본 논문에서는 모바일 애드혹 무선 센서 네트워크에서 RF 에너지 하베스팅 기반 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안된 라우팅 프로토콜의 주요한 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, 모바일 센서 노드의 잔여에너지와 RF 에너지 하베스팅을 기반으로 한 라우팅 경로 설정. 둘째, 네트워크 및 경로의 생존시간을 증가시키기 위해서 모바일 센서 노드들의 에너지를 기반으로 한 경로의 평균 가용성과 안정성을 고려하여 경로를 설정한다. OPNET을 사용한 제안된 라우팅 프로토콜의 성능평가 결과는 RF 에너지 하베스팅을 기반으로 하여 경로의 가용성과 안정성을 고려한 라우팅 방법이 경로의 라이프타임을 효과적으로 향상 시키는 것을 확인 할 수 있음을 보여준다.
에너지 효율성과 신뢰성을 설계의 기본 요소로 하여 센서 네트워크를 위한 다양한 라우팅 프로토콜이 제시되었다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율성을 고려한 트리 라우팅 방법에 관한 것이다. 제안한 기법은 데이터 전달 경로를 노드의 에너지 잔량을 고려하여 선정하게 함으로써 노드의 에너지 소진을 분산시켜 네트워크의 수명을 향상시키고, 상위 부모 노드로 데이터 전달에 실패하였을 경우 우회할 수 있는 후보 부모 정보에서 새로운 부모를 선택하여 데이터를 전달함으로써 데이터 전달의 신뢰성을 제공한다. 제안한 기법의 성능을 분석하기 위해 PARSEC 기반 시뮬레이션 환경을 구성하여 기존의 트리 라우팅과 성능을 비교하였으며, 제안한 기법이 트리 라우팅에 비해 네트워크 수명에 있어 23.5% 개선된 결과를 보인다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 에너지 제약 조건 및 지연을 개선하기 위하여 이웃 노드의 최단 홉 및 잔존 에너지를 이용한 라우팅 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 센서 네트워크의 대다수의 통신 방향이 데이터를 감지한 노드에서 싱크 노드라는 것을 고려하여 싱크노드에서 네트워크 셋업 시간에 각 노드들이 싱크노드로의 홉 수를 이웃노드 끼리 서로 공유할 수 있게 하여 라우팅 지연을 줄인다. 또한 라우팅 시 이웃노드의 배터리 상태를 고려할 수 있는 방법을 제안하여 전체 노드의 평균 수명을 늘일 수 있는 방법을 제시한다. 성능 비교를 위해 AODV와 Directed diffusion과 비교하여 네트워크 규모에 따른 지연시간 및 패킷 당 소모되는 배터리 소모량을 비교했을 때 제안하는 스킴이 우수하다는 것을 알 수 있다.
현재 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율성을 고려한 많은 라우팅 프로토콜이 연구되고 있다. 하지만 기존에 제안된 무선 센서 네트워크 라우팅 프로토콜은 특정 상황 및 응용에 특화되어 있기 때문에, 동적으로 변화하는 네트워크 상에서는 데이터 전달의 정확성 및 에너지 효율성이 떨어지는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 추론 시스템을 이용한 라우팅 프로토콜 선택 기법과 라우팅 프로토콜의 동적 배치 기법을 기반으로 한 퍼지 적응형 라우팅(FAR) 알고리즘을 제안한다.
MSN 라우팅 프로토콜 설계에서 노드의 이동성 정도를 반영하는 것은 중요한 문제이며 다른 네트워크 인자의 특성들과 통합적으로 고려되어야 한다. 하지만, 기존 라우팅 기법들은 이동성의 고려가 미미하거나 다른 환경 인자들과 통합적인 고려가 되지 않았다. 본 논문에서는 모바일 센서 네트워크(MSN)에서 신뢰성 있고 에너지 효율적인 라우팅 기법을 제안한다. 먼저 동적인 네트워크 환경에서 이동성과 패킷발생율에 따른 에너지 소모 패턴 분석을 하였다. 분석된 결과를 바탕으로 제안 기법은 다양한 환경 인자에 따라 에이전트들이 싱크를 중심으로 자율적으로 구성하고 통신한다. 이러한 에이전트 기반의 라우팅 기법은 신뢰성 있고, 에너지 효율적인 통신을 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과 제안 기법은 기존 기법에 비해 노드의 이동성의 변화가 심한 환경에서 에너지 효율적임을 보인다.
