling period and the difference between the current measurement value and the previous sampling value stored in the sensor at every sampling period in which the sensor measures the current state, and the detection error is a user-specified detection. Adjust the sampling period so that it is always within the error tolerance. If the detection error does not fall within the user-specified detection error tolerance, specify a new sampling period. Therefore, when the detection error is included in the user-specified detection error tolerance range, the current sampling period is continuously used, and when not included, the new sampling period is calculated according to the sampling period calculation formula of FIG. 6.

새로운 샘플링 주기를 지정할 때는 센서에 저장된 이전 감지 오류와 현재 감지 오류를 비교하여, 현재 감지 오류의 변화 (증가, 혹은 감소) 타입을 분류한 후, 감지 오류 변화 비율, 혹은 감지 오류와 사용자 감지 오류 허용 범위의 비율에 따라 현재 샘플링 주기를 변화시켜, 서버와의 통신없이 센서 스스로 다음 샘플링 주기로 지정하는 것을 특징으로 한다.When specifying a new sampling period, compare the current detection error with the previous detection error stored in the sensor, classify the type of change (increase or decrease) of the current detection error, and then allow the detection error change rate, or detection error and user detection error. The current sampling period is changed according to the ratio of the range, and the sensor itself designates the next sampling period without communicating with the server.

제안되는 바와 같은 센서의 샘플링 주기 조정 기법에 의해 센서는 사용자가 지정한 감지 오류 허용 범위내에서 현재 상태를 측정할 수 있기 때문에, 현재 상태를 측정하는 센서 데이터의 정확도를 항상 사용자의 감지 오류 허용 범위내에서 유지할 수 있다.The sensor's sampling cycle adjustment technique, as proposed, allows the sensor to measure the current state within a user-specified tolerance, so that the accuracy of the sensor data measuring the current state is always within the user's tolerance. You can keep it at

또한, 사용자의 감지 오류 허용 범위내에서만 센서가 현재 상태를 측정하기 때문에, 감지 오류 허용 범위보다 적은 오류가 발생할 경우, 센서의 샘플링 주기를 늘여, 센서가 데이터를 측정하고 전송하는 전력 소모를 감소시킨다.In addition, because the sensor measures the current state only within the user's detection error tolerance, if the error occurs less than the detection error tolerance, the sensor's sampling period is extended, reducing the power consumption of the sensor measuring and transmitting data. .

또한, 다른 센서 노드나 서버와의 통신없이 센서 스스로 샘플링 주기를 조정하기 때문에, 센서의 통신에 필요한 전력 소모를 감소시킨다.In addition, the sensor adjusts the sampling period by itself without communication with other sensor nodes or servers, thereby reducing the power consumption required for communication of the sensor.

이하에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부되는 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명의 사상이 제시되는 실시 예에 제한되지 아니하며, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서, 구성요소의 부가, 변경, 삭제, 추가 등에 의해서 다른 실시 예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본 발명의 사상의 범위 내에 든다고 할 것이다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, preferred embodiments of the present invention will be described in detail. However, the spirit of the present invention is not limited to the embodiments in which the present invention is presented, and those skilled in the art who understand the spirit of the present invention may easily add other embodiments by adding, changing, deleting or adding components within the scope of the same idea. It may be suggested, but this will also fall within the scope of the spirit of the present invention.

