A unreliable network system results in unsatisfied performance. A performance criterion of a network is throughput and availability. One of the most compelling technological advances of this decade has been the advent of deploying wireless networks of heterogeneous smart sensor nodes for complex information gathering tasks, The advancement and popularization of wireless communication technologies make more efficiency to network devices with wireless technology than with wired technology. Recently, the research of wireless sensor network has been drawing much attentions. In this paper, We evaluate throughput and availability of wireless sensor network, which have hierarchical structure based on clustering and estimate the maximum hroughput, average throughput and availability of the network considering several link failure patterns likely to happen at a cluster consisted of sensor nodes. Also increasing a number of sensor nodes in a cluster, We analysis the average throughput and availability of the network.
In the wireless sensor network environment, clustering scheme has a problem that a large amount of energy is unnecessarily consumed because of frequently occurred entire re-clustering process. Some of the studies were attempted to improve the network performance by getting rid of the entire network setup process. However, removing the setup process is not worthy. Because entire network setup relieves the burden of some sensor nodes. The primary aim of our scheme is to cut down the energy consumption through minimizing entire setup processes which occurred unnecessarily. Thus, we suggest a re-clustering scheme that considers event detection, transmitting energy, and the load on the nodes. According to the result of performance analysis, our scheme reduces energy consumption of nodes, prolongs the network lifetime, and shows higher data collection rate and higher data accuracy than the existing schemes.
In drone-assisted wireless sensor networks, drones collect data from sensors in an energy-efficient manner and quickly distribute urgent information to sensor nodes. This article introduces recent communication and security schemes for drone-assisted wireless sensor networks. For the communication schemes, we introduce data collection optimization schemes, drone position and movement optimization schemes, and drone flight path optimization schemes. For the security schemes, we introduce authentication and key management schemes, cluster formation schemes, and cluster head election schemes. Then, we present some enhancement methodologies for these communication and security schemes. As a conclusion, we present some interesting future work items.
무선 센서 네트워크 (WSN)를 구성하는 노드들은 그 크기가 매우 작고 보유 에너지 량이 한정되어 있는 등의 제약적인 환경 때문에 에너지 효율 및 보안적인 면에서 취약하다. EECCH (Energy-Efficient Clustering scheme with Concentric Hierarchy)는 WSN에서 동심원 기반의 계층화를 통해 에너지 효율을 높인 중앙 처리 방식의 클러스터링 기법이다. WSN에서 보안 위협에 대처하기 위해 키 분배 문제를 해결해야 한다. EECCH의 계층적인 환경에서 안전한 보안 기능을 제공하기 위해 여러 기법이 복합적으로 사용되어야 한다. 본 논문에서는 사전 키 분배 기법, 단일 해쉬 함수 등의 기법을 적용하여 기밀성, 무결성, 적시성 등의 보안 요구 사항을 제공하는 향상된 EECCH 기법을 제안한다.
Nowadays the existing data processing systems can only support some simple query for sensor network. It is increasingly important to process the vast data streams in sensor network, and achieve effective acknowledges for users. In this paper, we propose a holistic distributed k-means algorithm for sensor network. In order to verify the effectiveness of this method, we compare it with central k-means algorithm to process the data streams in sensor network. From the evaluation experiments, we can verify that the proposed algorithm is highly capable of processing vast data stream with less computation time. This algorithm prefers to cluster the data streams at the distributed nodes, and therefore it largely reduces redundant data communications compared to the central processing algorithm.
대한민국 해군이 운영하는 P-3C 해상초계기에는 전술데이터 수집을 위한 다양한 센서 장치(LRUs, line replace units)들이 탑재 되어 있다. 센서 장치의 특성에 따라 IEEE 802.3, MIL-STD-1553A/B, ARINC-429 등 각기 다른 다양한 통신 프로토콜로 운영된다. 그리고 수집된 전술데이터는 임무조작사들을 위한 전술컴퓨터(tactical station)에서 처리가 되며, 이 전술컴퓨터는 기가비트 이더넷을 주축으로 한 클러스터링 네트워크를 구성하고 분산처리방식으로 운영이 된다. 센서 장치와의 원활한 통신을 위해 특정 전술 컴퓨터는 센서 장치를 위한 주변 장치(예: ARINC-429 interface card)를 별도로 탑재한다. 문제는 이 특정 장치의 주변장치 제어와 통신 중계에 따른 전체 분산처리의 성능을 떨어트리는 단점이 발생하며, 심지어 해당 전술컴퓨터의 동작 정지는 관련 센서 장치와 통신을 두절시키는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 별도의 중계기를 탑재하는 방법을 제안하며, 이 중계기의 동작 결과를 통해 제안 적용의 타당성을 입증한다.
