다중경로 전송은 분할된 경로를 이용하여 데이터를 전달함으로써, 신뢰성 향상 및 부하 분산 등의 장점을 제공한다. 이를 위해, 기존의 다중경로 전송 방안들은 경로를 적절히 분할하거나, 효율적으로 경로를 생성하는 데 목적을 두고 있다. 하지만, 어플리케이션의 요구 또는 핫스팟 문제 회피 등을 위해 싱크가 이동하는 경우, 기존의 연구들은 경로를 재구축 하거나 족적추적 기법을 사용한다. 이 방안들은 과도한 에너지를 소비하여 네트워크 수명을 단축시키거나 경로의 병합으로 다중경로 전송의 장점을 상실하는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 싱크 이동을 지원하기 위한 다중경로 생성 및 유지 방안을 제안한다. 제안 방안은 싱크 주변에 격자구조를 형성하고 이를 활용하여 다중경로를 형성한다. 또, 싱크의 이동에 따라 격자구조는 확장되고 다중경로 역시 경로가 병합되지 않게 부분적으로 재구축된다. 시뮬레이션을 통해 제안방안이 기존의 방안들에 보다 나은 에너지효율 및 전송 성공률을 나타냄을 보인다.
전형적인 센서 네트워크는 사용자, 싱크 그리고 센서들로 구성되며, 사용자와 싱크간은 기반 망으로 연결되어 있음을 가정한다. 그러나, 재난지역이나 전투지역에서의 실제 사용자들은 기반 망이 없는 밀집 된 센서 영역 내부를 이동하면서 다양한 정보를 받아 임무 수행할 수 있기를 원한다. 따라서, 사용자와 싱크 간 센서 노드만이 통신 채널로 유일하게 존재하는 상황에서 사용자의 이동성 지원이 필요 된다. 다중의 정적 싱크 기반 센서 망 구조에서 사용자의 이동성이 고려된 네트워크에서 사용자가 원하는 다양한 정보를 얻고자 하여 싱크에게 쿼리를 보냈을 때 각 싱크는 정보를 찾고자 한다. 기존 제안된 알고리즘들은 하나의 패킷에 수많은 쿼리를 담아 주기적인 메시지 전송을 요구하기 때문에 에너지 효율성이 떨어진다. 이에, 본 논문에서는 싱크가 정보를 찾고자 할 때 시간 동기화 기법을 사용하여 에너지 소모를 다소 줄이고자 한다. 각각의 싱크에 수많은 쿼리를 할당하여 원하는 정보를 찾도록 하는 임무로 플러딩할 때 패킷에 실어야 하는 값을 최소화 하여 에너지 효율성과 속도를 빠르게 하여 네트워크 수명을 연장하는 장점을 갖는다. 마지막으로 시뮬레이션시에 검증할 매트릭스와 향후 연구방향을 제시한다.
최근 무선 센서 네트워크에서 센서로부터 원하는 데이타를 가져오는 네트워크 내 집계 질의처리 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 대표적인 네트워크 내 집계 질의 처리 기법들은 집계 질의 처리를 위해 라우팅 알고리즘과 데이타 구조를 제안하고 있다. 그러나 이러한 기법들은 센서 노드들의 에너지 소모가 크고, 질의 처리 결과 정확도가 떨어지고, 또한 질의 처리 시간이 오래 걸리는 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 집계 질의 처리 기법들의 문제점을 해결하고 무선 센서 네트워크에서 보다 효율적인 집계 질의 처리를 위해 BPA(Bucket-based Parallel Aggregation)를 제시하였다. BPA는 질의 영역을 센서 노드 분포에 따라 쿼드 트리로 구성하여 집계 질의를 병렬로 처리하고, 각 센서 노드로 하여금 데이타를 이중 전송하게 함으로써 전송 오류로 인한 데이타 손실을 줄인다. 또한, BPA는 집계 질의 처리시 버켓 기반의 데이타 구조를 이용하고 이러한 버켓 데이타 구조를 버켓내 데이타 개수에 따라 적응적으로 분할 및 합병한다. 특히 버켓내 데이타 크기를 줄이기 위해 데이타를 압축하고 데이타 전송 횟수를 줄이기 위해 필터링을 수행한다. 마지막으로 센서 데이타를 이용한 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 BPA의 우수성을 입증하였다.