도 1은 본 발명에 따른 센서네트워크 환경과 다양한 센서로부터 실시간 수집되는 센서 데이터가 베이스 스테이션 또는 다른 노드에 전송되는 개념도로서, 센서 네트워크(10)에서 각 센서 노드(20)는 정해진 샘플링 주기마다 온도, 습도, 압력과 같은 현재 상태를 체크하고 베이스 스테이션(80)과 통신 및 데이터를 처리하게 된다. 그리고 각 센서 노드는 제한된 메모리와 전력을 갖고 있기 때문에, 전력과 메모리 낭비를 최소화하며 현재 상태를 되도록 정확하게 측정해야 한다. 이를 위해 현재 상태에 따라 샘플링 주기를 적절히 조정하는 기술이 필요하다. 센서는 샘플링 시간(t1, t2, t3) 마다 현재 상태를 측정한다. 샘플링 주기(SI₁, SI₂)는 샘플링 시간의 차로 계산된다.
그리고, 측정되는 센서 데이터 값에 따라 샘플링 주기를 조정하기 위해, 샘플링 시간마다 감지 오류를 계산(40)하고 센서에 저장한다. 이 감지 오류는 센서가 현재 상태를 얼마나 정확하게 체크하는가에 대한 척도로 사용된다. 그리고 감지오류와 사용자 지정 감지 오류 허용 범위와 비교(50)하여 센서의 샘플링 주기를 조정(60)한다.
도 1은 본 발명에 따른 센서네트워크 환경과 다양한 센서로부터 실시간 수집되는 센서 데이터가 베이스 스테이션 또는 다른 노드에 전송되는 개념도로서, 센서 네트워크(10)에서 각 센서 노드(20)는 정해진 샘플링 주기마다 온도, 습도, 압력과 같은 현재 상태를 체크하고 베이스 스테이션(80)과 통신 및 데이터를 처리하게 된다. 그리고 각 센서 노드는 제한된 메모리와 전력을 갖고 있기 때문에, 전력과 메모리 낭비를 최소화하며 현재 상태를 되도록 정확하게 측정해야 한다. 이를 위해 현재 상태에 따라 샘플링 주기를 적절히 조정하는 기술이 필요하다. 센서는 샘플링 시간(t1, t2, t3) 마다 현재 상태를 측정한다. 샘플링 주기(SI₁, SI₂)는 샘플링 시간의 차로 계산된다.
그리고, 측정되는 센서 데이터 값에 따라 샘플링 주기를 조정하기 위해, 샘플링 시간마다 감지 오류를 계산(40)하고 센서에 저장한다. 이 감지 오류는 센서가 현재 상태를 얼마나 정확하게 체크하는가에 대한 척도로 사용된다. 그리고 감지오류와 사용자 지정 감지 오류 허용 범위와 비교(50)하여 센서의 샘플링 주기를 조정(60)한다.
도 2는 본 발명이 적용되는 샘플링 주기 조정 방법의 제어 흐름도이다. 센서는 샘플링 주기마다 식 1을 통해 현재 감지 오류를 계산(A10)하며, 사용자 감지 오류 허용 범위와 비교(A20)한다. 만일 감지 오류가 사용자 감지 오류 최소 허용 범위보다 작거나 최대 허용 범위 보다 크다면, 샘플링 주기를 조정하기 위해 감지 오류 변화 타입을 분류(a40)한 후, 감지 오류 변화 비율을 계산(a50)하여 그 비율에 따라 현재 샘플링 주기를 변경(확장 또는 축소)(a60)시킨다. 이와 같은 방식으로 센서는 자동으로 조정되는 샘플링 주기에 따라 현재 상태를 측정하고 데이터를 베이스 스테이션으로 전송하게 된다.
도 3은 본 발명에 적용되는 감지 오류 개념도로써, 매 샘플링 주기(d30, d40)마다 측정된 센서 데이터(d10, d20)로부터 어떻게 감지오류(d60)를 계산하는지 보여준다. 이 발명에서 감지 오류는 센서 측정값을 얻을 수 없는 샘플링 주기동안 측정하지 못한 센서 측정 값의 합을 의미하며, 센서가 현재 상태를 얼마나 정확하게 체크하는가에 대한 척도로 사용되며, 아래 식 1과 같이 계산된다
[식 1] 감지 오류 계산 식
E_t : = |V_t - V_t-1 | * (SI_t-1 -1)/ 2
(현재 샘플링 시간이 t 일 경우)
E_t : 현재 감지 오류 (d60)
V_t : 현재 샘플링 시간(t)의 센서 측정 값 (d20)
V_t-1 : 이전 샘플링 시간(t-1)의 센서 측정 값 (d10)
SI_t-1 : 이전 샘플링 주기
이전 샘플링 주기 SI_t-1 는 현재 샘플링 시간 t(d40) 과 이전 샘플링 시간 t-1(d30)의 차로 계산한다.
예를 들어, 도3에서 샘플링 시간(초)이 t-1 (d30) = 8, t (d40) = 16 이고, 센서 측정 값 V_t-1 (d10) = 32, V_t (d20) = 40 이면, 샘플링 주기는 SI_t-1 = 8이 되고, 감지 오류는 아래와 같이 계산된다.
E_t = |V_t - V_t-1 | * (SI_t-1 -1)/ 2
= |40 - 32| * (7)/ 2
= 28
이처럼 감지오류는 도3에서 시간 축의 샘플링 주기(d30 ～ d40), 센서 값 축의 센서 측정값의 차(d20 ? d10), 그리고 현재 샘플링 주기에서 단순화된 센서 데이터 값(d50), 이들 세변으로 둘러쌓인 삼각형(d60)의 면적을 계산한 것이며, 계산된 감지오류는 샘플링 주기에서 측정된 센서 값의 차 |V_t - V_t-1 | 가 클수록 증가하고, 샘플링 주기 SI_t-1 가 단축될수록 감소한다.
그리고 매 샘플링 시간마다 이 감지 오류를 계산한다면, 각 샘플링 주기마다 센서 값이 얼마나 변화했는지를 알 수 있다. 즉 샘플링 주기마다 센서 값의 변화를 점검하는 기준이 될 수 있다.
본 발명에서는 이 감지오류를 현재 샘플링 주기가 센서 값의 변화를 감지하는데 적절한가에 대한 기준으로 삼고 있다. 이 감지오류가 사용자가 지정한 허용범위(최소값(EB_min), 최대값(EB_max)) 를 벗어난다면, 샘플링 주기를 조정하여 센서가 센서 값의 변화를 적절히 측정할 수 있도록 한다.
예를 들어 이 감지오류가 사용자가 지정한 감지 오류 허용 범위보다 클 경우, 샘플링 주기를 단축시켜 감지오류를 감소시킨다. 감지 오류가 사용자가 지정한 감지 오류 허용 범위보다 크다면, 센서가 측정하는 현재 상황이 빠르게 변화하여 현재 샘플링 주기로 현재 상황을 측정하기엔 정확도가 떨어지기 때문에, 샘플링 주기를 단축시킨다. 센서는 샘플링 주기가 단축된 만큼 현재 상황을 빈번히 체크하고 전송함으로써, 정확도를 높이고 사용자가 현재 상황을 보다 자세히 알 수 있게 한다.
이와는 반대로 감지오류가 사용자가 지정한 감지 오류 허용 범위보다 작을 경우, 샘플링 주기를 연장시켜 감지오류는 증가시킨다. 감지 오류가 사용자가 지정한 감지 오류 허용 범위보다 작다면, 센서가 측정하는 현재 상황이 느리게 변화하여 사용자 요구 사항을 초과하는 아주 자세한 정보가 센서에 의해 감지됨을 뜻한다. 이 경우, 사용자 요구 사항을 넘어서는 자세한 정보는 필요 없기 때문에, 센서의 배터리 소모를 줄이기 위하여 샘플링 주기를 연장시킨다. 센서는 샘플링 주기가 연장된 만큼 현재 상황을 비교적 빈번하지않게 체크하고 전송함으로써, 센서의 전력 소모를 감소시킨다.
사용자가 설정한 감지 오류 허용 범위 (EB_min ~ EB_max)와 감지 오류의 비교를 통해 샘플링 주기가 조정되는 조건을 예를 들어 설명한다. 감지 오류 허용 범위는 사용자가 임의로 정한 감지 오류의 허용 범위로써, 사용자 지정 감지 오류 최대 허용 범위 (EB_max) 와 사용자 지정 감지 오류 최소 허용 범위 (EB_min)로 구성된다.
본 발명에서는 센서 측정 값에서 유도된 감지오류가 항상 사용자 지정 감지오류 허용 범위 안에 포함되도록 샘플링 주기를 조정하며, 이를 감지오류와 사용자 감지 오류 허용 범위와 비교한 4가지 경우 (도 6의 ①, ②, ③, ④)에 따라 도 6의 샘플링 주기 변환 조건 및 주기 계산식과 함께 설명한다.
① (EB_min < E_t < EB_max )
현재 감지오류(E_C)가 사용자가 임의로 정한 감지 오류 허용 범위 EB_min 과 EB_max 안에 포함될 경우 (샘플링 주기 조정 조건 (EB_min < E_t < EB_max )을 만족하는 경우), [식 2]를 사용하여 감지 오류 타입과 상관없이 이전 샘플링 주기를 유지한다.
[식 2] (도 6의 샘플링 주기 계산식 번호 1)
SI_t = SI_t-1
SI_t: 현재 샘플링 주기
SI_t-1 : 이전 샘플링 주기
② E_t > EB_max
현재 감지오류(E_t)가 사용자가 임의로 정한 최대 감지오류(EB_max) 보다 클 경우 (샘플링 주기 조정 조건 (E_t > EB_max )을 만족하는 경우), 도 6과 같이 감지 오류 타입을 1) 감지 오류 감소(E_t < E_t-1 )인 경우(이전 감지오류보다 현재 감지오류가 작은 경우) 와 2) 감지 오류 증가(E_t < E_t-1 )인 경우(이전 감지오류보다 현재 감지오류가 큰 경우)로 분류한다.
