KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권8호
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pp.3823-3840
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2017
This paper analyzes the nodes deployment optimization problem in energy constrained wireless sensor networks, which multi-hop cooperative beamforming (CB) based cooperative-multi-input-single-output (CMISO) transmission is adopted to reduce the energy consumption. Firstly, we establish the energy consumption models for multi-hop SISO, multi-hop DSTBC based CMISO, multi-hop CB based CMISO transmissions under random nodes deployment. Then, we minimize the energy consumption by searching the optimal nodes deployment for the three transmissions. Furthermore, numerical results present the optimal nodes deployment parameters for the three transmissions. Energy consumption of the three transmissions are compared under optimal nodes deployment, which shows that CB based CMISO transmission consumes less energy than SISO and DSTBC based CMISO transmissions. Meanwhile, under optimal nodes deployment, the superiorities of CB based CMISO transmission over SISO and DSTBC based CMISO transmissions can be more obvious when path-loss-factor becomes low.
Sensor deployment is an important issue in the mobile wireless sensor network. In this paper, we propose a deployment algorithm for mobile sensor network to spread out mobile sensor nodes widely as well as regularly. Since the proposed algorithm uses tree topology in deploying the sensor nodes, calculating power as well as spreading speed can be reduced compare to other deployment algorithms. The performance of the proposed algorithm is simulated using NS-2 simulator and demonstrated.
무선 센서네트워크에서 센서 커버리지와 네트워크 연결성 문제는 노드의 제한된 탐지거리와 통신거리로 인해 발생한다. 커버리지와 연결성 문제를 해결하기 위해 많은 연구가 진행되었지만 대부분의 연구가 무선 센서네트워크 배치에 영향을 주는 다양한 환경요소를 고려하고 있지 않기 때문에 실환경에 적용되는데 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크에서 지형, 식생, 기상 등 환경요소와 제한된 노드 수량을 고려하여 노드를 배치하는 방법을 제안한다. 제안방법은 감시정찰 센서네트워크 시스템의 설치 절차를 IPB분석을 통한 배치영향 요소파악, 센서 탐지범위 기반 센서노드 배치, 모니터링 장소 선정, RF 통신범위 기반 중계노드 배치와 같이 4단계로 구분하고, 감시정찰 센서네트워크 시스템 특정과 환경 영향요소를 고려하여 센서노드와 중계노드를 배치하는 것이다. 시뮬레이션을 통해 제안방법을 검증하였으며, 커버리지와 네트워크 연결성에서 성능이 향상됨을 확인하였다.
센서노드를 활용한 응용이 증가함에 따라 센서네트워크의 장기적 운용과 성능을 보장할 수 있는 현실적 배치 문제 해결 기법이 요구되고 있다. 특히 네트워크 연결성은 네트워크 전체 수명에도 영향을 줄 뿐만 아니라 근거리 센싱 정보의 취합 능력에도 직접적인 연관성을 갖는다. 센서네트워크의 구축 시 요구되는 경제적인 이유와 함께 센서 노드가 배치될 필드의 접근성 문제로 임의 배치 기법이 주로 사용되고 있으나 센서노드의 불균일로 인한 연결성 문제, 비효율적 네트워크 구성 등이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 초기 배치 노드의 성능을 최대한 활용할 수 있도록 거점 노드의 혼합 배치 기법을 제안한다. 혼합 배치를 통해 기존 센서 노드의 불균형을 완화시키면서 추가되는 혼합 노드의 수를 효과적으로 줄일 수 있는 밀도 분석을 시행하였다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기법이 단일 센서노드로 구성된 기존의 배치 방식 보다 좋은 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권9호
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pp.2173-2193
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2013
In order to reduce the distribution cost of sensor nodes, a mobile sensor deployment has been proposed. The mobile sensor deployment can be solved by finding the optimal layout and planning the movement of sensor nodes with minimum energy consumption. However, previous studies have not sufficiently addressed these issues with an efficient way. Therefore, we propose a new deployment approach satisfying these features, namely a tree-based approach. In the tree-based approach, we propose three matching schemes. These matching schemes match each sensor node to a vertex in a rake tree, which can be trivially transformed to the target layout. In our experiments, the tree-based approach successfully deploys the sensor nodes in the optimal layout and consumes less energy than previous works.
