본 논문에서는 짧은 지연시간을 요구하는 CDMA 시스템 환경에서 전송률 스케줄링과 전력량 할당 문제를 연구한다. 구체적으로, 본 논문은 각각의 단말이 짧은 구간 동안의 평균 전송률을 유지하는 동시에 에너지 효율적인 스케줄링 방안을 제안한다. 다중 코드를 적용한 CDMA 시스템을 고려하며, 각각의 코드는 가상의 사용자로 해석할 수 있다. 논문의 최종 목적은 전송률 과정에서 소모하는 에너지가 최소화되도록 각각의 시간슬럿에 가상의 사용자를 스케줄링하는 방안을 제안하는 것이다. 주목할만한 점은, 본 논문에서 고려하는 전송률 최적화 문제가 최단 경로 알고리즘으로 해결 가능하다는 점이다. 마지막으로, 본 논문이 제안하는 에너지 최적화 스케줄링 방안을 TDMA 형식의 스케줄링 방안과 성능 비교 분석한다.
무선 센서 네트워크는 한정된 자원의 센서 노드들로 구성되어 있고, 한번 구성된 후에는 유지 보수가 어렵다는 단점을 갖고 있다. 따라서 무선 센서 네트워크에서는 에너지 소비를 최소화하고, 한정된 자원을 효율적으로 사용하여 네트워크 수명을 최대화하는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 클러스터링 방식에서 클러스터 수를 효율적으로 지정하여 에너지 소모량을 최적화하는 기법을 제안한다. 이 기법은 무선 전송에 소비되는 에너지양은 거리(임계값)에 따라 많은 차이가 있으므로 이러한 임계값을 고려하여 클러스터 수를 지정함으로써 에너지 소비를 줄이는 방식이다. 실험을 통하여 제안된 클러스터링 기법은 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)에 비해 전체 에너지 소모량 측면에서 높은 성능을 나타냄을 확인하였다.
무선 센서네트워크에서 클러스터링 기법은 네트워크 확장성과 네트워크 수명 연장에 효율적이라고 인정받고 있다. 본 논문에서는 클러스터 기반 센서 네트워크에서 multi-hop to one-hop 전송 환경을 고려하여 에너지 효율성에 최적인 클러스터 비율(cluster ratio, CR)을 분석하는데 초점을 둔다. 본 논문에서는 지정한 클러스터 비율을 통한 시스템 홉 수(hop-count) 최소화와 노드 간 패킷수신율(packet reception ratio, PRR) 최대화 사이의 이해득실(trade-off) 관계를 분석하고 이 두 요소를 종합적으로 고려하여 목표함수를 유도한다. 제안한 목표함수를 통하여 얻은 최적의 클러스터 비율은 네트워크에서 패킷 전송에 드는 비용뿐만 아니라 노드 간 재전송 오버헤드를 줄여줌으로써 에너지 효율성을 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 기법은 최소 홉 수 클러스터링 방안과 비교되며 시뮬레이션을 통하여 향상된 에너지 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 노드 밀도를 고려하여 클러스터를 형성함으로써 데이터 병합 효과를 최대화하고, 에너지 소모를 줄일 수 있는 새로운 클러스터링 기법을 제안한다. 이 기법은 최적의 데이터 병합율을 보장할 수 있도록 클러스터 크기를 결정하기 때문에 메시지 전송 반경을 줄이고, 클러스터간의 간섭을 최소화할 수 있다. 또한 지역적으로 인접한 다수의 노드들을 클러스터로 구성하고 멤버 노드로부터 수신된 데이터를 병합하여 전송함으로써 에너지 소모를 줄인다. 시뮬레이션을 통하여 센서 네트워크를 구성하는 노드의 에너지 소모를 최소화하면 센서 네트워크의 생존시간을 연장할 수 있음을 검증한다. 또한 제안한 클러스터링 기법이 기존의 LEACH 클러스터링 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.
