KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1618-1637
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2014
Clustering wireless sensor network is an efficient way to reduce the energy consumption of individual nodes in a cluster. In clustering, multihop routing techniques increase the load of the Cluster head near the sink. This unbalanced load on the Cluster head increases its energy consumption, thereby Cluster heads die faster and create an energy hole problem. In this paper, we propose an Energy Balancing Cluster Head (EBCH) in wireless sensor network. At First, we balance the intra cluster load among the cluster heads, which results in nonuniform distribution of nodes over an unequal cluster size. The load received by the Cluster head in the cluster distributes their traffic towards direct and multihop transmission based on the load distribution ratio. Also, we balance the energy consumption among the cluster heads to design an optimum load distribution ratio. Simulation result shows that this approach guarantees to increase the network lifetime, thereby balancing cluster head energy.
As one of the most important requirements for wireless sensor networks, prolonging network lifetime can be realized by minimizing energy consumption in cluster heads as well as sensor nodes. While most of the previous researches have focused on the energy of sensor nodes, we devote our attention to cluster heads because they are most dominant source of power consumption in the cluster-based sensor networks. Therefore, we seek to minimize energy consumption by minimizing the maximum(MINMAX) energy dissipation at each cluster heads. This work requires energy-efficient clustering of the sensor nodes while satisfying given energy constraints. In this paper, we present a constraint satisfaction modeling of cluster-based routing in a heterogeneous sensor networks because mixed integer programming cannot provide solutions to this MINMAX problem. Computational experiments show that substantial energy savings can be obtained with the MINMAX algorithm in comparison with a minimum total energy(MTE) strategy.
Geographic wireless sensor networks use position information for Greedy routing. Greedy routing works well in dense network where as in sparse network it may fail and require the use of recovery algorithms. Recovery algorithms help the packet to get out of the communication void. However, these algorithms are generally costlier for resource constrained position based wireless sensor type networks. In the present work, we propose a Void Avoidance Algorithm (VAA); a novel idea based on virtual distance upgrading that allows wireless sensor nodes to remove all stuck nodes by transforming the routing graph and forward packet using greedy routing only without recovery algorithm. In VAA, the stuck node upgrades distance unless it finds next hop node which is closer to the destination than itself. VAA guarantees the packet delivery if there is a topologically valid path exists. NS-2 is used to evaluate the performance and correctness of VAA and compared the performance with GPSR. Simulation results show that our proposed algorithm achieves higher delivery ratio, lower energy consumption and efficient path.
Recently, there are environmental issues for sustainable transportation system to pursue the energy-efficient and environment-friendly public urban transit. These transportation system needs to offer demand-oriented high-quality service being on the same level with cab service for urban space. PRT(Personal Rapid Transit), small track-guided vehicle, is repeatedly mentioned as a possible alternative for the new urban public transportion system, but but there are not many researches on the operational optimal routing for PRT network. In this paper, the concept of PRT and general optimal routing methods are reviewed. And we suggest the optimal routing method for city-wide PRT network with multi-vehicles and stations, junctions and directional arcs. Futher research directions for PRT routing are presented.
무선 센서 네트워크의 각 센서 노드는 배터리 기반의 제한된 에너지로 동작하기 때문에 무선 센서 네트워크에서의 효율적인 에너지 사용에 많은 연구가 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크와 같이 많은 수의 센서 노드가 조밀하게 분포되어 긴밀한 협업을 통해 정보를 모으고 전달하는 유기적인 시스템에서는 가능한 많은 노드들이 생존하는 것이 망의 수명에 더욱 중요한 요인이 된다. 본 논문에서는 에너지 효율이 중요한 요소 가운데 하나인 센서 네트워크에서 효율적인 라우팅을 위한 기존의 연구들을 고찰하고, 개선된 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 클러스터 구성을 위해 싱크에서 노드의 흠 수에 따라 플러딩을 통해 각 노드에게 클러스터 ID를 부여하며, 부여된 클러스터 ID를 기반으로 계층적 데이터를 전송하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에 대해서는 NS-2 시뮬레이션을 기반으로 로드의 수명과 데이터 량, 오버헤드에 대한 성능 분석을 수행하였다.
