Dynamic Rectangle Zone-based Collaboration Mechanism for Continuous Object Tracking in Wireless Sensor Networks

센서 네트워크에서 연속적인 개체 추적을 위한 동적 직사각형 영역 기반 협동 메커니즘

  • 박보미 (충남대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이의신 (충남대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김태희 (충남대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 박호성 (충남대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이정철 (충남대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김상하 (충남대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2009.08.15

Abstract

Most existing routing protocols for object detection and tracking in wireless sensor networks concentrate on finding ways to detect and track one and more individual objects, e.g. people, animals, and vehicles, but they do not be interested in detecting and tracking of continuous objects, e.g., poison gas and biochemical. Such continuous objects have quite different properties from the individual objects since the continuous objects are continuously distributed across a region and usually occupy a large area, Thus, the continuous objects could be detected by a number of sensor nodes so that sensing data are redundant and highly correlated. Therefore, an efficient data collection and report scheme for collecting and locally aggregating sensing data is needed, In this paper, we propose the Continuous Object Tracking Mechanism based on Dynamic Rectangle Zone for detecting, tracking, and monitoring the continuous objects taking into account their properties.

센서 네트워크에서 개체 검출과 추적에 관한 기존 라우팅 프로토콜들은 사람, 동물, 차량 등과 같은 하나 또는 그 이상의 단일(individual) 개체들에 대한 검출과 추적을 하기 위한 방법에만 관심을 가질 뿐, 독가스, 생화학물질 등과 같은 연속적인 개체들을 검출하고 추적하는 프로토콜들은 많지 않다. 이러한 연속적인 개체들은 어느 지역에 계속적으로 분산되어 있고, 광범위한 지역을 차지한다는 점에서 단일 개체들과 차이가 있다. 따라서 많은 센서 노드들에 의해 검출되고 센싱되는 데이터들은 중복적이고 서로 깊이 관련되어 있다. 그러므로 지역적으로 센싱 데이터를 수집하고 통합하여 데이터를 보고하기 위한 효율적인 방안이 필요하다. 본 논문에서 우리는 연속적인 개체들을 검출, 추적하고 모니터링(monitoring)하기 위한 동적인 직사각형 영역에 기반한 연속적인 개체 추적 방안을 제안한다. 제안된 방안은 하나의 연속된 개체가 차지한 지역이 포함된 동적인 직사각형 영역을 구성하고, 영역에서 하나의 대표 노드가 연속된 개체를 검출하는 센서 노드들로부터 센싱 데이터를 수집하고 통합한다.

Keywords

References

  1. I.F. Akyildiz, W. Su, Y. Sankarasubramaniam, and F. Cayirci, “Wireless sensor networks: A survey,” Computer Networks, vol.38, no.4, pp.393-422, Mar. 2002 https://doi.org/10.1016/S1389-1286(01)00302-4
  2. M. Chu, H. Haussecker, and F. Zhao, “Scalable information-driven sensor querying and routing for ad hoc heterogeneous sensor networks,” Inter-national Journal of High Performance Computing Applications, vol.16, no.3, pp.90-110, 2002 https://doi.org/10.1177/10943420020160030901
  3. W. Zhang and G. Cao, “DCTC: Dynamic Convoy Tree-Based Collaboration for Target Tracking in Sensor Networks,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol.3, pp.1689-1701, Sep. 2004 https://doi.org/10.1109/TWC.2004.833443
  4. X. Ji, H. Zha, J. Metzner, and G. Kesidis, “Dynamic Cluster Structure for Object Detection and Tracking in Wireless Ad-Hoc Sensor Networks,” IEEE International Conference on Com-munications, June 2004 https://doi.org/10.1109/ICC.2004.1313265
  5. K. Chintalapudi and R. Govindan, "Localized edge detection in sensor fields," IEEE International Conference on Communications Workshop on Sen-sor Network Protocols and Applications, April 2003 https://doi.org/10.1109/SNPA.2003.1203357
  6. J. Albowitz, A. Chen, and L. Zhang, "Recursive Position Estimation in Sensor Networks," IEEE International Conference on Network Protocols, 2001
  7. Scalable Network Technologies, Qualnet, [online] available: http://www.scalable-networks.com
  8. J. Polastre, R. Szewczyk, and D. Culler, "Telos: Enabling Ultra-Low Power Wireless Research," IEEE Information Processing in Sensor Networks, April 2005 https://doi.org/10.1109/IPSN.2005.1440950