무선 센서 네트워크는 감지, 연산 그리고 무선 통신 능력을 갖는 수많은 작은 센서 노드들로 구성된다. 센서 네트워크에는 전장 감시, 침입자 추적, 그리고 고속 도로 감시 등과 같은 많은 응용분야가 있다. 이러한 분야에서는 사용자의 관심 대상이 되는 지역에서 발생 하는 사건들을 감시하기 위하여, 제한적인 에너지 자원과 연산 능력을 가진 세서 노드들로부터 감지된 데이터를 수집한다. 그러므로 센서 네트워크 응용분야에서의 데이터 수집과 전달, 센서 노드의 효율적인 에너지 소모는 매우 중요하며, 이를 위하여 센서 네트워크를 위한 라우팅, 전력관리, 그리고 데이터 보급 프로토콜들의 설계에서는 이러한 제약 사항들이 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 효율적인 데이터 전달을 위한 라우팅 방법을 제안한다. 제안된 방법은 센서 노드의 트래픽 량, 잔여 에너지 량, 그리고 베이스 스테이션가지의 최단경로를 고려하여 데이터 전송 경로를 결정하여, 센서 네트워크에서의 에너지 효율적이면서도 안정적인 감지 데이터 전송을 가능하게 한다.
무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 배터리와 같은 제한적인 전원을 가지고 있기 때문에, 센서 노드의 수명을 연장하기 위하여 에너지 효율성을 고려한 다양한 라우팅 프로토콜이 연구되고 있다. 하지만 기존에 제안된 라우팅 프로토콜들은 특정 상황 및 응용에 특화되어 있기 때문에, 하드웨어에 내장시킨 단일 라우팅 프로토콜만으로는 동적으로 변화하는 네트워크 상에서 에너지 효율성을 보장할 수 없다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 추론 시스템을 기반으로, 다양한 후보 라우팅 프로토콜 중 현재 네트워크 상황에 적합한 라우팅 프로토콜을 선택하여, 이를 동적으로 센서 노드에 적재 혹은 교체하도록 하는 퍼지 기반의 적응형 라우팅 알고리즘을 제안한다. 또한 시뮬레이션을 수행하여 동적인 네트워크 상황 하에서 제안된 라우팅 알고리즘을 사용한 경우가 기존의 단일 라우팅 프로토콜만을 사용한 경우보다 에너지 효율적임을 검증한다.
다중홉 (multi-hop) 이동 애드혹 앙 (ad-hoc network)에서 무결정성 (seamless) 통신이 이루어지기 위해 효율적인 라우팅 프로토콜을 필요로 한다. AODV (Ad-hoc On-demand Distance Vector) 라우팅 프로토콜은 단지 먼저 수신된 경로 요구 (route request) 메시지가 전달되어 온 경로만을 고려 할 뿐, 경로 탐색 과정에 있어 각 노드에서의 에너지 사용량을 반영하지 못하고 있다. 이 논문에서는 AODV 라우팅 프로토콜에 기존에 제안된 MTPR (Minimum Total Transmission Power Routing) 방법을 효율적으로 적용할 수 있는 경로 탐색 방법을 제안한다.
본 논문에서는 이동 에드 혹 네트워크(Mobile Ad-hoc network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 DDV(Dynamic Direction Vector)-hop 알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서는 노드의 이동성으로 인한 동적 네트워크 토폴리지, 네트워크 확장성 결여의 대한 취약성을 지니고 있다. 또한 노드들의 이동성에 따라 에너지 소모율이 다르며, 에너지 소모율을 최소화하는 라우팅 기법을 선택하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적이 토폴로지에서 노드가 이동하는 방향성 및 시간에 따른 노드의 이동 속성 정보를 고려하여 클러스터를 생성 및 유지하는 DDV-hop알고리즘을 제안한다. 또한 주어진 노드의 위치정보를 이용하여 토폴로지를 형성함에 있어 보다 에너지 효율적인 경로를 탐색하여 최적화된 경로를 제공함에 연구의 목적이 있다. 주어진 모의실험환경에서 노드의 방향성 및 시간에 따른 이동성을 반영함으로써 에너지 효율적인 클러스터링 및 라우팅 경로 알고리즘이 제공되어 네트워크의 최적화된 에너지 소모 결과를 보여주었다.
MANET(Mobile Ad-hoc Network)에서 이동 노드는 제한된 배터리로 동작한다. 네트워크의 종료를 막기 위해, 주어진 배터리를 효율적으로 소모하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 기존의 에너지를 고려한 라우팅 방법과 동적 소스 라우팅 (DSR:Dynamic Source Routing)을 소개하고, 전체 네트워크의 생존시간과 전송되는 패킷의 개수를 증가시키기 위한 에너지를 고려한 동적 소스 라우팅 EDSR(Energy-aware Dynamic Source Routing)을 제안한다. 기존의 DSR에서는 남아 있는 에너지를 고려하지 않고 경로 선택을 하였지만, EDSR은 에너지 경계값(threshold)을 두어 배터리의 남아 있는 에너지 잔량을 고려하여 경로를 선택하게 된다. EDSR을 시뮬레이션을 통해 실험한 결과 전체 네트워크의 생존시간과 전송되는 총 데이터 패킷의 용량에서 향상된 성능을 보여주었으며, 소모되는 에너지도 고르게 분포되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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