본 논문에서는 이동 에드혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 DDV(Dynamic Direction Vector)-hop알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서는 노드의 이동성으로 인한 동적 네트워크 토폴리지, 네트워크 확장성 결여의 대한 취약성을 지니고 있다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적인 토폴로지에서 노드가 이동하는 방향성 및 속도에 대한 노드의 이동 속성 정보를 고려하여 클러스터를 생성 및 유지하는 DDV-hop 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 클러스터 헤드노드를 기준으로 클러스터 멤버노드의 방향성 및 속도의 속성 정보를 비교하여 유사한 노드간 클러스터링을 구성하고, 이로부터 헤드노드를 선택하는 방법이다. 실험결과, 제안하는 알고리즘이 네트워크의 부하를 감소시키고 네트워크 토폴로지를 안정적으로 유지할 수 있음을 확인하였다.
무선 센서 네트워크의 노드들은 한 번 배포되면 배터리의 교환 충전이 불가능하기 때문에 제한적인 에너지를 효율적으로 사용하여 네트워크의 수명을 연장하는 것이 중요한 문제이다. LEACH 프로토콜은 에너지를 효율적으로 이용하기 위한 대표적인 클러스터링 기반 라우팅 프로토콜로서 여러 개의 클러스터로 구성되며 각 클러스터는 헤드 노드와 그에 속한 멤버 노드로 이루어진다. LEACH는 모든 노드가 헤드로 전송할 데이터를 갖고 있다는 가정에서 시작하지만 실제의 경우 전송할 필요가 없는 데이터를 갖고 있는 멤버 노드도 존재하게 된다. 본 논문에서는 멤버 노드가 이전에 수집한 데이터와 현재 센싱한 데이터를 비교하여 동일한 경우 멤버 노드를 휴지 상태로 전환하여 전송 에너지 소비를 감소시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방식으로 모의실험을 수행한 결과 기존의 클러스터링 기반 알고리즘들과 비교하여 시간 경과에 따른 생존 노드 수 측면에서 더욱 향상된 결과를 확인하였다.
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 사용하기 때문에 에너지 효율성을 증가시키는 것이 매우 중요하다. 일반적인 무선 센서 네트워크에서 특정 지역에 무작위로 배포된 센서노드는 배포 방법 및 환경에 영향을 받아 불균형하게 분포되어 센서 노드 밀집 지역이 발생되며 이는 네트워크의 전체적 수명을 단축시키는 단점이 된다. 따라서 본 논문에서는 센서 노드 밀집 지역에 클러스터 헤드를 추가적으로 선출하여 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시키는 알고리즘을 제안한다. 클러스터링의 대표적인 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) 클러스터링을 이용하여 네트워크를 구성하였을 때와 제안한 알고리즘을 이용하여 네트워크를 구성하였을 때 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용한 네트워크가 전체적으로 균등한 에너지를 유지하고 있음을 알 수 있다.
센서 네트워크는 센서 디바이스를 이용해 원하는 정보를 수집하고 전달하는 일종의 애드혹 (Ad-Hoc)네트워크이다. 현재 센서 네트워크의 기술은 많은 분야에서 응용이 예상되고 있지만 센서의 여러 특성에 의해 기존의 애드혹 라우팅 기법을 적용하기에 적합하지 않아 여러 가지의 라우팅 기법이 제안 되고 있다. 제안된 여러 기법 중 체인기반 프로토콜(Chain-Based Protocol)인 PEGASIS(Power-Efficient GAthering in Sensor Information Systems) 라우팅 기법은 헤드 노드의 선택과정에 있어서 BS(Base Station)의 위치를 고려하지 않고 체인으로 연결된 노드들 중에 하나가 헤드 노드로 선택됨으로써 불필요한 데이터의 이동이 발생하게 된다. 본 논문에서는 PEGASIS라우팅 기법의 성능향상을 위해 BS 노드의 위치를 고려한 데이터 이동의 방향성에 기반한 라우팅을 통해 향상된 PEGASIS 라우팅을 제안한다. 데이터의 이동의 방향성에 기반한 라우팅은 데이터의 불필요한 이동 경로를 줄임으로써 기존의 라우팅보다 에너지 효율면에서 뛰어난 성능을 보인다.
