본 논문에서는 센서 클러스터에서 액터를 재배치하기 위하여 센서신호 공통 중첩영역을 추출하는 기법을 분석한다. 기존의 액터 재배치 알고리즘은 CH (Cluster Head)와 동일하게 센서들과 연결을 설정하고자 하는 액터를 CH가 있는 위치로 이동시킨다. 이러한 액터의 이동방법은 액터와 CH를 단순하게 결합하여 액터를 재배치하는 것이며, 액터와 CH가 서로 중첩되거나 충돌하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 센서 클러스터에서 CH와 중첩 또는 충돌 없이 액터를 재배치하기 위해 센서신호 공통 중첩영역을 추출하는 기법을 제시한다.
최근 Chen등[1]은 계층적 센서 네트워크 환경을 위한 키 관리 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 Chen등의 기법이 센서 노드의 추가와 재배치 시 직계 부모 노드가 양단키(pair-wise key)를 생성해서 새롭게 추가와 재배치되는 자식노드에게 아무런 보안기법 없이 양단키를 전송하므로써, 보안에 취약함을 보여준다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 싱크노드가 추가 및 재배치되는 센서 노드의 양단키를 사전에 생성하여 전송하고 추가 및 재배치되는 노드의 부모노드에게 생성한 키를 전송하는 개선된 키 관리 기법을 제안한다.
무선센서네트워크에서 살포한 센서 중 일부의 결함이 발생하거나 에너지가 고갈될 시, 이동 센서(Mobile Sensor)들의 재배치로 결함이 발생한 지역(즉, 센싱 홀: Sensing Hole)을 복구할 수 있다. 수많은 바위 등이 즐비한 거친 지역에서는 바퀴 기반의 이동센서는 적당하지 않으므로 점프를 통해 이동이 가능한 홉핑 센서가 필요하다. 본 논문에서는 발생한 센싱 홀의 복구를 위한 재배치 문제 및 그에 따른 다양한 문제들을 살펴본다. 과거 홉핑 센서들을 이동시키기 위하여 단지 최단경로만을 고려하였으나, 본 논문에서는 최대 엇갈림 없는 경로 및 다중경로를 활용하여 또다른 센싱홀의 발생을 막을 수 있었다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 기법들이 최단경로를 기반으로 한 기법에 비해 홉핑 센서의 균형적인 분배와 이동성공률에서 우수함을 보인다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network, WSN)에서의 싱크 이동은 전력 문제와 관련하여 해결해야할 중요한 문제이다. 또한 고정된 싱크를 사용하면 노드의 과도한 에너지 소비로 인해 네트워크 성능이 저하될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 센서 노드의 클러스터가 퍼지 로직(Fuzzy Logic)을 기반으로 형성되고 싱크 재배치가 동적 2단계 메커니즘을 사용하여 결정되는 에너지 효율적인 싱크 재배치 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 싱크 재배치에 필요한 통신 오버 헤드를 최소화하고 데이터 패킷의 손실이나 지연을 최소화하여 싱크 재배치를 허용한다. 시뮬레이션 결과 제안 기법이 기존의 WSN의 대표적인 싱크 재배치 기법보다 네트워크 수명과 처리량 측면에서 우수하다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network, WSN) 환경에 배치되어 있는 각 센서들의 데이터 수집을 위한 싱크(Sink)가 일정 주기로 재배치되는 싱크 마이그레이션(Migration) 과정에서 센서 데이터를 종합하여 싱크로 전송하는 클러스터 헤드(Cluster Head, CH)의 자원 효율성 증대를 위해 중간 경로를 활용한 센서 할당 기법을 제안한다. 본 논문에서는 WSN 환경을 바탕으로 해당 기법을 적용하여 싱크 재배치 과정을 시뮬레이션 하였으며, 해당 실험의 결과에 따르면 클러스터 헤드의 자원 효율성 및 전체 센서 데이터의 수집률이 향상되었다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network, WSN) 환경에 배치되어 물리적 데이터를 감지하는 각 센서들의 데이터를 수집을 위한 싱크(Sink)가 일정 주기로 이동 및 재배치되는 싱크 마이그레이션(Migration) 과정에 있어 다음 배치 위치를 효율적으로 선정하기 위해 클러스터 헤드(Cluster Head, CH)를 기준으로 영역 검색 단계를 추가하여 재배치 정확성 및 효율성 증대 기법을 제안한다. 본 논문에서는 WSN 환경을 바탕으로 싱크 재배치 과정에 해당 기법을 적용하여 시뮬레이션 하였으며, 해당 실험의 결과에 따르면 싱크 재배치의 정확성 및 효율성 증대로 전체 영역에 대한 고른 데이터 수집 및 소모 에너지 균형이 향상되었다.
