기존 무선 센서 네트워크에서의 클러스터 기반 라우팅 기법은 첫째, 임의의 헤더 선출로 인하여, 일부 클러스터에 노드가 편중되는 문제점이 발생한다. 둘째, 실제 환경에서의 통신 범위를 고려하지 않기 때문에, 라우팅 경로의 신뢰도가 저하된다. 마지막으로, 헤더 선정을 위해 모든 센서 노드 정보를 전송하기 때문에, 데이터 전송 오버헤드가 증가한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 메시지 수신 성공률을 이용한 클러스터 기반 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안하는 기법용 첫째, 노드 편중도를 해결하기 위하여 노드의 밀집도 및 연결성을 이용하여 클러스터 헤더를 선정하고, 분할 및 병합을 수행한다. 둘째, 라우팅 경로의 신뢰도 향상을 위하여, 실제 환경에 적용 가능한 메시지 수신 성공률을 기반으로 데이터 전송 경로를 설정한다. 마지막으로 데이터 전송 오버헤드의 감소를 위하여, 모든 센서 노드는 자신의 이웃 노드 정보만을 이용하여 헤더 선정 및 클러스터 구성 작업을 수행한다.
무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 한정된 에너지를 가진다. 이에 센서 노드의 전송 에너지의 효율을 높여 네트워크의 수명을 연장하는 것이 중요하다. 무선 센서 네트워크에서 LEACH는 클러스터 헤드가 난수를 이용한 확률값으로 선출하여 주변 노드들과 함께 클러스터를 구성한다. 그러나 노드들이 베이스 스테이션과 클러스터 헤드 사이에 존재할 경우 클러스터 헤드로 데이터를 전송하게 되므로, 베이스 스테이션의 역방향으로 전송하게 된다. 이는 역방향 전송을 받은 클러스터 헤드가 다시 베이스 스테이션에 데이터를 전송하게 되어 불필요한 에너지를 소비한다. 본 논문에서는 LEACH의 불필요한 전송 에너지의 소비를 줄이기 위하여 D-LEACH를 제안한다. D-LEACH는 센서 노드와 베이스 스테이션 그리고 클러스터 헤드 사이의 거리를 계산하여 직접 전송하거나 멀티 홉 전송으로 데이터의 전송방향을 베이스 스테이션이 위치한 방향으로만 전송하게 함으로 전송 에너지 효율을 높인다.
MANET(Mobile Ad-hoc Network)에서는 에너지 효율을 높이기 위한 다양한 클러스터링 기법과 라우팅 알고리즘이 연구되고 있다. 일반적으로 무선 Ad-hoc 네트워크에서는 LEACH와 같은 클러스터 기반의 동적 라우팅 알고리즘이 많이 사용된다. 본 논문에서는 클러스터내의 각 노드가 가지는 속성을 고려하여 클러스터를 생성하고 노드를 관리하는 ATICC(Adaptive Time Interval Clustering Control) 알고리즘 기법을 제안한다. 제안한 ATICC은 노드의 속성 중의 하나인 잔여에너지 값으로 노드의 에너지 레벨을 분류한다. 그리고 분류된 에너지 레벨에 대응하는 시간차 컨트롤 기법을 이용하여 클러스터링 과정을 수행하거나 노드들을 관리한다. 특히 제안한 ATICC 알고리즘은 MANET에서 클러스터의 생성, 재생성, 진입 노드 및 이탈 노드의 검출과 관리를 통해 노드의 에너지 관리 효율을 향상시키고 클러스터의 Lifetime을 증가시키는 결과를 보여주었다.
무선 센서 네트워크의 각 센서 노드는 배터리 기반의 제한된 에너지로 동작하기 때문에 무선 센서 네트워크에서의 효율적인 에너지 사용에 많은 연구가 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크의 수명을 연장하기 위해서는 무선 센서 네트워크에 존재하는 각 센서 노드들의 전력소비를 줄이는 것도 필요하지만 센서 노드들의 균일한 에너지 소비를 유도하여 가능한 많은 노드들이 생존하는 것이 망의 수명에 더욱 중요한 요인이 된다. 본 논문에서는 클러스터링 기반 라우팅 프로토콜인 LEACH를 기반으로 각 노드의 잔이 에너지를 고려하여 전체 노드의 균형적인 에너지 소모를 유도하는 클러스터 헤드 선정 알고리즘을 제안한다. 제안한 프로토콜에 대해서 시뮬레이션을 기반으로 네트워크 수명에 대한 분석을 수행하였다. 제안한 프로토콜은 심각한 오버헤드나 성능저하 없이 효과적으로 네트워크 수명을 연장하였다.
