무선 센서 네트워크의 가장 중요한 요구사항인 효율적인 에너지 사용을 위해 클러스터 구조를 가진 계층 기반 라우팅 프로토콜로 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)가 제안되었다. LEACH 프로토콜은 수많은 센서 노드들이 임의 개수의 클러스터를 구성하고, 각 클러스터에는 멤버 노드와 클러스터 헤드가 존재한다. 멤버 노드들은 데이터를 감지하여 자신이 소속된 클러스터 헤드에게 전송하고 클러스터 헤드는 멤버 노드에게 전송받은 데이터를 융합하여 Base Station(BS)에게 전송한다. LEACH 프로토콜에서는 클러스터 헤드가 균등하게 분포되는 것을 보장하지 않고, 융합된 데이터를 BS에게 직접 전송하기 때문에 에너지 소모가 크다는 제한사항을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 제한사항을 개선하기 위해, 클러스터 헤드간 체인을 형성해 멀리 떨어진 BS가 아니라 가장 가까운 인접 클러스터 헤드에게 데이터를 전송하고, 최종적으로 BS와 가장 가까운 클러스터 헤드가 데이터를 융합해 전송하는 LECEEP를 제안한다. 시뮬레이션 결과 LECEEP가 LEACH 프로토콜과 비교하여 시간 경과에 따른 전체 네트워크의 에너지 소모 및 생존 노드 수 측면에서 우수함을 확인하였다.
무선 센서 네트워크는 다수의 센서들로 구성되며 일단 배치되면 전원의 교환 충전이 어렵기에 한정된 센서의 배터리를 효율적으로 이용하여 전체 네트워크의 수명을 최대한 길게 하는 것이 중요한 문제이다. 네트워크를 계층적으로 분할하여 관리하는 클러스터링 기법으로 대표적인 LEACH 프로토콜은 전체 네트워크의 수명을 연장시키기 위한 좋은 방법 중 하나이며 셋업과 안정 상태로 분할되는 라운드 단위로 구성된다. 본 논문에서는 셋업 단계 자체를 최소화하여 셋업 단계 시 소비하는 에너지를 절약하며 데이터의 특성을 고려할 수 있는 비교 기법을 적용하여 에너지 효율성을 높이는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방식을 적용하여 시뮬레이션 수행한 결과 기존 LEACH에 비해 시간 흐름에 따른 생존 노드 수가 증가하였으며 노드의 평균 에너지 소비량도 감소함을 확인하였다.
경제성 및 전력 효율성 등을 고려하여 단일 주파수 채널을 사용하는 클러스터 기반의 계층구조 무선 센서 네트워크에서 클러스터 헤드는 클러스터 내의 노드들에 대한 무선 자원 할당 및 제어를 관장하며, 데이터 축약(data aggregation) 또는 라우팅 등의 처리 기능이 집중되어 클러스터 내의 노드들과 빈번한 통신이 이루어진다. 따라서 클러스터 헤드는 일반 노드에 비해 상대적으로 많은 에너지를 소모하게 되고 배터리가 먼저 고갈되면 그 동작을 멈추게 된다. 이는 무선 센서 네트워크 수명을 단축시키는 주요한 원인이 되기 때문에 전력 효율적인 망 구조를 도출할 수 있는 클러스터링을 통해 에너지 소모가 많은 클러스터 헤드의 개수를 최소화하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 노드간의 상호 응답 과정을 통해 주변 노드들을 발견하고 그 개수를 세어 나가는 과정을 통해 클러스터 헤드와 게이트웨이간의 거리를 최대화시켜 평균적으로 클러스터 헤드의 개수를 최소화할 수 있는 새로운 형태의 클러스터링 알고리즘을 제안하였으며, 모의실험을 통해 제안된 클러스터링 알고리즘에 의해 클러스터 헤드 개수가 기존의 클러스터링 알고리즘 대비 최대 21% 감소함을 보여준다. 또한 각 노드들의 역할을 재설정하여 네트워크의 평균 수명을 극대화하기 위한 전력 균형 분배(load balancing) 과정에서 에너지 소모가 많은 재클러스터링 과정의 발생을 억제함으로써 전체 네트워크 수명을 연장 시킬 수 있는 새로운 방식을 제안하였다
에너지 효율성이 중요한 무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기술은 클러스터 헤드 노드가 클러스터 멤버 노드의 데이터를 병합하여 싱크노드로 전송함으로써 센서노드와 싱크노드 사이의 통신 횟수를 줄여 에너지 효율을 얻는다. 본 논문에서는 분산형 클러스터링 라우팅 기법 중 대표적 프로토콜인 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)와 HEED(Hybrid, Energy-Efficient Distributed Clustering Approach)의 클러스링 기법에 대하여 분석하고 이를 토대로 데드노드의 최대 지연 발생과 네트워크 라이프 타임을 증가하기 위한 새로운 에너지 효율적 클러스터링 기법을 제안한다. 제안 방식은 클러스터 헤드가 각 멤버노드의 잔여에너지 정보와 싱크노드와의 위치 정보를 기반으로 최적의 전송 효율을 위한 노드를 선출 하고, 선출된 노드는 이후 데이터 전송과정에서 클러스터 헤드로부터 데이터를 전송받아 싱크노드로 전송하는 방식으로, 네트워크를 형성하는 개별 노드의 에너지 소비를 균등하게 하여 네트워크의 전체 수명을 증가시키는데 본 연구의 목적이 있다. 제안한 방식의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 통해 기존의 클러스터링 기법과 비교 분석하였다. 그 결과, 기존의 기법에 비해 네트워크의 생명주기가 약 5~10% 향상되는 것을 확인 할 수 있었다.
