무선 센서 네트워크는 많은 수의 노드들로 구성되어 있고 각각의 노드들은 네트워크 일정 범위 안에 가깝게 또는 멀리 배열되어져 있다. 각각의 노드들의 수명은 전체 센서 네트워크의 수명에 중요하게 작용한다. 이러한 노드들은 네트워크 토플로지에서 배터리를 사용되고 이 배터리는 현실상 충전과 교체가 거의 불가능하므로 우리는 배터리의 에너지를 최대한 효율적으로 사용해야 한다. 효율적인 에너지 사용은 전체 센서 네트워크의 수명을 늘려주고 임무를 완수하게 해 준다. 이 논문에서는 지리 정보를 바탕으로 이루어진 센서 네트워크에서의 노드들의 효율적인 에너지 소비를 위한 라우팅 알고리즘을 제안한다. 지리 정보를 바탕으로 한 알고리즘 중 GAF(Geographic Aladaptive Fidelity) 알고리즘을 기반으로 보다 더 에너지를 효율적으로 소비하는 Improved GAF를 제안한다. GAF 알고리즘은 한 좌표(gird)당 자기 위치를 알고 있는 한 노드들이 라우팅을 유지하면서 필요 혀는 노드들은 sleeping mode로 전환하여 동등하게 에너지 소비하여 에너지를 보전한다. Improved GAF는 한 좌표당 하나의 센서노드가 아닌 두 개 이하의 센서 노드가 작동하여 기존의 GAF 알고리즘보다 최대 50%까지 에너지 낭비를 막을 수 있다. 따라서 각각의 노드들의 효율적인 에너지 소비로 인하여 전체 센서 네트워크의 수명도 늘어난다. 또한 모바일 싱크가 이동을 하였을 때, 전체 네트워크 라우팅 프로토콜이 아닌 지역적인 라우팅 프로토콜만 재구성하여 에너지 효율적인 데이터 수집 기법을 제안한다.
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 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.
센서 네트워크는 어떤 현상을 감지하기 위해서 관찰 지역 내에 뿌려진 센서 노드들로 구성된다. 각 센서 노드들의 수명은 전체 센서 네트워크의 수명에 큰 영향을 미친다. 하나의 센서 노드가 배터리수명을 다하여 죽게 되었을 때 이는 센서 네트워크의 분할을 가져 올 수도 있다. 각 센서 노드들의 수명은 각 노드들의 배터리 용량에 달려있다. 그러므로 네트워크에 있는 모든 센서 노드들이 공평하게 오래 사는 것이 전체 네트워크의 수명을 길게 하는 것이다. 이 논문에서 우리는 클러스터 기반의 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜을 제안한다. 이 프로토콜은 여러 개의 유동성 싱크가 존재하는 센서 네트워크에서 효율적인 데이타 전송을 지원한다. 기존의 제안된 Directed Diffusion과 두 계층 데이타 전송 라우팅 프로토콜(TTDD)은 다수의 유동성 싱크와 다수의 소스가 존재하는 네트워크를 지원하기 위해서 많은 컨트롤 패킷들을 네트워크에 플러딩해야 한다. 이는 센서노드들의 많은 배터리 소모를 야기 시킨다. 이에 본 논문에서는 센서 노드가 자신의 위치를 알뿐만 아니라 변경하지 않는다는 사실을 이용하여 하나의 영구적인 그리드 구조를 만들어 네트워크에 플러딩 되는 컨트롤 패킷의 수를 줄인다. 이는 센서 노드들의 배터리 소모를 줄이고 전체 네트워크의 수명을 연장시킨다. 제안한 라우팅 프로토콜의 성능평가를 위해서 두 계층 데이타 전송 라우팅 프로토콜과 비교 분석하였다. 결과는 제안한 라우팅 프로토콜이 두 계층 데이타 전송 라우팅 프로토콜 비해서 더 에너지 효율적이라는 결과를 보여준다.
