현재 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 라우팅을 위해 않은 알고리즘들이 발표 되고 있다. 그 중 클러스터링을 기반으로 하는 라우팅 알고리즘들은 싱크노드가 클러스터 내의 클러스터 헤드와 통신함으로써 센서노드들과 싱크노드 사이의 통신 횟수를 줄여 에너지 효율을 얻을 수 있다. 클러스터링 기반의 라우팅 알고리즘에서는 클러스터 내의 클러스터 헤드 선정이 무엇보다 중요하다. 그래서 본 논문에서는 효율적인 클러스터 헤드 선정 방안을 제안한다. 제안된 방안은 클러스터 내에서 노드의 잔존 에너지와 트래픽 로드를 가지고 클러스터 헤드를 효율적으로 결정함으로써 센서 네트워크의 생존시간을 최대화 한다.
국경 지역을 실시간 모니터링하고, 효율적인 데이터 전달을 위해서는 센서 노드의 에너지 소모를 줄임으로써 전체 네트워크의 수명을 연장시킬 필요가 있다. 그에 따라, 본 논문에서는 네트워크를 클러스터링 기반으로 한 다수의 영역으로 분할하고 각각의 영역 내 특정 노드에 헤드의 역할을 부여하여 라우팅을 수행하는 계층적 클러스터 센서 네트워크를 제안한다. 제안하는 기법에서는 클러스터 헤드에서의 데이터 모음을 통한 통신 메시지 수를 줄임으로써 센서 노드들의 에너지 소모를 최소화시키고, 긴 국경 라인을 커버할 수 있는 충분한 클러스터 확장이 가능하다. 또한 링크의 상태 및 노드의 밀집도를 고려하여 적응적으로 링크의 품질을 측정하는 알고리즘을 제시하여 링크 변화에 대한 빠른 탐색을 통해 네트워크를 관리하는 방안을 제시한다.
다중센서를 이용한 상황인식에서 시간변화는 고려해야 하는 요소이다. 센서가 감지하여 보고한 정보를 바탕으로 상황추론에 도달하고자 하는 경우, 일정 시간 간격별로 묶어서 검토하는 것이 유용하다. 본 논문에서는 시간경과를 고려하는 클러스터링 기법을 이용한 다중센서 데이터융합을 제안한다. 각 센서별로 일정시간 간격동안 수집되어 보고된 센싱 정보를 묶어 1차 데이터융합을 실시하고 그 결과를 대상으로 다시 2차 데이터융합을 실시하였다. Dempster-Shafer이론을 이용하여 다중센서 데이터융합을 실시하고 그 결과를 분석하여 상황을 추론하는데 시간간격을 기준으로 세분화시켜 평가하고 이것을 다시 융합함으로써 향상된 상황 정보를 추론할 수 있다.
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.
해양 센서 네트워크에서 클러스터링 문제는 네트워크 수명 및 확장성을 향상시키기 위한 문제 중 하나이다. 본 논문은 모든 노드가 클러스터 헤더를 통하여 싱크 노드로 데이터를 전송하는데 사용되는 전송 에너지를 최소화할 수 있는 클러스터링 문제의 최적 결과를 찾는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 네트워크에서 노드의 수가 증가하면 적절한 클러스터 구성을 위한 계산량은 급격히 늘어나게 된다. 본 논문에서는 적정한 시간 내에 최적의 클러스터 구성을 위한 유전 알고리즘을 제안하며, 효율적인 검색을 위해 유전 알고리즘의 효과적인 이웃해 생성 동작을 제안한다. 제안된 알고리즘은 전송 에너지와 실행시간 관점에서 성능을 평가하며, 평가 결과에서 제안된 알고리즘이 해양 센서 네트워크에서 클러스터를 효과적으로 구성함을 보인다.
센서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 제한적인 에너지를 가지고 있으며, 한번 배치되면 더 이상 에너지의 추가 공급이 어렵다. 따라서 제한적인 에너지를 효율적으로 이용하는 기법이 중요하다. 일반적으로 인접한 센서 노드는 유사한 정보를 가지므로, 유사한 정보의 중복 전송으로 인한 에너지 낭비가 크다. 따라서 로컬 클러스터를 형성하고, 클러스터 헤드가 자신의 클러스터 멤버로부터 수집된 데이터를 집약(data aggregation)하는 클러스터링 기법이 유사한 정보의 중복 전송을 예방할 수 있어 저전력 구동에 효과적이다. 그러나 클러스터링 기법의 성능은 클러스터 헤드의 선출 방법, 클러스터의 크기 및 수 등에 따라 달라진다. 따라서 클러스터링 기법의 에너지 절감 효과를 최대화하기 위해 이러한 요인들을 최적화해야 한다. 본 논문에서는 대표적인 클러스터링 알고리즘인 LEACH의 에너지 소비량을 모델링하고, 이를 바탕으로 최적의 클러스터 수를 구한다. 본 논문에서 도출한 모델링 기법은 시뮬레이션을 통해 측정한 실제 네트워크의 에너지 소비량과 비교할 때 최소 80% 이상의 정확도를 보여 기존의 모델링과 비교하여 우수하다.
