무선 센서 네트워크에서 클러스터 기반의 계층적 라우팅 프로토콜들은 모든 노드들의 수명을 균등하게 유지하여, 센서 네트워크의 수명을 최대로 연장하는 것을 목표로 하고 있다. 본 논문에서는 임계값 기반의 클러스터 헤드 교체 전략을 보인다. 이라우팅 프로토콜은 센서 노드가 클러스터 헤드의 역할을 수행하지 않으면서 최대한 오랜 시간 동안 네트워크에 참여하기 위해 필요한 에너지의 양을 임계값으로 정의하고, 한 번 클러스터 헤드로 선출된 노드는 이 값에 도달할 때 까지 클러스터 헤드의 역할을 유지하여 빈번한 헤드 교체를 방지하도록 함으로써 전체 네트워크의 에너지 효율은 물론 네트워크의 균형이 최대한 유지되도록 한다. 또한 시뮬레이션을 통해 대표적 계층적 라우팅 프로토콜인 LEACH와 네트워크의 균형 및 에너지 소모 정도를 비교하여 본 논문이 제시하는 알고리즘의 효용성을 입증한다.
사물인터넷의 하위 구조인 센서 네트워크는 센서 노드의 효율적인 배터리 사용이 중요한 요소이다. 센서노드의 배터리 사용 시간을 최대화할 수 있으면 센서 네트워크의 생존 시간도 늘어나고 사물인터넷의 신뢰도도 향상될 것이다. 이 문제에 대한 기존의 해결들은 주로 후보 노드들의 에너지 잔량에 기반하여 클러스터 헤드의 주기적 교체에 중점을 두었다. 본 연구에서는 헤드 교체 주기를 효율적으로 관리하여 네트워크의 생존 시간을 최대화하고자 한다. 제안하는 기법은 센서노드의 에너지 잔량, 위치, 밀도 등을 고려한 임계치에 기반하여 헤드를 교체하고 최초로 소멸되는 노드의 시각과 최후로 소멸되는 노드의 시각 사이의 시간을 최소화 한다. 실험 결과 제안하는 기법은 노드간의 에너지 균형과 네트워크의 생존시간을 최대화하는 것을 확인할 수 있었다.
무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 제한된 자원과 센싱 능력을 가지고 있으며 분산된 환경에서 동작한다. 특히 적은 에너지 자원을 가지고 있으며, 한 번 살포된 후에는 사용자의 접근이 제한되며 배터리를 교체할 수 없다. 에너지 소비를 최소화하여 전체 센서 네트워크의 수명을 최대화하는 것은 중요한 이슈 중 하나이다. LEACH에서는 현재 에너지 량을 고려하지 않고 확률적으로 클러스터 헤드를 선택한다. 본 논문에서는 평균 에너지 레벨보다 센서 노드의 에너지 레벨이 높을 경우, 클러스터 헤드로 선출될 자격을 부여하는 클러스터 형성 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 클러스터 형성 기법의 우수성을 검증한다.
무선 센서 네트워크에서 클러스터링 프로토콜은 전체 네트워크의 수명을 연장시키는 효율적인 방법이다. 그러나 클러스터 헤드 노드에 높은 부하를 주게 되어 헤드 노드의 급격한 에너지 소모를 유발하는 문제가 있다. 이에 LEACH와 같은 알고리즘은 클러스터의 구성과 클러스터 헤드 노드의 역할을 주기적으로 교체하여 네트워크의 수명을 연장시켰다. 그러나 이 방법은 클러스터를 구성하는 과정에서 상당한 양의 에너지를 소모한다. 이에 본 논문은 불필요한 에너지 소모를 줄이기 위해 새로운 클러스터 형성 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 인접노드에서 수집되는 중첩 데이터를 배제하고 임계값을 전송한다. 서로 인접한 노드들은 그룹을 이루며 이 클러스터를 구성하는 노드들은 라운드 로빈 형태로 데이터를 수집하고 전송한다. 전체 네트워크의 관점에서 볼 때 이 그룹은 한개의 노드로 취급된다. 한 라운드의 셋업 단계에서 그룹들은 클러스터 헤드(그룹)에 의해 다시 클러스터를 형성(network cluster)하게 된다. 클러스터 헤드가 된 그룹의 모든 멤버노드는 라운드 로빈 방식으로 클러스터 헤드 역할을 수행한다. 따라서 그룹의 크기에 의해 라운드의 주기를 연장할 수 있다. 성능분석 결과 제안하는 방법은 제안된 클러스터링 방법에 비해 노드들의 에너지 소모가 줄어들었으며 전송효율이 증가하였다.