무선 센서 네트워크는 센서 필드 상의 이벤트에 관한 데이터를 소스로부터 싱크로 수집하기 위해 연구되어왔다. 멀티패스 라우팅은 노드나 링크 단절에 의해 소스에서 싱크로의 패스가 종종 손실되는 문제에 대해 신뢰성 있는 데이터전송을 위한 매력적인 방안 중 하나이다. 사람이나 동물 혹은 차량 등과 같은 모바일 이벤트 상황에서, 소스는 이 모바일 이벤트의 이동에 따라 연속적으로 소스가 발생할 수 있다. 따라서 멀티패스 라우팅에서 모바일 이벤트의 상황은 새로운 도전 과제를 제시한다. 그러나 기존의 멀티패스 라우팅 연구는 주로 소스들에서 정적인 싱크로 효율적인 멀티패스 구성과 패스 단절에 대한 빠른 멀티패스 재구성에 초점을 두었다. 따라서 이전 멀티패스 라우팅 프로토콜은 모바일 이벤트에 의해 발생하게 되는 연속적인 각각의 소스들이 소스에서 싱크로 각각의 멀티패스를 필요로 한다. 이는 이전 방안이 소스의 수에 비례하여 멀티패스 구성비용이 증가게 한다. 따라서 우리는 모바일 이벤트에 의해 연속적으로 발생하게 되는 소스를 지원하는 효율적인 멀티패스 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안방안에서 이전 소스에서 만들어 놓은 기존의 멀티패스를 이용함으로써, 새로운 소스가 효율적으로 재구성을 할 수 있다. 이를 위해, 제안방안은 지역적 멀티패스 재구성, 광역적 부분 멀티패스 재구성, 광역적 전체 멀티 패스 재구성의 세 방안 중 하나를 선택한다. 이 선택을 위해 우리는 멀티패스 재구성 비용과 데이터 포워딩 비용의 합을 계산하는 분석적인 에너지 소비 비용 모델을 제시한다. 시뮬레이션 결과 모바일 이벤트의 상황에서 멀티패스 라우팅을 할 때 제안방안이 기존의 방안보다 우수한 성능을 보였다.
센서 네트워크는 관심 지역을 감지하도록, 작은 센서를 배치하여 센서가 감지한 작업을 수집하여 사용자에게 제공하는 기능을 가진다. 감지 작업을 보고할 때 노드간의 라우팅 경로는, 베이스 스테이션의 요청이 있는 경우 경로 설정이 이루어지는데, 이 때 경로는 노드의 한정된 에너지를 고려하여 에너지 소모를 최소화하는 형태로 이루어진다. 또한 노드가 가지는 낮은 용량, 한정된 자원, 이동성 등의 이유로, 감지 작업을 보고할 경우 베이스 스테이션의 요청에 따라 라우팅 경로를 재설정하게 된다. 본 논문에서는 싱크(Sink) 노드가 감지작업을 요청할 경우, 각 노드는 자신의 링크 정보를 보고하게 되고, 싱크 노드는 전체 토폴로지 정보를 수집하고 관리하여 각 노드와의 협상 없이 라우팅 경로를 설정한다. 그러면 설정된 경로의 손실이 발생하는 경우와 지속적인 감시 작업등의 상황에서 노드간의 협상을 통한 라우팅 경로 설정 과정을 거치지 않고 자신의 라우팅 경로 정보를 이용하여 주경로 및 대체 경로를 쉽게 찾을 수 있게 된다. 싱크 노드에게 보고하는 노드의 연결 정보는 각 노드가 주기적으로 신호를 주고받아 보관하므로 경로 정보를 수집하는데 소요되는 부하를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안하는 라우팅 알고리즘은, 경로 설정에 필요한 라우팅 메시지를 초기에 주고받아 경로를 설정함으로써 설정된 경로가 실패되더라도 노드가 가지는 토폴로지 정보를 이용하여 대체 경로를 설정함으로써, 경로 설정에 필요한 라우팅 메시지를 줄이게 되고 재경로 탐색이 쉽게 이루어지게 된다. 이는 노드의 소실이 많은 지역이나 모니터링 환경에 적합하다.
