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.
지그비는 저 전력, 저 비용, 낮은 데이터 전송 속도의 특징을 가지는 무선 개인 망(Low Rate Wireless Personal Area Networ: LR-WPAN)의 표준이다. 방향성 메시징 기법은 방송을 사용하는 무선 센서 네트워크에서 방향정보를 가지는 메시지를 특정 영역으로 전송함으로써 중복 메시지 전송을 줄이는 것을 통하여 에너지 효율성을 높이는 프로토콜이다. 본 논문에서는 에너지 효율성 향상을 위하여 방향성 메시징을 지원하도록 수정한 지그비를 사용하는 실험용 격자형 센서 네트워크를 설계하고 구현한다. 본 논문의 실험용 센서 네트워크는 방향성 정보를 사용하도록 수정한 ADV 메시지와 라우팅 관리 모듈을 지원하는 Nano-24 노드로 구성한다. 실험용 센서 네트워크의 에너지 효율 향상성은 실제 ADV 메시지 전송에 따른 실험 결과 분석울 통하여 나타내 보인다.
무선 센서 네트워크에서 클러스터 기반의 계층적 라우팅 프로토콜들은 모든 노드들의 수명을 균등하게 유지하여, 센서 네트워크의 수명을 최대로 연장하는 것을 목표로 하고 있다. 본 논문에서는 싱크의 위치 변화를 고려한 적응적 클러스터링 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 클러스터링 프로토콜의 특징은 클러스터 트리의 레벨에 따라 클러스터의 크기를 제한하는 대칭형 계층적 클러스터를 구성함으로써 싱크의 위치 변화에 적응적으로 대응 가능하며, 모든 클러스터의 생존 시간을 향상시킴과 동시에 균등한 생존 시간을 보장할 수 있다. 이 기법의 효율성을 입증하기 위해 기존의 대표적인 클러스터링 프로토콜들인 LEACH, EEUC와 본 논문에서 제안하는 적응적 클러스터링 프로토콜의 에너지 소비 정도를 시뮬레이션을 통해 비교하였으며, 그 결과 에너지 소비와 네트워크 수명의 균형에 대해 더 나은 성능을 얻어낼 수 있었다.
최근 사물들에 인터넷 서비스를 제공하는 IoT(Internet of Things) 기술에 관한 관심이 높아지고 있다. IoT는 홈 네트워크, 헬스 케어, 재난 알림 등에서 다양한 서비스를 제공하고 있다. LLN(Low Power & Lossy Networks) 특징을 갖는 IoT는 빈번한 센서 노드의 손실이 발생한다. IoT의 표준 라우팅 프로토콜인 RPL은 센서 노드의 손실이 발생하면 전체 경로 재설정(Global repair)을 수행하여 데이터를 전송한다. 하지만 낮은 사양의 센서 노드로 인한 빈번한 센서 노드 손실은 잦은 전체 경로 재설정으로 인해 네트워크 성능 저하를 일으킨다. 본 논문에선 Storing mode 센서 노드 선정 이후에도 잦은 경로 재설정 문제로 인한 네트워크 성능 저하 문제를 해결하기 위한 Storing mode 센서 노드의 추가 선정 방법을 제안하고 각 Instance의 전체 경로 재설정 횟수의 평준화 방법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 영역 부호화 방식을 사용하는 다단계 상호연결망(MIN)에서의 효율적인 멀티캐스팅 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 원하는 멀티캐스트 목적지로 메시지를 보내기 위해, 네트워크에서 메시지를 최대 두 번을 순환시키는 순환 기법을 사용한다 이 알고리즘은 멀티캐스트 메시지의 복사 단계와 라우팅 단계인 두 순환 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서 출발지는 다수의 목적지 영역을 포함시키는 영역으로 메시지를 전송하고, 이들 목적지는 이 단계에서 메시지를 수신하여 저장한다 나머지 목적지들은 두 번째 단계에서 메시지를 최종적으로 수신한다. 본 알고리즘은 이 방법으로 전체 트래픽의 양을 줄임으로써 성능을 향상시킬 수 있다. 또한, 알고리즘의 성능을 멀티캐스트 목적지당 평균 순환 회수와 목적지당 평균 링크 수의 관점에서 기존의 알고리즘과 비교하여 평가한다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경과 광대역 접속 환경을 필요로 하는 멀티미디어 어플리케이션 사용자가 급속히 증가하고 있으며, 이들에게 효율적인 네트워크 서비스를 제공할 수 있는 차세대 무선 네트워킹을 위한 핵심기술로서 무선 메쉬 네트워크가 주목받고 있다. 다수의 네트워크의 플로우들이 동시에 전송되는 경우, 각 플로우들의 경로 설정을 위한 경로 탐색과 각 플로우들의 전송을 위한 링크의 자원 할당은 네트워크의 효율성에 직접적으로 영향을 주는 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 STDMA 기반의 무선 메쉬 네트워크에서 수리적 모델링을 사용하여 경로 탐색과 링크의 자원할당 문제를 동시에 고려하여 주어진 각 플로우들의 전송률을 최대로 수용할 수 있는 계층간 최적화 설계 기법을 이용한 알고리즘을 제안한다. 그리고, 성능 분석을 통하여 제안한 알고리즘이 다중 홉 무선 메쉬 네트워크를 경유하는 플로우들의 수가 늘어날 때 주어진 대역폭 자원을 최대로 활용하여 전송 성능을 향상 시킬 수 있음을 보였다.