무선 센서 네트워크에서 LEACH와 같은 클러스터링 프로토콜은 전체 네트워크의 수명을 연장시키는 효율적인 방법이지만 클러스터 헤드 노드에 높은 부하를 주게 되어 급격한 에너지 소모를 유발하는 문제가 있다. 따라서 클러스터의 구성과 클러스터 헤드 노드의 역할을 주기적으로 교체하여 네트워크의 수명을 연장시켰다. 그러나 이 방법은 클러스터를 구성하는 과정에서 상당한 량의 에너지 소모를 보인다. 따라서 본 논문은 소모되는 에너지의 효율성 증대를 위해 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘에서 서로 인접한 노드들은 intra cluster를 이루며 이 클러스터를 구성하는 노드들은 라운드 로빈 형태로 데이터를 수집하고 전송한다. 전체 네트워크의 관점에서 볼 때 이 intra cluster는 한개의 노드로 취급된다. 한 라운드의 setup단계에서 intra cluster들은 클러스터 헤드(intra cluster)에 의해 다시 클러스터를 형성(network cluster)하게 된다. 클러스터 헤드가 된 intra cluster의 모든 멤버노드는 라운드 로빈 방식으로 클러스터 헤드 역할을 수행한다. 따라서 intra cluster의 크기에 의해 라운드의 주기를 연장할 수 있다. 또한 steady-state에서 각 intra cluster의 노드는 라운드 로빈 방식으로 데이터를 수집하며 network cluster의 클러스터 헤드에 전송한다. 성능분석 결과 제안하는 방법은 제안된 클러스터링 방법에 비해 노드들의 에너지 소모가 줄어들었으며 전송 효율이 증가하였다.
저렴한 다수의 센서들로 구성되는 WSN(Wireless Sensor Network)은 운용 특성상 한 번 배치되면 전원의 교체가 불가능하기에 효율적인 에너지 관리는 중요한 문제이다. 에너지 효율성을 위한 방법 중 네트워크를 몇 개의 클러스터로 나누고 모든 센서들을 클러스터 헤드와 멤버 노드로 구분하는 클러스터링은 에너지 효율적인 WSN을 위한 매우 좋은 라우팅 기법이다. 최초의 클러스터 기반 라우팅 프로토콜인 LEACH는 정해진 확률에 따라 랜덤하게 클러스터 헤드를 선출한다. 하지만 선출된 헤드의 네트워크 내 분포가 적절하지 못 한 경우 클러스터 헤드들의 균일한 에너지 소비를 보장할 수 없고 이로 인해 시간에 따른 생존 노드 수 성능이 많이 감소할 수 있다. 이러한 점에 착안하여 논 본문에서는 클러스터 헤드 선택 시 모든 노드의 잔존 에너지를 비교한 뒤 최대 잔존 에너지를 갖는 노드를 헤드로 선택하는 방법을 제안한다. 노드 간 잔존 에너지 차이를 감소시켜 헤드였던 노드가 더욱 오랫동안 멤버 노드로서 역할을 할 수 있고 이로 인해 더욱 향상된 네트워크 생존 기간과 더 많은 데이터가 기지국으로 도착함을 확인할 수 있었다.
사물인터넷은 다수의 센서를 통해 다양한 데이터를 수집하므로 센서의 생존 시간을 최대화하고 데이터를 효율적으로 수집해야한다. 또한 특정 영역에서의 연속적인 데이터 수집은 해당 센서들의 에너지 소비를 증가시키고 이벤트에 급격한 변화가 없을 경우 비슷한 데이터를 계속적으로 전송해야한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 배치된 센서들을 동일 크기의 그리드로 나누고 단일 그리드 내에서 잔존 에너지, 센서의 밀도, 그리고 위치를 고려하여 최적의 헤드노드를 선택하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘의 목표는 그리드의 수명을 최대화하는 것이다. 시뮬레이션 결과 기존 기법들에 비해 단순하면서 에너지를 효율적으로 사용함을 확인할 수 있었다.