1) 감지 오류 감소(E_t < E_t-1 )인 경우
사용자 지정 허용 범위를 만족시키기 위하여, E_t 를 EB_max 만큼 작게 조정한다 이 조정에 따라 샘플링 주기 SI_t-1도 EB_max / E_t 만큼 (E_t 가 EB_max 보다 큰 비율 만큼) 단축된다. 이를 위해, 식 3을 사용하여 새로운 샘플링 주기 (SI_t)를 EB_max : E_t= SI_t : SI_t-1의 비율에 따라 SI_t 를 계산한다. 식 3을 활용하면 현재 감지오류 E_t가 EB_max 보다 큰 비율만큼 이전 샘플링 주기 SI_t-1가 단축되어 SI_t로 지정된다.
[식 3] (도 6 샘플링 주기 계산식 번호 2)
SI_t = SI_t-1 * EB_max / E_t
이처럼 샘플링 주기가 감소할 경우, E_t가 EB_max만큼 감소하여, 사용자 정의 감지오류 범위를 만족시킨다.
예를 들어
EB_max = 40, E_t= 50, SI_t-1 = 10 일 경우(감지오류가 최대 허용범위보다 10 정도 클 경우), SI_t 를 계산하기 위하여,
EB_max : E_t= SI_t : SI_t-1는
40 : 50 = SI_t: 10 와 같이 나타내어지며,
SI_t = (40 * 10) / 50
= 8
로 계산되어, SI_t 는 SI_t-1 보다 40/50 의 비율로 단축된다.
이렇게 SI_t = 8로 줄어들 경우, 그 줄어든 샘플링 주기만큼 감지오류(E_t) 또한 감소될 수 있다.
2) 감지 오류 증가(E_t > E_t-1 )인 경우,
이전 감지 오류(E_t-1)와 현재 감지 오류 (E_t)의 타입이 서로 다른지를 체크하고, 샘플링 주기를 계산한다.
(1) E_t 와 E_t-1 의 타입이 다른 경우,
1)의 감지 오류 감소(E_t < E_t-1 )인 경우와 같이, 식 3 (도 6의 샘플링 주기 계산식 번호 2) 을 사용하여 새로운 샘플링 주기 (SI_t)를 EB_max : E_t= SI_t : SI_t-1의 비율에 따라 SI_t 를 계산한다. 식 3을 활용하면 현재 감지오류 E_t가 EB_max 보다 큰 비율만큼 이전 샘플링 주기 SI_t-1가 단축되어 SI_t로 지정된다.
(2) E_t 와 E_t-1 의 타입이 같은 경우,
감지 오류가 연속해서 증가하는 경우 (도 4의 ⓐ, ⓑ의 경우), 연속적으로 샘플링 주기를 조정하기 유용하도록 E_t 를 E_t-1 만큼 작게 조정한다 이 조정에 따라 샘플링 주기 SI_t-1 도 감지오류의 변화 비율, (E_t-1 / SI_t-2 ) /( E_t / SI_t-1 ) 만큼 단축된다.
도 6과 같이 식 4를 사용하여 새로운 샘플링 주기 (SI_t)를 E_t-1 / SI_t-2: E_t / SI_t-1 = SI_t : SI_t-1 의 비율에 따라 SI_t 를 계산한다. 식 4을 활용하면 샘플링 주기에 따른 현재 감지오류 E_t 가 E_t-1 보다 큰 비율만큼 이전 샘플링 주기 SI_t-1 가 단축되어 SI_t 로 지정된다.
[식 4] (도 6의 주기계산식 3)
SI_t = SI_t-1 * (w1 + (E_t-1 / SI_t-1)/ (E_t / SI_t))
예를 들어,
E_t-1 = 30, E_t= 50, SI_t-2 = 10, SI_t-1 = 10 일 경우(현재 감지오류가 이전 감지 오류보다 20 정도 클 경우), SI_t 를 계산하기 위하여,
E_t-1 / SI_t-2: E_t/ SI_t-1 = SI_t : SI_t-1 는
30/10 : 50/10 = SI_t: 10 → 3 : 5 = SI_t: 10 와 같이 나타내어지며,
SI_t = (3 * 10) / 5 = 6
로 계산되어, SI_t 는 SI_t-1 보다 (30/10) / (50/10) 의 비율로 단축된다.
사용자 가중치 w1은 사용자가 상황에 따라 임의의 값을 넣어, 샘플링 주기 값을 조정할 때 사용된다.
③ E_t < EB_min
현재 감지오류(E_t)가 사용자가 임의로 정한 최소 감지오류(EB_min) 보다 작을 경우 (즉, 샘플링 주기 조정 조건 (E_t < EB_min )을 만족하는 경우), 먼저 도 6과 같이 감지 오류 타입을 3) 감지 오류 감소(E_t < E_t-1 )인 경우와 4) 감지 오류 증가(E_t > E_t-1 )인 경우로 분류한다. 도 6의 사용자 가중치 w2는 사용자가 상황에 따라 임의의 값을 넣어, 샘플링 주기 조건 값(EB_min* w2)을 조정할 때 사용된다.
3) 감지 오류 감소(E_t < E_t-1 )인 경우,
이전 감지 오류(E_t-1)와 현재 감지 오류 (E_t)의 타입이 서로 다른지를 체크하고, 샘플링 주기를 계산한다.
(1) E_t 와 E_t-1 의 타입이 같은 경우,
감지 오류가 연속해서 감소하는 경우 (도 5의 ⓒ, ⓓ의 경우), 연속적으로 샘플링 주기를 조정하기 유용하도록 E_t 를 E_t-1 만큼 크게 조정한다 이 조정에 따라 샘플링 주기 SI_t-1 도 감지오류의 변화 비율, (E_t-1 / SI_t-2 ) /( E_t / SI_t-1 ) 만큼 연장된다.
식 5를 사용하여 새로운 샘플링 주기 (SI_t)를 E_t-1 / SI_t-2: E_t/ SI_t-1 = SI_t : SI_t-1의 비율에 따라 SI_t 를 계산한다. 식 5를 활용하면 샘플링 주기에 따른 현재 감지오류 E_t가 E_t-1 보다 작은 비율만큼 이전 샘플링 주기 SI_t-1가 연장되어 SI_t로 지정된다.
[식 5] (도 6의 주기계산식 4)
SI_t = SI_t-1 * (w3 - (E_t-1 / SI_t-2)/ (E_t / SI_t-1))
예를 들어,
E_t-1 = 50, E_t= 20, SI_t-2 = 10, SI_t-1 = 10 일 경우(현재 감지오류가 이전 감지 오류보다 30 정도 작은 경우), SI_t 를 계산하기 위하여,
E_t-1 / SI_t-2: E_t/ SI_t-1 = SI_t : SI_t-1는
50/10 : 20/10 = SI_t: 10 → 5 : 2 = SI_t: 10 와 같이 나타내어지며,
SI_t = (5 * 10) / 2 = 25
로 계산되어, SI_t 는 SI_t-1 보다 (50/10) / (20/10) 의 비율로 연장된다.
사용자 가중치 w3은 사용자가 상황에 따라 임의의 값을 넣어, 샘플링 주기 값을 조정할 때 사용된다.
(2) E_t 와 E_t-1 의 타입이 다른 경우,
식 6를 사용하여 새로운 샘플링 주기 (SI_t)를 EB_min : E_t= SI_t : SI_t-1의 비율에 따라 SI_t 를 계산한다. 식 6을 활용하면 현재 감지오류 E_t가 EB_min 보다 작은 비율만큼 이전 샘플링 주기 SI_t-1가 연장되어 SI_t로 지정된다.
[식 6] (도 6의 주기계산식 5)
SI_t = SI_t-1 * EB_min / E_t
이처럼 샘플링 주기가 증가할 경우, E_t가 EB_min만큼 증가하여, 사용자 정의 감지오류 허용 범위를 만족시킨다.
예를 들어
EB_min = 50, E_t= 40, SI_t-1 = 10 일 경우(감지오류가 최소 허용범위보다 10 정도 작을 경우), SI_t 를 계산하기 위하여,
EB_max : E_t= SI_t : SI_t-1는
50 : 40 = SI_t: 10 와 같이 나타내어지며,
SI_t = (50 * 10) / 40 = 12.5
로 계산되어, SI_t 는 SI_t-1 보다 50/40 의 비율로 연장된다.
4) 감지 오류 증가(E_t > E_t-1 )인 경우
3) 감지 오류 감소(E_t < E_t-1 )인 경우의 (2) E_t 와 E_t-1 의 타입이 다른 경우와 같이, 식 6을 사용하여 새로운 샘플링 주기 (SI_t)를 EB_min : E_t= SI_t : SI_t-1의 비율에 따라 SI_t 를 계산한다.
④ E_t = 0
감지 오류가 0일 경우, 이전 샘플링 값(V_t-1)과 현재 샘플링 값(V_t)이 동일할 경우, 감지 오류는 0 이 된다. 센서가 측정하는 현재 상태에 별다른 변화가 없기 때문에, 전력 소모를 줄이기 위하여, 식7 (도 6의 주기 계산식 6)과 같이 사용자가 지정하는 가중치(w4) 만큼 샘플링 주기를 조정한다.
[식 7] (도 6의 주기계산식 6)
SI_t = SI_t-1 * w4
위와 같이 해당하는 샘플링 주기 조정 조건에 따라 감지 오류와 샘플링 주기의 비율에 맞추어 센서의 샘플링 주기를 조정한다.
