수많은 센서 노드들을 이용하여 주변환경으로부터 정보를 수집하는 센서네트워크에서 많은 양의 패킷을 빠르게 전송하기 위해서는 패킷 전송간에 지연을 최소화하여 효율성을 높일 필요가 있다. 센서네트워크에서 이벤트에 기반하여 동작하는 운영 체제에서는 주로 주기적으로 발생하는 Timer Event를 이용하여 연속적으로 패킷을 전송한다. 하지만 무선 센서네트워크의 특성상 패킷을 전송하는데 소요되는 시간이 매우 가변적이기 때문에 적합한 주기를 설정하기가 매우 어렵다. Timer Event의 발생주기에 따라 패킷 전송간에 지연이 증가하거나 전송요청이 실패 할 수 있다. 본 논문에서는 패킷 전송 작업이 완료되었음을 알려 주는 SendDone Event를 이용하여 연속적인 패킷전송 시 지연을 줄여 주는 ESTEO기법을 제안한다. ESTEO에서는 패킷 전송이 완료된 시점에 즉시 다음 패킷을 전송하기 때문에 패킷을 전송하는데 소요되는 시간에 상관없이 패킷 전송간에 지연이 발생하지 않는다. 따라서 연속적으로 대량의 패킷을 전송할 때 높은 전송율을 제공할 수 있다.
무선 통신 기술의 발전과 함께 802.11n과 같은 광대역 네트워크 인프라의 구축이 확대됨에 따라, 이에 적합한 높은 성능을 낼 수 있는 전송 계층의 프로토콜이 필요하다. 유선 환경에서 개발된 TCP(Transmission Control Protocol)는 현재 가장 널리 이용하는 전송 프로토콜이다. 하지만 높은 에러율과 긴 딜레이가 발생하는 무선 네트워크상에서는 패킷 손실의 원인을 구별하지 못하기 때문에 성능이 저하된다. 또한, 광대역폭을 지원하는 초고속 네트워크상에서 TCP가 동작할 경우 기존 무선 네트워크에서 처리하는 혼잡윈도우 값보다 커진 값을 제대로 처리하지 못하기 때문에 가용대역폭을 활용하지 못하는 문제점이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 초고속 네트워크 안에서 slowstart threshold에 기반하여 가용대역폭을 동적으로 획득하고, 높은 전송률을 보장하는 TCP VEST(TCP Vegas-based Estimator with Slowstart Threshold)를 제안한다. TCP VEST는 기본적으로 송신자기반 무선네트워크에서 우수한 성능을 지원하는 TCP WestwoodVT의 패킷 손실원인 구분법을 사용한다. 그리고 TCP VEST는 패킷 손실의 원인을 구분하고 각각의 경우에 따라서 전송량을 slowstart threshold 값의 변화에 맞춰 조절한다. NS-2를 통한 성능평가에서 VEST는 WestwoodVT와 비교했을 때 링크 에러율이 1%인 환경에서는 20% 이상의 전송률 향상을 나타내며, Westwood와 비교했을 때는 60%의 성능향상이 있다. 또한 초고속 네트워크에서 5%와 10% 사이의 에러율을 가질 때에는 WestwoodVT와는 50%, Westwood와는 300% 이상의 성능향상이 나타남을 보인다. 이를 통해 VEST가 기존의 무선 네트워크와 더불어 초고속 네트워크에서도 동적으로 대역폭을 획득함으로써 높은 전송률을 지원하는 것을 입증한다.
종단간 전송 지연은 시각 동기, 네트워크 성능 측정 등에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 IP에 기반하고 있는 Internet은 여러 통신망 상의 지연 요소를 정확히 전달할 수 있는 구조가 없기 때문에 종단간 전송에 있어 전송 지연을 정확하게 알 수 없다. 특히 UDP 네트워크의 경우 전송할 때와 수신할 때 경로가 같지 않기 때문에 일반적으로 일주 지연 시간을 이용하지만 각 편도 전송 지연 시간 차이는 시스템의 다른 요소에 대해서 오류 요소로 작용할 수 있다. 본 논문에서는 일주 지연 시간을 전송시 지연 시간과 수신시 지연 시간으로 따로 측정 분석하였다. 측정 결과 편도 전송 지연 시간 차이 값은 수십 밀리초 범위를 가지며 이는 NTP 등에서 시각을 동기화 할 때 통상적인 정확도, 수 밀리초를 훨씬 넘어선다. 이것은 편도 지연 시간 차이값이 시각 동기, 네트워크 성능 평가 등에서 중요한 오류값으로 작용한다는 것을 의미한다. 분석 결과를 실험 데이터에 적용할 경우 실제 편도 지연 시간에 근사한 값을 구할 수 있고 좀더 정확한 시각 동기, 네트워크 성능 평가가 가능하게 된다.