이동 애드혹 네트워크 (Mobile Ad-hoc Network, MANET)에서 단말은 제한된 배터리 에너지로 통신하게 된다. 따라서 주어진 배터리를 효율적으로 사용하여 통신하는 방법이 중요하다. 본 논문에서는 기존의 에너지를 고려한 라우팅 방법에 대한 연구를 소개하고 MANET에서 쓰이는 라우팅 프로토콜의 경로 선택 방법을 수정하여 단말의 최대 소모 에너지를 최적화하는 라우팅 방안 (Minimize the Maximum Used Power Routing, MMPR)을 제안한다. 기존의 애드혹 라우팅에서는 단말의 에너지는 고려하지 않고 최소 홉 수를 경로 비용 함수의 메트릭으로 사용하였지만, MMPR은 사용된 에너지를 메트릭으로 사용하여 해당 경로에 대한 비용을 계산한다. MMPR은 경로를 알고자 하는 시작 단말이 자신이 알고 있는 다른 단말의 사용 에너지 메트릭 중 최고 값을 알파로 정하고 경로 비용 계산을 시작한다. 만일 새로운 경로가 현재 알파 값보다 큰 단말을 포함하고 있다면 해당 경로는 경로 선택에서 배제될 가능성이 높아진다. MMPR의 유효성을 시뮬레이션을 통해 검증한 결과, 기존의 대표적인 에너지를 고려한 경로 선택 알고리즘인 CMMBCR과 비교하여 시간 별 최대 사용 에너지 및 시간 별 죽은 단말 개 수에서 개선된 성능을 보여주었다.
센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 제한된 용량의 배터리를 가지고 동작한다. 이러한 센서 노드들은 배터리의 양에 따라 수명이 결정되게 되므로 배터리의 효율을 늘이는 것이 센서 네트워크의 중요한 고려사항 중의 하나이다. 따라서 현재 배터리의 효율을 늘이기 위해 에너지 효율적인 라우팅 알고리즘 들이 많이 발표되고 있다. 하지만 센서 네트워크에서는 센싱 된 데이터가 베이스 스테이션으로 집중되기 때문에 베이스 스테이션 주변의 노드들은 주변 노드들이 전달되는 데이터를 베이스 스테이션으로 보내기 위해 다른 센서 노드들 보다 많은 에너지를 소비 하게 된다. 따라서 센서 네트워크의 토폴로지는 다른 무선 네트워크와 다르게 설계되어야 한다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 라이프 타임을 늘이기 위한 토플로지의 형태를 제안하여, 제안된 토폴로지에 맞는 라우팅 방법들에 대하여 얘기 한다.
무선 통신 기술의 발달과 함께 응급상황이나 전시와 같이 필요에 의해 임의의 장소에 형성되어 사용되어질 수 있는 네트워크의 필요성이 커지면서 Ad-hoc 네트워크에 관한 여러 가지 연구가 진행되고 있다. Ad-Hoc 네트워크에서는 기존의 유선 네트워크 망에서와는 달리휴대용 기기들만으로 네트워크 망이 형성이 되어있고 이때 휴대용 기기들은 대부분 배터리를 에너지원으로 사용한다. 무한대의 에너지를 갖고 있다고 볼 수 있었던 종전의 유선 네트워크에서와는 단리 배터리를 에너지원으로 사용하는 Ad-Hoc 네트워크에서는 효율적인 에너지 자원 관리가 중요한 이슈가 된다. 이에 관련된 연구의 하나로 Chang과 Tassiulas는 [1]에서 시스템 활동시간 증가에 초점을 두고 Ad-Hoc 네트워크상의 라우팅 경로를 재조정해 줌으로써 시스템의 활동 시간을 늘이는 라우팅 방법을 제안하였다. 그러나, 그들의 방법에서는 단지 데이터 전송에 사용되는 에너지의 양만을 고려한 모델로, 에어신호의 전송 에너지 사용은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 Ad-hoc 네트워크의 라우팅에 데이터 전송 뿐만 아니라 제어신호의 전송 에너지 사용을 함께 고려한 라우팅 방법을 소개한다.
