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저자정보
윤성호 (인하대학교) 최수연 (인하대학교) 김소명 (인하대학교) 윤완규 (인하대학교) 최승희 (인하대학교) 유상조 (인하대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제46권 제12호
발행연도
2021.12
수록면
2,198 - 2,211 (14page)
DOI
10.7840/kics.2021.46.12.2198

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무선 센서 네트워크 환경에서 센서 노드들은 지속적으로 데이터를 수집해 싱크로 전송하여 환경을 실시간으로 모니터링 한다. 이러한 환경의 센서는 자원에 한계가 있으므로 에너지를 효율적으로 사용하는 것이 중요하다. 또한, 무선 센서 네트워크에서 객체 추적을 할 때 객체 추적 정확도 역시 중요한 요구사항이다. 두 가지 사항을 모두 높은 수준으로 만족시키기 위해 본 논문에서는 강화학습 기반으로 객체의 미래 이동을 예측하여 센싱 모드를 동적으로 전환하는 방안을 제안한다. 강화학습을 위하여 센서 노드들에서 싱크로 전송된 센싱 데이터를 이용해 객체의 속력과 방향을 나타내는 현재 상태를 정의한다. 이를 Q-learning에 사용하여 센서 영역의 센서들을 각 상태에 맞는 최적의 모드로 전환시킨다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 객체 추적 시 높은 정확도를 만족한 상태에서 에너지 효율성도 증대시키는 것을 확인하였다.
#Wireless Sensor Network #duty cycle #Q-learning #dynamic scheduling

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 강화학습을 이용한 센싱 모드 동작 제어 방법
Ⅲ. 모의 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
S. M. Jung, “Multi-Chain based routing protocol for efficient energy consumption in wireless sensor networks,” J. Digital Contents Soc., vol. 21, no. 6, pp. 1181-1189, 2020. google schola W. K. Yun and S. J. Yoo, “Q-Learning-Based data-aggregation-aware energy-efficient routing protocol for wireless sensor networks,” IEEE Access, vol. 9, pp. 10737-10750, 2021. google schola D. H. Lee, K. W. Cho, C. G. Kang, and C. H. Oh, “Link cost based routing protocol for improving energy efficiency in wireless sensor networks,” J. KIICE, vol. 23, no. 5, pp. 574- 580, 2019. google schola D. G. Hwang, H. Park, J. H. Park, D. O. Seong, and J. S. Yoo, “Moving object tracking scheme based on polynomial regression prediction in sparse sensor networks,” The J. Korea Contents Assoc., vol. 12, no. 3, pp. 44-54, 2012. google schola J. Luo, Z. Zhang, C. Liu, and H. Luo, “Reliable and cooperative target tracking based on WSN and WiFi in indoor wireless networks,” in IEEE Access, vol. 6, pp. 2169- 3536, 2018. google schola

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