무선 네트워크 환경에서의 미디어 전송은 채널의 패이딩 현상 및 채널 잡음 등으로 인한 다량의 패킷손실과 전송지연의 변동으로 급격한 화질 열화를 발생시킨다. 이러한 채널 변동이 심한 무선 네트워크 환경에서 성공적으로 미디어를 전송하기 위해서 FEC (Forward Error Correction), ARQ (Automatic Repeat reQuest) 및 인터리빙을 사용하여 오류를 복구한다. 하지만 각각의 오류제어 모드는 채널 상황 및 오류 패턴에 따라 효율성이 다르기 때문에, 채널 상황에 적응적으로 변경할 수 있는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 무선채널 변동을 송 수신측의 피드백 정보를 통해 측정하고 이에 따라 유동적으로 가장 적합한 오류제어 모드를 선택하여 패킷손실을 최소화하는 네트워크 적응형 전송오류제어 기법인 NASTE(Network-Adaptive Selective Transport Error control)를 제안한다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 IEEE 802.11g 무선랜 환경에서 NASTE 를 구현해서, MPEG-2 미디어 전송할 때 발생하는 패킷오류를 복구함으로써 전체적인 전송률 개선을 검증한다.
멀티캐스트는 한 번의 패킷 전송으로 여러 수신노드에게 전송이 가능하다. 따라서 네트워크의 자원을 효율적으로 사용할 수 있어 일대다 환경에 적합하다. 하지만 신뢰성과 흐름제어를 기본적으로 제공하지 않아 시간제약을 갖는 멀티미디어 데이터 전송에 적합하지 않다. 본 논문에서는 멀티미디어 전송에 적합한 멀티캐스트 네트워크 모델과 네트워크 자원을 효율적으로 사용하고 멀티미디어 데이터를 수신하는 노드들의 재생품질을 보장하는 멀티캐스트 재전송 기법을 제안한다. 재전송 기법은 지역적 에러회복을 통해 송신노드에서 발생하는 응답폭주를 제거하였고 수신노드의 버퍼상태를 고려하여 시간제약을 충족할 경우 지역적 재전송을 수행하도록 하였다. 성능의 우수성을 입증하기 위해 수식과 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과 기존 네트워크 모델보다 낮은 네트워크 자원을 소모하며 수신노드의 QoS를 보장하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 통신 기기들이 정보를 직접 공유하고자 할 때 전체 네트워크의 에너지 소모량을 최소화하기 위한 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 매 전송 시 동적으로 전송 노드 및 전송 데이터를 선택하는 효과적인 네트워크 부호화 기법을 사용하여 정보 공유에 필요한 총 전송 횟수를 감소시킨다. 실험을 통하여 기존의 고정된 순서로 전송 노드를 설정하는 네트워크 부호화 방식, 랜덤한 순서로 전송 노드를 설정하는 네트워크 부호화 방식, 그리고 랜덤한 순서로 전송 노드를 설정하는 비부호화 방식에 비해 총 전송 횟수 측면에서 보다 뛰어난 성능을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 무선채널의 신호감쇄특성으로 인하여 멀티홉을 통한 센서네트워크의 에너지소비를 최소화하려는 기존의 연구를 재해석하고 무선채널의 특성과 하드웨어의 전력소비를 동시에 고려하여 센서네트워크의 에너지소비를 모델링하였다. 또한 센서네트워크 하드웨어 플랫폼에 주로 사용되고 있는 RF모듈인 Chipcon사의 CC2420을 대상으로 최대 전송전력과 최소의 홉을 통한 데이터 전송이 네트워크의 에너지효율에 미치는 영향을 다양한 상황의 시뮬레이션을 통해 검증한다. 최대 전송전력으로 최소의 홉을 통하여 전송했을 경우, 낮은 전송전력으로 여러 홉을 거쳐 데이터를 전송하는 것보다 네트워크의 에너지소비가 적게 발생하는 것으로 관찰된다. 높은 전송전력에 따라 증가하는 재전송을 고려한 결과 또한 최대 전송전력으로 전송했을 경우 최대 33.1%의 에너지효율을 얻을 수 있다.
