바디 센서 네트워크 환경에 존재하는 다양한 종류의 디바이스는 매우 작은 배터리 기반으로 작동을 한다. 특히 기존에 존재하였던 센서 네트워크 환경보다 바디 센서 네트워크 환경이 자원이 매우 제한적이기 때문에 디바이스의 전력 관리가 매우 중요하다고 할 수 있다. 하지만 바디 센서 네트워크는 사람의 움직임 또는 센서의 위치와 같은 고유의 특징을 가지고 있기 때문에 바디 센서 네트워크를 구축하기 위해서 고유의 특징을 고려해야만 한다. 본 논문에서는 바디 센서 네트워크 환경에 존재하는 다양한 제약사항을 분석하며, 대표적인 전송 전력 관리 기법에 따른 에너지 효율적인 측면을 고려한 분석을 한다. 또한 분석된 결과를 통해 바디 센서 네트워크 환경에서 에너지 효율적인 대안을 제시하고자 한다.
센서 네트워크에서 병합 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 인-네트워크 질의 처리 기법들이 제안되었다. 스카이라인 질의는 일반적인 병합 질의와 달리 다차원 데이터에 대한 총괄적인 비교를 요구한다. 따라서, 부분적인 데이터만을 이용할 수 있는 인-네트워크 방식으로 처리하기 어렵다. 스카이라인 질의를 에너지 효율적으로 처리하기 위해서 불필요한 데이터의 전송을 제거하는 것이 중요하다. 기존에 제안된 스카이라인 처리 기법은 전체 네트워크에 필터를 배포함으로써 불필요한 데이터 전송을 차단한다. 하지만 많은 긍정 오류(False Positive) 발생에 따른 불필요한 데이터 전송과 필터 배포시 발생하는 에너지 소모로 인해 네트워크의 수명이 단축된다. 본 논문에서는 필터 배포에 따른 에너지 소모를 줄이기 위한 방법으로 상향식 필터 설정을 통한 스카이라인 질의 처리 기법과 필터링 성능을 향상시키는 PBFiltering 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 필터를 미리 배포하지 않고 하위 노드로부터 기지국으로 데이터를 수집하는 과정에서 스카이라인 필터 테이블(SFT)을 만들고 필터링을 수행한다. 그리고 여기서 제안하는 우선순위 맵을 이용한 선 필터링(Pre-filtering) 기법을 통해 필터링 효율을 증가시킨다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 기존에 제안된 MFTAC 기법과의 시뮬레이션을 통해 비교 평가하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 다수의 긍정 오류의 발생을 감소시키고, 네트워크 수명이 연장됨을 보였다.
휴대형 컴퓨터와 무선통신기술의 급속한 발달은 사용자에게 언제, 어디서나 필요한 컴퓨팅을 수행할 수 있는 이동 컴퓨팅이라는 새로운 패러다임을 발생케 하였다. 이동 컴퓨팅 환경은 대역폭(bandwidth)과 저 수준의 전송품질을 가지고 있기 때문에 서버가 어떠한 방법으로 데이터 dissemination을 이용하는 새로운 시스템 구조들이 제안되었다. 본 논문에서는 데이터 dissemination의 한 기법인 브로트캐스트 기법에서의 데이터 일관성 유지 문제와 이동 클라이언트의 효율적 전력 사용 문제를 동시에 고려한 브로트캐스트 기법을 제안하였다.
무선 단말은 제한된 배터리로 동작하는 특성을 가지기 때문에 에너지 효율성은 중요한 과제로 남아있다. 본 논문에서는 IEEE 802.11 MAC 프로토콜의 Network Allocation Vector(NAV)에 기반한 전력관리기법을 제안한다. NAV는 매체점유시간에 대한 정보를 제공하기 때문에 WNIC가 저 전력 모드로 동작할 수 있는 지표가 된다. 또한 Throughput과 WNIC의 상태 전이에 요구되는 오버헤드를 정량적으로 고려함으로써 에너지 효율성을 극대화한다. 제안된 기법은 ns-2를 이용하여 성능 분석하였고, 일정한 전송률을 보이는 응용에서 성능향상을 보임을 알 수 있다.
Cognitive Radio(CR)는 특정 주파수 대역을 사용하도록 할당된 유저가 사용하지 않을 때, 이를 탐지하여 해당 주파수 대역을 이용함으로써 주파수 스펙트럼 효율을 향상시킬 수 있는 기술이다. 특히, CR에서 스펙트럼 센싱(Spectrum Sensing)은 중요한 기술의 하나라고 말할 수 있다. 기존의 스펙트럼 센싱 성능을 향상시키기 위한 방법으로, 다수의 노드가 각각 판정한 결과를 이용하는 OR-Rule, AND-Rule 등의 기법이 제안된 바 있다. 본 논문에서는 수신 다이버시티 기법 중의 하나인 Equal Gain Combiner(EGC) 알고리듬 이용하여 스펙트럼 센싱 성능을 알아보고 특히, 기존의 방법은 각 노드에서 판정 후 판정부에서 그 결과를 결합하여 최종 판정하는 방법이나, 본 논문에서 적용한 EGC 기법은 각 노드에서 수신된 신호에 대한 검출된 에너지 값을 융합센터(Fusion Center)로 보내어 최종 판정하는 방법이다. 각 노드에서 검출된 에너지 값을 융합센터가 수신한 신호에는 실질적으로 잡음이 섞이게 되므로 이로 인하여 발생할 수 있는 전송 오류를 추가적으로 고려하였다. 또한, 각 노드에서 검출한 에너지 값이 융합센터로 전송될 때에는 양자화 되어서 전송된다. 이에 따라서 양자화 bit수와 관련된 센싱 성능과 데이터의 반복 전송의 필요성, 그리고 그 횟수에 대해 제시하고자 한다.