직교 주파수 분할 다중(OFDM) 기법은 현재 무선 통신에서 가장 중요한 전송 기술 중 하나로 여겨지고 있다. OFDM은 장애가 심한 무선 환경에서 적응 능력이 뛰어나기 때문에 애드 혹(Ad Hoc), 메시(Mesh) 및 센서 네트워크 환경에 이용되기 적합하다. 그러나, OFDM에서 비트 할당과 관련된 기존 연구는 센서 네트워크에서 요구되는 에너지 효율성 및 낮은 계산 복잡도가 충분히 고려되지 않았다. 본 논문은 주파수 선택적 페이딩 채널(Frequency Selective Fading Channel) 환경 하에서 에너지 제한을 고려하며, 낮은 계산 복잡도를 가지는 비트 할당 기법을 제시한다. 이 기법은 피드백 채널을 이용해 수집한 채널 상태 정보를 이용하여 에너지 제한에 맞는 비트 할당 방법을 찾는 적응적(Adaptive) 방법이다. 시뮬레이션을 통하여 성능을 분석한 결과, 본 기법은 매우 낮은 계산 복잡도를 가지지만 계산 복잡도가 높은 최적화 기법과 성능 차이가 거의 없다는 점을 확인하였다.
애드혹 네트워크에서는 제한된 자원과 전력을 가지고 있기 때문에 에너지 효율적인 데이터 집계 연산이 필요하다. 현재 데이터 집계 연산에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지만 기존의 연구에서는 노드의 밀집도를 고려하지 못하였다. 노드가 특정 영역에 밀집 되어 배치된다면 그 영역에 배치된 센서 노드들이 센싱 하는 정보는 그 연관성이 아주 강하다고 판단할 수 있다. 이는 중복된 데이터를 수집하는 효과와 같다고 볼 수 있으며, 이 정보를 전송하는데 소모되는 에너지는 낭비된다고 볼 수 있다. 제안하는 기법에서는 AMC알고리즘을 이용한 다중홉 클러스터링 환경에서 노드들이 밀집되어 있는 지역을 핫스팟 영역으로 지정하여 해당 지역에서 대표노드를 선정한다. 만약 데이터집계의뢰 메시지를 전송받으면, 주변의 노드를 대표하여 대표노드가 해당 환경 정보를 관리자에게 제공하여 중복되는 센싱 정보를 줄여 네트워크 수명을 증가시킬수 있도록 설계하였다.
최근 무선센서네트워크 환경에서는, 네트워크의 확장성 및 이동성을 제공하고 외부 인터넷망과 연동할 수 있는 기술이 큰 이슈가 되고 있다. 현재 IPv6 기반의 저전력 무선 센서네트워크 기술인 6LoWPAN (IPv6 over Low-power Wireless Personal Area Network) 기술이 IETF에서 표준화 되고 있다. 본 논문에서는 6LoWPAN 환경에서 사용하기 위한 라우팅 프로토콜서, LOAD를 기반으로 하여 Link Qualities 값에 따른 패킷 재전송률을 경로 비용으로 활용하여 경로를 결정함으로서 최소 패킷 재전송이 이루어지는 최소경로비용 라우팅 프로토콜(MCL; Minimum route Cost routing protocol for 6Lowpan)을 제안하였다. 제안한 기법은 LOAD와 AODV 비해 각각 평균적으로 약 13%, 약 16% 정도 에너지 소비가 적은 것으로 실험을 통해 확인하였고, 전체 네트워크의 에너지를 고르게 사용하여 에너지 효율성이 우수하고, 네트워크 라이프타임이 향상됨을 알 수 있다.
심각한 에너지의 제한과 저전력 소모 조건은 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 에러제어 메커니즘의 중요성을 요구하고 있다. 본 논문에서는 에러 제어 기법의 해석을 위하여 ARQ 기법이 제시되었으며 패킷길이의 영향, 변조방식, 무선채널에서 간섭의 영향을 분석하였다. 더욱이, ARQ 에러 제어의 해석은 무선 센서 네트워크에서 주요한 Mica2 and MicaZ 센서 노드를 대상으로 고려하였다. 본 논문에서는 다중간섭 채널에서 선택 재전송 ARQ 방식을 적용한 비동기 FSK 신호와 DSSS-OQPSK 신호의 처리율 성능을 분석하였고 목적 노드로부터 수집 노드까지 올바르게 수신된 비트와 패킷의 수신 확률을 채널 파라미터, 무선 센서 노드의 수, 확산지표에 따라서 평가하였다.