무선 센서 네트워크(WSN)에서는 저가 및 저 전력 센서로 구성되기 때문에 센서의 임무를 성공적으로 수행하면서 적은 에너지를 소모하는 것이 중요한 문제로 부각된다. 기존의 클러스터링 WSN에서는 헤드의 결정 및 헤드에 의한 데이터 수집과 전송 방안이 전체 네트워크의 성능에 큰 영향을 준다. 본 논문은 클러스터링 WSN에서 데이터 전송의 방향성을 고려한 하이브리드(Hybrid) 클러스터링 방법을 제안한다. 데이터의 효율적인 전송을 위해 모든 센서노드가 싱크로 데이터를 전송할 때 클러스터헤드를 거쳐 전송할 것인지 클러스터 헤드를 거치지 않고 싱크로 직접 전송할 것인지를 싱크, 헤드위치, 해당 센서노드의 위치에 따라 이원화 하는 하이브리드 라우팅 기법이다. 실험을 통하여 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) 방식과 비교하여 데이터를 싱크에서 역방향으로 전송 하지 않음으로써 거리와 에너지소모를 줄일 수 있음을 확인하였다.
센서 네트워크에서의 효율적인 라우팅을 위하여 센서노드들을 최적으로 상호연결 하는 배치를 찾는 문제를 고려하게 된다. 유사한 이론 문제로서 평면상에 주어진 점들을 최적으로 상호연결 하는 트리 구조를 찾는 스타이너 트리 문제가 있는데, 이 문제에 대한 근사 알고리즘을 차용하여 센서노드들을 최적에 근사하게 상호연결 하는 배치를 찾을 수도 있다. 하지만 스타이너 트리 문제는 평면상에서 수학적으로 정의된 점들의 집합을 상호연결 하는 문제로서 센서 네트워크에서는 나타나지 않는 특수한 경우까지 내포하므로, 그 알고리즘을 사용하는 접근은 타당한 분석 방식이 될 수 없다. 센서 네트워크에서 센서들의 분포는 평면상의 수학적인 점들의 임의적인 분포와는 달리, 센서들이 일정거리 이상으로 서로 떨어져 있다고 가정 할 수 있다. 이러한 물리적인 성격을 반영하여 센서 네트워크를 위한 근사 알고리즘을 구성함으로써, 센서 네트워크 상호연결이라는 문제에 적합한 실행시간 및 최적치에 대한 근사비율을 도출 할 수 있게 된다.
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
본 논문은 무선 센서 네트워크 환경에서 센서노드의 에너지 소모를 최소화하기 위한 효과적인 모바일 싱크노드의 이동경로설정 방법을 제안한다. 싱크노드의 이동경로를 설정하기 위해 Random way point 방식을 사용한 기존의 연구들은 싱크노드의 위치와 경로를 파악하고 데이터 전송을 위한 라우팅 경로설정을 위해 불필요한 에너지 소모와 데이터 전송 지연을 발생시킬 수 있는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 제안하는 방법은 Hilbert curve를 사용하여 최적의 싱크노드 이동경로를 설정한다. 또한, 센서노드의 분포 밀도를 고려한 경로 수정을 통해 데이터 전송 지연을 최소화시킨다. 실험 결과 제안하는 기법은 기존의 TTDD, CBPER에 비해 최대 50배 이상의 에너지 효율을 보여주는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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