근래에 센서 네트워크 내의 싱크 노드 이동에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이들 연구의 대부분은 싱크 노드의 이동으로 인한 데이터 손실을 최소화하거나 싱크 노드가 소스 노드의 위치를 인식하는 것에 초점을 맞추고 있다. 그러나 센서 네트워크는 그 특성 상 노드의 에너지 공급이 매우 어렵기 때문에 에너지 절약이 데이터 손실 방지 못지 않게 중요하다. 본 논문에서는 모바일 싱크 노드를 가진 센서 네트워크에서 에너지 소모량을 최소화할 수 있는 라우팅 기법을 제안하고, NS2를 이용하여 이 기법을 구현한다. 또한, 이 시뮬레이션을 통해 센서 네트워크의 에너지 소모량을 측정한다. 그 결과, 기존의 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜인 Pulse 프로토콜과 에너지 효율 면에서 유사함을 보인다.
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.
본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크(MANET)에서의 상황인식 기반 계층적 클러스터링 기법인 CACH (Context-aware Adaptive Clustering Hierarchy)를 제안한다. CACH는 적응적 라우팅 기법과 비적응적 라우팅 기법을 융합한 하이브리드 라우팅 방식의 분산 클러스터링 기법을 기반으로 하고 있으며, 제안된 CACH는 동적인 토폴로지에서 노드의 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜의 성능을 제공하게 된다. 또한 제안된 토폴로지 변경에 대해 상황인식을 기반으로 하여 적응적으로 토폴로지의 계층구조를 결정하는 새로운 기법의 모델을 제시하였고, 이로부터 네트워크에서 전송 에너지를 고려한 노드의 밀도에 따라 계층적 깊이를 결정하는 최적 다중 흡수를 결정하는 결과를 보여주었다.
최근, 무선 센서 네트워크 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 핵심 기반 기술의 하나로 인식되고 있다. 센서 노드는 제한된 배터리 용량을 가지기 때문에, 장기간 생존하기 위해서 노드들의 동작에 적은 에너지를 소모해야한다. 따라서, 에너지를 효율적으로 사용하는 프로토콜이 필수적이다. 이를 위해 본 논문 에서는 에너지 사용량을 고려하여 에너지 소모가 적은 경로를 설정하는 위치 기반의 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜을 제안한다. 아울러 메시지 전송이 원활하지 못한 경우를 처리하는 경로 재설정 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 TOSSIM을 이용한 성능평가를 통해, 제안한 프로토콜이 에너지 효율성 측면에서 기존 위치기반 라우팅 프로토콜 보다 우수함을 보인다.
Ad hoc 센서 네트워크에서 노드는 제한된 에너지를 가지며, 에너지의 사용률은 토폴로지 구조나 센서 노드의 동작에 의존한다. 본 논문에서는 low power distributed MAC을 개량 하여, MANET에서 clustering 구조의 네트워크를 위한 효율적인 에너지 절약을 위한 새로운 구조를 제안한다. 본 제안된 구조의 특징은 Ad hoc 네트워크에서 에너지에 관련된 배터리 파워나, 노드의 거리, 전송 전력 등의 정보를 활용한 상황 인식을 사용하였다. 에너지 상황 인식을 적용한 제안된 망의 구조는 clustering 형상과 메시지 전송의 성능 및 데이터의 도달 인식을 향성 시킨다. 또한 context aware computing을 이용함으로써, 상황과 정의된 rule에 따라서 노드의 동작과 네크워크 라우팅의 상황에 적응하도록 노드를 조정 할 수 있는 구조이다.
무선 센서 네트워크의 각 센서 노드는 배터리 기반의 제한된 에너지로 동작하기 때문에 무선센서 네트워크에서의 효율적인 에너지 사용에 많은 연구가 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크의 수명을 연장하기 위해서는 전체 네트워크의 전력소비를 줄이는 것도 필요하지만 보다 중요한 것은 센서 노드들의 균일한 에너지 소비를 유도하는 것이다. 무선 센서 네트워크와 같이 많은 수의 센서 노드가 조밀하게 분포되어 긴밀한 협업을 통해 정보를 모으고 전달하는 유기적인 시스템에서는 가능한 많은 노드들이 생존하는 것이 망의 수명에 더욱 중요한 요인이 된다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 Ad Hoc 라우팅 프로토콜인 AODV를 기반으로 수집된 자료를 목표지점까지 전달하는데 소수의 특정 노드들에 트래픽이 집중되지 않게 하여 전체 네트워크의 수명을 연장하는 에너지 인식 라우팅 기법을 제안한다. 제안한 프로토콜에 대해서 시뮬레이션을 기반으로 네트워크 수명과 종단 간 지연 등의 성능 지표에 대한 분석을 수행하였다.