지금까지의 이동체 인덱스에 대한 연구는 주로 인덱스 구성 후에 발생하는 질의 처리 효율성에 두고 있다. 다수의 이동체 인덱스에서 이동체 데이터의 갱신 연산에 의한 인덱스 재구성에 대한 디스크 접근 오버헤드를 고려하지 않았다. 이동체 데이터 처리를 위한 대표적 인덱스 구조인 R-tree는 이동체에 대한 갱신 연산 비용이 많이 든다. 이런 R-tree의 단점을 보완하기 위해 이동체가 가지는 MBR값이 동적으로 변화하는 환경에 맞추어 R트리의 갱신 비용을 절감하여 처리하는 LUR-tree가 제안되었다. 본 논문에서는 마른 데이터 생성 속도에 적합하도록 디스크 접근 오버헤드를 고려해서 LUR-tree를 관리할 수 있는 현재 인덱스에 대한 다량 삽입 기법을 제안한다. 이 기법에서는 다차원 인덱스 구조에서의 다량 삽입 기법을 위한 간단한 버퍼링 기법을 사용한다. LUR-tree의 단말 노드 정보를 관리하는 보조 인덱스를 추가하여 갱신 연산에 따른 노드의 분할과 합병을 예측한다. 예측된 결과를 바탕으로 노드의 변화를 최소화하는 방향으로 데이터의 갱신 순서를 정하여 데이터 갱신에 따른 노드의 분할과 합병을 최소화한다. 실험을 통해 제안한 기법을 이용한 다량 삽입이 기존의 다량 삽입 기법들과 비교해 인덱스의 갱신 비용을 감소시키는 것을 알 수 있다.
클러스터 기반의 라우팅 기법에서의 안전한 데이터 통신을 위해서는 기존의 키 관리 방식은 적합하지 않다. 왜냐하면 클러스터 기반에서는 매 라운드 마다 클러스터 헤드가 변경되기 때문에, 안전한 통신을 위해 각 멤버 노드들과 인증이나 공유키 설정 단계를 거쳐야 한다. 또한 기존의 키 관리 메커니즘에서는 대부분 센서 네트워크 안의 모든 노드에 대해 이동성을 부여하지 않았기 때문에, 노드의 이동성을 고려하게 되면 안전한 통신을 위한 커다란 오버 헤드가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이동성과 새로운 노드의 삽입이 빈번한 경우에도 안전하고 효율적인 클러스터 기반에 적합한 키 관리 메커니즘을 제안한다.
일반적인 센서 네트워크 환경과 달리 이동성을 중시하는 환경에서의 무선 센서 네트워크는 에너지 효율성, 동적 자기구성, 이동성에 적합하도록 개발되어야 한다. 이러한 환경에서의 센서 네트워크 응용은 고정 노드와 이동 노드가 혼재되어 있는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 이러한 이동 노드 지원을 위한 'LEACH-Mobile' 프로토콜을 제안한다. LEACH-Mobile프로토콜은 노드의 움직임에 따라 토폴로지가 변화할 때, 이동하는 노드가TDMA 스케줄에 따른 시간 슬롯에서 특정 클러스터 헤드 노드와 통신이 가능한지의 여부로서 클러스터의 멤버가 될 노드를 결정하고 클러스터를 재구성한다. LEACH-Mobile 프로토콜의 시뮬레이션 결과는 이동 노드가 증가함에 따라 이동성을 지원하지 않는 기존의 LEACH 프로토콜에 비해 데이터 전송 성공률 면에서 명확한 성능 향상을 가져오는 것을 보여준다.