최근 들어 무선 센서망은 저렴한 가격과 망 구성의 용이함 덕분에 많은 관심을 끌고 있다. 특히, 사람들이 직접 센서를 설치할 수 없는 재난 지역이나 위험 지역에 공중에서 센서를 뿌리는 것만으로도 망을 구성할 수 있다는 것은 상당히 중요한 장점이다. 하지만, 공중에서 센서를 흩뿌려 망을 설치하는 경우 센서들이 최적의 장소에 설치될 수가 없는데, 이는 최적의 위치에 설치된 센서망에 비해 더 많은 에너지의 사용, 그에 따른 수명의 단축 등 상당한 성능 저하를 감수해야 한다. 게다가 센서들이 계획적으로 설치된 망과는 달리 임의로 설치된 경우에는 센서들의 감지 영역에 포함되지 못하는 부분들이 생길 수 있다. 이 논문에서는 감지 영역을 벗어난 지역으로 이동 가능한 센서들을 움직여 전체 망의 감지 능력을 향상시키는 센서 재배치 방법을 제안한다. 실험 결과, 이 논문의 제안 방법이 기존 방법들에 비해 넓은 감지 능력과 센서망의 수명 향상을 가져오는 것으로 확인되었다.
무선 센서 네트워크는 환경 모니터링, 감시 시스템, 무인 우주 탐사 등의 다양한 분야에서 활용 가능하다. 하지만 노드의 부적절한 배치로 인해 센싱할 수 없는 지역이 생기거나 특정 지역에 노드가 과도하게 중복 될 수도 있다. 이는 데이터 수집을 어렵게 하고, 에너지 낭비를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 노드 재배치를 통해 이러한 배치 문제를 해결한다. 먼저 중복 배치된 노드를 찾고, 이 노드들을 센싱할 수 없는 지역으로 옮겨서 최대한 넓은 지역을 센싱할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이를 위해 필요한 효율적인 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 제안 방법을 검증하였다.
Zigbee 기반의 센서 네트워크를 IP 기반으로 대체하기 위한 IP-USN에서는 라우팅과 센서 노드에 대한 주소 배정 기법이 주요 핵심이다. 그러나, 기존의 계층적 라우팅은 End 노드를 고려하지 않아 라우팅시 모든 경로를 탐색해야 하는 단점이 있으며, End 노드 기반의 라우팅은 단순 경로 탐색만 지원하여 유동적인 센서 네트워크 환경을 충족하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 방법들의 장점만을 가진 ComHRP(Complement HRP)를 제안하고, 이에 따른 주소 배정 기법과 검색 방법을 제안한다. ComHRP는 센서 네트워크의 구성을 단순화하고, 네트워크 복잡도를 낮추는 효과를 지닌다. 또한, 예측 불가능한 유비쿼터스 센서 네트워크의 특성에 따른 네트워크 재구성을 효율적으로 처리할 수 있다.
다수의 이동센서노드를 이용한 환경감시 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 사전 정보가 없는 개활 지역에서 이동센서노드들을 배치하여 센싱 커버리지를 최대화 하는 것을 목적으로 한다. 이동센서노드는 보다 높은 센싱 커버리지를 획득하기 위하여 최대의 센싱 커버리지를 획득할 때 까지 반복적으로 재배치된다. 커버리지 최대화를 위하여 ILP(Integer Linear Programming) 기반의 최적화 문제를 구성한다. 시뮬레이션 결과에 의하면 제안된 알고리즘은 이동센서노드들을 보다 높은 관심지역으로 이동시킬 수 있으며 최대의 센싱 커버리지 획득이 가능함을 시뮬레이션을 통하여 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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