네트워크 클러스터링은 한정된 자원을 가진 노드들을 하나의 클러스터로 묶어 개별 노드의 에너지 사용을 줄이고 네트워크 전체의 수명을 연장하는 방법이다. 이와 같은 방법은 클러스터 헤더에 대한 오버헤드, 클러스터 헤더 선언에 대한 광고와 같은 부가적인 에너지 소모를 발생시키지만, 클러스터 헤더에 의해 설정된 경로를 이용함으로써 개별 노드의 에너지 소모를 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 라우팅 경로를 설정할 때 필요한 라우팅 메시지를 줄이면서 클러스터를 형성하고, 클러스터 내의 모든 노드들이 감지작업을 보고할 때 클러스터 헤더를 이용하여 보고함으로써, 네트워크 전체의 수명을 연장하는 라우팅 알고리즘을 제안한다. 클러스터 구성 단계에서 개별 노드는 이웃 노드들의 연결 정보를 비트랩으로 표현하여 동일 클러스터를 형성할 수 있도록 하고, 이 비트맵 정보를 이웃 노드에게 단 한번의 전송으로 전체 네트워크의 연결 정보를 유지함으로써 라우팅 경로를 확보하도록 한다. 브로드캐스트 이후에는 이웃 비트맵을 수신하여 비트맵을 갱신함으로써 라우팅 정보를 풍부하게 한다. 센싱 작업을 요청하는 쿼리의 싱크 노드 정보를 수정하여 동적인 크기의 클러스터를 가지도록 설계하여, 네트워크 규모에 따라 클러스터 수를 조절할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하면 클러스터 형성에 필요한 라우팅 경로 설정 메시지와 개별 노드가 보고하는 라우팅 경로를 쉽게 찾을 수 있게 되어, 개별 노드뿐만 아니라 네트워크 전체의 수명을 연장할 수 있게 된다.
기존의 1-1-1 협력 프로토콜은 멀티 홉이 가지고 있는 경로손실감소 이득과 함께 MIMO와 동일한 공간 다이버시티를 제공한다. 이를 통해 싱글 홈, 멀티 홉보다 뛰어난 정보의 신뢰도 및 에너지 소비 감소를 얻을 수 있다. 하지만 기존의 1-1-1 협력 프로토콜은 단일의 협력 중계기를 사용하므로 경로손실감소 이득과 다이버시티 이득 계수가 2로 제한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 두개의 협력 중계기 R1, R2를 사용한 1-2-1 협력 프로토콜을 제안한다. 1-2-1 협력 프로토콜은 경로손실감소 이득을 높이고 계수가 3인 다이버시티 이득을 얻는다. 또한, 협력 중계가 R2에서도 계수가 2인 다이버시티 이득을 얻을 수 있다. 협력 중계기는 DF (Decode and Forward)와 DR (Decode and Reencode) 방식을 사용하여 1-2-1 DF 또는 DR 협력 프로토콜을 형성하고, 클러스터링 기반의 무선 센서 네트워크 (WSNs)에 적용한다. 제안한 프로토콜의 성능평가를 위해 레일리 페이딩과 AWGN (Additive White Gaussian Noise) 채널이 합해진 채널에서 모의실험을 한다.
본 논문에서는 인간과 환경사이의 물리적 또는 심리적 인터액션을 통한 인간중심의 적절한 서비스를 제공하는 공간지능화(iSpace: Intelligent Space) 구현하고자 네트웍 센서 인식공간을 소개하고 있다. 영상 데이터 처리 및 정보 네트웍 기능을 갖는 다수의 컬러 CCD 카메라를 iSpace 공간에 분산 배치하였다. iSpace내의 정보획득을 위한 네트웍 센서를 분산 지능형 네트웍 디바이스(DIND: Distributed Intelligent Network Devices)라고 명명하고 있으며, 각 DIND는 일종의 클라이언트 역할을 수행하도록 하였으며, DIND는 카메라 센서를 이용하는 이른바 카메라 네트워크를 구성한 것으로 이를 통해 실내 환경을 인식하고 모델링 하며 공간 내 거주자의 의도를 인식하기 위한 시스템을 구축하였다.
대한민국 해군에서 운영 중인 P-3C 해상초계기는 전술표적의 탐색 및 모니터링을 위한 다양한 센서들을 탑재하고 있다. 항공기내 클러스터링 네트워크로 구성된 전술컴퓨터 (tactical station)들은 센서들을 통해 주변 환경을 꾸준히 관찰하고 탐지된 물체들에 대하여 일부를 표적(target)들로 등록하고 관리한다. 이 표적들은 탑승한 임무 조작사들의 전술정보화면 (TSD; tactical situation display)을 통해 각 임무의 특성에 맞게 도시된다. 한반도의 지리적 특성을 고려하면 인접한 주변국들로 인한 해상/상공의 수많은 선박과 비행기들이 감지되고 있다. 이들은 초계기의 임무수행동안 표적들로 관리되어 꾸준히 모니터링된다. 센서의 증가와 성능 향상에 따른 더 많은 정보가 수집되고 이에 따른 TSD의 화면 갱신을 위한 처리방식을 개선할 필요가 있었으며, 본 논문에서는 이를 위해 전술정보 백업 및 재활용기법을 제안하고 이를 구현하고 분석하여 성능을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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