IEEE 802.15.4기반 무선센서네트워크에서 에너지 효율적인 데이터 병합을 위한 동적 타임아웃 스케줄링

Dynamic Timeout Scheduling for Energy-Efficient Data Aggregation in Wireless Sensor Networks based on IEEE 802.15.4

  • 백장운 (한국전자통신연구원 자동차SW플랫폼팀) ;
  • 남영진 (대구대학교 컴퓨터 IT 공학부) ;
  • 서대화 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부)
  • 발행 : 2009.12.15

초록

본 논문에서는 IEEE 802.15.4 저속 무선개인통신망(LR-WPAN)을 기반으로 센서노드간의 흡간지연을 분석하고 이를 바탕으로 에너지 효율적이고 정확한 데이터 병합을 위한 동적 타임아웃 스케줄링을 제안한다. 제안기법은 흡간지연의 특성을 이용하여 애플리케이션이 요구하는 데이터 정확도를 만족하는 타임아웃을 무선 채널의 특성과 채널을 공유하는 노드의 수를 고려하여 결정한다. 제안 기법에서의 타임아웃은 기존의 데이터 병합 기법에서 타임아웃으로 사용했던 흡간지연의 최대값보다 훨씬 작으므로 센서노드의 메시지 대기로 인한 에너지 소모를 상당부분 줄일 수 있다. 또한, 응용애플리케이션이 요구하는 패킷의 수신률을 보장함으로써 데이터 병합의 정확도 유지할 수 있다. 시뮬레이션 결과, 동적 타임아웃 스케줄링 기법은 기존 흡간지연의 최대값을 타임아웃으로 사용하는 것 보다 에너지소모 측면에서 30%이상의 성능향상을 보였고 데이터 정확도의 성능저하는 거의 없었다.

This paper proposes a dynamic timeout scheduling for energy efficient and accurate aggregation by analyzing the single hop delay in wireless sensor networks based on IEEE 802.15.4. The proposed scheme dynamically configures the timeout value depending on both the number of nodes sharing a channel and the type of wireless media, with considering the results of delay analysis of the single hop delay. The timeout of proposed scheme is much smaller than the maximum single hop delay which is used as the timeout of traditional data aggregation schemes. Therefore the proposed scheme considerably reduces the energy consumption of idle monitoring for waiting messages. Also, the proposed scheme maintains the data accuracy by guaranteeing the reception ratio required by the sensor network applications. Extensive simulation has revealed that proposed scheme enhances energy consumption by 30% with maintaining data accuracy, as compared with the TAG data aggregation.

키워드

참고문헌

  1. S. Madden, R. Szewczyk, M. Franklin and D. Cullera, "Supporting Aggregate Queries Over Ad-Hoc Wireless Sensor Networks," Proc. of the IEEE Workshop on Mobile Computing and Systems Applications, 2002 https://doi.org/10.1109/MCSA.2002.1017485
  2. I. Solis and K. Obraczka, “In-Network Aggrega-tion Trade-offs for Data Collection in Wireless Sensor Networks,” International Journal of Sensor Networks, 2006 https://doi.org/10.1504/IJSNET.2006.012035
  3. S. Madden, M. Franklin, J. Hellerstein, and W. Hong, “TAG: a Tiny Aggregation Services for Ad-Hoc Sensor Networks,” Proc. of the Sympo-sium on Operating Systems Design and Imple-mentation, Dec. 2002 https://doi.org/10.1145/844128.844142
  4. W. Yuan, S. Krishnamurthy, and S. Tripathi, “Synchronization of Multiple Levels of Data Fusion in Wireless Sensor Networks,” Proc. of the IEEE Global Communications Conference, 2003 https://doi.org/10.1109/GLOCOM.2003.1258234
  5. M. Kohvakka, M. Kuorilehto, M. Hannikainen, and T. Hamalainen, “Performance Analysis of IEEE 802.15.4 and ZigBee for Large-scale Wireless Sensor Network Applications,” Proc. of the 3rd ACM International Workshop on Performance Eva-luation of Wireless Ad Hoc, Sensor and Ubiqui-tous Network, pp.48-57, 2006 https://doi.org/10.1145/1163610.1163619
  6. N. Timmons and W. Scanlon, “Analysis of the Performance of IEEE 802.15.4 for Medical Sensor Body Area Networking,” Proc. of the First Annual IEEE Communiaitions Society Conference on Sen-sor and Ad Hoc Communications and Networks, pp.16-24, Oct. 2004 https://doi.org/10.1109/SAHCN.2004.1381898
  7. VINT, “The Network Simulator NS-2,” http://www.isi.edu/nsnam, Nov. 2005