트리 데이터로부터 유용한 정보들을 추출하는 가장 일반적인 방식은 빈번하게 자주 발생하는 서브트리 패턴들을 얻는 것이다. XML 마이닝, 웹 사용 마이닝, 바이오인포매틱스, 네트워크 멀티캐스트 라우팅 등 빈번 트리 패턴 마이닝은 여러 다양한 영역에서 광범위하게 이용되고 있기 때문에, 해당 패턴들을 추출하기 위한 많은 알고리즘들이 제안되어 왔다. 하지만, 현재까지 제안된 대부분의 트리 마이닝 알고리즘들은 여러 가지 심각한 문제점들을 내포하고 있는데 이는 특히 대량의 트리 데이터 집합을 대상으로 했을 때는 더 심각해진다. 주요하게 발생하는 문제점들로는, (1) 계층적 트리 구조의 데이터 모델링, (2) 후보군 유지를 위한 고비용 계산, (3) 반복적인 입력 데이터 집합 스캔, (4) 높은 메모리 의존성이 대표적이다. 이런 문제점들을 발생하게 하는 주요 원인은, 대부분의 기존 알고리즘들이 apriori 방식에 근거하고 있다는 점과 후보군 생성과 빈발 횟수 집계에 anti-monotone 원리를 적용한다는 점에 기인한다. 언급한 문제들을 해결하기 위해, 본 저자들은 apriori 방식 대신 pattern-growth 방식을 기반으로 하며, 빈번 서브트리 추출 대신 최대 빈번 서브트리 추출을 목적으로 한다. 이를 통해 제안된 방법은, 빈번하지 않은 서브트리들을 제거하는 과정 자체를 배제할 뿐만 아니라, 후보군 트리들을 생성하는 과정 또한 전혀 수행하지 않음으로써 전체 마이닝 과정을 상당히 개선한다.
최근 무선 네트워크는 사이버 물리 시스템 및 차세대 산업 자동화 시스템과 같은 크리티컬한 대형 응용 분야의 핵심 인프라가 되고 있다. 그러나, 무선 네트워크가 갖는 원천적인 링크 성능의 불확실성으로 인하여 전체 시스템의 안정성에 치명적 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 내 링크의 실시간 상태 정보 없이 응용의 요구 성능을 만족시킬 수 있는 능동형 무선 네트워크 최적화기를 제시한다. 특히, 제시하는 능동형 최적화기는 네트워크 상에서 최대 $\kappa$-개의 링크 결함이 발생하더라도 항시 성능을 보장할 수 있도록, 라우팅 경로와 트래픽 분산을 최적화하는 계층 교차적 방안이다. 시뮬레이션을 통하여, 제안된 능동형 네트워크 최적화기가 기존의 수동형 네트워크에 비하여 고강건성을 보장하는 것을 분석하였다. 또한, 능동형 네트워크는 수동형 네트워크의 주요 단점인 링크 상태 정보의 오류로 인한 성능 감쇄 및 네트워크 재구성과 같은 비용이 발생하지 않는다.