분산 정보 시스템의 온-라인 유지보수를 위해서는 네트워크 내의 참여 노드들에게 파일을 배포하는 작업이 필수적이다. 이때 파일 배포에 대한 사용자들의 요청이 단기간에 집중되면, 배포 서버는 과부하 상태에 빠지며, 이를 플래시 크라우드(Flash Crowds)라 부른다. 플래시 크라우드를 회피하기 위한 일반적인 해결책은 하드웨어의 용량을 증설하는 것이다. 본 논문에서는 추가 비용의 발생 없이 P2P 기반의 소프트웨어적 해결책을 제안한다. 제안된 해결책에서 네트워크의 노드들은 인접한 노드들을 중심으로 서브네트워크들로 구성된다. 각 서브네트워크 내에서 배포 파일의 복사본은 노드들 상호간에 전송될 수 있어 배포 서버의 부하를 분산시킨다. 효율성을 높이기 위해 배포 대상 파일들은 하나의 패키지로 묶여지고 전송에 앞서 패키지는 동일한 크기를 갖는 다수의 세그먼트들로 분할된다. 정상 상태에서 배포 서버는 노드가 요청한 패키지를 세그먼트 단위로 전송한다. 그러나 배포 서버의 과부하 상태에서 노드가 필요한 세그먼트가 이미 서브네트워크 내에 존재할 경우, 서브네트워크 내의 노드는 필요한 세그먼트를 인접 노드로부터 전송받을 수 있다. 본 논문에서는 이를 처리하기 위한 자료구조와 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 성능 개선을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권3호
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pp.990-1013
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2015
Deploying sensors into a target region is a key issue to be solved in building a wireless sensor network. Various deployment algorithms have been proposed by the researchers, and most of them are evaluated under the ideal conditions. Therefore, they cannot reflect the real environment encountered during the deployment. Moreover, it is almost impossible to evaluate an algorithm through practical deployment. Because the deployment of sensor networks require a lot of nodes, and some deployment areas are dangerous for human. This paper proposes a deployment approach to solve the problems mentioned above. Our approach relies on the satellite images and the Virtual Force Algorithm (VFA). It first extracts the topography and elevation information of the deployment area from the high resolution satellite images, and then deploys nodes on them with an improved VFA. The simulation results show that the coverage rate of our method is approximately 15% higher than that of the classical VFA in complex environment.
무선센서네트워크 기술은 환자의 생체신호를 측정하고 전송할 수 있도록 도와 다양한 메디컬과 헬스케어 솔루션을 제공한다. 그러나 무선센서네트워크 기반의 데이터 신뢰성은 센서노드의 하드웨어 리소스 제약으로 인해서 헬스케어 라우팅 프로토콜에 상당한 영향 미칠 수 있다. 이러한 이유 때문에 본 연구에서는 무선센서네트워크 환경에서 헬스케어 시스템에 적용 가능한 모바일 헬스케어 라우팅 프로토콜에 성능향상을 시킬 목적으로 RF 세기, 배터리 상태, 배치 상태 등의 조건을 이용하여 다양한 통신실험을 수행하였다. 이 실험은 노드 간 거리와 수신율의 관점에서 몇몇 중요한 파라멘트를 획득하기 위해서 수행하였다. 배터리 상태와 RF 세기와의 관계, 노드 배치 상태와 RF 세기와의 관계 등에 따라 최적 통신 거리를 평가하고, 또한 노드 간 배치 상태와 RF 세기 따른 패킷 수신율 평가하였다. 이 실험결과를 바탕으로 본 연구에서 개발한 모바일 헬스케어 라우팅 프로토콜의 최적 노드 전력제어 및 배치 방법을 제안하였다.
무선 센서 네트워크에서 중요한 문제 중 하나는 센서 노드들의 최적 배치, 즉 측정하고자 하는 지역을 모두 커버할 수 있는 최소 센서 노드 수를 산출하고 배치 위치를 결정하는 일이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 제안한 Fuzzy C-Means 클러스터링을 이용하여 측정하고자 하는 지역에서의 최적의 노드 배치와 최소 노드의 수를 시뮬레이션을 통해 도출하였고, 실험을 통하여 검증하였다. 시뮬레이션은 3가지 타입의 2차원 지역을 모델로 하여 수행하였다. 모델링한 지역은 6M${\times}$10M의 직사각형, 50M${\times}$20M의 직사각형, 100M${\times}$80M의 ‘L’ 자 형태의 지역으로 하였으며, 각각 9개, 9개, 15개 노드의 위치를 결정하였다. 실제 실험결과 각 지역에 대해서 94.6%, 92.2%, 95.7%의 정확도를 가진 통신 연결을 확인할 수 있었다.
One of the fundamental problems in sensor networks is the deployment of sensor nodes. The Fuzzy C-Means(FCM) clustering algorithm is proposed to determine the optimum location and minimum number of sensor nodes for the specific application space. We performed a simulation using two dimensional L shape model. The actual length of the L shape model is about 100m each. We found the minimum number of 15 nodes are sufficient for the complete coverage of modeled area. We also found the optimum location of each nodes. The real deploy experiment using 15 sensor nodes shows the 95.7%. error free communication rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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