초록
센서들은 최대 관찰영역 확보, 신뢰성 있는 데이터 획득, 센서의 효율적 자원관리 등을 위하여 최적의 위치에 배치되어야 한다. 전통적인 고정형 무선 센서 네트워크에서는 미개발 지역, 군사 지역, 재난 지역 등의 경우에는 사람이 직접 센서를 배치하는 것이 불가능하다. 따라서 이러한 경우 각 센서가 이동 능력을 겸비하고 있다면 스스로 주변 센서들의 위치를 인식하고 그 정보를 활용하여 전체 영역을 관찰할 수 있다. 우리는 이전 연구를 통해 각 센서가 이웃의 위치 좌표를 통해 계산된 보로노이 다각형의 도심으로 이동하는 것이 높은 커버리지 확보에 효율적임을 보인 바 있다. 본 논문에서는 보로노이 다각형의 도심을 활용하는 방안과 전통적인 포텐셜 필드 방식에 의한 센서 움직임 방법을 접목하여 보다 향상된 자율 배치 방법을 제안한다. 또한, 시뮬레이션을 통하여 제안한 센서 자율 배치 방법이 단순하게 포텐셜 필드만을 활용하였을 때 보다 적은 이동으로 빠른 시간 안에 높은 커버리지를 확보함을 보인다.
Sensor deployment makes an effect on not only covering of the interesting area but also reliable data acquisition and efficient resource management of sensor, so that sensors must be deployed at their better place. In traditional static wireless sensor networks, however, it is impossible to deploy the sensors manually when they are distributed in unexploited, hostile, or disaster areas. Therefore, if each sensor has locomotion capability, it can re-deploy itself using the location information of neighbor sensors. In our previous study, we showed that moving sensors to the centroids of their Voronoi polygon is efficient for extending the coverage area. In this paper, we present an improved potential-field-based sensor self-deployment scheme by combining the centroid of Voronoi polygon with the traditional potential-field scheme. Simulation results show that our scheme can achieve higher coverage in shorter time and less movement than the traditional potential-field scheme.
