초록
센서 네트워크는 많은 센서 노드들이 환경 정보를 수집하는 이벤트 기반의 네트워크 시스템이다. 에너지를 효율적으로 사용하기 위해, 센싱 주기를 길게 하며 특정한 이벤트가 발생한 경우에는 짧은 주기로 센싱하여 전송한다. 이러한 센서 네트워크 환경에서 지역적인 이벤트 발생은 네트워크의 혼잡을 야기하여 중요한 정보의 손실이 일어날 수 있으며, 과다한 전송 모듈의 사용으로 네트워크의 수명이 단축될 수 있다 본 논문에서는 지역적인 이벤트가 발생하여 네트워크 트래픽이 증가할 때, 트래픽이 집중된 노드의 트래픽을 분산하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 흔잡 제어 기법(CCGA)을 제안한다. CCGA는 트래픽이 집중된 노드의 자식 노드들로부터 주변 노드들의 정보를 수집하고 유전자 알고리즘을 수행하여 포워딩노드를 선택하고 트래픽을 분산시킨다. CCGA의 유전자 알고리즘은 주변 노드들의 데이터 전송률을 염색체로 표현하였다. 이벤트 발생 지역 주변노드들의 데이터 전송률이 고르게 분포될 수 있도록 이벤트 발생지역 노드들의 전송률 평균과 표준편차를 이용한 적합도 함수를 설계하였다. 실험을 통하여 CCGA 알고리즘이 센서 노드들의 데이터 전송률을 균등하게 유지시키며 이러한 결과가 특정 노드의 전력 소모 집중을 방지함을 보인다. 이러한 결과는 센서 네트워크의 신뢰성 있는 데이터 전송을 보장하며 센서 네트워크의 수명 연장에 기여한다.
Wireless sensor network is based on an event driven system. Sensor nodes collect the events in surrounding environment and the sensing data are relayed into a sink node. In particular, when events are detected, the data sensing periods are likely to be shorter to get the more correct information. However, this operation causes the traffic congestion on the sensor nodes located in a routing path. Since the traffic congestion generates the data queue overflows in sensor nodes, the important information about events could be missed. In addition, since the battery energy of sensor nodes exhausts quickly for treating the traffic congestion, the entire lifetime of wireless sensor networks would be abbreviated. In this paper, a new congestion control method is proposed on the basis of genetic algorithm. To apply genetic algorithm, the data traffic rate of each sensor node is utilized as a chromosome structure. The fitness function of genetic algorithm is designed from both the average and the standard deviation of the traffic rates of sensor nodes. Based on dominant gene sets, the proposed method selects the optimal data forwarding sensor nodes for relieving the traffic congestion. In experiments, when compared with other methods to handle the traffic congestion, the proposed method shows the efficient data transmissions due to much less queue overflows and supports the fair data transmission between all sensor nodes as possible. This result not only enhances the reliability of data transmission but also distributes the energy consumptions across the network. It contributes directly to the extension of total lifetime of wireless sensor networks.
