우리는 센서 네트워크의 전체적인 수명을 최대화하기 위한 라우팅 알고리즘을 제안한다. 우리는 매우 복잡한 환경의 센서네트워크를 대상으로 한다. 복잡한 환경은 빌딩 내부 또는 복잡한 도심에 센서 네트워크가 배치될 수 있다는 점에서 실생활에 바로 적용 가능한 환경이다. 복잡한 환경에서는 한정된 공간에 많은 장애물이 놓이기 때문에 장애물들 사이에 낀 좁은 공간들이 있다는 특징을 가진다. 좁은 공간에 놓인 센서 노드는 매우 빈번히 라우팅 경로로 선택되기 때문에 에너지 소비가 많이 예상된다. 이러한 연결노드(relay node)는 주변에 자신이 수행하는 역할을 대신해줄 대안의 노드가 적기 때문에 에너지 고갈 시 네트워크 분할(partition)의 문제로 이어질 수 있다. 네트워크 분할은 네트워크에 다른 센서 노드들의 에너지가 아직 충분하다 할지라도 분할로 인해 데이타를 전송할 수 없는 문제를 야기한다. 따라서 우리의 목적은 이러한 문제를 해결하기 위하여 네트워크 분할과 직결된 연결노드의 에너지를 고려하여 네트워크가 최대한의 수명을 가질 수 있게 하는 라우팅 프로토콜을 제한한다. 우리가 제안하는 라우팅 알고리즘은 크게 가중 그래프(weighted graph)를 통한 네트워크 추상화(abstraction)과정과 에너지 추정(estimation) 알고리즘을 거친다. 가중 그래프는 전체 토폴로지를 고려하여 목적지까지 이르는 모든 길에 대한 정보를 알려주고, 에너지 추정 알고리즘을 통해 추가적인 통신 비용 없이 라우팅 정보를 유지할 수 있다. 본 논문에서는 전체적 지형의 추상화된 정보를 기반으로 사용 빈도가 높은 노드의 에너지를 관찰, 보호함으로써 전체적인 네트워크의 수명을 연장 및 라우팅 복잡도를 낮추는 라우팅 프로토콜을 제안한다.
최근 한정된 에너지를 기반으로 동작하는 센서 네트워크 환경에서 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 대표적인 연구로써 이벤트 발생 여부에 따른 노드의 가변 센싱 및 전송 기법의 경우, 특정 노드에서 네트워크 혼잡을 야기하여 전송 패킷의 손실 및 전송 모듈의 과다 사용으로 인한 네트워크의 수명이 감소하게 된다. 이를 해결하기 위해, 유전자 알고리즘을 기반으로 네트워크 패킷을 주변 노드로 분산시키는 TARP가 제안되었다. 하지만 TARP의 경우, 유전자 알고리즘의 핵심 단계인 적합도평가에서 사용되는 적합도 함수에 인접 노드의 평균 데이터 전송량 및 데이터 분산만을 고려하여 트래픽을 분산하기 때문에, 전체 네트워크 수명에 대한 추가적인 고려가 필요하다. 제안하는 기법은 적합도 평가에서 잔여 에너지량 및 단일 노드의 데이터 전송량을 추가적으로 고려함으로써, 보다 효율적인 트래픽 분산을 수행하여 네트워크 수명을 증가시킨다. 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 평균 27% 이상의 네트워크 수명의 향상을 보였다.
유선망과 기지국을 가지고 있지 않은 이동 노드들로만 구성되어 있는 Ad-hoc 네트워크는 여러 가지 제약을 가지고 있다. 그 중에서 가장 큰 제약이 배터리에 저장된 한정된 에너지에 의존한다는 것이다. Ad-hoc 네트워크에 참여하는 노드 중 특정 모바일 노드가 배터리의 에너지를 모두 소비하게 되면 그 노드는 더 이상 네트워크에 참여할 수 없게 된다. 이렇게 에너지를 모두 소비한 노드들이 증가하게 되면 네트워크는 두개 이상으로 나눠지게 된다. 이러한 문제를 해결하기위해 노드의 에너지소비절약 뿐만 아니라 네트워크 전체 수명연장을 위한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이동 Ad-hoc 네트워크의 라우팅 프로토콜인 AODV를 개선하여 각 노드의 에너지를 고려하고, 평균값 에너지를 이용하여 전체 네트워크의 수명연장을 위한 연구를 하였다. NS-2(Network Simulator 2) 시뮬레이터를 이용한 성능평가를 통하여 제안된 AODV 프로토롤(New-AODV)이 더 향상된 네트워크 수명을 가진다는 것을 알 수 있었다.