최근 언제 어디서나 고품질의 인터넷 서비스 이용에 대한 필요성이 증가함에 따라, 인터넷 또는 셀룰러 망과 같은 기반 망과 연동된 하이브리드 애드 혹 네트워크에 대한 연구가 중요해지고 있다. 이러한 통합 네트워크는 홈 네트워크, 텔레매틱스, 센서 네트워크 분야 등에서 사용자 요구에 부합하는 다양한 종류의 서비스 제공이 가능해진다. 그러나 무선 이동 네트워크에서 불안정한 링크에 의한 전송 거리와 전송 대역폭 및 이동 노드의 배터리 제약은 대용량의 실시간 데이터 처리를 요구하는 서비스의 원활한 제공을 어렵게 만든다. 따라서 본 논문에서는 기반 망에서 제공하는 인프라를 활용하여 에너지 효율성을 고려한 클러스터 기반의 계층적 라우팅 기법을 제안한다. 인덱스 기반의 브로드캐스팅 기법을 적용한 경로 전달 모델을 통해 노드가 필요한 정보만을 선택적으로 청취함으로써 불필요한 에너지 손실을 줄인다. 또한, 경로 탐색 및 유지비용과 경로 설정에 필요한 지연시간을 줄였다.
무선 센서 네트워크는 싱크 노드로 데이터가 집중되는 수렴적인 구조로 인해 네트워크 내 불균형적인 에너지 소모가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 연구에서는 소스 노드 및 싱크 노드 사이에 중계 노드를 배치하여 싱크 노드로 집중되기 전 데이터를 병합 및 처리하였다. 하지만 링크 품질을 고려하지 않은 중계 노드의 배치는 재구성된 라우팅 경로의 링크 품질에 따른 패킷 손실을 야기한다. 따라서 본 논문에서는 중계 노드 선정을 위한 라우팅 경로 재구성 시 데이터 신뢰성을 고려한 링크 비용 산출 방법을 제안한다. 라우팅 메트릭 값으로 홉 수 및 RSSI를 고려한 링크 비용 산출 수식을 제안하며 센서 모듈 간 패킷 전송 실험을 통해 RSSI 임계값을 선정한다.
기존 센서네트워크 환경의 노드들이 모바일 환경으로 바뀌면서 클러스터를 구축하고 클러스터 헤더를 선정함에 있어 기존 방법은 정적 노드를 대상으로 구축되어 있기 때문에 이를 동적 노드에 적합한 방법으로 구축하기 위해 기존 연속적인 스카이라인 질의방법을 이용하여 클러스터를 구축하고 클러스터헤더를 선정함으로 센서네트워크의 효율적인 환경을 구축하고자 한다. 기존은 클러스터 헤드 선정을 클러스터를 구축하고 구축된 클러스터 내에서 에너지 잔여량을 비교 하여 가장 에너지가 많은 노드를 헤드로 선정하여 라우팅을 고려하는 기법을 사용하였다. 그러나 센서 노드가 모바일 노드일 경우 위치도 함께 고려되어야 할 속성 중 하나일 것이다. 따라서 이 논문에서는 클러스터 헤더 선정기법에서 기존 방식과 달리 클러스터 헤더를 선정하고 클러스터 헤더를 선정하고 클러스터 헤더를 기준으로 R hop 까지를 하나의 클러스터로 설정하는 효율적인 영역 결정 기법을 제안하였다.