도 7은 대기 오염을 가정하여 증가하는 가상의 센서 데이터를 활용하여 먼지 센서에서 본 발명에서 제안한 샘플링 주기 조정 방법을 실험한 실시 예로, 센서가 측정한 먼지 값이 점점 급격하게 변해감에 따라 센서의 샘플링 주기가 사용자 감지 오류의 최대 허용 범위보다 작게 유지 되기 위해, 식 4 에 따라 적절히 줄어드는 실시 예를 보여준다.
도 8은 대기 오염을 가정하여 감소하는 가상의 센서 데이터를 활용하여 먼지 센서에서 본 발명에서 제안한 샘플링 주기 조정 방법을 실험한 실시 예로, 센서가 측정한 먼지 값이 점점 완만하게 변해감에 따라 센서의 샘플링 주기가 사용자 감지 오류의 최소 허용 범위보다 크게 유지 되기 위해, 식 5에 따라 적절히 연장되는 실시 예를 보여준다.1 is a conceptual diagram in which sensor data collected in real time from a sensor network environment and various sensors are transmitted to a base station or another node. In the sensor network 10, each sensor node 20 includes a temperature, a predetermined sampling period. It checks the current state such as humidity and pressure, and communicates with the base station 80 and processes data. And because each sensor node has limited memory and power, you need to measure current conditions as accurately as possible with minimal power and memory waste. This requires a technique to properly adjust the sampling period according to the current state. The sensor measures the current state every sampling time t1, t2, t3. Sampling period (SI_One, SI₂) Is calculated as the difference in sampling time.
In order to adjust the sampling period according to the measured sensor data value, a detection error is calculated 40 at each sampling time and stored in the sensor. This detection error is used as a measure of how accurately the sensor checks its current state. Then, the sampling period of the sensor is adjusted (60) by comparing the detection error with the user-specified detection error tolerance (50).
1 is a conceptual diagram in which sensor data collected in real time from a sensor network environment and various sensors are transmitted to a base station or another node. In the sensor network 10, each sensor node 20 includes a temperature, a predetermined sampling period. It checks the current state such as humidity and pressure, and communicates with the base station 80 and processes data. And because each sensor node has limited memory and power, you need to measure current conditions as accurately as possible with minimal power and memory waste. This requires a technique to properly adjust the sampling period according to the current state. The sensor measures the current state every sampling time t1, t2, t3. Sampling period (SI_One, SI₂) Is calculated as the difference in sampling time.
In order to adjust the sampling period according to the measured sensor data value, a detection error is calculated 40 at each sampling time and stored in the sensor. This detection error is used as a measure of how accurately the sensor checks its current state. Then, the sampling period of the sensor is adjusted (60) by comparing the detection error with the user-specified detection error tolerance (50).
2 is a control flowchart of a sampling period adjustment method to which the present invention is applied. The sensor calculates a current detection error (A10) through Equation 1 for each sampling period, and compares it with the user detection error tolerance (A20). If the detection error is less than the user permissible error minimum allowable range or greater than the maximum allowable range, the detection error change type is classified (a40) to adjust the sampling period, and then the detection error change rate is calculated (a50). The current sampling period is changed (expanded or reduced) in accordance with (a60). In this way, the sensor measures the current state and transmits data to the base station at automatically adjusted sampling cycles.
3 is a conceptual diagram of a sensing error applied to the present invention, and shows how the sensing error d60 is calculated from the sensor data d10 and d20 measured at every sampling period d30 and d40. In the present invention, the detection error means the sum of the sensor measurement values that were not measured during the sampling period in which the sensor measurement values cannot be obtained, and used as a measure of how accurately the sensor checks the current state. do