무선 센서 네트워크에서의 통신은 여러 계층으로 나뉘어 각 계층별 역할을 수행하므로 무선통신이 가능할 수 있다. 센서 네트워크에서의 통신계층 중 하나인 MAC(Medium Access Control)계층은 데이터의 에러, 흐름을 제어하고 자원을 관리하기 위해서 사용되며 MAC Protocol을 사용하여 센서 노드간의 통신을 보장한다. 본 논문에서는 에너지 효율성 측면을 강조한 S-MAC. T-MAC 프로토콜의 문제점을 알아보고 SYNC 패킷에 RTS 패킷이 추가된 기법을 이용하여 컨트롤 패킷 전송 시간동안 꼭 필요한 노드만 컨트롤 패킷을 송수신하고, 나머지 노드들은 Sleep 함으로써, 모든 노드가 깨어있는 시간을 효율적으로 줄여 에너지 효율성을 강조하였다. SYNC+RTS 패킷을 보내고 패킷을 받는 노드는 순간 자신이 이번 주기 동안 깨어 있을 필요가 없음을 알고 바로 Sleep모드로 들어가서 기존의 MAC프로토콜보다 에너지가 효율적임을 수학적으로 증명하고 MATLAB으로 시뮬레이션 하였다.
최근 스마트 센서는 다양한 환경에서 사용되고 있으며, 애드혹 센서 네트워크 (ASN) 구현에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 센서 네트워크 라우팅 알고리즘은 특정 제어 문제에 초점을 맞추며 ASN 작업에 직접 적용할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 Q-learning 기술을 이용한 새로운 라우팅 프로토콜을 제안하는데, 제안된 접근 방식의 주요 과제는 균형 잡힌 시스템 성능을 확보하면서 효율적인 에너지 할당을 통해 ASN의 수명을 연장하는 것이다. 제안된 방법의 특징은 다양한 환경적 요인을 고려하여 Q-learning 효과를 높이며, 특히 각 노드는 인접 노드의 Q 값을 자체 Q 테이블에 저장하여 데이터 전송이 실행될 때마다 Q 값이 업데이트되고 누적되어 최적의 라우팅 경로를 선택하는 것이다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법이 에너지 효율적인 라우팅 경로를 선택할 수 있으며 기존 ASN 라우팅 프로토콜에 비해 우수한 네트워크 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.
센서 기술, CMOS 기반의 반도체 장치, 네트워크 프로토콜 및 통신기술의 주요한 기술적 진보와 함께 무선 센서 네트워크의 활용 범위는 확대 및 다양화 되었으며, 여러 산업에 적용되어 유익하게 사용되고 있다. 특히 주변 환경의 현상을 모니터링하는 무선 센서 네트워크에서는 센서가 측정한 정보를 싱크로 전달하기 위해, 멀티 홉을 통한 전송 경로를 구성하거나 모바일 싱크기술을 사용하여 노드들과 통신하였다. 하지만 데이터 교환에 따른 높은 에너지 비용 및 노드들의 에너지 불균형, 데이터 전송지연으로 인한 측정데이터 값과 실제 값 간의 시간차이 등은 추가적인 연구가 필요한 부분이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 무선 센서 네트워크 모델을 제시한다. 빈번한 메시지 교환에 따른 통신비용을 줄이기 위해 무선 센서 네트워크를 구성하는 노드들의 지리적 상관성을 사용하여 주변 노들의 상황을 예측하는 상황 예측 모델을 개발했다. 또한 시스템에 치명적일 수 있는 이상징후가 발생하면 이를 신속하게 모니터링 시스템에 경고하기 위해 이상징후 파악 모델을 개발했다. 모의실험결과에 따르면, 상황 예측 모델 적용한 경우가 그렇지 않은 경우보다 오차가 작았고, 이상징후 파악 모델을 사용하여 데이터 전송 지연 속도를 줄일 수 있었다. 본 연구는 지리적 위치를 식별할 수 있는 무선 센서 네트워크 모니터링시스템의 효율적인 통신기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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