센서 네트워크에서는 센서 노드를 통해 개체에 대한 행위, 조건, 위치에 관한 정보를 원격으로 얻을 수가 있다. 일반적으로 센서 노드는 배터리를 이용한 전원 공급이 이루어지므로 매우 제한적이다. 따라서 센서 데이터를 수집하기 위한 효율적인 에너지 관리는 전체 네트워크의 생존기간을 연장하기 위해 필요하다. 본 논문에서는 분산된 센서 노드를 클러스터단위로 자가구성하여 에너지 효율성을 높이는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 ANTCLUST를 기반으로 두 개체간의 유사도를 측정한 후 해당 클러스터를 알아내어 자신의 클러스터를 결정하는 방법이다. 제안된 방법은 개미의 colonial closure 모델을 적용한다. 실험결과 기존의 클러스터링 방법보다 27%의 생존 노드 수의 증가를 보였다.
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.
WSN은 센서 노드에 의해 구성된 네트워크로, 센서 노드는 한번 배치되면 재충전하거나 위치적으로 재배치가 불가능하다. 또한 센서노드들은 제한된 에너지를 가지고 통신에 참여하게 된다. 그러나 기존 제안되었던 클러스터링 기법들은 불균일한 분포로 배치된 WSN환경에 적용 시 지역적 특징으로 통신 단절이 발생되는 문제점으로 네트워크의 신뢰성에 문제점을 갖는다. 따라서 제안 알고리즘에서는 WSN환경에서 센서노드의 불균형 배치를 고려해 센서필드를 분할하고 분할영역의 센서노드 밀집도에 따라 고정, 정적, 동적 클러스터링 알고리즘을 선별적으로 적용함으로 센서노드의 통신 참여율을 25% 향상시켰다. 그리고 전체 네트워크 생명주기는 14%연장하여 네트워크의 신뢰성을 보장하였다.
무선 센서 네트워크는 센서들을 무선으로 연결하여 데이터 교환을 통해 다양한 환경에서 정보를 수집할 수 있도록 하는 유용한 도구이다. 센서노드 간의 통신은 센서노드의 제한된 에너지를 효율적으로 이용하도록 만들어져야만 한다. 클러스터링에 기반한 계층적 라우팅 기법은 클러스터 내의 노드들은 클러스터헤드와만 통신을 하게하고 클러스터헤드가 한꺼번에 싱크에게 통합된 정보를 보내게 하여 에너지를 절약하는 기법이다. 본 연구에서는 이러한 클러스터링 기반의 라우팅에서 에너지 효율을 높이기 위해 싱크와 클러스터헤드 사이의 거리에 따른 최적 클러스터 크기를 계산하고, 원형의 전체 토폴로지에서 계산된 값과 일치됨을 확인해 보았다.
제한된 에너지 자원으로 동작하는 무선 센서 네트워크에서는 에너지 소비를 최소화하여 통신하는 방법이 중요한 연구 주제이다. 클러스터 헤드를 가진 구분되는 클러스터 안에 센서 노드를 그룹으로 묶는 클러스터링은 에너지 절약에 가장 효과적인 기술로 알려져 있다. 그러나 클러스터 기반 무선 센서 네트워크에서 클러스터 헤드나 게이트웨이는 수집된 정보를 싱크로 보내는 역할 등을 수행하기 때문에 더 많은 에너지를 소비하게 된다. 부적절한 클러스터의 구성은 게이트웨이에 오버로드를 가중시켜 전체 네트워크의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 에너지 효율을 높이고 네트워크 수명을 향상시키기 위하여 새로운 부하 균형 클러스터링 모델을 제시하고 이를 분기한정 알고리즘과 다중시작 지역탐색 알고리즘을 설계하여 기존에 제시된 부하 균형 클러스터링 모델과 비교한 후 성능 측정 실험 후 결과를 제시한다.