최근 센서 네트워크에 대한 중요성이 강조 되면서 응용분야도 점차 증가하고 있는 추세이다. 센서 네트워크를 위한 다수의 프로토콜들이 개발되었고 계층구조망을 위한 연구들이 에너지 효율적인 면에서 좋은 평가를 받고 있다. 계층구조망을 위한 라우팅 프로토콜 중 가장 대표적인 프로토콜이 LEACH이다. 하지만 LEACH관련 프로토콜은 메시지 전송 시 네트워크 전체 단위로 통신을 함으로서 발생하는 다양한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 LEACH관련 기법들의 문제점을 해결할 수 있는 새로운 클러스터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 센서노드의 메모리 제약성을 역으로 이용하여 클러스터링을 구성한다. 성능평가 결과 본 논문에서 제안한 클러스터링 기법은 LEACH에 비해 네트워크의 균형 있는 클러스터 분산을 제시할 수 있었고, LEACH보다 약 1.8배 오랜 네트워크 생존기간을 보였다.
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지 자원을 갖는 많은 수의 센서 노드로 구성되어 있다. 제약된 에너지로 인해 정보를 효율적으로 수집하는 것은 무선 센서 네트워크의 중요한 문제이며 클러스터링 알고리즘 기술이 에너지 소비를 줄이기 위해 사용된다. 이러한 기법은 무선 네트워크의 확장성 및 수명을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 위한 CPMS 클러스터링 프로토콜을 제안한다. CPMS 는 BCDCP(Base Station Controlled Dynamic Clustering Protocol) 나 BIDRP(Base Station Initiated Dynamic Routing Protocol)에 비해 우수한 성능을 보인다. CPMS 는 클러스터를 구성하고 잔존 에너지 비율이 높은 헤드 노드가 BS(BaseStation)로 데이터를 전송하게 한다. 또한 이 기법은 모드 선택 기법을 통하여 헤드 노드의 에너지를 절약할 수 있다. 시뮬레이션 결과 CPMS 는 현재의 클러스터링 기법보다 생존시간 및 메시지 전송량에서 우수한 성능을 보여준다.
본 논문에서는 정적 무선 센서 네트워크상의 클러스터링 기법인 EECS(Energy Efficient Clustering Scheme)의 노드와 Base Station간의 거리를 고려한 head 선출 과정에 노드의 이동성 및 미래 위치 예측을 융합하여 확장한 새로운 동적환경상의 클러스터링 기법 EECS-M(Energy Efficient Clustering Scheme in Mobile wireless sensor networks)을 제안한다. 실험을 통하여 EECS-M이 동적 환경상의 LEACH-M, WCA 및 정적 환경상의 EECS, LEACH 클러스터링 알고리즘들에 비해 life time 및 life time 대비 네트워크의 잔여 에너지 측면에서 성능향상을 가진다는 것을 보인다.
무선 센서 네트워크에서 노드는 배터리로 동작하지만 충전이나 교체가 어렵기 때문에 에너지를 효율적으로 사용하는 것이 중요하다. 따라서 에너지 효율적인 통신 프로토콜 방법으로 클러스터링 기반 통신 구조를 사용한다. 그리고 에너지 소비 패턴을 균일하게 하기 위해 클러스터를 재구축한다. 대표적인 클러스터링 기반 통신 프로토콜로 LEACH 프로토콜이 있다. 그러나 CH 노드가 랜덤으로 선택되기 때문에, CH 노드들의 분포가 균일하지 못하거나 한곳에 몰려 있을 수 있고, CH 노드에서 싱크노드까지의 거리가 멀다는 단점이 있다. 본 논문에서는 LEACH 프로토콜의 단점을 해결하기 위한 알고리즘으로 CH 노드를 네트워크 전체에 균일하게 분포시키고 CH 노드에서 싱크노드까지 계층적으로 데이터를 전송하는 클러스터링 기법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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