태양 에너지 수집형 IoT 기기는 주기적으로 재충전되는 태양 에너지의 특성상, 에너지 소모를 최소화하기보다는 수집된 에너지를 최대한 유용하게 사용하는 것이 중요하다. 한편, 데이터 기밀성과 프라이버시, 응답속도, 비용 등의 이유로 클라우드가 아닌 데이터 소스 근처에서 머신러닝을 수행하는 엣지 AI에 대한 연구도 활발한데, 그 중 하나는 여러 IoT 장치들이 수집한 오디오 데이터를 활용하여, 다양한 AI 응용들을 IoT 엣지 컴퓨팅 환경에서 제공하는 것이다. 그러나, 이와 관련된 많은 연구에서, IoT 기기들은 에너지의 제약으로 인하여, 엣지 서버(IoT 서버)로의 센싱 데이터 전송만을 수행하고, 데이터 전처리를 포함한 모든 AI 과정은 엣지 서버에서 수행한다. 이 경우, 엣지 서버의 과부하 문제 뿐 아니라, 학습 및 추론에 불필요한 데이터까지도 서버에 그대로 전송되므로 네트워크 과부하 문제도 야기한다. 또한, 이를 해결하고자, 데이터 전처리 과정을 각 IoT 기기에 모두 맡긴다면, 기기의 에너지 부족으로 정전시간이 증가하는 또 다른 문제가 발생한다. 본 논문에서는 각 IoT 기기의 에너지 상태에 따라 데이터 전처리 여부를 결정함으로써, 기기들의 정전시간 증가 문제를 완화시키면서 서버 집중형 엣지 AI 환경의 문제들(엣지 서버 및 네트워크 과부하)을 완화시키고자 한다. 제안기법에서 IoT 장치는 기기가 기본적으로 동작하는 데 필요한 에너지 외의 여분의 에너지 양을 예측하고, 이 여분의 에너지가 있는 경우에만 이를 사용하여 기기에서 전처리 과정, 즉 수집 대상 소리 판별과 잡음 제거 과정을 거친 후 서버에 전송함으로써, IoT기기의 정전시간에 영향을 주지 않으면서, 에너지 적응적으로 데이터 전처리 위치(IoT기기 또는 엣지 서버)를 결정하여 수행한다.
무선 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 한번 배치되면 사람의 간섭 없이 오랜 기간 동안 동작하는 데 실행중인 소프트웨어를 수정 또는 추가를 할 필요가 있다. 그러나 센서 노드를 회수하기 어려운 경우가 있기 때문에 원격 코드 업데이트 기법이 필요하게 되고, 이를 위한 신뢰성 있는 코드 전송 프로토콜에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 신뢰성만을 고려한 코드 전송 프로토콜은 코드를 안정적으로 전송하기만을 고려하기 때문에 코드를 신속하게 전송한다는 관점에 대한 고려가 부족하다는 한계를 갖는다. 그 결과 긴 코드 전송시간에 의해 불필요한 에너지 소모를 발생함으로써 센서노드의 에너지 효율을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 기존의 코드 전송 프로토콜들이 가지는 한계를 극복하는 FCPP(Fast code propagation protocol)을 제안하였다. FCPP는 신뢰성 있는 전송뿐만 아니라 신속함을 고려한 접근 방법을 제시하고 있다. 새로 제안한 알고리즘은 RTT기반의 전송률 조절과 NACK 억제 기법으로 네트워크 상태를 반영한 전송률 조절과 에러복구에 의한 불필요한 전송지연을 피하도록 하여 네트워크의 사용률을 최대화하여 신속한 코드 전송을 가능하게 한다. 또한 ns-2 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 FCPP가 센서 네트워크의 코드 전송에서 신뢰성 및 신속함을 모두 만족시킬 수 있음을 확인하였다.