무선 센서 네트워크에서의 센서 노드는 배터리로 동작하기 때문에 에너지의 제약을 받는다. 따라서 이 네트워크 환경에서 배터리의 효율적 사용은 중요한 이슈 중 하나이다. 클러스터링은 계층적인 네트워크의 구성으로 각 노드의 에너지 사용을 줄이고, 전체 네트워크 수명을 늘리는 기법이다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 중첩 방지 기법을 적용한 에너지 효율적인 클러스터링을 소개한다. 제안하는 기법은 노드의 잔여 에너지를 고려한 클러스터 헤드 선출 단계, 센서 노드의 신호 강도를 고려한 클러스터의 구성 단계, 그리고 클러스터 중첩을 최소화 하는 단계로 총 3단계로 구성된다. 제안한 기법의 성능을 측정한 결과 기존의 방법에 대해 75% 정도의 성능 향상을 보였고, 클러스터의 중첩이 거의 사라진 것을 볼 수 있었다.
무선 센서 네트워크는 넓은 지역을 위한 분산 센싱 시스템을 구현하는 데에 큰 잠재성을 가지고 있다. 각 센서의 배터리 교환이 대체로 어렵다고 생각되기 때문에, 무선 센서 네트워크의 수명 향상은 매우 중요한 연구 주제이다. 클러스터링 방식은 각 각의 센서 노드가 패킷을 원거리의 싱크 노드에게 보낼 필요 없이, 가까운 거리의 클러스터 헤드에게 보내면 되므로 에너지 효율적이다. 이 논문에서 우리는 잔여수명을 기반으로 클러스터 헤드를 선정하는 무선 센서네트워크를 위한 클러스터링 통신 프로토콜을 제안한다. 우리가 제안한 알고리즘을 평가하기 위해, 대표적인 무선 센서네트워크 클러스터링 알고리즘 중의 하나인 LEACH와 그 성능을 비교한다. 실험 결과는 우리의 알고리즘이 LEACH보다 트래픽 양 측면에서 20% ~ 30%, 그리고 확장성 특면에서 30% ~ 40% 만큼 노드들의 평균 수명을 향상 시킨다는 것을 보여 준다.
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 사용하기 때문에 에너지 효율성을 증가시키는 것이 매우 중요하다. 일반적인 무선 센서 네트워크에서 특정 지역에 무작위로 배포된 센서노드는 배포 방법 및 환경에 영향을 받아 불균형하게 분포되어 센서 노드 밀집 지역이 발생되며 이는 네트워크의 전체적 수명을 단축시키는 단점이 된다. 따라서 본 논문에서는 센서 노드 밀집 지역에 클러스터 헤드를 추가적으로 선출하여 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시키는 알고리즘을 제안한다. 클러스터링의 대표적인 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) 클러스터링을 이용하여 네트워크를 구성하였을 때와 제안한 알고리즘을 이용하여 네트워크를 구성하였을 때 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용한 네트워크가 전체적으로 균등한 에너지를 유지하고 있음을 알 수 있다.
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.
제한된 자원을 가진 센서 노드들로 구성된 센서 네트워크에서 가장 중요한 이슈 중 하나는 주어진 에너지를 최대한 활용하여 네트워크 수명을 연장하는 것이다. 네트워크 수명을 연장하는 가장 대표적인 방법은 클러스터링 방법이며, 이는 단일홉 모드와 다중홉 모드로 분류된다. 단일홉 모드는 클러스터 내의 모든 센서 노드들이 CH(Cluster Head)와 단일홉 통신을 하는 것을 말하며, 반면 다중홉 모드는 중간 노드들의 중계를 통하여 센서 노드와 CH가 통신하는 방식을 말한다. 기존의 다중홉 클러스터링 방식에서 성능 상 가장 중요한 영향을 미치는 요소는 클러스터 크기이며, 노드의 분포가 균일하다고 가정하였다. 그러나 실제 네트워크에서의 노드 분포는 균일하지 않을 수 있으므로 이러한 환경에서의 최적의 클러스터 크기 계산은 아주 어렵다. 본 논문에서는 싱크 주변의 CH에 대한 트래픽 부하를 줄이기 위하여 싱크로부터의 거리를 기반으로 클러스터 크기를 동적으로 변화시키는 다중홉 클러스터링 방법을 제안한다. 또한 수학적 분석과 시뮬레이션을 통하여 제안된 동적크기 클러스터링 방식이 기존의 고정크기 클러스터링 보다 더 나은 성능을 가짐을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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