무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 제한된 에너지 문제 해결을 위해 많은 연구들이 진행되었다. 근본적인 문제 해결을 위해 최근 에너지 수집형 센서 노드들이 개발되고, 에너지 수집을 고려한 많은 연구들이 진행되고 있다. 하지만 에너지 수집형 무선 센서 네트워크를 위한 시뮬레이터와 관련된 연구는 아직 미비한 수준이다. 본 논문에서는 환경 에너지 중 하나인 태양 에너지와 에너지 저장 장치의 특성을 고려하여 에너지 수집(Harvesting) 모듈(수집, 소비 모델)을 구현하고, 아울러 태양 에너지 기반 WSN(Wireless Sensor Network)을 위한 MAC과 Routing 기법들이 추가된 사용자 친화형 GUI 기반 시뮬레이터를 제안한다.
다수의 센서로 구성된 무선 센서 네트워크는 다양한 환경에서의 정보 수집을 목적으로 하며 현재 다양한 분야에 응용 및 활용이 되고 있다. 센서 네트워크를 구성하는 각 센서 노드들은 한정된 전력의 배터리로 동작하므로 에너지 효율성 및 장시간의 네트워크 수명을 제공하는 것이 센서 네트워크의 중요한 연구 목표 중 하나이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 에너지 효율성을 향상 시키기 위한 새로운 트리 기반의 클러스터링 프로토콜(tree based clustering protocol)을 제안한다. 제안된 기법은 클러스터를 형성하고 클러스터에서의 노드들은 클러스터 헤드를 루트로 하는 트리를 구성한다. 트리의 높이는 멤버 노드들과 클러스터 헤드의 거리를 기반으로 결정된다. 시뮬레이션을 통해 기존에 제안되었던 LEACH, PEGASIS와 TREEPSI와 비교해 제안된 기법이 노드들 사이에서의 에너지 소비를 균등하게 하여 에너지 효율성을 향상시키고 네트워크 수명을 연장하였음을 확인하였다.
센서 네트워크에서의 센서 노드는 특성상 제한된 에너지를 가지고 있어 다양한 네트워크 환경을 갖는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 그 활용 범위가 제한되는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 효율적 에너지 관리를 위한 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 LEACH-C 알고리즘이 고려하지 않은 또 다른 에너지 소비 요소인 센싱 파워를 제어함으로써 에너지 효율을 개선하며, 다양한 네트워크 환경에 적용 가능한 특징을 갖는다. 제안한 알고리즘은 IEEE 802.15.4 기반의 ZigBee 기술과 더불어 다양한 네트워크 환경을 갖는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적용하여 기존 알고리즘 보다 에너지 효율적 측면에서 우수한 성능을 보여주는데, 작게는 센서 노드의 생존 시간과 크게는 센서 네트워크의 생존 시간 향상을 가져오는 것을 알 수 있으며, 빠르게 변화하는 네트워크 환경에 센서 네트워크 기술의 활용 범위를 보다 확대 할 수 있을 것이다.
최근 무선 인체 네트워크 (WBAN)는 유비쿼터스 헬스케어 시스템에의 활용으로 주목 받고 있다. WBAN에서는 인체에 부착 되거나 이식되는 센서 노드와 PDA와 같은 휴대용 개인 베이스 스테이션 (BS)의 에너지 제약이 있고, 이 장치들의 제한된 계산 능력과 메모리 때문에 노드들이 수행하는 계산의 복잡도를 최대한 줄여야만 한다. 또한 생체 신호를 다루기 때문에 신뢰성 있는 데이터 전송이 필수적이다. 본 논문에서는 네트워크 코딩 오버헤드를 줄이고 에너지 효율을 높이기 위해 WBAN을 위한 시스테매틱 (systematic) 네트워크 코딩 기법을 제안한다. 제안하는 시스템을 마코프 체인 (Markov chain)을 이용해 모델링 하고 모든 노드가 BS로의 데이터 패킷 전송을 완료하는데 까지 소모되는 에너지를 최소화 하는 것을 최적화 문제로 정의 하였다. 다양한 환경에서 시뮬레이션을 수행 한 결과 기존의 전송 방법과 비교 했을 때 에너지 효율을 얻는 것을 보였다. 또한 기존의 WBAN에서의 네트워크 코딩의 디코딩 과정 보다 계산 복잡도가 낮아 네트워크 코딩으로 인한 계산 오버헤드를 줄였다.
센서 네트워크는 주변 데이터를 수집하기 위해 널리 퍼뜨려진 작고 저렴한 센서 노드를로 구성된 무선 네트워크 환경이다. 이러한 센서 네트워크는 배치의 편리성과 ad-hoc 적인 연결성, 저렴한 비용의 이 유로 다양한 목적의 응용프로그램에서 사용되고 있다. 그러나 센서 노드의 크기가 제한되기 때문에 센 서 노드의 유용한 전체적인 파워나 전력량의 크기에 제약을 가져온다. 그러므로, 센서 네트워크의 일반 적인 목적은 에너지 효율성을 고려하여 전체 네트워크의 성능을 저하시키지 않고 데이터를 수집하는 것이다. 본 논문에서는 에너지 효율성 증대 및 전체 네트워크의 유지 시간을 증가시키기 위해 각 센서가 가지는 RF 전송 레벨을 이용하여 노드 간의 거리를 통한 계층적 클러스터링 방법을 제안하고 비교 실험을 통해 전체 네트워크에 대한 에너지 효율성을 측정하고자 한다.