에너지 교체가 어려운 무선 센서네트워크(Wireless Sensor Network)에서 에너지 소모량을 줄이기 위하여 효율적 라우팅에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 그 중 라우팅 분야는 현재 클러스터링 방식이 가장 효율적인 방식으로 연구되고 있다. 클러스터링 방식은 클러스터를 구성하는 부분과 데이터를 전송하는 부분으로 구성된다. 클러스터를 구성하는 부분은 클러스터 내에 센서 노드들 간에 에너지 소모를 동등하게 하기 위하여 주기적으로 반복된다. 클러스터 구성 부분은 클러스터 헤드 노드를 선정하고 클러스터 헤드 노드에 최적화된 클러스터 멤버 노드를 구성하는 부분으로 알고리즘이 복잡하고 에너지 소모가 크다. 또한 데이터를 전송하는 부분은 크로스오버 영역을 중심으로 에너지 소모량이 $d^2$ 과 $d^4$ 으로 비례된다. 본 논문은 클러스터 방식에서 주기적으로 일어나는 클러스터 구성 부분을 효율화하여 에너지 소모량을 줄이는 방법을 제안하였다. 이 방식은 클러스터의 구성에 있어서 밀도를 고려한 노드가 배치될 영역을 균등 분할하여 클러스터 내의 센서 노드수를 거의 일정하게 하고, 클러스터의 중앙 근처에 헤드 노드의 선정함으로 에너지 소모를 줄이는 방식이다. 이 제안의 타당성을 모의실험을 통하여 보면, LEACH 방식에서의 에너지 소모량보다 적은 것이 확인하였다.
애드혹 네트워크에서 수명을 연장하기 위한 방법 중 하나인 경로 재설정 기법은 일정 노드로 라우팅 기능 부담의 편중을 막기 위해 일정량의 에너지 사용 후, 새로운 경로를 다시 찾는다. 경로 재설정 기법은 라우팅 기능 분담에 의한 네트워크 수명 연장 측면에서 뛰어난 성능을 보인다. 그러나 경로 재설정은 플러딩을 바탕으로 하는 경로 탐색 과정이 포함되기 때문에 그 시그널링 오버헤드는 상당하며, 경로 재설정 기법의 에너지 효율성을 감소시킬 위험이 있다. 즉, 잦은 경로 재설정이 발생할 경우 시그널링 오버헤드로 인해 그 성능 향상이 반감될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 경로 선택 알고리즘(Algorithm for Route Reacquisition with Overhead Weakener, ARROW)은 패킷 전송 비용과 함께 시그널링 오버헤드의 정도를 나타내는 경로 재설정 비용을 계산하여 경로 선택 과정에 활용한다. ARROW는 경로의 재설정 과정에서 발생하는 시그널링 오버헤드를 줄이는 새로운 알고리즘으로, 패킷 전송 비용만으로 경로 선택이 어려울 경우 경로 재설정 비용을 경로 선택 과정에서 고려하여 재설정 과정 발생 횟수를 줄임으로써 네트워크의 에너지를 효율적으로 사용할 수 있다. 재설정 비용이 고려된 ARROW와 고려되지 않은 알고리즘의 성능을 비교, 분석하기 위해 2차원 마코프 체인을 이용하여 애드혹 네트워크를 모델링 한다. 모델을 이용하여 분석한 결과 제안된 알고리즘은 시그널링 오버헤드와 네트워크 수명 측면에서 타 알고리즘 보다 뛰어남을 확인하였다.
센서네트워크에서 라이프타임에 관한 기존 연구는 다음 노드까지 데이터를 전송하는데 필요한 에너지 혹은 데이터의 생성 속도 등 미리 정해진 몇몇 값에 의존하는 경향이 있어 동적인 네트워크의 상황을 제대로 반영하지 못한다. 본 논문에서 제시하는 라우팅 알고리즘은 주기적으로 배터리의 전압값을 읽고 시간당 전압 감소율을 계산하여 각 노드의 작동 가능한 시간을 계산한다. 또 하드웨어에 따른 배터리 소비 특성을 데이터베이스화하여 참고하기 때문에 보다 정확한 라이프타임의 예측이 가능하다. 이렇게 계산된 결과를 바탕으로 라이프타임이 큰 노드만 선택하여 데이터를 전송하기 때문에 전체 네트워크가 동작하는 시간을 연장시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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