[Equation 1] Detection error calculation formula
E_t : = | V_t -V_t-1 | * (SI_t-1 -1) / 2
(When the current sampling time is t)
E_t : Current detection error (d60)
V_t : Sensor reading (d20) of current sampling time (t)
V_t-1 : Sensor reading from previous sampling time (t-1) (d10)
SI_t-1 : Previous sampling cycle
Previous sampling cycle SI_t-1 Is calculated as the difference between the current sampling time t (d40) and the previous sampling time t-1 (d30).
For example, in FIG. 3, the sampling time (seconds) is t-1 (d30) = 8, t (d40) = 16, and the sensor measurement value V_t-1 (d10) = 32, V_t (d20) = 40, the sampling period is SI_t-1 = 8, and the detection error is calculated as follows.
E_t = | V_t -V_t-1 | * (SI_t-1 -1) / 2
= | 40-32 | * (7) / 2
= 28
As described above, the detection error is represented by the sampling period (d30 to d40) of the time axis, the difference of the sensor measurement values (d20 to d10) of the sensor value axis, and the simplified sensor data value (d50) in the current sampling period. The area of the triangle (d60) is calculated and the calculated detection error is the difference of the sensor values measured in the sampling period | V_t -V_t-1 | Increases with increasing the sampling period SI_t-1 Decreases as is shortened.
And if you calculate this detection error every sampling time, you can see how much the sensor value has changed for each sampling period. That is, it can be a reference for checking the change of the sensor value at each sampling period.
In the present invention, the detection error is used as a criterion for whether the current sampling period is appropriate for detecting a change in the sensor value. This detection error is specified by the user specified tolerance (minimum value (EB)._min), Maximum value (EB_maxIf outside of)), adjust the sampling period so that the sensor can properly measure the change in sensor value.
For example, if this detection error is larger than the user-specified detection error tolerance, the sampling period is shortened to reduce the detection error. If the detection error is larger than the user-specified detection error tolerance, the current situation being measured by the sensor changes rapidly, making it less accurate to measure the current situation with the current sampling period, thus shortening the sampling period. As the sampling cycle is shortened, the sensor checks and transmits the current situation frequently, increasing accuracy and allowing the user to know more about the current situation.
In contrast, if the detection error is smaller than the user-specified detection error tolerance, the detection error is increased by extending the sampling period. If the detection error is less than the user-specified detection error tolerance, it means that the sensor's current situation is changing slowly so that the sensor detects very detailed information that exceeds the user's requirements. In this case, since no detailed information beyond the user requirements is needed, the sampling period is extended to reduce the battery consumption of the sensor. The sensor reduces the power consumption of the sensor by checking and transmitting the current situation relatively infrequently as the sampling period is extended.
User-Defined Detection Error Tolerance (EB)_min To EB_maxFor example, the condition under which the sampling period is adjusted by comparing the detection error with Detection error tolerance is a user-specified tolerance for detection errors._max) And custom detection error minimum tolerance (EB)_min).
In the present invention, the sampling period is adjusted so that the detection error derived from the sensor measurement value is always included in the user-specified error tolerance range, and four cases in which the detection error is compared with the user error detection tolerance range (1 and 2 of FIG. 6). Will be described along with the sampling period conversion condition and the period calculation formula of FIG.
