An Efficient Update of Estimation Model Using Delayed Update in Sensor Networks

센서 네트워크에서의 지연 갱신을 이용한 효율적인 예측 모델의 갱신

센서 네트워크는 많은 수의 센서들로 구성되며 물질세계와 상호작용하여 실시간 감시를 할 수 있는 큰 규모의 네트워크이다. 현실 세계의 물리적 변화를 지속적으로 감시하기 위하여 센서 네트워크에 속해 있는 각 센서들은 주기적으로 측정값을 읽어서 기지국(base station)에 전달하는 기능을 수행한다. 이러한 경우, 각 센서들의 지속적인 통신에 따른 에너지 낭비가 발생하여 센서 네트워크 전체의 수명을 단축시키게 된다. 따라서 데이터 모니터링에 있어서 예측을 통한 근사 데이터 수집을 통해 센서 네트워크의 수명을 연장하고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 그러나 현재의 예측을 통한 근사 데이터 수집은 측정값의 변화가 클수록 예측 모델의 갱신이 잦다. 따라서 본 논문에서는 지연 갱신을 이용한 효율적인 예측 모델 갱신 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 예측이 실패하였을 경우 즉시 예측 모델을 갱신하는 대신 문제가 되는 구간의 측정값들을 지연, 근사화하여 전송함으로써 예측 모델의 잦은 갱신을 방지할 수 있다.