Situation-Aware Network Detection and Reactive Response in Wireless Sensor Networks

Abstract

In this thesis, we consider the problem of reactive response strategy through situation-aware network detection in wireless sensor networks. These networks monitor environmental data or system by collecting detection events in the central server. Based on sensing data, we can improve the overall efficiency or prevent accidents with responsive data processing. Therefore, we propose the framework of an appropriate network coverage and supplementation method with its purpose. Our thesis consists of the following two researches in the perspectives of indoor and outdoor network: (1) deployment problem of distributed patrols for indoor building defense to maximize the probability of caching multiple intruders, while minimizing the travel distance which patrols reach the intruder position, and (2) network reconstruction problem using UAVs where stationary ad-hoc networks are severely damaged in a post-disaster scenario. In our intruder defense problem, the patrols are assisted by collected information by a network of binary proximity sensors installed in the building. We claim that learning even common movement sub-patterns that originate due to the constrained physical environment helps to find likely locations of intruders. We use a series of binary sensor detection events to infer future trajectories. For a given set of detectable nodes on the inferred movements, we aim to find the optimal patrol dispatch node location with high exposure to intruders’ future appearance using the limited number of patrols, ideally fewer than the intruders. At the same time, we also tries to reduce the travel distance from patrols from their current locations to dispatched locations in order to prevent possible crime and perform responsive defense. This research evaluates detection accuracy by varying the number of intruders, robustness against missing events, and responsiveness compared to a practical baseline counterpart through real-world system experiments. The other research has the main objective to repair network by supplementing aerial wireless links into the stationary network to reconnect isolated ground networks each other with a limited number of UAVs. We propose a distributed motion planning algorithm that guarantees complete coverage to probe network connectivity from the air over stationary networks, while reducing duplicate coverage with other UAVs. Given the collected local connectivity information over region of interest, we deploy UAVs as relays into the locations of network hole to repair network-wide data delivery most effectively. Simulation results show that our network traversing algorithm outperforms a multi-agent exploration algorithm Ants in terms of complete coverage time, travel distance, and duplicate coverage. Also, our deployment optimization enhances network-wide routing performance.;본 논문은 무선센서네트워크에서 네트워크 상황인지를 통한 전략적인 대응 방안에 대해 연구한다. 무선센서네트워크는 중앙 서버에서 센서 감지 정보를 수집함으로써 환경적, 지리적인 시스템 상황을 지속적으로 모니터링 할 수 있다. 이렇게 수집된 정보를 이용해 즉각적인 데이터 처리로 발생 가능한 사고에 대응하거나 전체적인 효율성을 향상시키는 방향으로 활용되고 있다. 본 논문은 각 네트워크의 구성 목적에 맞는 적절한 네트워크 활용 및 보완 방안에 대한 알고리즘을 제안한다. 크게 무선센서네트워크 환경을 실내와 실외의 관점에서 2가지 연구를 제시한다. (1) 실내 빌딩 보안을 목적으로 다수의 침입자를 잡을 수 있는 가능성을 최대화할 수 있는 분산적인 경비인력 배치문제를 다룬다. (2) 실외 재난상황 대처를 목적으로 일부 파괴된 애드혹 네트워크(Stationary Ad-Hoc Network)를 무인비행체를 통해 복구하는 방안을 제안한다. 우선 침입자 보안 문제에서는, 빌딩에 설치된 움직임 감지 센서(Binary Proximity Sensor)에 의해 구성된 네트워크에서 수집된 정보를 바탕으로 경비인력 배치문제를 풀게 된다. 본 연구는 빌딩의 제약적인 이동 경로로 인해 여러 움직임 패턴을 학습시킨 정보가 침입자의 위치를 찾는 데에 충분히 활용될 수 있다고 주장한다. 따라서 연속적으로 센서 감지 정보가 확인되었을 때, 학습된 데이터를 바탕으로 미래 침입자 경로를 예측한다. 침입자의 유추된 미래 경로가 확률적으로 주어지면 제한된 경비인력의 수로 침입자가 나타날 가능성이 가장 높은 위치로 최적화 배치시킨다. 동시에 현재 경비 위치로부터 배치 위치로의 이동 경로를 최소화해 사전 범죄 예방과 즉각적인 시간 반응성을 최대로 만들게 된다. 본 연구는 실제 시스템에 센서네트워크 환경을 구축해 침입자의 수, 센싱 정보 삭제율을 변화시키면서 제안한 침입자 경로 예측 알고리즘의 정확성을 평가하였고, 현실적인 비교대상을 통해 성공적인 보안 성능을 검증할 수 있었다. 다음은 재난 상황으로 고립된 지상네트워크를 무인비행체에 의해 형성된 공중의 무선링크로 연결함으로써 네트워크 복구를 목적으로 한다. 본 연구는 다중 무인비행체 사이의 중복 비행 구간은 줄이면서 전체적인 네트워크 연결도를 파악하기 위한 전 관심지역의 탐색이 가능하게 하는 분산 비행 알고리즘을 제안한다. 수집한 관심지역의 연결도 정보를 기반으로 무인비행체를 전체적인 네트워크 데이터 전달율을 효율적으로 복구시킬 수 있는 위치를 찾아 중간 매개체로써 배치시킨다. 본 연구의 시뮬레이션 결과, 전체 네트워크 비행 시간과 이동 거리, 중복 구간에 대한 요소를 multi-agent 탐색 Ants 알고리즘과의 비교 성능 평가를 통해 효율적인 네트워크 탐색 알고리즘을 제안했음을 검증할 수 있었다. 또한, 무인비행체 최적화 배치 알고리즘이 전체 네트워크 라우팅 성능 향상에 기여했음을 확인하였다.