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센서 네트워크 시스템에 있어서,센서 노드에서 수행되는 예측 알고리즘과 동일한 예측 알고리즘을 수행하여 예측값을 획득하고, 상기 센서 노드로부터 센싱값이 수신되면, 상기 예측값을 상기 센싱값으로 업데이트하고, 상기 센싱값을 센서 데이터로 수집하고, 그렇지 않으면, 상기 센서 노드가 대표 노드인지 여부를 판단하고, 상기 센서 노드가 대표 노드이면, 상기 예측값을 센서 데이터로 수집하고, 상기 센서 노드가 대표 노드가 아니면, 상기 센서 노드가 속하는 클러스터의 대표 노드의 센싱값에 기초하여 상기 예측값을 보정하고, 보정된 예측값을 센서 데이터로 수집하는 싱크 노드;센싱을 통해 대표 노드의 센싱값을 획득하고, 상기 예측 알고리즘을 수행하여 상기 대표 노드의 예측값을 획득하고, 상기 예측 알고리즘에 따라 상기 대표 노드의 센싱값 및 상기 대표 노드의 예측값 중 적어도 하나를 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 대표 노드의 센싱값을 상기 싱크 노드로 전송하고, 상기 싱크 노드로 상기 대표 노드의 센싱값을 전송하면, 상기 대표 노드의 센싱값을 상기 대표 노드가 속하는 클러스터 내의 센서 노드들에 전송하는 대표 노드; 및센싱을 통해 센서 노드의 센싱값을 획득하고, 상기 예측 알고리즘을 수행하여 상기 센서 노드의 예측값을 획득하고, 상기 대표 노드의 센싱값을 수신하면, 상기 대표 노드의 센싱값에 기초하여 상기 센서 노드의 예측값을 보정하고, 상기 예측 알고리즘에 따라 상기 센서 노드의 센싱값 및 상기 센서 노드의 보정된 예측값 중 적어도 하나를 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 센서 노드의 센싱값을 상기 싱크 노드로 전송하는 센서 노드;를 포함하는 센서 네트워크 시스템
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제1 항에 있어서, 상기 싱크 노드는 상기 센서 노드의 센싱값 또는 상기 센서 노드의 위치에 기초하여 센서 노드들을 클러스터링하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 시스템
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제1 항에 있어서, 상기 싱크 노드는 K-means 클러스터링 방법을 이용하여 센서 노드들을 클러스터링하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 시스템
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제1 항에 있어서, 상기 대표 노드는 상기 클러스터 내의 센서 노드들 중 상기 센서 노드들의 센싱값의 평균과 가장 가까운 센싱값을 갖는 센서 노드, 상기 클러스터 내의 센서 노드들 중 위치가 가장 중앙에 있는 센서 노드, 상기 클러스터 내의 센서 노드들 중 센서 노드들 중 반응 속도가 가장 빠른 센서 노드 및 상기 클러스터 내의 센서 노드들 중 상기 싱크 노드에 의해 랜덤으로 선택된 센서 노드 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 시스템
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제1 항에 있어서, 상기 싱크 노드 및 상기 센서 노드는 상기 대표 노드의 센싱값의 변화량에 기초하여 예측값을 보정하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 시스템
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제1 항에 있어서, 상기 싱크 노드 및 상기 센서 노드는 상기 대표 노드의 센싱값의 변화량에 EWMA(Exponentially Weighted Moving Average)를 적용하여, 예측값을 보정하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 시스템
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제1 항에 있어서,상기 대표 노드는 상기 대표 노드의 센싱값을 멀티 캐스트 방식 또는 브로드 캐스트 방식으로 상기 대표 노드가 속하는 클러스터 내의 센서 노드들에 전송하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 시스템
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제1 항에 있어서, 상기 센서 노드 및 상기 대표 노드는 센싱값의 변화량이 임계값 이상이면, 상기 센싱값을 상기 싱크 노드로 전송하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 시스템
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제1 항에 있어서, 상기 센서 노드 및 상기 대표 노드는 센싱값과 예측값의 차이가 임계값 이상이면, 상기 센싱값을 상기 싱크 노드로 전송하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 시스템
