무선 센서 네트워크에서의 분산 컴퓨팅 모델

Distributed Computing Models for Wireless Sensor Networks

무선 센서 네트워크는 분산처리 환경을 제공해준다. 센서 노드들은 계산 능력, 네트워크 대역폭, 전력 등이 제한된 환경에서 배치되고 스스로 네트워크를 구성하여 수집된 데이터들을 싱크노드로 전송한다. 이런 전형적인 무선 센서 네트워크에서는 네트워크 패킷들 간의 충돌이 발생하며 이로 인해 네트워크 수명이 단축된다. 클러스터링과 네트워크 내부처리는 네트워크 내부의 패킷을 줄여 문제점을 해결한다. 제한된 에너지를 가진 센서 노드가 가능한 오랫동안 동작하게 하는 것이 큰 이슈이기 때문에 많은 연구들이 에너지 절약에 중점을 두고 진행되고 있다. 하지만 본 논문에서는 프로세싱 타임라인에 기반을 둔 협력 처리 모델을 제안한다. 이 모델은 처리의 검증, 총 실행시간의 예측, 무선 센서 네트워크에서 분산 처리에 필요한 최적의 노드 개수의 결정 등을 포함한다. 제안된 모델의 정확성을 실험을 통해 나타내고, 사례 연구로 이 모델이 분산처리 어플리케이션에 사용가능함을 보인다.

Wireless sensor networks offer a distributed processing environment. Many sensor nodes are deployed in fields that have limited resources such as computing power, network bandwidth, and electric power. The sensor nodes construct their own networks automatically, and the collected data are sent to the sink node. In these traditional wireless sensor networks, network congestion due to packet flooding through the networks shortens the network life time. Clustering or in-network technologies help reduce packet flooding in the networks. Many studies have been focused on saving energy in the sensor nodes because the limited available power leads to an important problem of extending the operation of sensor networks as long as possible. However, we focus on the execution time because clustering and local distributed processing already contribute to saving energy by local decision-making. In this paper, we present a cooperative processing model based on the processing timeline. Our processing model includes validation of the processing, prediction of the total execution time, and determination of the optimal number of processing nodes for distributed processing in wireless sensor networks. The experiments demonstrate the accuracy of the proposed model, and a case study shows that our model can be used for the distributed application.