Recurrent Neural Network-Based Optimal Sensing Duty Cycle Control Method and Apparatus for Wireless Sensor Networks

A recurrent neural network-based optimal sensing duty cycle control method and device in a wireless sensor network are provided. The recurrent neural network-based optimal sensing duty cycle control device in a wireless sensor network provided in the present invention comprises: a data generation unit that generates data for recurrent neural network learning by creating a virtual digital twin using the location of a sensor node for object detection and information on an object movement model detected through the sensor node; a duty cycle calculation unit that calculates a duty cycle mode depending on the moving direction and speed of the object detected through the sensor node; and a recurrent neural network learning unit that predicts an optimal duty cycle mode using the calculated duty cycle mode, whether the object is detected through the sensor node, and the location of the sensor node. Accordingly, object tracking accuracy can be improved. 무선 센서 네트워크에서 순환 신경망 기반의 최적의 센싱 듀티 사이클 조절 방법 및 장치가 제시된다. 본 발명에서 제안하는 무선 센서 네트워크에서 순환 신경망 기반의 최적의 센싱 듀티 사이클 조절 장치는 객체 감지를 위한 센서 노드의 위치 및 센서 노드를 통해 감지되는 객체 이동 모델의 정보를 이용하여 가상의 디지털 트윈을 생성하여 순환 신경망 학습을 위한 데이터를 생성하는 데이터 생성부, 상기 센서 노드를 통해 감지되는 객체의 이동 방향 및 속력에 따른 듀티 사이클 모드를 계산하는 듀티 사이클 계산부 및 상기 계산된 듀티 사이클 모드 및 센서 노드를 통한 객체 감지 여부 및 센서 노드의 위치를 이용하여 최적의 듀티 사이클 모드를 예측하는 순환 신경망 학습부를 포함한다.