① (EB_min <E_t <EB_max )
Current detection error (E_C) User-defined detection error tolerance EB_min And EB_max If included in (Sampling Cycle Adjustment Condition (EB_min <E_t <EB_max ), The previous sampling period is maintained regardless of the detection error type.
[Equation 2] (Sampling cycle calculation formula number 1 in Fig. 6)
SI_t = SI_t-1
SI_t: Current sampling cycle
SI_t-1 : Previous sampling cycle
② E_t > EB_max
Current detection error (E_t) Is a user-specified maximum detection error (EB)_maxGreater than) (Sampling cycle adjustment condition (E_t > EB_max ), The detection error type as shown in Figure 6 1) detection error reduction (E_t <E_t-1 ) (If the current detection error is less than the previous detection error) and 2) increase the detection error (E_t <E_t-1 ) Is classified as (if the current detection error is greater than the previous detection error).
1) Detection error reduction (E_t <E_t-1 )
To satisfy the user specified tolerance, E_t EB_max Adjust as small as possible Sampling period SI according to this adjustment_t-1EB_max / E_t (E_t EB_max Larger ratio). To do this, use Equation 3 to create a new sampling period (SI_t) EB_max : E_t= SI_t SI_t-1According to the ratio of SI_t . Using equation 3, current detection error E_tEB_max Previous sampling period SI by greater than_t-1Is shortened to SI_tIt is designated as.
[Equation 3] (Fig. 6 Sampling period calculation formula number 2)
SI_t = SI_t-1 * EB_max / E_t
If the sampling period is reduced like this, E_tEB_maxReduced to meet the user-defined detection error range.
E.g
EB_max = 40, E_t= 50, SI_t-1 = 10 (if detection error is about 10 greater than the maximum allowable range), SI_t To calculate
EB_max : E_t= SI_t SI_t-1The
40: 50 = SI_t: Represented as 10,
SI_t = (40 * 10) / 50
= 8
Is calculated as SI_t SI_t-1 It is shortened by 40/50 ratio more.
So SI_t = 8 reduces the detection error (E_t) Can also be reduced.
2) Increased detection error (E_t > E_t-1 ),
Previous detection error (E_t-1) And current detection error (E_t), Check whether the types are different and calculate the sampling period.
(1) E_t And E_t-1 If the types of are different,
1) reduced detection errors (E_t <E_t-1 ), The new sampling period (SI) using Equation 3 (Sampling Period Calculation Equation No. 2 in Fig. 6)._t) EB_max : E_t= SI_t SI_t-1According to the ratio of SI_t . Using equation 3, current detection error E_tEB_max Previous sampling period SI by greater than_t-1Is shortened to SI_tIt is designated as.
(2) E_t And E_t-1 If the types of are the same,
If the detection error increases continuously (in the case of ⓐ and ⓑ of Fig. 4), E is useful to continuously adjust the sampling period._t E_t-1 Adjust as small as possible Sampling period SI according to this adjustment_t-1 Rate of change of the degree-detection error, (E_t-1 / SI_t-2 ) / (E_t / SI_t-1 Is shortened by).
Using the equation 4 as shown in Figure 6 a new sampling period (SI_t) E_t-1 / SI_t-2: E_t / SI_t-1 = SI_t SI_t-1 According to the ratio of SI_t . Equation 4 gives the current detection error E_t E_t-1 Previous sampling period SI by greater than_t-1 Is shortened to SI_t It is designated as.
Equation 4 (period 3 of FIG. 6)
SI_t = SI_t-1 * (w1 + (E_t-1 / SI_t-1) / (E_t / SI_t))
E.g,
E_t-1 = 30, E_t= 50, SI_t-2 = 10, SI_t-1 = 10 (if current detection error is about 20 times larger than previous detection error), SI_t To calculate
E_t-1 / SI_t-2: E_t/ SI_t-1 = SI_t SI_t-1 The
30/10: 50/10 = SI_t: 10 → 3: 5 = SI_t: Represented as 10,
SI_t = (3 * 10) / 5 = 6
Is calculated as SI_t SI_t-1 It is shortened by the ratio (30/10) / (50/10).
The user weight w1 is used when the user adjusts the sampling period value by putting an arbitrary value according to the situation.
③ E_t <EB_min
Current detection error (E_t) Is a user-specified minimum detection error (EB)_minLess than) (i.e., sampling period adjustment condition (E_t <EB_min ), First, the detection error type as shown in Figure 6 3) detection error reduction (E_t <E_t-1 ) And 4) increased detection errors (E_t > E_t-1 Classify as). The user weight w2 of FIG. 6 is a value that the user puts in an arbitrary value according to the situation._min* Used to adjust w2).
