• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제36권6호
• /
• pp.505-513
• /
• 2009

대부분의 무선 센서 네트워크를 활용한 어플리케이션에서는 네트워크를 설치한 후 언제까지 작동해야 하는 지를 나타내는 목표 수명(target lifetime)을 가진다. 하지만 무선 센서 네트워크는 많은 경우에 각 센서 노드들이 배터리를 이용하여 작동하기 때문에 목표 수명을 만족시키는 것은 쉬운 문제가 아니며 이를 달성하기 위해서는 에너지 효율적인 라우팅 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 목표 수명을 만족시키기 위한 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 선형 프로그래밍(Linear Programming)을 이용하여 에너지 효율적인 경로를 찾는 동시에 감지 비율(sensing rate)을 조절함으로써 무선 센서 네트워크의 목표 수명을 만족시킨다. 시뮬레이션을 통해 제안한 기법의 성능을 다른 기법들의 성능과 비교한다.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제15C권4호
• /
• pp.273-280
• /
• 2008

무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network : WSN)에서 한정된 에너지를 가진 센서 노드의 동작 기간을 연장하기 위해서 LEACH와 PEGASIS, PEDAP 등의 대표적인 라우팅 방식이 제안되었다. 이들은 데이터가 완전 퓨전(perfect fusion)되는 환경에서 주기적으로 데이터를 수집하여 한 노드로 전송하는 convergecast 라우팅 방식을 사용한다. 그러나 convergecast와 에너지 분배를 동시에 다루는 과정에서 토폴로지에 관한 특성과 한계에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 이 논문은 한 번의 convergecast에 소비되는 총에너지의 관점에서 토폴로지를 다음과 같이 연구하였다. 우리는 주요 라우팅 토폴로지로 최소 스패닝 체인(Minimum Spanning Chain : MSC)과 최소 스패닝 트리(Minimum Spanning Tree : MST), PEGASIS 체인, 제안하는 LECSEN체인을 소개하거나 정의하였다. 우리는 MSC를 선형 프로그래밍(LP) 방식으로 풀었으며, MSC나 MST에 준하는 토폴로지를 만들기 위해서 LECSEN 체인을 제안하였다. Monte Carlo 방식의 시뮬레이션을 통해 토폴로지의 전체 길이와 각 링크 길이의 분포를 분석한 결과, 대부분의 WSN 환경에서 LECSEN은 MST에 필적할 만큼 에너지를 적게 소모하고, 각 센서 노드의 에너지 소비가 매우 균등하였다. 그러므로 우리는 LECSEN 체인이 WSN 라우팅에서 매우 유용하다는 사실을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제35권4호
• /
• pp.292-300
• /
• 2008

무선 메쉬 네트워크나 무선 센서 네트워크와 같은 다중-홉(Multi-hop) 무선 네트워크에서는 노드들이 배터리를 이용하여 작동하는 경우가 많기 때문에 에너지 효율적인 라우팅이 중요한 문제이다. 지금까지 가장 에너지 효율적인 경로를 찾는 여러 기법들이 제안되었지만 이런 방식은 찾아낸 경로만을 사용함으로써 그 경로 상의 노드들의 에너지가 집중적으로 소모되어 네트워크의 전체적인 수명(lifetime)을 최대화하지 못한다는 단점을 가진다. 또한 이런 단점에 착안하여 네트워크의 수명을 최대화하기 위해 여러개의 경로들을 변경해가며 사용하는 기법들 역시 제안되었지만 경로 설정 및 변경 시에 발생하는 오버헤드가 크다는 한계를 가지고 있다. 본 논문은 선형 프로그래밍(Linear Programming)을 이용하여 네트워크의 수명을 최대화시키는 다중 최적 라우팅을 구하고 그 결과에 단일 최적 라우팅을 구하는 근사 알고리즘(approximation algorithm)을 적용하는 방식을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방식의 성능을 기존의 다른 기법들의 성능과 비교한다.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제11C권5호
• /
• pp.677-682
• /
• 2004

본 논문에서 파장 분할 다중화(WDM) 방식을 이용한 광 네트워크상의 라우팅과 파장할당 알고리즘을 고찰해 보겠다. 선형 프로그래밍(Linear Programming)과 그래프 컬러링(Graph Coloring)의 조합으로 이루어진 기존의 RWA기법들은 복잡하며, 발견적 방법(Heuristic Method) 사용이 요구된다. 이와 같은 방법은 실행시간이 길며, 최악의 경우에는 실행이 불가능하여 결과를 얻지 못한다. RWA를 해결하기 위한 다른 방법은 최대 EDPs(Edge Disjoint Paths)를 얻기 위해 greedy algorithm을 적용하는 것이다. 이것은 실행시간이 짧지만 파장의 수를 최적으로 사용하지 못한다. 본 논문에서 최대의 EDPs를 얻기 위해서 최대 흐름 기법(Maximum Flow Technique)을 이용한 새로운 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘과 기존에 제시된 최대 EDPs 알고리즘을 비교해 보겠다.