위치 기반 라우팅은 오직 지역적인 위치 정보를 기반으로 데이터를 전송한다. 이 기법은 소스가 목적지의 위치 정보를 알고 있다고 가정하면 에너지 효율적이고 단순하다. 그러나, 무선 센서 망에서 소스는 목적지인 싱크의 위치 정보를 알지 못한다. 따라서 위치 기반 라우팅의 장점을 살리기 위해서는 소스가 효율적으로 싱크의 위치 정보를 미리 획득하는 과정이 필요하다. 본 논문은 무선망에서 싱크의 위치정보 획득을 위한 제한적인 선형 플러딩 방안을 제안한다. 제안 방안에서 싱크와 소스는 각각 싱크 위치 획득을 위한 메시지를 정해진 방향으로 전송하며 두 메시지의 교차 지점에 위치한 노드는 소스에게 싱크의 위치 정보를 전송한다. 싱크의 위치 정보를 획득한 소스는 위치 기반 라우팅을 통해 싱크에게 데이터를 전송할 수 있다. 또한 망 내부에 가상 제한 플러딩 지역 구성이라는 추가 방안을 통해 두 메시지의 교차 지점 생성을 보장한다. 우리는 시뮬레이션을 통해 제안 방안이 지금까지의 방안보다 에너지 면에서 효율적이며 신뢰성 있다는 것을 증명한다.
에너지 효율성이 중요한 무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기술은 클러스터 헤드 노드가 클러스터 멤버 노드의 데이터를 병합하여 싱크노드로 전송함으로써 센서노드들과 싱크노드 사이의 통신 횟수를 줄여 에너지 효율을 얻는다. 이와 관련된 연구로 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) 프로토콜은 센서 네트워크의 데이터 처리 및 전송 부하를 센서 노드 전체에 분산 시켜 무선 센서 네트워크의 수명을 연장 하였다. 본 논문에서는 분산형 클러스터링 라우팅 기법 중 가장 대표적인 LEACH의 클러스터 헤드 결정 방법에 대한 고찰과 이를 토대로 새로운 확률적 클러스터 헤드 결정 방법의 도출을 이루어 내고자 한다.
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 무선 통신 기술의 혁신적인 발전에 따라 에너지 하베스팅을 통해 네트워크 수명을 영구적으로 연장하기 위한 네트워크 자원 최적화, QoS 보장 전송 기법, 에너지 지능적 라우팅 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 잘 알려진 바와 같이 다중-홉 RF 에너지 하베스팅 무선 네트워크에서는 수확되는 에너지양의 불확실성 때문에 종단간 네트워크 전송 지연 시간을 보장하기 어려운 문제가 발생한다. 본 논문에서는 다중 홉 에너지 하베스팅 무선 네트워크에서 종단간 지연 시간을 최소화하기 위하여 상호채널 간섭(co-channel interference)으로 인한 지연, 에너지 하베스팅 시간으로 인한 지연 그리고 중계 노드에서의 큐잉 지연을 종합적으로 고려한 간섭 인지 기반의 에너지 효율적인 라우팅 메트릭과 프로토콜을 제안한다. 제안된 기법은 부하 불균형을 유발하는 패킷 혼잡을 회피하고 에너지 고갈로 인한 노드의 대기 시간을 줄이며 링크 간의 간섭으로 지연시간이 증가되지 않도록 함으로써 종단간 처리량을 최대화한다. 마지막으로 ns-3 시뮬레이터를 이용하여 처리율, 종단간 지연시간, 에너지 소비량 등의 측면에서 제안된 기법의 성능을 측정하여 기존에 제안된 기법보다 성능이 우수함을 증명한다.
무선 네트워크 환경에서 센서들은 전원 공급을 위해 상시 전원이 연결되어 있는 것은 아니기 때문에 센서들에게 공급되는 에너지원인 배터리의 수명은 한정되어 있다. 따라서 네트워크 수명을 연장하는 다양한 연구들이 진행되어 왔으며, 효율적인 에너지 사용을 위해 계층기반 라우팅 프로토콜인 LEACH(: Low-energy Adaptive Clustering Hierarchy)가 등장하였다. 하지만 데이터 송신 시 전송거리의 제곱만큼의 에너지 소모가 이루어지기 때문에 융합된 데이터를 싱크 노드에 직접 전송하는 LEACH 프로토콜은 에너지 소모가 크다는 제한사항을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 제한사항을 개선하기 위해, 매 라운드마다 클러스터 헤드들이 싱크 노드와의 상대적인 거리 계산을 통해 클러스터 헤드 간 체이닝 연결되는 멀티 홉 전송으로 전송거리를 최소화할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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