초록
사물인터넷 (IoT)과 같은 미래 망에서, 컴퓨팅 기기의 수는 기하급수적으로 증가할 것으로 예상되고, 각 사물들은 서로 통신하고 스스로 정보를 획득한다. 사물 인터넷 응용에 대한 관심 증가로 사물통신 (M2M)과 같은 기회적 애드혹 망에서 데이터를 전달하는 방송은 중요한 기술이다. 그리고 IoT를 위한 분산 망에서, 노드들의 에너지 효율성은 망 성능에서 중요한 요인이다. 이 논문에서, 우리는 전송 노드의 에너지 충전률, 사본 밀도 비율 그리고 송 수신 노드간의 거리률에 기초한 퍼지 논리에 따라 확률적으로 데이터를 전파하는 퍼지 논리 기반 멀티홉 방송 알고리즘 FPMCAST를 제안한다. 제안하는 FPMCAST에서, 추론 엔진은 입 출력 매개변수를 입 출력 소속 함수로 사상하는 27개의 if-then 규칙들로 구성된 퍼지 규칙 베이스에 기초한다. 퍼지 시스템의 출력은 재방송 확률에 대한 퍼지 집합을 정의하고, 그 퍼지 집합으로부터 수치 결과를 추출하기 위하여 비 퍼지화가 사용된다. 여기서 퍼지 집합을 비 퍼지화하기 위하여 무게중심법이 사용된다. 그리고 모의실험을 통하여 제안하는 FPMCAST의 성능을 평가한다. 모의실험으로부터, 우리는 제안하는 FPMCAST 알고리즘이 플러딩 알고리즘과 가시핑 알고리즘 보다 우수함을 입증하였다. 특히, FPMCAST 알고리즘은 각 노드의 잔여 에너지를 균등하게 소비하기 때문에 더 긴 망 수명을 갖는다.
In the future network such as Internet of Things (IoT), the number of computing devices are expected to grow exponentially, and each of the things communicates with the others and acquires information by itself. Due to the growing interest in IoT applications, the broadcasting in Opportunistic ad-hoc networks such as Machine-to-Machine (M2M) is very important transmission strategy which allows fast data dissemination. In distributed networks for IoT, the energy efficiency of the nodes is a key factor in the network performance. In this paper, we propose a fuzzy logic based probabilistic multi-hop broadcast (FPMCAST) algorithm which statistically disseminates data accordingly to the remaining energy rate, the replication density rate of sending node, and the distance rate between sending and receiving nodes. In proposed FPMCAST, the inference engine is based the fuzzy rule base which is consists of 27 if-then rules. It maps input and output parameters to membership functions of input and output. The output of fuzzy system defines the fuzzy sets for rebroadcasting probability, and defuzzification is used to extract a numeric result from the fuzzy set. Here Center of Gravity (COG) method is used to defuzzify the fuzzy set. Then, the performance of FPMCAST is evaluated through a simulation study. From the simulation, we demonstrate that the proposed FPMCAST algorithm significantly outperforms flooding and gossiping algorithms. Specially, the FPMCAST algorithm has longer network lifetime because the residual energy of each node consumes evenly.