효율적인 에너지 관리는 제한된 자원을 가지는 센서 네트워크에서 매우 중요한 요소이며, 클러스터 기법은 그러한 관점에서 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나, 클러스터 헤더의 에너지 사용이 집중되는 문제가 발생할 수 있으며, 클러스터 헤더가 전 영역에 골고루 분포되지 않고 특정 영역에 집중되는 경우, 클러스터 멤버의 전송 거리가 크거나 매우 불균등한 상태가 될 수 있다. 전송거리는 에너지 소모의 문제와 직결될 수 있다. 특정 노드의 에너지가 빨리 고갈되는 것은 센서 네트워크 생존 기간을 줄이고, 전체 센서 네트워크의 효율이 저하되므로 센서 노드들의 균등한 에너지 소모는 매우 중요한 연구과제이다. 본 연구에서는 센서 클러스터 기법에서 클러스터 헤더와 센서 노드가 에너지를 균등하게 사용하기 위한 요소들을 분석하고, 클러스터 헤더가 센서 네트워크 전역에 골고루 분포하는 균등분포 클러스터링을 제안한다. 제안하는 클러스터 기법은 멀티홉 라우팅을 사용하여 원거리 전송으로 인한 센서 노드의 에너지 소모를 줄인다. 기존 연구에서 멀티홉 클러스터 기법은 클러스터 구성과 라우팅 경로 설정의 2단계 과정을 통해서 멀티홉 클러스터 경로를 설정하는 반면, 제안하는 방식은 클러스터 헤더를 선출하는 과정에서 클러스터 라우팅 경로를 설정하여 제어 메시지 과정을 최소화한다.
데이터 병합은 무선센서네트워크에서의 근본적인 문제로 최근 몇 년간 큰 주목을 받고 있다. 본 논문은 무선센서네트워크의 분산 환경에서 네트워크의 에너지 효율 및 데이터 병합에 대해 다룬다. 기존 딜레이 효율 네트워크 구조는 센서의 전송범위가 제한 없이 네트워크를 구성했지만, 제안 알고리즘은 제한된 전송범위를 고려하여 네트워크를 구성한다. 센서들의 에너지 소비는 보다 거리가 먼 노드간의 통신으로 과소비 되는 경우가 많지만, 제안 알고리즘을 사용하여 상대적으로 거리가 먼 노드간 통신을 막아 에너지 소비를 줄일 수 있다. 데이터 병합 시 주요 방해요소인 primary interference를 고려하며 트리를 구축한다. 제안 기법에 의해 구축된 네트워크는 데이터 병합 딜레이를 최소화되고, 에너지 효율이 향상될 것이다.
무선 센서 네트워크에서는 에너지 제약이라는 특징 때문에 에너지 효율과 관련된 많은 연구가 진행되고 있지만 대부분의 연구는 에너지를 보존하기 위해 센서노드의 작업을 줄이는 소극적인 방식을 취한다. 이에 반해 파워 컨트롤 기법은 전송 파워를 조절하여 불필요한 에너지 소모를 줄이는 적극적인 방식이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 클러스터 기반 라우팅 프로토콜인 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)에 파워 컨트롤 기법을 적용한 LEACH-PC(LEACH-Power Control)를 제안하였다. LEACH-PC는 클러스터 구성에 사용한 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 정보를 이용하여 클러스터 내부 통신 단계에서 파워 컨트롤을 수행한다. LEACH-PC는 에너지 효율성 측면에서 기존의 LEACH 보다 좋은 성능을 보임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 센서네트워크 환경에서 에너지 효율적인 인-네트워크 조인 질의 처리기법을 제안한다. 제안된 기법은 데이터의 요약된 정보 시놉시스를 사용한다. 각 영역의 전체 시놉시스의 크기를 고려 하여 예비 조인 조정자를 선정하는 방법과 최종 데이터를 싱크 노드로 전송하는 비용을 줄인다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과의 성능 비교를 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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