무선 센서 네트워크의 노드들은 한 번 배포되면 배터리의 교환 충전이 불가능하기 때문에 제한적인 에너지를 효율적으로 사용하여 네트워크의 수명을 연장하는 것이 중요한 문제이다. LEACH 프로토콜은 에너지를 효율적으로 이용하기 위한 대표적인 클러스터링 기반 라우팅 프로토콜로서 여러 개의 클러스터로 구성되며 각 클러스터는 헤드 노드와 그에 속한 멤버 노드로 이루어진다. LEACH는 모든 노드가 헤드로 전송할 데이터를 갖고 있다는 가정에서 시작하지만 실제의 경우 전송할 필요가 없는 데이터를 갖고 있는 멤버 노드도 존재하게 된다. 본 논문에서는 멤버 노드가 이전에 수집한 데이터와 현재 센싱한 데이터를 비교하여 동일한 경우 멤버 노드를 휴지 상태로 전환하여 전송 에너지 소비를 감소시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방식으로 모의실험을 수행한 결과 기존의 클러스터링 기반 알고리즘들과 비교하여 시간 경과에 따른 생존 노드 수 측면에서 더욱 향상된 결과를 확인하였다.
센서 네트워크의 수명은 이를 구성하는 많은 센서 노드들의 수명에 의존한다. 따라서 각 센서 노드는 에너지를 효율적으로 이용하며 동작하도록 설계하는 것이 네트워크 설계의 중요한 요소이다. 센서 노드들을 계층구조로 구성하는 토폴로지 제어 연구들이 에너지 효율적 측면에서 많이 제안되어 발전해 왔다. 그러나 기존의 연구에서는 센서 노드들이 취득한 응용계층 정보를 바탕으로 클러스터 구성에 활용하거나, 클러스터 내 멤버 노드의 전송을 위한 TDMA 스케줄링에 반영하는 연구는 활발하지 못하였다. 본 논문에서는 응용계층 데이터에 근거한 에너지 효율적인 센서 네트워크 토폴로지 제어기법을 제안한다. 센서노드 응용계층의 정보를 이용하여 데이터 유사성이 높은 인접한 노드들을 섹션으로 형성한 후 클러스터를 구성하다. 각 클러스터를 위한 클러스터 헤드를 선출하는 토폴로지 제어 기법뿐만 아니라 또한, 각 클러스터에서 멤버노드가 감지한 데이터와 클러스터 헤드의 데이터간의 유사지속 정도 및 유사 정도에 근거하여 데이터의 무결성을 크게 훼손하지 않으면서 불필요한 전송을 억제하는 기법도 제안한다. 이와 같은 기법을 통하여 센서 노드들의 에너지 소모를 줄이고 전체 네트워크 수명을 연장 시킬 수 있다.
효율적인 에너지 관리는 제한된 자원을 가지는 센서 네트워크에서 매우 중요한 요소이며, 클러스터 기법은 그러한 관점에서 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나, 클러스터 헤더의 에너지 사용이 집중되는 문제가 발생할 수 있으며, 클러스터 헤더가 전 영역에 골고루 분포되지 않고 특정 영역에 집중되는 경우, 클러스터 멤버의 전송 거리가 크거나 매우 불균등한 상태가 될 수 있다. 전송거리는 에너지 소모의 문제와 직결될 수 있다. 특정 노드의 에너지가 빨리 고갈되는 것은 센서 네트워크 생존 기간을 줄이고, 전체 센서 네트워크의 효율이 저하되므로 센서 노드들의 균등한 에너지 소모는 매우 중요한 연구과제이다. 본 연구에서는 센서 클러스터 기법에서 클러스터 헤더와 센서 노드가 에너지를 균등하게 사용하기 위한 요소들을 분석하고, 클러스터 헤더가 센서 네트워크 전역에 골고루 분포하는 균등분포 클러스터링을 제안한다. 제안하는 클러스터 기법은 멀티홉 라우팅을 사용하여 원거리 전송으로 인한 센서 노드의 에너지 소모를 줄인다. 기존 연구에서 멀티홉 클러스터 기법은 클러스터 구성과 라우팅 경로 설정의 2단계 과정을 통해서 멀티홉 클러스터 경로를 설정하는 반면, 제안하는 방식은 클러스터 헤더를 선출하는 과정에서 클러스터 라우팅 경로를 설정하여 제어 메시지 과정을 최소화한다.
무선 센서 네트워크를 구성하는 무선 센서는 일반적으로 전력 및 자원이 극히 제한적이다. 무선 센서는 전력을 보존하기 위해 일정 주기마다 sleep 상태로 진입한다. Sleep deprivation attack은 무선 센서의 sleep 상태 진입을 막음으로써 전력을 소진 시키는 치명적인 공격이지만 이에 대한 뚜렷한 대응책이 없다. 이에 본 논문에서는 클러스터링 기반 이진 탐색 트리 구조의 Sleep deprivation attack 탐지 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 sleep deprivation attack 탐지 모델은 기계학습을 통해 분류한 공격 센서 노드와 정상 센서 노드의 특징을 사용한다. 이때 탐지 모델에 사용한 특징은 Long Short-Term Memory(LSTM), Decision Tree(DT), Support Vector Machine(SVM), K-Nearest Neighbor(K-NN)을 이용하여 결정하였다. 결정된 특징은 본 논문에서 제안한 알고리즘에 사용하여 공격 탐지를 위한 값들을 계산하였으며, 계산한 값을 판정하기 위한 임계값은 SVM을 적용하여 도출하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 기계학습으로 도출된 특징과 임계값을 본 논문에서 제안한 탐지 알고리즘에 적용하여 구성하였으며, 실험을 통해 전체 센서 노드 20개 중 공격 센서 노드의 비율이 0.35일 때 94%의 탐지율을 갖고 평균 에너지 잔량은 기존 연구보다 최대 26% 향상된 결과를 보였다.