3) Reduced detection errors (E_t <E_t-1 ),
Previous detection error (E_t-1) And current detection error (E_t), Check whether the types are different and calculate the sampling period.
(1) E_t And E_t-1 If the types of are the same,
If the detection error decreases continuously (in the case of ⓒ and ⓓ of FIG. 5), E is useful for continuously adjusting the sampling period._t E_t-1 Adjust as large as possible Sampling period SI according to this adjustment_t-1 Rate of change of the degree-detection error, (E_t-1 / SI_t-2 ) / (E_t / SI_t-1 Extends by).
New sampling period (SI using equation 5)_t) E_t-1 / SI_t-2: E_t/ SI_t-1 = SI_t SI_t-1According to the ratio of SI_t . If Equation 5 is used, current sensing error E_tE_t-1 Previous sampling period SI by a smaller ratio_t-1Extends SI_tIt is designated as.
[Equation 5] (Periodic Calculation Equation 4 of FIG. 6)
SI_t = SI_t-1 * (w3-(E_t-1 / SI_t-2) / (E_t / SI_t-1))
E.g,
E_t-1 = 50, E_t= 20, SI_t-2 = 10, SI_t-1 = 10 (if current detection error is 30 less than previous detection error), SI_t To calculate
E_t-1 / SI_t-2: E_t/ SI_t-1 = SI_t SI_t-1The
50/10: 20/10 = SI_t: 10 → 5: 2 = SI_t: Represented as 10,
SI_t = (5 * 10) / 2 = 25
Is calculated as SI_t SI_t-1 More than (50/10) / (20/10).
The user weight w3 is used when the user adjusts the sampling period value by putting an arbitrary value according to the situation.
(2) E_t And E_t-1 If the types of are different,
New sampling period (SI using equation 6_t) EB_min : E_t= SI_t SI_t-1According to the ratio of SI_t . Equation 6 gives the current detection error E_tEB_min Previous sampling period SI by a smaller ratio_t-1Extends SI_tIt is designated as.
Equation 6 (period 5 of FIG. 6)
SI_t = SI_t-1 * EB_min / E_t
If the sampling period increases like this, E_tEB_minIncrement by to satisfy the user-defined detection error tolerance.
E.g
EB_min = 50, E_t= 40, SI_t-1 = 10 (if detection error is about 10 less than the minimum allowable range), SI_t To calculate
EB_max : E_t= SI_t SI_t-1The
50: 40 = SI_t: Represented as 10,
SI_t = (50 * 10) / 40 = 12.5
Is calculated as SI_t SI_t-1 More than 50/40 ratio.
4) Increased detection error (E_t > E_t-1 )
3) Reduced detection errors (E_t <E_t-1 (2) E for)_t And E_t-1 As in the case of different types of, use Equation 6 to create a new sampling period (SI_t) EB_min : E_t= SI_t SI_t-1According to the ratio of SI_t .
④ E_t = 0
If the detection error is zero, the previous sampling value (V_t-1) And the current sampling value (V_tIf) are the same, the detection error is zero. Since there is no change in the current state measured by the sensor, in order to reduce the power consumption, the sampling period is adjusted by the weight w4 specified by the user as shown in Equation 7 (period 6 of FIG. 6).
(Equation 7) (period 6 of Figure 6)
SI_t = SI_t-1 * w4
As described above, adjust the sampling period of the sensor according to the ratio of detection error and sampling period according to the applicable sampling period adjustment condition.
7 is an embodiment in which the dusting sensor adjusts the sampling cycle adjustment method proposed by the present invention using virtual sensor data increasing assuming air pollution. As the dust value measured by the sensor changes rapidly, In order to keep the sampling period smaller than the maximum allowable range of the user detection error, an embodiment in which the sampling period is appropriately reduced according to Equation 4 is shown.
FIG. 8 illustrates an example in which a dusting sensor adjusts a sampling cycle adjustment method proposed by the present invention using virtual sensor data that is reduced assuming air pollution. As the dust value measured by the sensor gradually changes In order to keep the sampling period larger than the minimum allowable range of the user detection error, an example of extending the time according to Equation 5 is shown.

