무선 센서 네트워크에서 인접성 정보만 가지고 두 흡 이내의 노드간의 거리를 추정하는 기법을 제안한다. 이 기법은 인접성 정보만 가지고 노드들의 위치를 측정하는 기존의 알고리즘들의 성능의 한계를 대폭 극복하게 해줄 뿐만 아니라, 두 흡 떨어진 노드간의 거리를 추정하게 해주는 최초의 방법이기도 하다. 공통 이웃의 개수를 헤아림으로써 두 노드간의 거리를 추정하는데, 이는 두 노드를 중점으로 하는 두 단위디스크의 공통면적에 공통 이웃의 개수가 비례한다는 가정을 기반으로 한다. 시뮬레이션을 통해 성능을 분석한 결과 거리추정 오차율은 10$\%$에서 20$\%$정도이다. 한편 본 방법을 분산 알고리즘으로 활용하기 위해서 필요한 메시지 개수는 겨우 노드 개수의 두 배이다
In wireless sensor networks, an estimation method is proposed for distances between nodes within two hops. The method uses only proximity information of nodes without physiccal distance measurements. It drastically improves the performance of localization algorithms based on Proximity information. In addition, it is the first method that estimates distances between nodes exactly in two hops. The distances are estimated from the number of common neighbors under an assumption that the number of common neighbors is proportional to the intersection of two unit disks centered at the two nodes. Simulation analysis shows that the estimation error is roughly from 10 to 20 percent of real distances. Meanwhile, the number of messages required by a distributed algorithm realizing this method is only two times the number of nodes.