클러스터 기반의 라우팅 프로토콜은 네트워크 내의 노드들의 에너지를 균등하게 소비하나 고립 노드가 발생하여 에너지 효율을 저해하며, 홉 기반의 라우팅 프로토콜은 대규모 네트워크나 동적으로 변경되는 환경에는 적당하나, 정기적인 플러딩과 싱크 주변 노드들의 급격한 에너지 손실로 인해 네트워크 생존 시간을 줄어들게 한다. 따라서 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 내의 노드들의 제한된 에너지 자원을 균등하게 소모하기 위해 클러스터링 기반의 라우팅 방법을 사용하고 클러스터에 포함되지 않은 고립 노드들을 근접 클러스터에 홉 방식을 적용하였다. 참여 못한 고립 노드들을 클러스터에 포함시킬 때 노드들의 에너지 부하를 균등하게 하기 위해 피보나치수열을 이용하여 클러스터에 참여하는 노드 수를 조절하였다. 본 논문에서 제안한 프로토콜이 기존의 방법에 비해 고립 노드의 수를 줄여 에너지 효율이 높아짐을 보였다.
센서 네트워크를 실생활에 적용하기 위해서는 보안 서비스가 반드시 같이 제공되어야하며 보안에 있어서 핵심은 노드 간에 안전한 통신을 가능하게 하는 pairwise 키 설정이다. 본 연구에서는 센서 네트워크를 사전에 클러스터링하고 각 클러스터에 헤드를 두어 기본적인 정보는 사전에 예측된 배치정보에 의해 배분하고 노드 배치 후 실제적으로 이웃 노드를 파악하여 정보가 필요한 노드들만이 클러스터헤드에게 해당 정보를 요청하는 메커니즘을 제안한다. 제안 메커니즘은 클러스터헤드가 좀 더 많은 정보를 사전 분배받는 대신 일반 노드의 메모리 부담을 훨씬 줄였으며 불필요한 정보를 분배하지 않음으로써 노드 포획 시에도 이에 대한 저항성을 높여 보안성을 한층 강화할 수 있을 뿐 아니라 모든 이웃 노드 간 직접키 설정을 보장함으로써 효율적인 키 설정과 통신이 가능하다.
본 논문은 무선 센서 네트워크에서 이동 노드들의 위치 업데이트로 인한 에너지 소비를 최소화하는 EMSP(Efficient Mobility Support Protocol)을 제안한다. 제안하는 방법은 이동 노드들의 움직임을 고려한 virtual cluster와 클러스터의 균일한 노드 분포를 위한 node split 기법이다. 기존의 제안된 프로토콜은 Invitation phase 동안 이동 노드의 새로운 CH 선택으로 인하여 업데이트 통신비용에 발생한다. 이를 해결하기 위하여 R-tree의 일종인 LUR-tree에서 사용되는 Expanded MBR을 적용하여 업데이트시 발생되는 불필요한 에너지 소비를 감소시킨다. 또한, 제안하는 기법은 기존의 클러스터 노드 밀도 불균형 문제를 해결하기 위해 R-tree에서 사용되는 split algorithm을 적용하였다. 성능 평가 결과, 기존의 제안된 LEACH-C protocol에 비하여 약 40%, M-LEACH protocol에 비하여 에너지 소비가 약 8% 감소하였다. 이는 제안된 기법이 무선 센서 네트워크에서 센서의 수명 연장과 네트워크 확장에 용이하다는 것을 보여준다.
수많은 센서들로 이루어진 센서 네트워크에서는 노드의 제한된 에너지로 인해, 에너지 효율적 사용이 중요한 이슈이다. 따라서 에너지 효율적인 라우팅을 위하여 많은 알고리즘이 연구되고 있다. 이들 알고리즘들 중 클러스터링 기법은 센서 노드가 싱크와 직접 통신하는 방법이 아닌 클러스터 헤드로 선출된 노드와 통신하여 클러스터 헤드가 센싱된 정보를 모아 싱크에 보냄으로써 에너지 소비를 줄이게 된다. 이 기법은 클러스터 헤드 선정이 무엇보다도 중요한 이슈이다. 따라서 이 논문에서는 잔존 에너지의 양과 노드의 상대적 위치에 따라 클러스터 헤드를 선출함으로써 에너지 효율을 최적화 시킬 수 있는 기법을 제안한다.
분산형 클러스터 라우팅 기법 중 가장 대표적 프로토콜인 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)프로토콜은 자기구성과 제한된 전원 문제에 있어 기존의 직접전송방식에 비해 최대 8배 이상의 성능 향상을 가져왔다. 그러나 LEACH는 고정노드를 가정으로 하여 제안된 방식으로, 센서노드가 이동하는 환경에서 클러스터 구성 이후 노드가 현재 클러스터에서 이탈하는 경우 데이터의 전송을 위해서 현재의 통신을 보류하고 새로운 라운드의 클러스터 구성에 참여하여 통신해야 하므로 데이터 전송 지연과 손실을 유발 할 수 있다. 본 논문에서는 LEACH프로토콜을 기반으로 센서노드가 이동하는 환경에서 데이터의 전송 지연을 최소화 하기 위한 방안을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방식의 성능평가를 위해 시뮬레이션 해본 결과 이동성을 지원하지 않는 기존의 LEACH 프로토콜에 비해 데이터 전송 성공률이 향상된 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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