무선 센서 네트워크는 특정지역에 센서 노드를 설치하여 주변 정보 또는 특정 목적의 데이터를 수집하고, 그 정보를 수집하는 싱크(Sink)로 구성되어 있다. 무선 센서 네트워크의 수명은 망을 구성하는 센서 노드의 베터리 소비에 따라 수명이 결정 되고 하나의 노드가 죽기 시작하면서부터 급격하게 센서 노드의 베터리 소비가 커져 빠르게 죽는다. 무선 센서 네트워크를 구성하는 센서노드는 라우팅, 센싱을 수행하기 때문에 베터리 소비에 많은 부담을 가지고 있다. 본 논문은 무선 센서 네트워크의 대표적 클러스터링 기반 라우팅 기법인 LEACH(Low - Energy Adaptive Clustering Hierarchy)프로토콜에 SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 센서노드의 균형적인 베터리 소비로 망을 효율적으로 관리하고 망의 수명을 개선 할 수 있는 방법을 제안 한다. 이러한 센서 노드의 균형적인 베터리 소비로 무선센서 네트워크의 수명을 개선 한다. 실험결과 기존의 LEACH 프로토콜보다 우수한 성능을 보인다.
무선 센서 네트워크에서 통신 행위는 라우팅과 브로드캐스팅의 두 가지 형태로 특징지어질 수 있으며, 이중 브로드캐스팅은 효과적인 경로 탐색 및 패킷 전달을 위해 사용된다. 그러나 브로드캐스팅은 패킷의 중복 전달로 인한 에너지의 과소비로 네트워크의 수명을 단축시킨다. 본 논문에서는 2-hop 이웃노드 정보를 이용하는 Dominant Pruning 방식을 기반으로 중복된 포워드 노드를 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘이 포워드 노드 수 및 네트워크 수명 면에서 우수한 성능을 나타냄을 시뮬레이션을 통해 입증하였다.
센서 네트워크는 지정된 지역 내에서 흩어져 있는 센서 노드들에 의해 주변 현상을 감지하여 싱크 노드로 전송한다. 하지만, 센서 노드들은 제한된 배터리 용량을 가지기 때문에 영구적인 수명을 보장할 수 없다. 따라서 에너지 효율적인 라우팅을 통한 네트워크 수명의 최대화가 매우 중요하다. 이 논문에서 우리는 클러스터 기반의 효율적인 데이터 전송 라우팅 프로토콜을 제안한다. 이 프로토콜은 여러 개의 유동성 싱크가 존재하는 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 데이터 전송을 지원한다. 기존의 제안된 클러스터 기반의 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜(CBPER)은 위와 같은 네트워크 환경에서 두 계층 데이터 전송 라우팅 프로토콜(TTDD)의 단점인 과도한 컨트롤 패킷 사용을 보완하여 제안되었다. 하지만, 데이터 전송 과정에서 최적의 경로로 전송하지 않기 때문에 네트워크의 에너지를 효율적으로 사용하지 않는다. 이에 본 논문에서는 클러스터 기반의 효율적인 데이터 전송 라우팅 프로토콜을 기반으로 데이터 전송 경로를 최적 경로로 선택하여 데이터를 전송함으로서 센서 노드들의 배터리 소모를 줄이고 전체 네트워크의 수명을 연장시킨다. 제안한 프로토콜과 CBPER의 비교 실험을 통해 제안한 프로토콜의 성능이 더 에너지 효율적임을 검증한다.