효율적인 에너지 관리는 제한된 자원을 가지는 센서 네트워크에서 매우 중요한 요소이며, 클러스터 기법은 그러한 관점에서 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나, 클러스터 헤더의 에너지 사용이 집중되는 문제가 발생할 수 있으며, 클러스터 헤더가 전 영역에 골고루 분포되지 않고 특정 영역에 집중되는 경우, 클러스터 멤버의 전송 거리가 크거나 매우 불균등한 상태가 될 수 있다. 전송거리는 에너지 소모의 문제와 직결될 수 있다. 특정 노드의 에너지가 빨리 고갈되는 것은 센서 네트워크 생존 기간을 줄이고, 전체 센서 네트워크의 효율이 저하되므로 센서 노드들의 균등한 에너지 소모는 매우 중요한 연구과제이다. 본 연구에서는 센서 클러스터 기법에서 클러스터 헤더와 센서 노드가 에너지를 균등하게 사용하기 위한 요소들을 분석하고, 클러스터 헤더가 센서 네트워크 전역에 골고루 분포하는 균등분포 클러스터링을 제안한다. 제안하는 클러스터 기법은 멀티홉 라우팅을 사용하여 원거리 전송으로 인한 센서 노드의 에너지 소모를 줄인다. 기존 연구에서 멀티홉 클러스터 기법은 클러스터 구성과 라우팅 경로 설정의 2단계 과정을 통해서 멀티홉 클러스터 경로를 설정하는 반면, 제안하는 방식은 클러스터 헤더를 선출하는 과정에서 클러스터 라우팅 경로를 설정하여 제어 메시지 과정을 최소화한다.
무선 네트워크 환경에서 센서들은 전원 공급을 위해 상시 전원이 연결되어 있는 것은 아니기 때문에 센서들에게 공급되는 에너지원인 배터리의 수명은 한정되어 있다. 따라서 네트워크 수명을 연장하는 다양한 연구들이 진행되어 왔으며, 효율적인 에너지 사용을 위해 계층기반 라우팅 프로토콜인 LEACH(: Low-energy Adaptive Clustering Hierarchy)가 등장하였다. 하지만 데이터 송신 시 전송거리의 제곱만큼의 에너지 소모가 이루어지기 때문에 융합된 데이터를 싱크 노드에 직접 전송하는 LEACH 프로토콜은 에너지 소모가 크다는 제한사항을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 제한사항을 개선하기 위해, 매 라운드마다 클러스터 헤드들이 싱크 노드와의 상대적인 거리 계산을 통해 클러스터 헤드 간 체이닝 연결되는 멀티 홉 전송으로 전송거리를 최소화할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
GR-tree and query aggregation techniques have been proposed for spatial query processing in conventional spatial query processing for wireless sensor networks. Although these spatial query processing techniques consider spatial query optimization, time query optimization is not taken into consideration. The index reorganization cost and communication cost for the parent sensor nodes increase the energy consumption that is required to ensure the most efficient operation in the wireless sensor node. This paper proposes itinerary-based R-tree (IR-tree) for more efficient spatial-temporal query processing in wireless sensor networks. This paper analyzes the performance of previous studies and IR-tree, which are the conventional spatial query processing techniques, with regard to the accuracy, energy consumption, and query processing time of the query results using the wireless sensor data with Uniform, Gauss, and Skew distributions. This paper proves the superiority of the proposed IR-tree-based space-time indexing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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