본 논문은 Ad-hoc 네트워크에서의 전송을 효율적으로 하기 위한 클러스터링 알고리즘에 대해 실험을 통하여 살펴보았다. Ad-hoc 네트워크상 노드들은 정보전송과 위치등록, 노드간의 라우팅 경로유지를 위해 많은 패킷전송이 이루어진다. 본 논문에서는 무선 Ad-hoc 통신망에서 요구되는 알고리즘 프로그램개발을 통하여 패킷 전송효율을 분석을 통해 문자메세지, 무료통화가 가능한 알고리즘을 개발하여 향후 통신 서비스 산업에 적용가능함을 제시한다.
본 논문은 Ad-hoc 네트워크에서의 전송을 효율적으로 하기 위한 클러스터링 알고리즘에 대해 실험을 통하여 살펴보았다. Ad-hoc 네트워크상 노드들은 정보전송과 위치등록, 노드간의 라우팅 경로 유지를 위해 많은 패킷전송이 이루어진다. 이러한 환경에서의 트래픽은 고정망에서 보다 이동성 변수에 따라 더욱 많은 수가 발생하게 될 것이다. 본 논문에서는 무선 Ad-hoc 통신망에서 요구되는 알고리즘프로그램을 통하여 패킷 전송효율을 분석하여 그 결과를 제시한다.
Many sensor network applications have been developed for smart home, disaster management, and a wide range of other applications. These applications, however, generally assume a fixed base station as well as fixed sensor nodes. Previous research on sensor networks mainly focused on efficient transmission of data from sensors to fixed sink nodes. Recently there has been active research on mobile sink nodes, sink mobility is one of the most comprehensive trends for information gathering in sensor networks, but the research of an environment where both fixed sink nodes and mobile sinks are present at the same time is rather scarce. This paper proposes a scheme for context-aware by ubiquitous devices with the sink functionality added through fixed sinks under a previously-built, cluster-based multi-hop sensor network environment. To this end, clustering of mobile devices were done based on the fixed sinks of a previously-built sensor network, and by using appropriate fixed sinks, context gathering was made possible. By mathematical comparison with TTDD routing protocol, which was proposed for mobile sinks, it was confirmed that performance increases by average 50% in energy with the number of mobile sinks, and with the number of movements by mobile devices.
무선센서 네트워크에서 센서 노드간의 통신 연결 실패는 계속된 연결 시도를 유발하여 많은 전력 손실이 발생한다. 본 논문에서는 CH(Cluster Head) 노드와 통신되는 센서 노드 사이의 적정 거리를 제한하여, 2차원 평면상에 적정 크기의 클러스터 그룹이 형성되도록 하였다. 클러스터 크기의 균일화를 위해 최단 거리에 존재하는 센서 노드들이 서로 통신하여 멤버 노드를 구성하고 근접한 노드를 모아서 클러스터가 형성되도록 하였다. 제안한 클러스터 균일화 알고리즘을 기반으로 클러스터링을 위한 최단 거리 기반의 클러스터링 방식에 대한 클러스터 균일화 개선율을 시뮬레이션 결과로 나타내었다. 제안한 방식은 네트워크의 클러스터 균일성을 약 30% 향상시킬 수 있다.
센서 네트워크는 습도, 온도, 조도 등의 다양한 정보를 수집할 수 있는 센서들을 특정한 지역이나 광범위한 지역에 분포하여 특정 이벤트를 탐지하거나 계속적으로 환경을 관찰하여 수집된 정보를 효율적으로 Base Station으로 전송하는 일종의 애드 혹 네트워크이다. 본 논문은 센서 네트워크의 라우팅 프로토콜 중 PEGASIS와 동심원 형태의 클러스터링 방법에 대해 취약점을 알아보고, 이를 해결하기 위한 방법으로 클러스터 헤드 선출을 위한 두 가지 기준을 정하고, 퍼지 이론을 기반으로 적절한 선택 값을 도출하여 효율적인 클러스터 헤드를 선출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 각 센서 노드들의 남아있는 에너지를 고려할 수 있으며, 각 레벨에서 클러스터 헤드들은 가깝게 위치하게 되어 Multi-hop으로 데이터 전송 시 기존의 방법들보다 전송 거리를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다.
