DOI QR코드

DOI QR Code

무선 센서 엑츄에이터 네트워크에서의 시간지연을 고려한 노드 스케줄링 제어 기법

A Node Scheduling Control Scheme with Time Delay Requirement in Wireless Sensor Actuator Networks

  • 투고 : 2016.06.22
  • 심사 : 2016.08.03
  • 발행 : 2016.10.31

초록

무선 센서 엑츄에이터 네트워크(WSAN) 시스템은 기존의 무선 센서 네트워크(WSN)에서 엑츄에이터 기능을 추가한 센서 노드들을 연결하여 망을 구성하는 시스템이다. 엑츄에이터는 센서 노드와 함께 작동하며, 재난구호, 군용 감시체계, 건강 모니터링 및 기반시설 보안 등의 여러 응용분야에 적용된다. 이러한 응용분야는 적시에 정확하게 작동하여 데이터를 신뢰성 있게 전달하는 능력이 요구된다. 생물학적으로 영감을 받은 모델링 기법은 개별적인 단순함을 유지하면서 동시에 강인성과 확장성, 적응성을 달성할 수 있는 기법으로 최근 상당한 관심을 받아오고 있다. 본 논문에서는 생물학적 메커니즘 중 전염병 전파 모델을 기반으로 이산 동적 모델을 제안하고 WSAN 시스템에 적용하고자 한다. 이를 위해 에너지 소모를 최소화하면서 동시에 시간지연 구속조건을 갖는 데이터 전파를 위한 노드 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 기법의 평형 상태 분석과 제어이론을 바탕으로 시스템의 안정성을 분석한 후 시뮬레이션 결과를 통해 요구 지연 시간을 만족하는 동시에 에너지 소모를 줄이는 성능을 검증한다.

Wireless sensor-actuator networks (WSANs) enhance the existing wireless sensor networks (WSNs) by equipping sensor nodes with an actuator. The actuators work with the sensor nodes and perform application-specific operations. The WSAN systems have several applications such as disaster relief, intelligent building, military surveillance, health monitoring, and infrastructure security. These applications require capability of reliable data transfer to act responsively and accurately. Biologically inspired modeling techniques have received considerable attention for achieving robustness, scalability, and adaptability, while retaining individual simplicity. In this paper, an epidemic-inspired algorithm for data dissemination with delay constraints while minimizing energy consumption in WSAN is proposed. The steady states and system stability are analyzed using control theory. Also, simulation results indicate that the proposed scheme provides desirable dissemination delay and energy saving.

키워드

참고문헌

  1. O. Akan, I. Akyildiz, and V. C. Gungor, "A real time and reliable transport protocol for wireless sensor and actor networks," IEEE/ACM Trans. on Networking, vol. 16, no. 2, pp. 359-370. 2008. http://dx.doi.org/10.1109/TNET.2007.900413
  2. H. Salarian, K. Chin, and F. Naghdy, "Coordination in wireless sensor-actuator networks: A survey," Journal of Parallel Distributed Computing, vol. 72, no. 7, pp. 856-867, 2012. http://dx.doi.org/10.1016/j.jpdc.2012.02.013
  3. Pradip De and Sajal K. Das, Y. Gao, and D. Zuo, "Epidemic models, algorithm and protocols in wireless sensor and ad-hoc networks," John Wiley & Sons, doi:10.1002/9780470396360.ch3, 2008.
  4. J. Kulik, W. Rabiner, H. Balakrishnan, "Adaptive protocols for information dissemi- nation in wireless sensor networks," Proc. the Fifth ACM/IEEE Int. Conf. Mobile Com- puting and Networking, pp. 174-184. 1999. http://dx.doi.org/10.1145/313451.313529
  5. P. Levis and D. Culler, "The firecracker protocol," Proc. the 11th ACM SIGOPS Euro- pean workshop, 2004. http://dx.doi.org/10.1.1.1.2952
  6. P. Levis, N. Patel, D. Culler, and S. Shenker, "Trickle: a self-regulating algorithm for code propagation and maintenance in wireless sensor networks," Proc. the 1st conf. Symp. Networked Systems Design and Implementation, vol. 1, pp. 2-2, 2004.
  7. J. W. Hui and D. Culler, "The dynamic behavior of a data dissemination protocol for network programming at scale," Int. Conf. Embedded Networked Sensor Systems, 2004. http://dx.doi.org/10.1145/1031495.1031506
  8. M. Musolesi and C. Mascolo, "Controlled epidemic-style dissemination middleware for mobile ad hoc Networks," Proc. 3rd Ann. Int. Conf. Mobile and Ubiquitous Systems, pp.1-9, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/MOBIQW.2006.361736
  9. G. Williamson, D. Cellai, S. Dobson, and P. Nixon, "Modelling periodic data dissemination in wireless sensor networks," UKSim European Symposium on Computer Modeling and Simulation, pp.499-504, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/EMS.2009.31
  10. R. M. Anderson and R. M. May, "Infectious diseases of humans: dynamics and control," Oxford University Press, 1992.
  11. M. E. J. Newman, "The structure and function of complex networks," SIAM Review, vol. 45, pp. 167, 2003. http://dx.doi.org/10.1137/S003614450342480