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제1 항에 있어서, 상기 예측 알고리즘은 CM(Constant Measurement) 기법, LMS(Least Mean Square) 기법, RLS(Recursive Least Square) 기법, AR(AutoRegression) 기법, ARMA(AutoRegression Moving Average) 기법, ES(Exponentially Smoothing) 기법, Dual Kalman Filter 기법 및 Gaussian Process 기법 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 시스템
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센서 데이터를 처리하는 방법에 있어서,센서 노드들로부터 센서 데이터를 수집하는 싱크 노드에서, 센서 노드에서 수행되는 예측 알고리즘과 동일한 예측 알고리즘을 수행하여 예측값을 획득하는 단계;상기 싱크 노드에서, 상기 센서 노드로부터 센싱값이 수신되면, 상기 예측값을 상기 센싱값으로 업데이트하는 단계;상기 싱크 노드에서, 상기 센싱값의 업데이트에 대응하여, 상기 센싱값을 센서 데이터로 저장하는 단계;상기 싱크 노드에서, 상기 센서 노드로부터 센싱값이 수신되지 않으면, 상기 센서 노드가 대표 노드인지 여부를 판단하는 단계;상기 싱크 노드에서, 상기 센서 노드가 대표 노드이면, 상기 예측값을 센서 데이터로 저장하는 단계;상기 싱크 노드에서, 상기 센서 노드가 대표 노드가 아니면, 상기 센서 노드가 속하는 클러스터의 대표 노드의 센싱값에 기초하여 상기 예측값을 보정하는 단계; 및상기 싱크 노드에서, 상기 예측값의 보정에 대응하여, 보정된 예측값을 센서 데이터로 저장하는 단계;를 포함하는 방법
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제11 항에 있어서,상기 싱크 노드에서 상기 센서 노드들을 클러스터링하는 단계;상기 싱크 노드에서, 동일한 클러스터 내의 센서 노드들 중 대표 노드를 결정하는 단계; 및상기 싱크 노드에서, 클러스터링의 결과 및 상기 대표 노드의 결정 결과를 상기 센서 노드들에 전송하는 단계;를 더 포함하는 방법
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제12 항에 있어서,상기 클러스터링하는 단계는, 상기 싱크 노드에서, 상기 센서 노드의 센싱값 또는 상기 센서 노드의 위치에 기초하여 상기 센서 노드들을 클러스터링하는 것을 특징으로 하는 방법
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제12 항에 있어서,상기 클러스터링하는 단계는, 상기 싱크 노드에서, K-means 클러스터링 방법을 이용하여 상기 센서 노드들을 클러스터링하는 것을 특징으로 하는 방법
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제12 항에 있어서,상기 대표 노드를 결정하는 단계는, 상기 싱크 노드에서, 상기 클러스터 내의 센서 노드들 중 센서 노드들의 센싱값의 평균과 가장 가까운 센싱값을 갖는 센서 노드를 상기 대표 노드로 결정하는 것을 특징으로 하는 방법
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제12 항에 있어서,상기 대표 노드를 결정하는 단계는, 상기 싱크 노드에서, 상기 클러스터 내의 센서 노드들 중 위치가 상기 클러스터의 가장 중앙에 있는 센서 노드를 상기 대표 노드로 결정하는 것을 특징으로 하는 방법
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제12 항에 있어서,상기 대표 노드를 결정하는 단계는, 상기 싱크 노드에서, 상기 클러스터 내의 센서 노드들 중 반응 속도가 가장 빠른 센서 노드를 상기 대표 노드로 결정하는 것을 특징으로 하는 방법
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센서 데이터를 처리하는 방법에 있어서,싱크 노드로 센서 데이터를 전송하는 센서 노드에서, 상기 싱크 노드에서 수행되는 예측 알고리즘과 동일한 예측 알고리즘을 수행하여 예측값을 획득하는 단계; 상기 센서 노드에서, 센싱을 통해 센서 노드의 센싱값을 획득하는 단계; 상기 센서 노드가 속하는 클러스터 내의 대표 노드로부터 상기 대표 노드의 센싱값이 수신되면, 상기 대표 노드의 센싱값에 기초하여 상기 예측값을 보정하는 단계; 상기 센서 노드에서, 상기 예측 알고리즘에 따라 상기 센서 노드의 센싱값 및 보정된 예측값 중 적어도 하나를 비교하는 단계; 및상기 센서 노드에서, 비교 결과에 따라 상기 센서 노드의 센싱값을 상기 싱크 노드로 전송하는 단계;를 포함하는 방법
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제18 항에 있어서,상기 예측값을 보정하는 단계는,상기 센서 노드에서, 상기 대표 노드의 센싱값의 변화량에EWMA(Exponentially Weighted Moving Average)를 적용하여, 상기 예측값을 보정하는 것을 특징으로 하는 방법
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제18 항에 있어서,상기 대표 노드는 상기 대표 노드의 센싱값을 멀티 캐스트 방식 또는 브로드 캐스트 방식으로 상기 대표 노드가 속하는 클러스터 내의 센서 노드들에 전송하는 것을 특징으로 하는 방법
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