본 논문에서는 앵커 프리 방법을 이용한 FCN(Fully Convolutional Network)기반의 1단계 다중 크기 얼굴 검출기를 제안한다. 최근 대부분의 연구들은 사전 정의된 앵커를 사용하여 얼굴이 있을 만한 위치를 예측한다. 그러나 사전 정의 앵커를 이용함으로써 학습 시 하이퍼 파라미터의 설정과 추가적인 계산이 필요하다. 제안하는 방법의 핵심 아이디어는 앵커 프리 방법을 사용하여 하이퍼 파라미터를 없애고 여러 개의 특징 맵을 사용함으로써 클래스 내 불균형 문제를 완화하는 것이다. 이 방법들은 다음과 같은 효과가 있다. 첫째로 사전정의 앵커를 없앰으로써 앵커와 관련된 하이퍼 파라미터와 추가적인 계산을 피한다. 둘째로 클래스 내 불균형을 완화하기 위해 여러개의 특징 맵으로부터 얼굴을 예측한다. 정량적 평가를 통해 제안하는 방법에 따른 검출 성능을 평가 및 분석한다. FDDB(Face Detection Dataset & Benchmark) 데이터 셋의 실험 결과에서 제안하는 방법이 효과가 있음을 증명했다.
본 논문에서는 비등방성 센서 네트워크에서 노드 간 연결 정보만을 이용하여 일반노드의 위치를 찾는 다중 홉 Range-free 측위 알고리즘을 제안한다. 제안하는 측위 알고리즘에서 일반노드는 자신과 앵커노드 쌍이 이루는 최단경로의 측정 홉 수와 기대 홉 수를 비교하여 최단경로의 우회 정도를 측정하고, 우회 정도에 따라 자신으로부터 앵커노드까지의 거리를 추정한다. 일반노드는 이러한 과정을 네트워크의 모든 앵커노드 쌍에 대하여 반복하며, 획득한 거리 정보를 사용하여 위치를 추정한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 Range-free 알고리즘에 비해 적은 수의 앵커노드를 필요로 하며, 적은 통신 오버헤드를 갖는다. 마지막으로 성능평가를 위하여 MATLAB 시뮬레이션을 수행하였으며, 기존의 Range-free 측위 알고리즘에 비해 향상된 위치정확도를 보였다.
WSN에 국한하여 많은 연구가 이루어졌다. 정적 WSN에 국한된 솔루션은 모바일 WSN에 적용하기가 어렵다. 모바일 WSN에 국한된 솔루션은 네트워크에 상당한 수의 앵커 노드가 있다고 가정하고 리소스가 제한된 상황에서 이러한 솔루션은 정적 및 모바일 혼합 WSN에 적용하기가 어렵다. 앵커 노드를 사용하지 않고 정적 노드와 모바일 노드가 혼합 된 혼합형 무선 센서 네트워크에 대해 효율적이고 정확하며 신뢰할 수 있는 방법으로 국한하여 서비스를 제공 할 수 없다. 정확도는 혼합 무선 센서 네트워크에 한정하여 중요한 요소이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 앵커 노드가 없는 위치 파악의 정확성에 대한 요구를 만족시키는 방법을 제시하였다. 홉 좌표 측정은 앵커 프리 로컬화를 위한 정확한 방법이 사용됩니다. 동일한 범주의 동일한 데이터를 사용하는 다른 방법과 비교할 때 이 방법은 다른 방법보다 정확도가 좋다. 또한, 우리는 WSN에서 앵커 노드가 없는 지역적으로 낮은 통신 및 계산 비용과 같은 효율성에 대한 요구를 충족시키기 위해 최소 스패닝트리 알고리즘을 적용했다. Java 시뮬레이션 결과는 제안된 접근 방식을 질적인 방법으로 수정하고 다양한 게재 위치에서 실적을 이해하는데 도움이 된다.
DV-Hop 위치 인식 기법은 노드가 균일하게 배치된 등방성 토폴로지에서 제안된 알고리즘이다. 노드 간 거리는 홉 수에 비례해서 증가하는 환경에서 홉 당 평균 거리를 사용해서 노드 간 거리를 추정한다. 하지만, 노드의 배치가 균일하지 않아 노드 간 거리가 홉 수에 비례하여 증가하지 않는 환경에서는 DV-hop 기법의 위치 추정의 정확도는 상당히 저하된다. 본 논문에서는 노드의 배치가 불균일한 비등방성 네트워크에서도 위치 추정의 정확도를 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다. 비등방성 네트워크에서는 노드 간 경로의 형태가 곡선인 경우가 많기 때문에 노드 간의 거리 추정을 위해 필요한 홉 당 평균 거리가 홉 수 별로 다르다. 이에 제안하는 알고리즘에서는 앵커노드가 홉 수 별로 홉 당 평균 거리를 구하고, 일반 노드는 이러한 정보를 각 앵커노드로부터 전달받아, 앵커노드와 떨어진 홉 수에 따라 다른 홉 당 거리를 사용해 보다 정확하게 위치를 추정하도록 한다. 또한 시뮬레이션을 통해 DV-Hop 알고리즘과의 성능 비교를 통해 제안하는 알고리즘의 우수성을 보인다.