무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 취약점으로 인해 공격자는 쉽게 훼손된 노드를 만들어 센서 네트워크를 공격한다. DoS 공격에 해당하는 플로딩 공격은 노드의 에너지 손실과 경로 상의 노드의 에너지를 전부 소비시켜 네트워크 수명이 단축된다. 본 논문에서 제안 기법은 노드의 에너지가 적은 지역에서 다중경로 라우팅을 적용해 각 노드의 부하를 줄이고 네트워크 수명을 증가시키는 보안기법을 제안한다.
대형 무선 센서 네트워크(WSNs)는 일반적으로 수백에서 수천 개의 센서 노드들로 구성되어 있다. 이러한 대형 WSNs에서는 네트워크의 수명연장을 위해서 비용 및 에너지를 고려한 에너지 효율성뿐만 아니라 네트워크의 유지 및 관리가 요구된다. 사용자는 효율적인 시스템을 통해서 사용자 수준의 센싱 서비스 품질이 제공받을 수 있어야 한다. 이 네트워크에서 사용자에게 제공되는 결과 데이터의 품질은 이벤트 검출에 관련된 센서들의 개수가 결정적인 역할을 한다. 그러므로 사용자 요구품질에 적합한 QoS를 제공할 수 있는 네트워크 프로토콜은 일부 센서 노드들에서 고장이 발생하더라고 전체 시스템 성능에 영향을 주지 않으면서, 동시에 에너지 소비가 최소화되도록 설계되어야 한다. 본 논문에서 제안된 프로토콜은 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) 프로토콜을 기반으로 하며, 지속적인 감시가 요구되는 대형 네트워크에 적합한 역할 기반의 자가 구성 프로토콜을 제안하였다.
바디 센서 네트워크 환경에 존재하는 다양한 종류의 디바이스는 매우 작은 배터리 기반으로 작동을 한다. 특히 기존에 존재하였던 센서 네트워크 환경보다 바디 센서 네트워크 환경이 자원이 매우 제한적이기 때문에 디바이스의 전력 관리가 매우 중요하다고 할 수 있다. 하지만 바디 센서 네트워크는 사람의 움직임 또는 센서의 위치와 같은 고유의 특징을 가지고 있기 때문에 바디 센서 네트워크를 구축하기 위해서 고유의 특징을 고려해야만 한다. 본 논문에서는 바디 센서 네트워크 환경에 존재하는 다양한 제약사항을 분석하며, 대표적인 전송 전력 관리 기법에 따른 에너지 효율적인 측면을 고려한 분석을 한다. 또한 분석된 결과를 통해 바디 센서 네트워크 환경에서 에너지 효율적인 대안을 제시하고자 한다.
무선 애드혹 네트워크는 고정된 유선 네트워크에서 생각할 수 없었던 잦은 네트워크 구성의 변화, 대역폭과 에너지 사용의 제한 등 기존의 유선 네트워크와는 다른 특성들을 갖는다. 따라서 유선 네트워크에서 제공받았던 고품질의 서비스를 무선 애드혹 네트워크에서 제공받기 위해서는 제한된 자원을 효과적으로 이용할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 GPS 등의 기술을 이용하여 네트워크를 구성하는 이동 노드들의 위치 정보를 파악하고, 이를 라우팅에 활용하는 기존의 위치기반 라우팅 기법 중 하나인 LAR 알고리즘을 개량하였다. 제안 알고리즘은 노드들의 위치뿐만 아니라 에너지까지 함께 고려하며, 이를 위해 불필요한 제어 메시지의 확산을 최소화하고, 노드간 거리에 적절한 전송 전력을 사용하여 통신을 하게 함으로써 효율적인 라우팅이 이루어지도록 하였다. 실험 결과 기존 LAR 알고리즘에 비해 제안 기법이 노드의 생존률이 평균 12.1% 향상되었다.
Ad Hoc 네트워크에서 Threshold-Tuning을 통한 노드들간의 균형적인 에너지 소모를 위한 알고리즘 (BECT : A Balanced Energy Consumption Algorithm by Threshold-Tuning)을 제안한다. BECT는 노드간 에너지 균형을 맞추어 네트워크의 수명 (Network Lifetime)을 연장한다. 제안한 알고리즘은 DSR (Dynamic Source Routing) 프로토콜을 기반으로 구현하였으며, GloMoSim 2.0을 이용하여 실험을 하였다. 실험 결과 BECT가 실험 토폴로지에 따라 DSR의 에너지 균형을 17-31% 향상시키며, 데이터 전송율이나 제어 패킷 비율에 있어서도 향상된 성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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