고정 노드와 이동 노드가 상존하는 센서 네트워크에서 이동 노드 몰림 현상으로 인한 폭주 현상 해결을 위한 펌핑 노드 구조

The Pumping Node Architecture to Solve the Traffic Congestion Problem due to the Crowds of Mobile Nodes in Wireless Sensor Networks

  • 이동규 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부 실시간시스템 연구실) ;
  • 김병철 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부 실시간시스템 연구실) ;
  • 박성호 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부 실시간시스템 연구실) ;
  • 강순주 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부 실시간시스템 연구실)
  • 발행 : 2009.08.31

초록

고정형 무선 센서 노드(고정 노드)와 이동형 우선 센서 노드(이동 노드)가 상존하는 무선 센서 네트워크에서 이동 노드들의 위치 변화는 네트워크 재구성을 유발하여 무선 센서 네트워크의 통신 환경을 변화시킨다. 특히 다수의 이동 노드들이 특정 지역에 밀집하여 위치하는 경우 이동 노드들이 다량의 통신량을 발생시킬 수 있다. 통신량 폭주가 발생하면 센서 노드들은 다른 센서 노드들과 통신용 무선 채널을 점유하기 위한 경쟁이 증가하게 되고 전송 데이터 손실 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 광대역 네트워크를 지원하는 새로운 형태의 고정 노드인 펌핑 노드를 제안한다. 펌핑 노드는 무선 센서 네트워크내의 데이터를 광대역 네트워크로 펌핑 하여 무선 센서 네트워크의 통신량을 감소시키는 역할을 한다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에 펌핑 노드를 참여시켜 네트워크를 구성함으로써 전송 데이터 손실이 줄어들어 무선센서 네트워크의 신뢰성을 향상시킬 수 있음을 증명하였다.

In recent wireless sensor networks, stationary nodes and mobile nodes co-exist to provide a diverse service. However, because there are multiple mobile nodes located in the wireless sensor network, there is a potential for the instability due to the frequent network reconfiguration and the traffic caused by densely concentration of mobile nodes while mobile nodes are switching locations. In order to solve this problem, we propose the pumping node architecture to solve this traffic congestion problem due to the crowds of mobile nodes. The pumping node can be reduced heavy traffic by pumping through the backbone network caused by the densely concentration of the mobile nodes. As a result, the architecture reduces the traffic in the sensor network with high reliability.

키워드

참고문헌

  1. M. Bertocco, G. Gamba, A. Sona, and S. Vitturi, "Experimental characterization of wireless sensor networks for industrial applications," IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 57, pp. 1537-1546, Aug 2008. https://doi.org/10.1109/TIM.2008.925344
  2. A.T. Erman, L.van Hoesel, P. Havinga, and J. Wu, 'Enabling Mobility in Heterogeneous Wireless Sensor Networks Cooperating with Uavs for Mission-Critical Management,' IEEE Wireless Communications, vol. 15, pp. 38-46, Dec 2008. https://doi.org/10.1109/MWC.2008.4749746
  3. J.S. Lee, "Performance evaluation of IEEE 802.15.4 for low-rate wireless personal area networks," IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 52, pp. 742-749, Aug 2006. https://doi.org/10.1109/TCE.2006.1706465
  4. J.L. Zheng and M.J. Lee, "Will IEEE 802.15.4 make ubiquitous networking a reality? A discussion on a potential low power, low bit rate standard," IEEE Communications Magazine, vol. 42, pp. 140-146, Jun 2004. https://doi.org/10.1109/MCOM.2004.1304251
  5. L.-J. Chen, T. Sun, and N.-C. Liang, 'An Evaluation Study of Mobility Support in ZigBee Networks,' Signal Processing Systems, Oct 2008. https://doi.org/10.1007/s11265-008-0271-x
  6. B.-G. Kim and S.-J. Kang, "IEEE 802.15.4 MAC-based Location-ID Exchange Protocol for Realizing Micro-Cell Connectionless Location- Awareness Services," Computing Science and Engineering, vol. 2, pp. 412-427, Dec 2008. https://doi.org/10.5626/JCSE.2008.2.4.412
  7. C.-Y. Wan, S.B. Eisenman, A.T. Campbell, and J. Crowcroft, "Overload Traffic Management for Sensor Networks," ACM Transactions on Sensor Networks, vol. 3, Oct 2007. https://doi.org/10.1145/1281492.1281493
  8. 'ZigBee Alliance Document 053474r17: ZigBee Specification,' January 2008.
  9. Wireless Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications for Low- Rate Wireless Personal Area Networks (LRWPANs), IEEE802.15.4, 2006
  10. B. Latr$\acute{e}$, P. D. Mil, I. Moerman, B. Dhoedt, and P. Demeester, "Throughput and Delay Analysis of Unslotted IEEE 802.15.4," Journal of Networks, vol. 1, 2006.