대용량 멀티미디어 미디어 서버를 구성함에 있어 I/O 병목현상을 극복하기 위하여 저장 서버들과 제어 서버로 구성되어진 2계층 분산 클러스터 서버구조가 많이 사용된다. 2 계층 분산 클러스터 서버는 부하 균등, 대역폭 관리 및 저장 서버의 관리 측면에서 유리한 반면, 저장 서버와 제어 서버간의 통신 오버헤드를 발생시킨다. 이러한 오버헤드를 줄이기 위해서는 저장 서버에서 읽은 미디어 데이터를 제어 서버를 거치지 않고 직접 클라이언트에 전송할 수 있어야 한다. 그리고, 저장 용량을 확장하거나 손상된 디스크를 교체하는 경우를 대비하여 분산 클러스터 서버는 다양한 성능의 이기종 디스크를 지원하여야 한다. 또한, I/O 장치와 운영체제가 빠르게 발전됨에 따라 미디어 서버는 새로운 I/O 장치 및 운영체제 등에 쉽게 이식될 수 있어야 하고, 응용 소프트웨어 개발자가 시스템의 환경에 따라 블록크기, 데이터 배치정책, 사본 정책 등을 유연하게 조절할 수 있어야 한다. 본 논문에서 위에서 언급한 멀티미디어 서버의 요구를 고려하여 Fast Ethernet 환경에서 병렬 멀티미디어 파일 시스템(PMFS : Parallel Multimedia File System)을 설계 및 구현하고 실험을 통해 PVFS(Parallel Virtual File System)와 성능을 비교 분석하였다. 이 실험의 결과에 따르면 PMFS는 멀티미디어 데이터에 대하여 PVFS보다 3%∼15%의 향상된 성능을 보였다.
에너지 교체가 어려운 무선 센서네트워크(Wireless Sensor Network)에서 에너지 소모량을 줄이기 위하여 효율적 라우팅에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 그 중 라우팅 분야는 현재 클러스터링 방식이 가장 효율적인 방식으로 연구되고 있다. 클러스터링 방식은 클러스터를 구성하는 부분과 데이터를 전송하는 부분으로 구성된다. 클러스터를 구성하는 부분은 클러스터 내에 센서 노드들 간에 에너지 소모를 동등하게 하기 위하여 주기적으로 반복된다. 클러스터 구성 부분은 클러스터 헤드 노드를 선정하고 클러스터 헤드 노드에 최적화된 클러스터 멤버 노드를 구성하는 부분으로 알고리즘이 복잡하고 에너지 소모가 크다. 또한 데이터를 전송하는 부분은 크로스오버 영역을 중심으로 에너지 소모량이 $d^2$ 과 $d^4$ 으로 비례된다. 본 논문은 클러스터 방식에서 주기적으로 일어나는 클러스터 구성 부분을 효율화하여 에너지 소모량을 줄이는 방법을 제안하였다. 이 방식은 클러스터의 구성에 있어서 밀도를 고려한 노드가 배치될 영역을 균등 분할하여 클러스터 내의 센서 노드수를 거의 일정하게 하고, 클러스터의 중앙 근처에 헤드 노드의 선정함으로 에너지 소모를 줄이는 방식이다. 이 제안의 타당성을 모의실험을 통하여 보면, LEACH 방식에서의 에너지 소모량보다 적은 것이 확인하였다.
유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network)는 무선통신 기능을 가진 소형 센서들로 구성된 네트워크이다. 무선통신은 유선통신에 비해 데이터의 도청과 위조, 변조가 용이하다. 그러므로 센서 네트워크를 통해 전달되는 정보들의 신뢰성을 위한 보안 연구가 수행되어야 한다. 하지만 센서네트워크에 보안을 적용하기 위해서는 추가되는 에너지소모가 발생한다. 에너지 교체가 어려운 센서네트워크에서 추가적인 에너지소모는 중요한 문제이다. 본 논문은 센서네트워크에서 획득한 데이터를 안전하게 처리할 수 있는 에너지 효율적 클러스터 기반 라우팅을 제안한다. 제안방식은 초기에 형성된 클러스터는 고정시키고 클러스터 헤드노드만 교체하는 방식으로 최초에 생성 및 교환된 클러스터 키와 노드간 키가 다시 생성 및 교환되지 않게 하는 사전배포방식을 사용할 수 있다. 제안된 방법이 기존의 클러스터 기반 라우팅에 보안을 적용한 것보다 에너지 소모가 29.2% 적게 소모됨을 모의실험을 통하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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