무선 센서 네트워크에서 에너지 효율을 고려한 모바일 싱크의 데이터 중심 탐색 우선순위결정 기법

An Energy Efficient Data-Centric Probing Priority Determination Method for Mobile Sinks in Wireless Sensor Networks

  • 성동욱 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 이지희 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 여명호 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 유재수 (충북대학교 정보통신공학과)
  • 투고 : 2009.12.28
  • 심사 : 2010.02.24
  • 발행 : 2010.05.15

초록

센서 네트워크의 수명을 향상 시키기 위해 모바일 싱크 기술을 이용하는 다양한 기법이 연구되고 있다. 모바일 싱크를 이용한 대표적인 연구로 트랙기반 모바일 싱크 운용 기법과 앵커 포인트기반 모바일 싱크 운용 기법이 있다. 이러한 기법들은 질의 발생 위치, 데이터 중요도 등과 같은 네트워크 환경을 고려하지 않은 고정적인 경로 기반으로 하여 QoS(Quality of Service)를 감소시키고, 경로 인근에 전송 핫스팟을 야기시켜 네트워크 수명을 감소시킨다. 본 논문에서는 기존 기법들의 문제점을 해결하는 모바일 싱크 운용 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 데이터의 중요도를 고려하여 모바일 싱크의 탐색 우선순위를 결정하여 QoS를 높이고, 모바일 특성을 최대한 활용하여 라우팅 핫스팟을 최소화 시킨다. 성능평가 결과 기존 기법에 비해 평균 질의 응답시간을 감소시키고, 네트워크 수명이 연장됨을 보였다.

Many methods have been researched to prolong sensor network lifetime using mobile technologies. In the mobile sink research, there are the track based methods and the anchor points based methods as representative operation methods for mobile sinks. However, the existing methods decrease Quality of Service (QoS) and lead the routing hotspot in the vicinity of the mobile sink. The reason is that they use static mobile paths that are not concerned about the network environments such as the query position and the data priority. In this paper, we propose the novel mobile sink operation method that solves the problems of the existing methods. In our method, the probing priority of the mobile sink is determined with the data priorities for increasing the QoS and the mobile features are used for reducing the routing hotspot. The experimental results show that the proposed method reduces query response time and improves network lifetime over the existing methods.

키워드

참고문헌

  1. Aly, M., Chrysanthis, P. K., and Pruhs, K., "Decomposing Data-Centric Storage Query Hot- Spots in Sensor Networks," Proc. of the 3rd Annual International Conference on Mobile and Ubiquitous Systems, pp.1-9, 2006.
  2. Gehrke, J., and Madden, S., "Query Processing in Sensor Networks," IEEE Pervasive Computing, vol.3, issue 1, pp.46-55, 2004. https://doi.org/10.1109/MPRV.2004.1269131
  3. Zhao, W., Ammar, M., and Zegura, E., "Controlling the Mobility of Multiple Data Transport Ferries in a Delay-Tolerant Network," Proc. of the 24th Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies, vol.2, pp.1407-1418, 2005.
  4. Luo, J., and Hubaux, J. -P., "Joint Mobility and Routing for Lifetime Elongation in Wireless Sensor Networks," Proc. of the 24th Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies, vol.3, pp.1735-1746, 2005.
  5. Luo, J., Panchard, J., Piorkowski, M., Hubaux, J. -P., and Grossglauser, M., "MobiRoute: Routing towards a Mobile Sink for Improving Lifetime in Sensor Networks," Proc. of the 2nd International Conference on Distributed Computing in Sensor Systems, pp.480-497, 2006.
  6. Younis, O., and Fahmy, S., "HEED: A Hybrid, Energy-Efficient, Distributed Clustering Approach for Ad Hoc Sensor Networks," IEEE Mobile Computing, vol.3, issue 4, pp.366-379, 2004. https://doi.org/10.1109/TMC.2004.41
  7. Madden, S., Franklin, M. J., Hellerstein, J. M., and Hong, W., "TAG: a Tiny Aggregation Service for Ad Hoc Sensor Networks," Proc. of the 5th Symposium on Operating Systems Design and Implementation, pp.131-146, 2002.
  8. Gehrke, J., and Yao, Y., "The Cougar Approach to In-Network Query Processing in Sensor Networks," Proc. of ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, vol.31, issue 3, pp.9-18, 2002.
  9. Tang, X., and Xu, J., "Extending Network Lifetime for Precision-Constrained Data Aggregation in Wireless Sensor Networks," Proc. of the 25th Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies, pp.1-12, 2006.