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.
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.
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.
무선센서네트워크는 여러 분야에 사용되고 있으며 그 특성상 에너지를 효율적으로 사용할 수 있도록 설계되어야 한다. 무선 센서들은 한 번 설치되면 다시 교환할 수 없으며 제한된 배터리를 활용하여 운영된다. 따라서 네트워크 수명을 늘리기 위해서는 이러한 센서들의 효율적 활용이 필수적이다. BCDCP 에서는 CH(클러스터 헤드)가 BS(베이스스테이션)에 모든 데이터를 전송한다. BCDCP는 적은 규모의 네트워크에서는 잘 동작하지만 큰 규모에서는 무선 통신을 위한 에너지 소모가 많아 적절하지가 았다. TBRP 는 큰 규모의 네트워크에서는 잘 동작하지만 다중 홉 전송에 따는 에너지 고갈 현상이 빨리 발생한다. 본 논문에서는 균형화된 에너지 소모를 통해 네트워크 수명을 늘리기 위한 기법인 CETRP 를 제안하였다. CETRP 는 클러스터 헤드를 트리구조로 선정하여 에너지 효율을 극대화하였으며 다른 기법과 성능을 비교하였다.
무선 센서 네트워크는 한정된 에너지 자원과 전원 공급 장치, 그리고 소형 배터리로 구성되어 있다. 센서 노드는 설치가 되면 사용자가 다시 접근할 수 없고 에너지 소스의 배포 및 교체가 가능하지 않다. 따라서, 네트워크의 수명 향상을 위해서는 에너지효율성이 네트워크 디자인의 핵심 요소가 된다. BCDCP 에서는 모든 센서는 CH (클러스터 헤드)로 데이터를 보내며 CH 는 BS(베이스 스테이션)로 이를 전송한다. BCDCP 는 소규모 네트워크에서는 잘 작동하지만 대규모 네트워크에서는 장거리 무선 통신을 위해 많은 에너지를 사용하기 때문에 적합하지 않다. 본 논문에서는 균형 잡힌 에너지 소비를 통해 네트워크 수명을 연장할 수 있는 삼각형 클러스터링 라우팅 프로토콜(TCRP)을 제안하였다. TCRP 는 삼각 모양으로 클러스터 헤드를 선택한다. 센서 필드는 에너지 레벨을 기준으로 지역을 나누게 되며 나뉘어져 있으며 모든 레벨에서 게이트 노드를 하나 선택하여 이 노드가 그 레벨 내에 있는 노드들의 데이터를 수집하고 리더 노드로 보낸다. 마지막으로 리더 노드가 BS 로 집계된 데이터를 보낸다. TCRP 는 몇 가지 실험을 통하여 BCDCP 보다 훌륭한 성능을 보여주었다.
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. 디렉티드 디퓨젼은 데이터 중심 라우팅 알고리즘으로 널리 알려진 기법이다. 본 논문에서는 디렉티드 디퓨젼의 효율을 향상시키기 위하여 클러스터링 기법을 활용한다. 먼저 클러스터를 구성한 후 클러스터 헤드 노드를 선출하고 클러스터 헤드 노드끼리 디렉티드 디퓨젼에서 제안한 것처럼 라우팅을 실시하는 C-디렉티드 디퓨젼 기법을 제안한다. 제안 알고리즘은 그 적용이 간단하고 성능면에서 디렉티드 디퓨젼 보다 우수한 것으로 나타났다.
Wireless sensor networks (WSNs) are one of the basic building blocks of Internet of Things (IoT) systems. However, the wireless sensing nodes in WSNs suffer from energy constraint issues because the replacement/recharging of the batteries of the nodes tends to be difficult. Furthermore, a number of realistic IoT scenarios, such as habitat and battlefield monitoring, contain mobile sensing elements, which makes the energy issues more critical. This research paper focuses on realistic WSN scenarios that involve mobile sensing elements with the aim of mitigating the attendant energy constraint issues using the concept of radio-frequency (RF) energy extraction. The proposed technique incorporates a cluster head election workflow for WSNs that includes mobile sensing elements capable of RF energy harvesting. The extensive simulation analysis demonstrated the higher efficacy of the proposed technique compared with the existing techniques in terms of residual energy, number of functional nodes, and network lifetime, with approximately 50% of the nodes found to be functional at the 4000th, 5000th, and 6000th rounds for the proposed technique with initial energies of 0.25, 0.5 and 1 J, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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