무선센서네트워크(WSN)는 다양한 환경에서 정보수집을 목적으로 하는 응용분야에 널리 사용된다. WSN을 구성하는 센서노드는 저 전력 배터리를 기반으로 동작하므로 이를 고려한 WSN 수명연장은 중요한 연구목표이다. 본 논문은 효율적인 WSN을 구성하기 위해 노드의 에너지 소비는 적으면서도 클러스터 부하 균등화를 이룰 수 있는 최적화된 클러스터링 프로토콜을 제시한다. 프로토콜의 핵심 아이디어는 센서노드가 저장할 수 있는 정보용량의 한계치를 이용해서 클러스터 멤버노드와 클러스터 밀집도가 균등분포(load balancing)되도록 하는 것이다. 또한 최적 클러스터 헤드 확률모델을 도입해서 WSN을 분할하는 클러스터가 최적화 되도록 한다. 이를 통해서 네트워크 부하의 적절한 분산과 에너지 소비 효율을 극대화하는 성능개선을 이끌어 낼 수 있다. 성능평가 결과 제안하는 프로토콜은 대표적인 계층형 프로토콜인 LEACH와 최근에 제안된 클러스터 기반 지역 멀티 홉 라우팅 프로토콜(CBLM)보다 더 수명이 연장되고 안정화 될 수 있었다.
초광대역 무선통신 (UWB) 기술은 그 자체가 가지고 있는 고속, 저전력, 다중 경로 환경의 강인함 등의 특성으로 고속형 WPAN에 적합한 기술로 평가받고 있다. 본 논문에서는 UWB 기술을 사용하는 WPAN 환경에서 전력 소비를 효율적으로 분산시킬 수 있는 MAC 계층에서의 다중 홉 프레임 중계 방식을 새롭게 제안한다. 본 논문에서는 적절한 중계 단말을 선택하기 위해 PAPSF (Power Aware Path Status Factor)를 정의한다. PAPSF는 SINR과 각 단말에서의 송신 전력 정보로부터 결정 할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 에드 혹 라우팅 프로토콜의 특성으로 인하여 쉽게 중계 단말로 사용될 가능성이 높은 PNC를 통한 프레임 중계 방식과 비교할 때 더 높은 데이터 처리량을 가지며, 전체 전력 소모를 감소시킬 수 있다. 또한 전력 소모를 PNC 뿐만 아니라 피코넷에 존재하는 다른 단말들로 쉽게 분산시킬 수 있어 PNC의 급격한 배터리 소모를 방지하고, 빈번한 PNC 변경을 막을 수 있다.
멀티 홈 무선 네트워크에서 멀티 채널의 사용은 무선노드의 채널 간섭 및 채널 경쟁을 줄임으로써 네트워크 성능을 향상시킨다. 최근 이를 위한 다양한 기법들이 제안되고 있다 특히 하이브리드 인터페이스 할당 방식을 사용하는 MCR(Multi channel routing protocol)은 간단한 채널 할당 방법을 통해 채널 간섭을 줄여주는 대표적인 라우팅 기술이다. 본 논문에서는 MCR의 링크 계층에서 사용하고 있는 채널 스위칭 알고리즘의 문제점을 지적하고 이를 개선할 수 있는 방안으로 트래픽 부하를 고려한 채널 스위칭 알고리즘인 LCS(Load-aware channel switching) 방안을 제안한다. LCS에서는 이웃 노드의 큐 상태 정보를 수집하여 네트워크 트래픽 상황을 파악하고 이를 바탕으로 최선의 채널을 선택한다. 또한 본 논문에서는 시뮬레이션과 테스트 베드 실험을 통해 LCS의 성능을 시험한다. 시험 결과 LCS를 적용한 MCR이 기존의 채널 스위칭 알고리즘 보다 향상된 성능을 보였다.
Ad-hoc망은 기반의 하부 구조 계층의 도움 없이 이동 노드와 클러스터(Cluster)들만으로 구성된 유연한 무선 통신망이다. 위의 연구 기술은 제한된 대역폭과 높은 이동성으로 인해 ad-hoc망에서는 견고하고 간단하면서도 에너지 소비를 최소화해야 한다. 본 논문에서는 이동 노드의 위치 정보를 탐색하여 임의의 클러스터 영역을 지정하여 효율적인 온톨로지(Ontology) 기술의 망을 형성시켜, 네트워크의 변화에 대한 예측을 가능케 하는 추론망을 제안한다. 초기에는 mesh 형태의 망을 구성하고 각 노드간의 거리를 분석하고 노드의 이전 값과 현재의 값을 비교하여 노드의 방향성을 예측한다. 이는 노드의 다양한 상황 정보 수집을 해석하여 추론이 가능한 온톨로지 기반의 상황인식(Context-Awareness)기술을 활용하였다. 제안하고자 하는 RODMRP(Resilient Ontology-based Dynamic Multicast Routing Protocol)의 추론망 구조는 온톨로지 기반에서 하나의 상황인식 형태를 떤 이동 노드에서 복원력이 뛰어난 트리 구조를 제공한다. 제안된 RODMRP는 이동 노드간의 변화된 환경에서의 재연결성 유지 및 과도한 packet의 증가에 따른 traffic 증가와 중복 전송에 따른 패킷내에서의 중복정보의 제거 목적으로 제안되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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