무선 센서 & 액터 네트워크(WSAN)와 같이 다수의 베이스 노드가 존재하거나 베이스 노드의 이동성이 큰 센서 네트워크에서 최소 Wiener수 신장 트리(MWST)기반 라우팅 방법은 최소 신장 트리(MST)기반 라우팅 방법에 비해 패킷 전송 거리가 짧고 전력 소모가 적다. 하지만 주어진 그래프로부터 최소 Wiener 수 신장 트리를 찾는 문제는 NP-hard 문제이고 최소 신장 트리에 비해 네트워크 수명이 짧은 단점이 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하고자 Wiener 수 적응도, 네트워크 수명 적응도, 차수 적응도 등을 동시에 고려한 다목적 유전자 알고리즘을 설계하고 네트워크 전체 전력 소모를 크게 증가시키지 않으면서도 네트워크의 수명을 Wiener 수 적응도만을 사용했을 때 보다 연장시킴을 실험을 통해 보인다.
본 논문은 무선 센서 네트워크의 에너지 효율적인 운영을 위해 무선 센서 네트워크 환경에 적합한 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 제안한다. LEACH 와 같은 기존의 확률 모델 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘들은 각 라운드마다 클러스터 헤드로 선출될 확률과 라운드 횟수 등을 바탕으로 클러스터 헤드를 선출한다. 그러나 이와 같은 방법은 각 노드의 상황을 고려하지 않아 네트워크의 수명을 단축시킬 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 각 센서 노드의 에너지 및 노드 분포 상황을 고려하여 클러스터 헤드를 선출해야 한다. 하지만 실제 무선 센서 네트워크 환경에서는 클러스터 헤드 선출을 위해 정확한 정보를 수집하고 이를 계산하는데 있어 큰 오버헤드가 발생하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 정보 수집 및 계산에 있어서 오버헤드를 줄이고 네트워크의 수명을 극대화하기 위하여 퍼지 논리를 이용한 퍼지 논리 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 제안한다. Matlab 을 통한 시뮬레이션 결과 LEACH 에 비해 퍼지 논리 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 이용했을 경우 네트워크 수명이 약 16.3% 향상되었다.
무선 센서 네트워크의 각 센서 노드는 배터리 기반의 제한된 에너지로 동작하기 때문에 무선 센서 네트워크에서의 효율적인 에너지 사용에 많은 연구가 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크의 수명을 연장하기 위해서는 무선 센서 네트워크에 존재하는 각 센서 노드들의 전력소비를 줄이는 것도 필요하지만 센서 노드들의 균일한 에너지 소비를 유도하여 가능한 많은 노드들이 생존하는 것이 망의 수명에 더욱 중요한 요인이 된다. 본 논문에서는 클러스터링 기반 라우팅 프로토콜인 LEACH를 기반으로 각 노드의 잔이 에너지를 고려하여 전체 노드의 균형적인 에너지 소모를 유도하는 클러스터 헤드 선정 알고리즘을 제안한다. 제안한 프로토콜에 대해서 시뮬레이션을 기반으로 네트워크 수명에 대한 분석을 수행하였다. 제안한 프로토콜은 심각한 오버헤드나 성능저하 없이 효과적으로 네트워크 수명을 연장하였다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network : WSN)는 저가의 소형 센서를 활용해서 무선으로 사용되기 때문에 제한된 배터리 전력을 가지고 있다. 배터리를 교체할 수 없으므로 센서 노드의 수명은 배터리의 수명과 직결되므로 전력을 효율적으로 사용하여 네트워크의 수명을 극대화해야 한다. 본 연구에서는 대표적인 에너지 효율적 라우팅 프로토콜인 PEGASIS(: Power-Efficient Gathering in Sensor Information System)를 기반으로 싱크 노드로부터의 거리에 따라 계층화하여 하나의 체인이 아닌 다중 체인을 구성하는 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 노드 간 전송 거리를 줄여서 불필요한 에너지 소모를 막아 네트워크 수명을 높일 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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