Energy harvesting is required for uninterrupted operation of WVSNs (Wireless Visual Sensor Net-works) in many applications. Solar energy is considered one of the effective energy harvesting sources for WVSN applications. In this paper, we propose an efficient energy management scheme for solar-powered WVSNs. The proposed scheme aims to maximize the overall quality of captured video while maximizing the network operation time. Our energy management is based on the prediction of energy supply and de-mand. We predict solar energy supply and demand using information from the weather forecasting center and previous events occurrence statistics at each node. The controlling knobs for the node-level and clus-ter-level energy management are video sampling rates and transferring the energy and video data among nodes with wired links The simulation results show that the proposed method achieves higher sampling quality of video data and longer WVSN operation time by 26.66% on average (up to 33.14%) compared to the greedy energy distribution approaches.
무선 비주얼 센서 네트워크의 지속적인 동작을 위하여 에너지 획득이 필수적으로 요구된다. 그 중, 태양 에너지는 무선 비디오 센서 네트워크에서 이용될 수 있는 가장 효율적인 에너지 자원이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 태양 에너지로 동작하는 무선 비주얼 센서 네트워크에서의 효율적인 에너지 관리 방법에 대하여 제안한다. 제안한 에너지 관리 방법은 획득하는 태양 에너지와 비주얼 센서 노드의 에너지 소모를 예측하여, 전체 네트워크의 동작 시간을 보장하면서 각 센서 노드의 비디오 품질을 최대화한다. 태양 에너지는 기상청에서 제공하는 예보된 구름의 양을 이용하여 예측이 가능하며, 각 센서 노드의 사건 발생은 과거에 축적된 데이터를 바탕으로 예측한다. 노드 기반의 에너지 관리는 비디오의 추출율을, 그리고 클러스터 기반의 에너지 관리에서는 클러스터 내의 센서 노드 에너지 수요과 공급의 불균형을 해소하는 방향으로 클러스터 내부 노드 사이의 유선 연결을 이용한 데이터와 에너지 전송을 조정한다. 실제 감시 영상을 이용한 실험에서 제안한 방법은 비디오 품질을 최대화하고, 평균 24.70% (최대 31.61%) 더 향상된 네트워크의 동작 시간을 보여주었다.