다양한 환경에서 쓰이고 있는 무선 센서 네트워크 기술은 센서 노드들을 이용하여 정보 수집을 하고 있다. 하지만, 무선 센서 네트워크에서의 센서 노드들은 전력을 유선으로 공급받는 것이 아니라, 제한적인 배터리 용량을 사용하기 때문에 효율적인 배터리 관리가 필요하다. 무선 센서네트워크에서는 이러한 센서 노드들의 에너지 효율을 향상시키기 위해서 현재까지 수많은 라우팅 기법들이 제안되어 왔다[1]. 그중에서 보다 에너지 효율적인 기법인 PEGASIS 기법을 이용하여, PEGASIS기법이 가지고 있는 단점과 그 내용을 보완한 방법을 제시하려한다. 제안된 기법은 기존의 클러스터 기반에서 PEGASIS 기법을 이용하는 방법으로 구성하였다. 이로 인해 기존에 제안되었던, LEACH, LEACH-C, PEGASIS와 비교하였을 때, 센서 노드들의 수명이 전체적으로 증가할 것으로 보고 있다.
Ad-hoc 네트워크는 기존의 유선 네트워크와 달리 여러 가지 제약을 갖고 있다. 그 중에서 가장 큰 제약은 배터리에 저장된 한정된 에너지에 의존해서 동작한다는 것이다. 어떤 모바일 노드가 배터리에 저장된 에너지를 모두 소비하게 되면, 그 노드는 더 이상 네트워크에 참여할 수 없게 된다. 이러한 현상이 증가하게 되면 네트워크가 두 개 이상의 서브 네트워크로 분할되는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 라우팅을 통하여 에너지 소비를 좀 더 효율적으로 네트워크로 분산시키기 위한 RDRP(Request Delay Routing Protocol)와 MMRP(Max Min Routing Protocol) 프로토콜들이 제안되었다. 본 논문에서는 에너지 상태에 따라 플러딩(Flooding)을 지연시키는 RDRP 방법에 현재 형성된 라우팅 경로까지 함께 고려한 EP-AODV(AODV considering Energy and Path)를 제안한다. 또한, NS-2(Network Simulator 2) 시뮬레이터를 이용한 성능 평가를 통하여 본 논문에서 제안된 프로토콜이 좀 더 에너지 소비를 네트워크 전체로 효율적으로 분산시킨다는 것을 보일 것이다.
센서 네트워크는 일반적으로 지정된 지역 내에서 흩어져 있는 센서 노드들에 의해 주변 현상을 감지하여 싱크 노드로 전송한다. 각 센서 노드들은 요청된 질의나 사전에 지정된 질의의 결과를 주기적으로 싱크 노드로 전송한다. 하지만, 센서 노드들은 제한된 배터리 용량을 가지기 때문에 영구적인 수명을 보장할 수 없다. 따라서 중복된 데이터는 한번만 전송하거나, 대표 센서 노드가 값을 모아서 전송함으로서 네트워크 수명을 최대로 보장하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 동적으로 데이터 전송 노드를 선정하는 라우팅 트리인 동적 트리기반의 에너지 효율적인 라우팅 알고리즘(EDRT)을 제안한다. 기존에 제안된 질의 기반 라우팅 트리(QSRT)는 질의의 결과들이 싱크 노드로 전송할 때, 데이터를 부분 집계 및 패킷 합병을 유도하여 데이터 전송 횟수를 줄였다. 본 논문에서는 각 센서 노드가 부모 노드뿐만 아니라 형제 노드 간에도 데이터를 부분 집계 및 패킷 합병을 할 수 있도록 하여 데이터 전송 횟수를 줄이고, 센서 노드의 에너지 소모량도 감소시킨다. 수행된 실험의 결과는 제안된 EDRT가 QSRT보다 향상된 성능을 보여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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