The distance vector-hop wireless sensor node location method is one of typical range-free location methods. In distance vector-hop location method, if a wireless node A can directly communicate with wireless sensor network nodes B and C at its communication range, the hop count from wireless sensor nodes A to B is considered to be the same as that form wireless sensor nodes A to C. However, the real distance between wireless sensor nodes A and B may be dissimilar to that between wireless sensor nodes A and C. Therefore, there may be a discrepancy between the real distance and the estimated hop count distance, and this will affect wireless sensor node location error of distance vector-hop method. To overcome this problem, it proposes a wireless sensor network node location method by modifying the method of distance estimation in the distance vector-hop method. Firstly, we set three different communication powers for each node. Different hop counts correspond to different communication powers; and so this makes the corresponding relationship between the real distance and hop count more accurate, and also reduces the distance error between the real and estimated distance in wireless sensor network. Secondly, distance difference between the estimated distance between wireless sensor network anchor nodes and their corresponding real distance is computed. The average value of distance errors that is computed in the second step is used to modify the estimated distance from the wireless sensor network anchor node to the unknown sensor node. The improved node location method has smaller node location error than the distance vector-hop algorithm and other improved location methods, which is proved by simulations.
센서 네트워크는 보통 넓은 지역에 조밀하게 센서 노드들이 분포되어 있는 형태로 구성된다. 이런 센서 노드들은 광활한 지역에 분포되는 관계로 초기에 헬기 등 기타 항공기를 이용해서 뿌려지는 것이 일반적이다. 각 센서 노드들은 특정 임무를 수행하며 획득된 정보를 자신의 위치 정보와 함께 최종 사용자에게 전달되는 형태로 운용된다. 여기서 노드들의 위치 정보가 필요하다. 본 논문은 센서 네트워크에서 헬기의 비콘 신호를 이용하여 센서 노드 사이의 거리정보를 필요로 하지 않는 알고리즘을 제안하였다. 센서 노드들은 위치를 계산하기 위해 헬기가 보내주는 주기적인 비콘 신호를 수신한다. 비콘 신호를 메모리에 저장하고 있다가 조건에 만족하는 다른 비콘 신호가 수신되면 이를 통해 자신의 위치를 추측한다. 이를 위해 본 논문에서는 기하학적 성질(현의 수직이등분)을 이용하였다. 기존에 존재하는 range-free 방식의 알고리즘과 비교 분석을 통해 제안하는 알고리즘의 정밀성을 입증하였다.
Shahzad, Farrukh;Sheltami, Tarek R.;Shakshuki, Elhadi M.
Journal of Communications and Networks
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제18권5호
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pp.796-805
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2016
In many wireless sensor network (WSN) applications, the information transmitted by an individual entity or node is of limited use without the knowledge of its location. Research in node localization is mostly geared towards multi-hop range-free localization algorithms to achieve accuracy by minimizing localization errors between the node's actual and estimated position. The existing localization algorithms are focused on improving localization accuracy without considering efficiency in terms of energy costs and algorithm convergence time. In this work, we show that our proposed localization scheme, called DV-maxHop, can achieve good accuracy and efficiency. We formulate the multi-objective optimization functions to minimize localization errors as well as the number of transmission during localization phase. We evaluate the performance of our scheme using extensive simulation on several anisotropic and isotropic topologies. Our scheme can achieve dual objective of accuracy and efficiency for various scenarios. Furthermore, the recently proposed algorithms require random uniform distribution of anchors. We also utilized our proposed scheme to compare and study some practical anchor distribution schemes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.61-80
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2018
Location information of individual nodes is important in the implementation of necessary network functions. While extensive studies focus on localization techniques in 2D space, few approaches have been proposed for 3D positioning, which brings the location closer to the reality with more complex calculation consumptions for high accuracy. In this paper, an effective range-free localization scheme is proposed for 3D space localization, and the sensitivity of parameters is evaluated. Firstly, we present an improved algorithm (MDV-Hop), that the average distance per hop of the anchor nodes is calculated by root-mean-square error (RMSE), and is dynamically corrected in groups with the weighted RMSE based on group hops. For more improvement in accuracy, we expand particle swarm optimization (PSO) of intelligent optimization algorithms to MDV-Hop localization algorithm, called PMDV-hop, in which the parameters (inertia weight and trust coefficient) in PSO are calculated dynamically. Secondly, the effect of various localization parameters affecting the PMDV-hop performance is also present. The simulation results show that PMDV-hop performs better in positioning accuracy with limited energy.
A sensor network is composed of a large number of sensor nodes that are densely deployed in a field. Each sensor performs a sensing task for detection specific events. After detecting this event, location information of the sensor node is very important. Range-based scheme of the proposed approaches typically achieve high accuracy on either node-to-node distances or angles, but this scheme have a drawback because all sensor nodes have the special hardware. On the other hand, range-free scheme provides economic advantage because of no needed hardware even if that leads to coarse positioning accuracy. In this paper, we propose a range-free localization algorithm without range information in wireless sensor networks. This is a range-free approach and uses a small number of anchor nodes and known sensor nodes. This paper develops a localization mechanism using the geometry conjecture (perpendicular bisector of a chord). The conjecture states that a perpendicular bisector of a chord passes through the center of the circle.
기존에 연구된 위치인식 기법은 자신의 위치를 알고 있는 앵커노드만을 참조하여 일반노드의 위치를 계산한다. 그 외 노드들 간 관계를 고려하지 않기 때문에 참조하는 앵커노드의 수가 부족하거나 앵커노드로부터의 거리정보가 부정확한 경우에는 실제위치와 예측위치 간 위치오차 뿐만 아니라 노드 간 상대적인 위치오차가 크다. 본 논문에서는 일반노드가 노드 간 거리정보 없이 앵커노드와 한 홉 거리의 이웃노드의 정보만을 참조하여 모든 이웃 노드와의 거리가 균등하도록 위치를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 노드가 모든 이웃노드와 균등한 거리에 위치함으로써 노드 간 상대적 위치오차와 네트워크 전체의 평균적인 위치오차를 감소시킨다. 다양한 환경에서의 모의실험을 통해서 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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