애드 혹 네트워크에서 플러딩(flooding)은 통신범위내에 있지 않은 노드로의 다중 흠 경로를 찾기 위해 자주 이용된다. 그러나 기존의 플러딩기법들은 주기적인 메시지 교환, 잦은 충돌(collision)발생, 그리고 불필요한 패킷의 방송으로 인해 네트워크의 성능을 저하시킨다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 보다 새롭고 효율적인 플러딩방법이 요구된다. 본 논문에서는 요구형 클러스터 구성을 이용하여 플러딩을 수행하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 요구형 클러스터 구성기법과 같이 지나가는 패킷(ongoing packet)을 이용하여 클러스터를 구성한다. 그러나 제안하는 방법은 기존의 요구형 클러스터 구성기법과는 다르게 유니캐스트 패킷 전송을 이용하여 충돌횟수를 줄이고 이웃 플러딩 후보들을 용이하게 파악한다. 따라서 제안하는 방법은 다른 기법들에 비해 보다 작은 수의 플러딩노드를 생성한다. 실험결과들은 제안하는 방법이 다른 기법들에 비해 패킷전송 횟수 및 충돌횟수를 감소시킴을 입증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권2호
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pp.247-268
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2011
Due to the application-specific nature of wireless sensor networks, the sensitivity to such a requirement as data reporting interval varies according to the type of application. Such considerations require an application-specific, parameter tuning paradigm allowing us to maximize energy conservation prolonging the operational network lifetime. In this paper, we propose a reporting interval adaptive, sensor control platform for energy-saving data gathering in wireless sensor networks. The ultimate goal is to extend the network lifetime by providing sensors with high adaptability to application-dependent or time-varying, reporting interval requirements. The proposed sensor control platform is based upon a two phase clustering (TPC) scheme which constructs two types of links within each cluster - namely, direct link and relay link. The direct links are used for control and time-critical, sensed data forwarding while the relay links are used only for multi-hop data reporting. Sensors opportunistically use the energy-saving relay link depending on the user reporting, interval constraint. We present factors that should be considered in deciding the total number of relay links and how sensors are scheduled for sensed data forwarding within a cluster for a given reporting interval and link quality. Simulation and implementation studies demonstrate that the proposed sensor control platform can help individual sensors save a significant amount of energy in reporting data, particularly in dense sensor networks. Such saving can be realized by the adaptability of the sensor to the reporting interval requirements.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks)는 기존의 애드혹 네트워크(Ad-hoc Networks)보다 제한된 노드 자원, 배터리 의존성과 같은 제약사항을 가진다. 이러한 이유로 기존의 방법들과는 다른 형태의 에너지 효율적인 라우팅 연구가 진행되었지만 여전히 많은 문제점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 노드의 에너지와 차수를 고려한 클러스터 기반의 백본 생성 알고리즘을 제안한다. 클러스터링과 같은 계층구조 방식은 본질적으로 데이터 집중 및 융합에 유리한 장점이 있으며, 클러스터 헤드의 관리에 의해서 일반 노드들을 조정하여 전력 소모도 낮출 수 있다. 또한 백본을 구성하는 백본노드만 라우팅 정보를 유지하여 제어트래픽과 같은 통신오버헤드를 크게 줄일 수 있으며, 깨어있는 노드의 수를 최소화할 수 있다. 그러나 백본노드들은 비백본 노드의 트래픽을 모두 처리해야 하므로 에너지 소모가 크다. 따라서 에너지레벨 또는 차수가 높은 노드를 클러스터헤드로 선정해서 강건한 백본을 형성하고, 헤드 주변 노드 간 패킷전달의 역할을 분산함으로써 전체 네트워크 라이프타임(Network Lifetime)을 증가시킬 수 있는 방안을 제안한다. 시뮬레이션 결과에서 제안 알고리즘은 기존 연구에 비해 클러스터헤드의 잔여에너지측면에서 약 10.36%, 차수측면에서 약 24.05%의 성능 향상을 보이며, 네트워크 라이프타임도 향상되었다.
다양한 응용에 적용될 수 있는 특성을 가진 무선 센서 네트워크는 적용되는 응용에 따라 데이터 리포팅 지연시간의 제한과 같이 요구사항이 다양하므로 각 응용별로 구분되는 알고리즘이나 프로토콜 설계 패러다임을 적용하여 에너지 효율을 최대화하고 네트워크의 생존기간을 최대화할 수 있어야 한다. 이 논문에서는 2단계 클러스터링(Two Phase Clustering : TPC) 방식을 이용하여 에너지 효율 데이터 수집을 제공하기 위한 새로운 알고리즘으로 지연시간 적응형 센서 스케쥴링 방안을 제안한다. 이 논문의 궁극적인 목표는 센서들에게 응용 환경의 특성과 시간에 따라 변하는 특성을 갖는 지연시간에 대한 요구사항에 대하여 높은 적응성을 제공하여 네트워크의 생존기간을 늘리는 것이다. TPC 방식은 센서들이 직접 링크와 릴레이 링크의 두 가지 링크를 구성하도록 한다. 직접 링크는 제어 메시지나 시간에 민감한 센서 데이터들을 포워딩하는 데 사용된다. 릴레이 링크는 사용자의 지연시간 제한에 따라 데이터를 포워딩하는데 사용되며 이를 이용하여 센서들이 에너지-절약효과를 갖는 릴레이를 사용할 기회가 증가하도록 멀티홉 경로를 구성할 수 있도록 한다. 이 논문에서는 제안하는 CD-DGS 방식이 사용자의 지연시간 제한 요구사항에 잘 적응하여 센서 네트워크의 분포 밀도가 높은 경우에 상당한 비율의 에너지 효율을 보이는 것을 시뮬레이션 결과로 증명한다.
애드혹 네트워크에서는 제한된 자원과 전력을 가지고 있기 때문에 에너지 효율적인 데이터 집계 연산이 필요하다. 현재 데이터 집계 연산에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지만 기존의 연구에서는 노드의 밀집도를 고려하지 못하였다. 노드가 특정 영역에 밀집 되어 배치된다면 그 영역에 배치된 센서 노드들이 센싱 하는 정보는 그 연관성이 아주 강하다고 판단할 수 있다. 이는 중복된 데이터를 수집하는 효과와 같다고 볼 수 있으며, 이 정보를 전송하는데 소모되는 에너지는 낭비된다고 볼 수 있다. 제안하는 기법에서는 AMC알고리즘을 이용한 다중홉 클러스터링 환경에서 노드들이 밀집되어 있는 지역을 핫스팟 영역으로 지정하여 해당 지역에서 대표노드를 선정한다. 만약 데이터집계의뢰 메시지를 전송받으면, 주변의 노드를 대표하여 대표노드가 해당 환경 정보를 관리자에게 제공하여 중복되는 센싱 정보를 줄여 네트워크 수명을 증가시킬수 있도록 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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