무선 센서 네트워크에서 센서노드의 수명은 배터리에 의해 제한되므로 에너지는 가장 중요한 고려사항이다. 클러스터링은 네트워크의 에너지 소비를 효율적으로 관리하는데 사용되는 방법 중 하나이며, LEACH는 대표적인 클러스터링 알고리즘이다. LEACH는 센서 노드들의 에너지 소비를 공평하게 분산시키기 위해 에너지 소모적 기능을 하는 클러스터 헤드를 매 라운드마다 무작위로 순환시키는 방법을 사용하고 있다. 클러스터 헤드의 무작위 선정은 매 라운드 최적의 클러스터 헤드 수를 보장해주지 못한다. 그리고 밀도가 높은 클러스터에 위치한 클러스터 헤드는 과부하 상태가 된다. 본 논문에서는 클러스터 헤드의 수를 보장하기 위한 토큰 기반의 클러스터 헤드 선정 알고리즘과 균등한 밀도의 클러스터 형성을 위한 클러스터 선택 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘이 LEACH 보다 네트워크 수명이 9.3%정도 연장됨을 보여주었다.
차량은 빠르게 변하는 속도와 도로의 상황에 따라 속도가 변하는 특성을 가지고 있기 때문에 이들 간의 통신을 위한 네트워크 구성도 빠르게 변한다. 이러한 특성 때문에 차량 네트워크 (Vehicular Ad-hoc Network: VANET)에서 신뢰성 있는 라우팅을 적용하는 것이 쉽지 않다. VANET 환경에서 신뢰성 있는 라우팅을 적용하기 위한 방법에 하나로 클러스터링 기법이 있다. 클러스터링이란 클러스터 헤드(Cluster Head : CH)를 중심으로 차량들을 그룹으로 묶어 통신 및 관리하는 것이다. 따라서 클러스터 내의 어떤 노드(차량)를 클러스터 헤드로 선택하는가에 따라 해당 클러스터링의 오버헤드 감소와 네트워크의 안정성 및 효율성이 좌우된다. 본 논문은 기존의 클러스터링 알고리즘들과 달리 도로 기반 시설인 RSU(Road Side Unit)를 활용하는 클러스터 헤드 선택 알고리즘을 소개한다. RSU를 통한 노드들의 속도와 거리 계산 값으로 클러스터 헤드 우선순위를 결정함으로써 기존의 알고리즘들 보다 안정적이고 효율적인 클러스터링 알고리즘을 제안한다.
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 갖는 배터리에 의해 가동되며 한번 배치되면 사용자가 접근할 수 없고 배터리 교환이 불가능하다. 따라서 네트워크의 수명을 늘리기 위하여 네트워크 디자인 시에 에너지 효율성이 매우 중요하게 고려되어야 한다. BCDCP 기법에서는 모든 센서가 CH(클러스터 헤드)로 데이터를 보내고 CH는 BS(베이스 스테이션)로 취합된 데이터를 송신하는 효율적 클러스터링 프로토콜이지만 규모가 큰 네트워크에서는 적합하지 않으며 노드들의 물리적 위치를 고려하지 않기 때문에 효율성이 떨어진다. UCR 기법의 경우 BS에와 노드들의 거리만을 고려하기 때문에 BS에 가까운 노드가 빨리 죽는 문제가 있다. 본 논문에서는 균형된 에너지 소비를 통하여 네트워크 수명을 늘리기 위한 삼각모양 클러스터 라우팅 프로토콜(TSCRP- Triangular Shape Cluster Routing Protcol)을 제안한다. 본 기법은 비교적 간단하게 운영되기 때문에 헤드 선출에 필요한 오버헤드가 적고 센서들의 에너지 보유량뿐만이 아니라 센서들과 BS간의 거리를 유기적으로 결합하여 리더 노드를 선정하기 때문에 다른 기법에 비해 효율적이다. 실험에 의하면 TSCRP가 LEACH, BCDCP, UCR보다 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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