삭제delete

도 1 은 본 발명에 기반이 되는 센서 네트워크와 센서 샘플링 주기 조정 단계도. 1 is a sensor network and sensor sampling period adjustment step based on the present invention.

삭제delete

<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명> <Description of the symbols for the main parts of the drawings>

10 : 센서 네트워크 20 : 센서 노드 10 sensor network 20 sensor node

30 : 센서 데이터30: sensor data

40 : 두 샘플링 시간 사이에서의 감지 오류 계산 40: Calculation of detection error between two sampling times

50 : 감지 오류 허용 범위 체크 50: detection error tolerance check

60 : 감지 오류 변화 타입 분류 60: detection error change type classification

70 : 다음 샘플링 주기 조정70: Adjust the next sampling period

Claims

In the method for adjusting the sampling period at the sensor node,

Storing the measured data in the sensor at every sampling moment, and calculating and storing the detection error from the stored sensor data and the sampling period;

If the calculated detection error does not fall within the user-specified detection error tolerance, the second process includes classifying the conversion type of the current detection error and calculating and storing the next sampling period by using a corresponding sampling period calculation formula. How to adjust the sampling period of the sensor node.

The method of claim 1, wherein the first process is

A method of adjusting the sampling period of a sensor node that calculates and stores detection errors from the previous sampling value, the current sampling value, and the sampling period stored in the sensor at every sampling instant in the sensor.

The method of claim 1, wherein the second process

If the detection error generated in step 1 does not fall within the user-specified detection error tolerance, classify which one of the detection error conversion types defined by the user belongs to after the conversion of the current detection error. Sampling period adjustment method of sensor node converting and saving the current sampling period by using defined sampling period conversion formula.