무선 애드혹 통신망은 고정된 기간망 없이 이동 기기들이 모여서 형성하는 임시 무선 시스템이다. 무선 애드혹 통신망에서는 이동 기기들이 모여서 통신망을 형성하므로 개개의 이동 기기의 수명이 통신망 자체의 수명을 결정짓는 중요한 요소가 된다. 망의 구조에 따라서 어떠한 경우는 단지 하나의 이동 기기가 자신의 배터리를 모두 소모하고 동작을 멈추었을 뿐인데, 이것이 통신망의 분할(partition)을 가져올 수도 있다. 이처럼 이동 기기의 수명은 각 이동 기기가 가지고 있는 배터리에 의존하므로 될 수 있는 한 소모하는 에너지량을 줄여 모든 이동 기기들이 골고루 오래 살수 있도록 하는 것이 전체 통신망의 수명을 늘릴 수 있는 방안이 된다. 본 연구에서는 모든 이동 기기들이 오랫동안 함께 살 수 있도록 최적의 경로를 선택하여 통신을 하도록 하는 전력 인식 동적 소스 라우팅(Power-Aware Dynamic Source Routing: PADSR) 프로토콜을 제안한다. PADSR에서는 송신 기기가 패킷(packet) 전송을 위한 경로를 선택할 때 어떤 특정 이동 기기의가 에너지를 많이 소모하지 않도록 하기 위하여 경로 선택 시에 경로에 포함되어 있는 이동 기기들의 남아있는 배터리량과 패킷을 전달하는데 소모하게 되는 송신 에너지량을 고려한다. 따라서 PADSR을 사용하게 되면 통신망의 수명이 연장된다.
본 논문에서는 에너지 제약적인 애드 혹 네트워크를 위해서 보조 경로 기법을 사용하여 네트워크의 에너지를 고르게 사용함으로써 네트워크 수명을 증가시키는 새로운 알고리즘을 제안한다. 최근 네트워크의 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 On-Demanding 방식 기반의 다양한 알고리즘들이 제안되었다. 그 중 PSR(Power-aware Source Routing)은 경로 탐색 동안에 선택된 하나의 경로만을 지속적으로 사용하는 DSR(Dynamic Source Routing)의 단점을 극복하기 위해 에너지 사용량에 따라 경로를 주기적으로 교체함으로써 네트워크 수명을 늘린다. 그러나 이는 경로 교체 동안 발생되는 잦은 플러딩(Flooding)으로 인해 라우팅 오버헤드가 증가하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 경로 탐색 동안 설정된 보조경로(Backup Route)를 사용해 플러딩의 발생 없이 경로를 변경시키는 HPSR(Hierarchical Power-aware Source Routing)을 제안한다. HPSR은 보조 경로를 사용한 잦은 경로 변경 통해 네트워크 수명을 증가시키면서도 플러딩의 감소로 라우팅 오버헤드를 감소시킨다. 또한, 본 논문에서는 OPNET을 사용한 시뮬레이션을 통해 HPSR의 성능을 검증한다.
이동 애드혹 네트워크(MANET)는 기반 네트워크 없이 구성되어 원격지의 환경에 대한 정확한 모니터링 또는 제어를 가능하게 한다. 이러한 MANET에서는 정적인 네트워크에 비해 토폴로지가 자주 변하므로 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는, 상황인식 기반의 적응적이며 계층적 클러스터링 기법인 CACH(Context-aware Adaptive Clustering Hierarchy)를 제안한다. CACH는 적응적 라우팅 기법과 비적응적 라우팅 기법을 융합한 하이브리드 라우팅 방식을 분산 클러스터링 기반으로 구성하였다. CACH는 또한 토폴로지 변경에 대해 상황인식을 기반으로 하여 적응적으로 토폴로지의 계층구조를 수정하는 새로운 기법을 이용하여, 네트워크의 수명을 연장하고 지연시간을 줄일 수 있다.
본 논문에서는 거리정보에 기반을 두지 않은 방식(range-free)에서 라우팅 에너지 효율성을 고려한 ALPS(Ad hoc network Localized Positioning System) 알고리즘을 제안한다. 관련하여 기존의 대표적인 관련 연구로는 DV-Hop 알고리즘이 있다. 이는 앵커 노드와 앵커 노드사이의 미지 노드들의 거리를 홉 수로 나누어 노드 사이의 거리를 구하고 삼각측량법을 이용하여 노드의 좌표를 계산한다. 하지만 이 경우 앵커 노드와 미지노드 사이의 거리를 홉 수로 나눈 한 홉 거리가 모두 동일하다고 가정하였고, 이에 사용되는 앵커노드간의 평균 거리를 사용하여 노드간의 거리정보를 구하게 되어 각 중계노드는 고정된 경로에서만 거리 정보를 알 수 있다. 본 논문에서 제안되는 ALPS 알고리즘은 계층적 클러스터 단위에 소속된 임의의 노드에 대한 위치정보를 제공하는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘에 따른 위치정보를 사용 할 경우 기존의 DV-hop방식에 따른 노드의 위치정보를 사용한 경우보다 보다 최적화된 에너지 소모를 유지할 수 있는 경로 알고리즘을 최종적으로 제공하는데 연구의 목적이 있다. 본 논문에서는 상기 두 가지 방식의 위치정보에 따른 라우팅에서 소모되는 에너지 관계를 비교하여 보다 최적화된 에너지 경로 알고리즘이 제공되는 결과를 검증하고 보여주고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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