최근 무선 센서 네트워크를 통해 멀티미디어 데이터를 전송하고자 하는 노력이 늘고 있다. 무선 센서 네트워크는 저 전력 소형 노드를 이용하며, 낮은 전송 속도를 갖는 네트워크이다. 하지만 멀티미디어 데이터는 비교적 큰 용량을 가지며, 전송 시 지연에 민감한 특성을 갖는다. 그러므로 무선 센서 네트워크를 이용하여 멀티미디어 데이터를 전송하는 것은 어려운 일이 아닐 수 없다. 따라서 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 멀티미디어 데이터 전송을 위해 경로의 겹침이 없는 노드 독립적인 (Node-Disjoint) Multi-path Routing방법을 제안한다. 대용량의 데이터 전송 시 기존의 Single-path Routing 방법은 하나의 경로만을 사용하기 때문에 특정 노드에 부하를 가중시켜 데이터 손실이나 지연을 야기 시킬 수 있지만, 본 논문에서 제안하는 TinyONDMR(Tiny Optimized Node-Disjoint Multi-path Routing)방법은 서로 분리된 다른 경로에 데이터를 분산시켜 전송함으로써, 네트워크의 성능을 향상시킨다. 또한 Multi-path를 찾기 위한 라우팅 과정에서 발생하는 라우팅 오버헤드를 줄여 네트워크 부하를 감소시킨다.
무선 이동 네트워크에서 대부분의 패킷 손실은 네트워크 체증(congestion)보다는 전송(propagation) 오류에 의해 발생된다. 이러한 전송 오류에 의한 패킷 손실을 방지하여 전송 효율을 향상하기 위해 무선 네트워크에서는 FEC(Forward Error Correction)알고리즘을 채택하고 있다. 그러나 정적인 FEC방식은 연속적으로 변화하는 무선 채널의 전송 오류율에 알맞은 정정 코드(check code)를 채택하지 못해 도리어 전송 효율이 저하되는 문제가 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해서는 채널의 상태에 따라 FEC를 동적으로 변경하는 것이 필요하다. 본 논문은 무선 채널 특성의 이론적 분석과 저 출력 라디오파를 이용하는 센서(sensor) 네트워크상에서의 실험적 측정을 통해서, 적응적 FEC 기법이 무선 네트워크의 전송 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보여준다. 또한 전송 에러률이 $10^{-3}$ 정도로 상당히 오류가 많은 무선 네트워크에서 적용할 수 있는 적응적 FEC 기법, FECA(FEC-level Adaption)기법을 제안한다. 마지막으로 FEC 알고리즘의 성능 비교를 위해 패킷 시뮬레이션에서 비트 레벨(bit-level) 오류를 시뮬레이션할 수 있는 통합 시뮬레이션 기법을 소개한다. 통합 시뮬레이션을 통해 FECA는 정적 FEC에 비해서 지속적으로 무선 채널 오류률에 알맞는 FEC 정정 코드를 채택하여 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.
무선 센서 네트워크의 노드에서 측정된 데이터는 노드의 전송 거리의 제한 때문에 멀티 홉을 통해 베이스 노드에 전송된다. 또한 노드의 에너지가 한정되어 있기 때문에 무선 센서 네트워크의 수명을 연장하기 위해서는 각 노드의 에너지 소모를 가능한 균일하게 하여야 한다. Level based MultiPath Routing (LMPR)은 베이스 노드로 부터의 거리에 해당하는 노드의 레벨을 기반으로 무선 센서 네트워크를 자가 구축하고 데이터 처리 및 전송 부하를 각 센서 노드에 분산시키는 무선 센서 네트워크 라우팅 프로토콜이다. 본 논문에서는 TinyOS 기반으로 LMPR를 구현하고 실험을 통해 무선 센서 네트워크상에서 LMPR의 성능을 측정하였다. 실험 결과 LMPR이 최소 비용 방식으로 선택된 단일 경로로 데이터를 전송하는 프로토콜보다 데이터 처리 및 전송 부하를 약 4.6배 분산시켰다. LMPR 을 사용하여 데이터 처리 및 전송 부하를 각 노드에 분산시켜 TinyOS를 기반으로 구성된 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시킬 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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